アイデアのみの状態から完成までサポート

今回、依頼段階で構想資料や要件定義書などはなく、クライアントの中でざっくりとしたプロダクトの構想だけがある状態だったため、まずは具体的なプロダクトの設計や技術選定をするところから始めました。

まずクライアントと弊社の開発メンバー全員でリーンキャンバスとインセプションデッキを作成し、プロダクトの目的や方向性を深掘りしました。その後、イベントストーミングとユーザーストーリーマッピングを行なって開発期間でやること・やらないことを整理し、プロダクトの設計をしました。

また、オンラインホワイトボードツールを使ってクライアントと一緒に画面設計をしながら実装を進めていきました。

開発の具体的な進行状況はPivotal Trackerというプロジェクト管理ツールを使って管理し、週に一度の定例ミーティングで進捗を確認しながら進めていきました。そうした工程を踏んでいくことで抽象的だったイメージを具体的なものにし、機能として落としこむことができました。

また、進めていく中で「最初の仕様から変えたい」という要望もありましたが、期限内にリリースできるようスコープの調整を行ないつつ柔軟に対応していった結果、「想定していた以上のクオリティのプロダクトが出来上がった」とクライアントに喜んでいただけました。

限られた予算内で効率的に開発

今回のプロジェクトでは予算が限られており、もともと正式なプロダクトではなく実証実験できるレベルのプロトタイプを作りたいという要望でした。そのため、通常の開発プランである「開発チームレンタル」ではなく、100万円・2ヶ月でMVPを開発する「サクッとMVPラボ」での開発を提案しました。

2ヶ月間で作り切る必要があったため、必要な機能は盛り込みつつできる限りシンプルにし、開発も効率的に行う必要がありました。

そこで、開発するうえでLangChainやRAGを採用しました。LangChainはLLMを用いた開発ツールキットで、AIアプリケーションを迅速に導入することができます。RAG（Retrieval Augment Generation）は外部の知識ベースから関連する情報を検索し、その情報に基づいて大規模言語モデル（LLM）に回答を生成させることができる手法です。

これらを活用することで効率的かつ素早い開発が可能となり、期限内にクライアントの納得がいくプロダクトを完成させることができました。