AI-Native UX

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AIエージェント設計・開発

課題 AIエージェントの開発でつまずくのは、技術的に動かないからではありません。単一のLLM呼び出しに全部を任せると、複雑な業務は途中で止まります。止まった場所が分からないまま「なんとなく動いた」状態で本番に出すと、本来は任せてはいけない処理まで通してしまう事故につながります。必要なのは、複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させ、どこで止めるかまで決めて動くエージェント設計です。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、AIエージェントに何かを任せる前に「タスク分解・ツール選択・実行計画・停止条件」の4つを先に決めます。なかでも要になるのが停止条件です。間違えたときに取り返しがつく処理（下書きの生成、候補の絞り込み、定型レポートの作成など）はエージェントに任せ、取り返しがつかない処理（決済・在庫の引き当て・受注の確定など）はシステム側の保証に残す。この境界を設計の最初に引くことで、LLM単体では届かない精度の先を仕組みで補います。LangChain・LangGraph・CrewAI等のフレームワークは、この設計を実装する手段として使い分けます。 提供価値 複雑な業務を最後まで遂行し、かつ止まるべき場所では確実に止まるAIエージェントを提供します。目安として、要件が固まった業務であれば、通常の見積りで15〜25人月相当かかる実装を3日で立ち上げ、本番で異常が起きた場合も検知から恒久対応まで最短1時間で戻す運用体制まで含めて構築します。「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」を基準に設計します。

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AIプロダクト開発・AI機能実装

課題 AI機能は「実装できること」と「プロダクトのUXとして使われ続けること」が別物です。精度を上げてから機能を実装する技術起点の進め方は、動いても使われないという結果になりがちです。AIプロダクト開発でつまずくのは技術力ではなく、どの画面のどの操作を置き換えるかを決めないまま作り始めることです。使われない理由の多くは精度ではなく、置き場所と伝え方にあります。触れる状態にして初めて、その機能が要るか要らないかが分かるにもかかわらず、精度を先に磨き込んでから世に出そうとすると、判断が遅れて機会を逃します。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、精度を上げる前に「どの画面の、どの操作を置き換えるか」を先に決めます。既存プロダクトへのAI機能追加から、AI-Nativeな新規プロダクトのフルスクラッチ開発まで対応し、自然言語処理・画像認識・レコメンデーション・予測分析・音声対話などの技術は、体験を成立させるための手段として選定します。自社開発のAI自律開発ツールを活用し、通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間に短縮。動くものを早く触れる状態にしたうえで、精度・速度・費用の落としどころと、誤ったときの見せ方までを合わせて設計します。 提供価値 通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間で立ち上げ、精度・速度・費用・失敗時の見せ方という4つの軸を同じ重さで決めることで、技術的に動くだけでなく現場で使われ続けるAI機能を実現します。機能は足すほど使われなくなる傾向があるため、朝の要望をその日のうちに反映しながら、必要な機能だけを磨き込みます。AI開発会社として技術実装だけでなくプロダクトの市場価値を重視し、既存プロダクトへの機能追加からAI-Nativeなフルスクラッチ開発まで一貫して対応します。

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AI UX/UIデザイン・会話設計

課題 AIプロダクトの成否を分けるのは、モデルの精度ではありません。技術的に正しく動いていても、ユーザーが結果を理解できず、信頼できず、外れたときに直せなければ使われなくなります。何でも聞けるチャット窓口にすれば良いというものでもなく、入口で何ができるか伝わらないUIは、聞き方が分からないまま離脱を生みます。機能を足すほど選択肢が増え、かえって使われなくなることもあります。従来のUI設計の延長では、出力が毎回同じとは限らないAI特有の不確実性に対応しきれません。既存プロダクトにAI機能を追加する場合も、この不確実性への向き合い方が同じように問われます。 ARCHECOのアプローチ 精度を上げれば信頼されると考えがちですが、精度が高くても、間違えたときの扱いが悪ければ信頼は崩れます。ARCHECOは、理解できる・信頼できる・直せるの3段でAI体験を設計します。何を任せられるかを入口で示し、根拠を併記して断定を避け、違ったときにその場で修正・取り消しできる導線を用意します。会話設計では入口・本筋・行き止まりの3つを分け、特に手薄になりがちな「答えられないとき」の振る舞いを先に決めます。10年間のUX/UIデザインで培ったユーザーテストと行動観察の手法を、AI特有の不確実性に適用します。 提供価値 AI UXリサーチから会話・インタラクション設計、プロトタイプでの検証、デザインシステムへの実装まで一貫して支援します。評価は満足度ではなく、ユーザーが最後まで到達したか、途中でやめたかで測ります。処理中の見せ方・確からしさの表示・修正の手段・断定を避けた文言は、その場しのぎで終わらせずパターンとして残し、既存のデザインシステムに組み込む形で納品します。高精度プロトタイプによるユーザビリティテストを経て、実装フェーズまで伴走し、フロントエンドの品質監修も担います。