1️⃣ はじめに：生成AI時代に「開発」の前提が変わった
生成AIの進化により、UI・API・データモデル・テストコードまで、短期間で実装できる時代になりました。 その一方で、現場のDXでは「要件が最初から固まらない」という現実が残り続けています。
AIBODは、これまでLean Integrationを通じて、 “小さく作り小さく使う”ことで導入ハードルを下げ、現場で育てるDXを支援してきました。 本ホワイトペーパーでは、そのLean Integrationを生成AI時代の究極アジャイルとして再定義し、 Lean Prototyping Loop（LPL）として提示します。
2️⃣ 課題の本質：要件は最初から言語化できない
従来のSIでは、プロジェクト開始時点で要件を固めることが求められます。 しかし実際には、現場は見たことのない仕組みを正確に言語化できません。 結果として、要件定義が長期化し、開発が遅れ、リリース時には現場と乖離するリスクが高まります。
- 要件が曖昧なまま、ドキュメントだけが増える
- 開発中に現場や運用が変わり、完成品が合わない
- “正しさ”を確かめるのが最終盤になり、手戻りが大きい
3️⃣ LPL（Lean Prototyping Loop）とは
LPLは、Lean Integrationのデプロイ（実行）モデルです。 “まず動くプロトを現場に入れ、使いながら要件を確定し、そのまま本運用へ育てる”ことを目的にします。
✅ LPLの基本フロー
- ふわっとした課題を受け取る（困りごと／違和感レベルでOK）
- リーンにプロト設計（AIBOD知見で“本質の芯”を抜き出す）
- 爆速でプロト構築（生成AI＋テンプレ＋既存部品で即実装）
- 現場で使う（PoCではなく、実運用に近い使い方）
- 要件が生まれる（触ることで、要求が具体化）
- プロト修正（短サイクルで改善）
- ループ（改善しながら“ほぼ運用モード”で回す）
- 成熟点で本運用（いつの間にか本番品質に到達）
✅ LPLが目指すアジャイル像
- 開発を短くするのではなく、開発という概念を薄くする
- 仕様を固めるより、触れて確かめる
- 議論より、実装して現場で学ぶ
4️⃣ 技術構成（AIBODベースシステム）
LPLは「最初から完璧」を狙いません。
そのため、最小の構成で“動く価値”を作り、必要に応じて拡張します。
UIレイヤ
FlutterFlowで現場向けアプリを迅速に構築し、 Grafanaで経営者向けの可視化（KPI/トレンド）を提供します。
バックエンド
Django（Python）を採用。 API、DB、バッチ、権限、運用機能を短期間で整備しやすく、LPLの短サイクルに適合します。
データレイヤ
MySQL / PostgreSQLを中心に、既存DB連携やローカル保存にも柔軟に対応。 最初は小さく（テーブル数最小）から始め、運用に合わせて成長させます。
実行環境
工場内MiniPCやクラウド（AWS, GCP）など、ネットワーク事情や現場制約に応じて選択可能です。
5️⃣ AIBOD Factoryとの関係：プロトを“資産化”して製造する
LPLの特徴は、プロトが単なるPoCで終わらない点です。 顧客課題から生まれたプロトは、AIBODの所有資産として AIBOD Factory（Your Software, Manufactured）に登録され、製造可能な形へ整備されます。
✅ 2つのデプロイパス
- 汎用化してFactoryプロダクトへ：同様の課題を持つ他社へ“量産”
- 顧客専用として提供：その顧客向けに最適化・契約
両者が表裏一体になることで、“速いSI”と“資産化”を同時に実現します。
6️⃣ 導入ステップ（LPL実行モデル）
- 0〜数日：課題ヒアリング → リーン設計 → プロトの骨格を確定
- 数日〜2週間：爆速プロト実装 → 現場投入（運用に近い形で開始）
- 運用しながら：LPLループ（改善・拡張・データ整備）
- 成熟点：本運用へ（プロトがそのまま本番になる）
7️⃣ 導入効果
- 要件定義の短縮：触って決めるため、議論が減る
- 現場適合の向上：使いながら改善するので乖離しにくい
- スピード：最短で価値提供（まず動く）
- 低リスク：小さく始め、必要に応じて拡張
- 資産化：プロトがFactoryに登録され、再利用・量産が可能
8️⃣ まとめ：LPLは生成AI時代の新しいSIモデル
LPLは、生成AIによる“爆速実装”を前提に、現場の曖昧さを肯定しながら、 実装→現場利用→要件生成→改善を高速で回す方法です。
そしてAIBOD Factoryと統合することで、 その場限りの受託ではなく、プロトを資産化し、製造して展開できるSIモデルへ進化します。
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