話しかけるだけで業務アプリを作る「Bakusoku.AI」 8万件の開発ノウハウとAIネイティブの考え方

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概要

「最短3分でアプリ開発」は本当なのか。PIVOTの番組で、MCの西川孝氏がアステリアキャンバス代表の工藤亮太氏に話を聞いた。テーマは「業務改善はAIが担う時代へ 企業の競争力はどう変わるのか」である。工藤氏は、同社が手がける「Bakusoku.AI(爆速AI)」を、既存製品にAIを後付けしたものではなく、AIを中心に組み立てたプラットフォームだと説明する。番組では西川氏自身の業務課題を題材にした実演が行われ、JAでの導入事例、料金体系、コード生成AIとの違い、人間に残る役割まで話が及んだ。

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営業職からエンジニアへ、生成AIからノーコードへ

アステリアはノーコードのプラットフォームやサービスを長年提供してきた会社である。グループ会社のアステリアキャンバスは、より中小企業向けにサービスを提供していると工藤氏は紹介した。

工藤氏は大学院修了後に総合職として楽天に入社した。IT企業にいるならプログラミングができた方がよいと考え、新卒約300人向けのプログラミング研修の最中に「セールスではなくエンジニアにしてほしい」と直談判し、社内でエンジニアに転身したという。楽天ではAI推進部に所属し、生成AIが広く知られる前から関わっていた。当時は「こんなにアウトプットが不確かなものは誰も使えない」と言われ続けたが、今では誰もが使うようになり、ようやく時代が追いついたと工藤氏は振り返る。

その後ノーコードの技術に触れ、日本企業の多くを占める中小企業にとって、エンジニアを直接雇ってアプリやシステムを作るハードルがかなり高いことに気づいた。ノーコードなら中小企業でも使えると考えたことが、この分野に注目したきっかけだと語っている。

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「AIネイティブ業務プラットフォーム」とは何か

工藤氏はBakusoku.AIを「AIネイティブ業務プラットフォーム」と呼ぶ。既存のプラットフォームの多くは、すでにある製品にAI機能を付け足したものだ。これに対してAIネイティブは、AIを中心に据え、そこにさまざまな業務機能を付けた形を指すという。後の場面で工藤氏は、この言葉を「アプリを作るだけでなく、作った後の運用と改善まで一貫して行えるプラットフォーム」とも言い換えている。

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実演:ゲスト出演管理アプリをヒアリングから作る

西川氏は年間約250本の番組に出演し、そのうち約100本を自分で企画している。ネタを探し、ゲストを探し、出演を依頼する。1週間に10件ほどの案件が同時に動くため、「あの人への連絡はどこまで進んだか」「出演交渉はまだだったか」を忘れてしまうのが悩みだという。この課題を題材にアプリを作ることになった。

西川氏は冒頭で「ちゃんとしたアプリを作るにはプロンプトを作り込まないといけないのでは」と尋ねたが、工藤氏は、ふわっとした依頼でも構わないと答えた。ただし「年間200本の番組制作をしています」のような背景を最初に伝えると、できあがるものがかなり良くなるという。西川氏は、背景は言わなくてもいいと思いがちだと応じている。入力したのは「年間200本の番組制作をしています。ゲストの管理を行うようなサービスを作りたい」という短い文だけだった。

すると画面に、困りごとの候補が選択肢として出てきた。西川氏は出演スケジュール調整に加え、自分からは言っていなかった出演依頼の承認、謝礼の支払い、過去の出演履歴も選んだ。PIVOT全体では数千本の出演があるため、履歴の確認は必要だと西川氏は話す。続いて利用者を「自分たち」とし、ゲストごとに管理したい項目として氏名・連絡先・出演履歴・謝礼の支払い状況を選んだ。さらに「スケジュールや進行管理に加えてあると便利な機能」として、進行状況が変わったらスタッフに通知する機能を追加した。制作スタッフ用のログイン機能については、ひとまず誰でもアクセスできる設定にした。

工藤氏によれば、この「機能を提示する」部分が、初めてアプリを作る人やエンジニアでない人にとって最も難しいところだという。提案されて初めて「それが欲しい」と気づくからだ。作って終わりではなく、実際に使われるところまで意識してヒアリング項目を設計していると工藤氏は説明した。

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先回りの質問を支える8万件のノウハウ

なぜ後から欲しくなる機能を先回りして尋ねられるのか。工藤氏は、アステリアキャンバスがこれまで8万個以上のアプリを作ってきたことを独自の強みに挙げる。要件定義のヒアリングはどう進めるべきか、ある種のアプリにはどんな機能が求められるか。その蓄積を細かくチューニングして組み込んでいるという。アプリ生成中に画面へ「共通部品を作成しています」と表示されたときも、西川氏が「8万個のノウハウから必要な部品を取ってきているのか」と尋ね、工藤氏はそうだと答えている。

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デザインの選択と「チラシ」でクレジットの無駄を防ぐ

次に、アプリのデザインを選ぶ画面が出た。ビジネス向けのシックな「オフィス」系や、みんなに楽しく使ってもらうためのポップな「原宿」系などがある。工藤氏は、同じアプリでもデザインにこだわる人は多いと話す。今回は使いやすさを考えてオフィス系を選び、企業のコーポレートイメージに合わせてカラーパレットも選べると説明した。

画面の裏側ではデータベースやダッシュボードの構築が進み、40秒で15%に達した。その途中で、工藤氏らが「チラシ」と呼ぶ完成イメージが表示される。ヒアリングした要件をもとに、こういうアプリができる予定だと先に見せる仕組みで、PC・タブレット・スマートフォンのすべてに同時に対応させているという。利用は業務用スマートフォンへのダウンロードのほか、共通URLからのアクセスもできる。

工藤氏はチラシの狙いを次のように語る。AIでアプリを簡単に作れるサービスは多いが、できあがったものが思っていたものとまったく違うことがある。しかも最初のアプリ作成では大量のクレジットを消費する。最初にチラシでイメージを確認できれば、クレジットを無駄に消化しなくて済むという。

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約2分で完成した「ゲストナビ」

生成は1分55秒で80%を超え、約2分で完成した。アプリ名「ゲストナビ」は自動で付けられ、後から変更もできる。ダッシュボードには進行中の出演案件、未払いの謝礼、直近7日間の出演予定が並んだ。表示されたデータはすべてダミーである。

西川氏が驚いたのは、ダミーのゲスト情報に「NG事項」の欄があったことだ。出演者によっては触れてほしくない話題が必ずあるが、西川氏はその話をしていなかった。工藤氏は、これは必要になるだろうとAIが判断して作ったものだと説明した(ダミーの所属事務所名は存在しないものだった)。進行状況はカンバン方式で、依頼前・依頼中・承認済み・出演確定・謝礼手配中・支払い済みと、業務の流れに沿って色分けされていた。スタッフ登録画面もあり、経理担当やブッキング担当を登録して、担当者ごとにメール通知のオン・オフを切り替えられる。

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ユーザーを増やしても料金が変わらない理由

工藤氏がもう一つの強みとして挙げたのが料金体系である。一般的なSaaSでは利用者を追加するたびに料金が加算される。これに対してBakusoku.AIではコードが生成されるため、スタッフを何人追加しても料金は変わらないという。西川氏が「大企業ほど得ではないか」と尋ねると、工藤氏は大企業も得をすると答えた。さらにスタートアップでは業務委託の人が多く入れ替わりも激しいため、「この人にライセンスを発行するのはまだ早い」と発行を控えることがある。料金が変わらないなら、アカウントをどんどん配れると説明した。

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作った後の改修と、詳細ヒアリングモード

実演を見ていた西川氏は、「コンテンツを配信したら出演者にお礼メールを送っている。その機能を入れられないか」と要望を出した。工藤氏は「コンテンツが配信日になったら出演者に自動でお礼メールが送信されるようにしたい」と入力し、既存のアプリに改善を重ねられることを示した。従来のシステム開発では、仕様を持ち帰り、見積もりを出し、エンジニアとデザイナーをアサインしてテストし、と数カ月かかる。Bakusoku.AIではこうした改修も3分以内に終わるようにしている、と工藤氏は述べた。

続いて、より大きく周囲を巻き込んで作る場合の「詳細なヒアリング」モードが紹介された。同じくゲスト出演管理アプリを依頼すると、今度は業務フローが合っているかを細かく確認しながら進む。利用者に「番組の制作スタッフ」と「経理」を挙げると、図が生成された。さらに連絡先・事務所・日程・ギャラ・NDA締結の有無・交通費・宿泊手配を加えると、データベースの項目を表すER図が作られた。西川氏は自分の実際の業務と照らし合わせた。まず事務所に連絡して所属ゲストを把握し、出演が決まればギャラが発生する。NDAや契約書は別枠で管理し、遠方から飛行機や新幹線で来るゲストの交通費はギャラにも関わる。本来は自分で考えなければならない構造をAIが整理してくれる、と西川氏は受け止めた。

工藤氏によれば、ここで違う部分を細かく修正しておくと、AIが認識した内容をもとにかなり高い精度のアプリができる。このやり方では3分では済まない。ただ、大きなアプリで精度が求められる場面では、現状これが最も良いアプリを作れる方法だという。

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フロー図で人間が理解を確かめる

ヒアリングが終わると、AIは業務の流れの理解を「ノート」にまとめた。工藤氏はこれを、アプリそのものではなくアプリの前段階の資料と位置づける。そこからフロー図が生成され、登場人物としてディレクター・制作スタッフ・経理が示された。ディレクターは契約やNDAの締結を、経理はギャラの確認を担当する。すべての確認が終わると期限のリマインドが送信され、最終的に配信へ至る流れである。

西川氏は、ホワイトボードで自分が書いたら線が伸びすぎて訳が分からなくなると話し、図にすることの効果を認めた。工藤氏は、自分の説明をAIが正しく理解しているかを人間がダブルチェックできる点を強調する。個人の仕事ではなく企業全体の仕事になれば、この確認は必ず必要になると西川氏も応じた。フロー図には人間がステップを足すこともできる。西川氏は、PIVOTが最近海外でも見られ始めているとして「英語字幕の追加」を工程に加えた。図のデータをもとにアプリを作成すると、文章だけで作るよりさらに精度が高くなるという。

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JAでの事例:米の検査等級を紙からアプリへ

導入事例として紹介されたのは、日本農業新聞が主催する「JA DX推進研究会」である。DXを進めようという意欲の高い全国のJAが集まっている。西川氏が「日本の歴史ある大手組織ほどAI導入が遅いというイメージがある」と率直に尋ねると、工藤氏は、JAの業務は組合員向けから内部の仕事まで多種多様なのに、JA向けのサービスが少ないため紙とペンでやるしかなかったと説明した。そうした業務を、職員が自らAIで改善しているという。

VTRでは、あるJAの担当者が米の検査業務について語った。農家が持ち込んだ米に検査等級、つまりランクを付ける作業を、これまでは紙に手書きしていた。紙の運用では転記作業が最大3〜4回発生していたが、Bakusoku.AIでアプリ化し、デジタル化したことでそれがほぼゼロになった。作業時間は半分以下に収まり、間違いが少ないことも大きいと担当者は話している。

導入のハードルについて工藤氏は、全国のJAでBakusoku.AIを使った研修を行っており、JAに関してはかなり前向きだったという印象を語った。受講者は60代から20代の新入社員まで幅広い。よくあるのは、上の立場の人が新入社員に「こういうアプリを作ってみて」と頼み、新入社員が作り方に困るパターンだ。JAでは逆に、上の立場の人が「あれでできた」と周囲に広げていったという。

工藤氏はJAの構造も説明した。米の等級付けは年に何度もあるわけではない。しかしJAは全国に490カ所あり、それぞれが独立した組織である。ひとつのJAで改善できれば、残り489のJAでも使える可能性が高い。ある事例ができると「うちでも使いたい」という声が広がり、職員が自発的に別の課題でもアプリを作るようになっているという。VTRの担当者は、自分はシステムの専門家だが農業については「食べる専門」なので、どんなアプリがあるとよいか聞かれても分からないと話す。そのため、どこに困っているか、どんな目標を達成したいかを聞くところからアプリ化するのがよいと語った。

自分で作ったアプリは手料理と同じ

西川氏は、外部のコンサルに任せるより、一人ひとりがコンサルの視点を持って自分の会社を変える方が長期的に効果があるのではないかと述べた。工藤氏はこれに、自分で作った料理がおいしく感じるのと同じで、アプリも自分で作ると満足度と愛着が高くなるという比喩で応じた。自作したアプリだからこそ、部署の人や上司に「すごいのができたので使ってください」と勧める推進力も増している気がする、と工藤氏は話している。

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チームでの展開、基幹システム連携、MCP対応

個人で始めた取り組みを企業全体に広げるには何が必要か。工藤氏はまずチームで使える料金体系を挙げた。Bakusoku.AIは1人用のライセンスで、アプリを作れるのは1人だが、作ったアプリは何人でも使える。部署全員で作りたい場合には、チームプラン「プラティオキャンバスAI」として別に展開しており、チーム向けやセキュリティ強化向けの機能が加わるという。

大企業では担当者が300人いることもありうる。基幹システムと連携していれば、担当者が退職したときにアカウントを自動で無効にできる。個人で作ったアプリでは手作業で削除しなければならない。工藤氏は、この基幹システム連携がアステリアの強みだと述べた。機能を多く作り込むほどAIクレジットの消費は増えるが、大きくは変わらないという。一方で、最初から複雑に作りすぎるとどこまで作ったか分からなくなるため、ヒアリングしながら一緒に作っていく方法を勧めている。

さらに、Bakusoku.AIで作ったアプリはすべてMCPに対応した形で生成される。普段使っているGemini、ChatGPT、Claude、Grokなどに今月の状況をまとめたレポートを作らせる場合、本来はデータをアップロードする必要がある。MCP連携があれば、アプリ内のデータをそのAIが自動で取りに行く。工藤氏は、レポーティングやマーケティング施策などで、人の手を介さずに文章を入力するだけでデータを取り出して出力まで進めるイメージだと説明した。西川氏は、AIとAIの間を人間がつなぐことがボトルネックになっていたが、そこがなくなるという理解を示した。

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ノーコードやコード生成AIとの違い

西川氏は、ノーコードやコード生成AIとの違いをはっきり聞いた。工藤氏によれば、ノーコードはドラッグ&ドロップで人間がパーツを組み合わせる、レゴブロックのようなものだ。AIネイティブは文章を入力するだけで思ったものができる点が決定的に違うという。

「自分は有料のAIに課金しているから似たものを作れる」と考える視聴者もいるだろう、という問いに対して、工藤氏は、システムを深く理解している人ならそうしたサービスでも使えるかもしれないと認めた。そのうえで、AIでシステムをどんどん作れる時代に大事なのは設計する力と、似たものを作った経験だと語る。多くの人はアプリやシステムを作ったことがないので、8万件以上の実績から積み上げたヒアリング項目やデザインパターンを再利用してほしいという。

工藤氏はデプロイの問題も挙げた。ChatGPTなどでコードを作っても、それは自分のPC上でしか動かない。他の人に使ってもらうにはサーバーを契約してデプロイする必要があり、素人にはなかなか難しい。Bakusoku.AIでは右上の公開ボタンを押すとQRコードとURLが発行され、それを共有するだけで公開が完了する。

32:40

使い方マニュアルもAIが作る

もう一つの機能が、マニュアルの自動生成だ。アプリを公開すると「これはどう使うのか」という質問が来る。システム開発の部署ではない人が担当すると、なぜエンジニアのようなことをしているのかという状態になると工藤氏は指摘する。「使い方マニュアル作成」ボタンを押すと、よくある質問や各機能の意味、やりたいことに応じた操作方法をAIがまとめるという。

西川氏は前職で、2人で高校野球の実況資料を作るアプリの開発に関わった経験を語った。夏の大会の時期に全国から一度に5件、10件と問い合わせが来て、一つずつバグを直さなければならなかった。調べてみると利用者の使い方の問題であることも多かったが、本人は「バグが出た」としか言わないため、画面のスクリーンショットを送ってもらう対応に追われたという。工藤氏は、問い合わせの約98%は10個程度の質問に集中するという経験を紹介した。残り2%のために大量の準備をするより、その10個を押さえればある程度対応できるという考え方で、ノーコードのプラットフォームを自ら運営してきたノウハウを反映させたものだと説明した。

35:16

セキュリティと料金

セキュリティについて工藤氏は、エンジニアでもAIを使うことを怖いと感じる部分だと認めたうえで、アステリアキャンバスが担保していると述べた。具体例として、AIでアプリを作ったときに起こりがちなデータベースやパスワードの漏洩、見せたくないページが見られてしまうといったアンチパターンが出ないよう設定しているという。企業全体に広げる段階では、社内の基幹システムとAIネイティブのプラットフォームを連結し、基幹システム自体もAIネイティブにしていく必要があるとの見方も示した。

料金は、サーバー、メール送信機能、AIクレジットを含めたプロプランが、年間契約で2万7000円(税別)だと工藤氏は説明した。西川氏は10万円ほどかかると思っていたと驚いていた。セキュリティを強化したい場合は、エンタープライズ向けにプラティオキャンバスAIを別に提供しているという。期間限定ではない0円のフリープランもあり、登録するとAIクレジットが付与される。工藤氏によれば、そのクレジットでは性能を落としたモデルではなく最先端のAIにアクセスできる。西川氏は、大企業ほど高額なサービスには登録しにくく、まず自分で成果を出して部署に持ち帰る必要があるため、無料プランは合っていると評価した。工藤氏は、GmailなどのフリーアドレスでBakusoku.AIを試してから、会社として申し込むケースが実際に多いと明かしている。

38:25

相性の良い企業、合わない企業、人に残る役割

相性の良い業種や業界について、工藤氏は特に問わないと答えた。業務をより良くしたい、地域でナンバーワンになりたいといった高い志を持ち、大きく変わりたいと考える人が使うと力を発揮するという。逆に合わないのは失敗を許さない業界であり、これは生成AI全般に言えることだとする。最初から100%を出そうとすると難しい、というのが工藤氏の見方である。

AIが業務改善を担う時代に人は何をするのか。工藤氏の答えは「意思決定と周りを巻き込むこと」だった。アプリはまず自分で作り、それを使ってもらう必要がある。使ってもらうには人が人を巻き込まなければならない。会社を良くしていくという志をもって人を巻き込むことが、人間にしかできないことだと工藤氏は考えている。西川氏も、AIは自分から誰かに話しかけに行くことはできないと応じた。

工藤氏は、この仕事で良かったと思うのは熱い気持ちを持った人と毎日接せられることだと語る。ノーコードやAIのプラットフォームにたどり着く人は、何かしら良くしようと考えている人たちであり、そこに人間の力強さを改めて感じているという。最後に工藤氏は、無料登録したうえで希望があれば自らヒアリングして対応すると述べ、一緒にAIネイティブを進めていきたいと締めくくった。