Feature-first handoff
機能リストとして整理する
何を作るか？- 1
機能リスト
求められた機能を先に並べます。
- 記録登録
- 修正
- 検索
- 出力
- 2
機能単位の設計
画面、ボタン、機能単位に分けます。
- 画面
- ボタン
- 機能
- UI
- 3
開発
決まった機能を実装します。
説明と修正が繰り返されるプロダクト
利用文脈や運用ルールが後から見え、修正と説明が繰り返されやすくなります。
Why MARS AI
問題をプロダクトの言葉に変えるチーム問題をプロダクトの言葉に変えるチーム問題をプロダクトの言葉に変えるチーム
よいプロダクトは、技術を足すだけでは完成しません。ユーザーの悩みを読み、画面、データ、AIの流れ、運用の構造へ移してはじめて、実際に使われるプロダクトになります。よいプロダクトは、技術を足すだけでは完成しません。ユーザーの悩みを読み、画面、データ、AIの流れ、運用の構造へ移してはじめて、実際に使われるプロダクトになります。
Request Interpretation
機能を実装する前に、MARS AIは要望が置かれた文脈をプロダクト構造へ翻訳します。
同じ要望でも、解釈の仕方で結果は変わります。だからMARS AIは、何を作るかを決める前に、なぜ必要か、どこで使われるかを先に問います。
現場の要望
Problem translation
問題をプロダクト構造へ翻訳する
なぜ必要か？どこで使うか？- 1
問題の構造化
要望の背景にある問題と文脈を一緒に読みます。
- 利用文脈
- 判断の流れ
- 業務フロー
- データ
- 運用
- AI適用点
- 2
プロダクト構造設計
業務単位で画面と流れを設計します。
- 画面
- データ
- 業務フロー
- 運用基準
- AI Workflow
- 3
開発
構造をもとに実装します。
業務に合わせて改善しやすいプロダクト
導入後も運用基準とデータがつながり、実務に合わせて改善しやすくなります。
Two perspectives
同じ問題を、二つの視点から読みます。同じ問題を、二つの視点から読みます。
MARS AIの強みは、問題を一つの視点だけで見ないことから始まります。MARS AIでは、事業と利用文脈を理解するCEOと、技術とシステムを設計するCTOが、同じ問題を一緒に定義し、プロダクトとして実装します。
MARSAI
CEO
Hyunyoung Park
視点
まず現場の言葉で読みます。
顧客が何に不安を感じるのか、どの判断が止まるのか、使う人の文脈がどこで途切れるのかを捉えます。
- 顧客相談と意思決定
- 見積り・施工の流れ
- 現場の言葉とボトルネック
MARSAI
CTO
Junghyuk Yang
視点
実装できる構造へ組み替えます。
入力データ、処理の流れ、インターフェース、AI workflow、運用ルールを、プロダクトとして動く形に設計します。
- 実装可能性の検討
- データ・AI設計
- システム構造設計
What We Translate Into
課題に合わせて、4つの範囲で対応します。
Web / アプリ、AI workflow、データ運用構造、デジタル変革ロードマップ。MARS AIは課題の性格に合わせて、まず必要な実行範囲を定めます。
カスタムWeb / アプリ開発
まだ曖昧なアプリ案や既存業務の流れを、ユーザー導線、画面、データ、運用基準を持つWeb / アプリ構造に整理します。
- ユーザー導線
- 画面・データ
- 運用基準
Service Blueprint
顧客顧客 + MARS AIMARS AI
1. 問い合わせ
2. 発見・定義
3. 構造化・設計
4. 実装・検証
5. リリース
6. 実利用・改善
Evidence
問い合わせフォーム添付資料
会議メモ問題メモ
提案概要画面ラフ
デモリンクテストアカウント
リリース案内利用ガイド
運用レポート改善リスト
Customer Journey
依頼の共有困りごとの共有
目的の共有制約の説明
画面フロー確認
テストフィードバック
実利用開始
実利用フィードバック
Line of Interaction
Frontstage
問い合わせ確認初回返信
ヒアリング質疑応答
提案説明スコープ調整
デモ確認フィードバック
導入案内利用案内
運用コミュニケーション
Line of Visibility
Backstage
依頼文脈の一次分類
問題・ボトルネック・優先順位の分析
画面・データ・権限・運用フロー設計
開発・連携・検証・修正
デプロイ・引き継ぎ・初期監視
利用データ分析改善案整理
Line of Internal Interaction
Support Processes
問い合わせ記録資料保存
要件テンプレート参考資料整理
データ構造・連携機能設計
コード管理・検証環境課題記録
デプロイ・ログ利用分析
利用ログ・分析改善リスト
AIソリューション開発
反復作業、文書確認、相談・応答の流れを、AIが支援する判断点と人が確認する基準に分けます。
- 業務場面
- AI workflow
- 検証基準
AI Use Case Canvas
Use Case Frame
- Work Targetどの反復業務を減らすか
分類・確認・作成など、時間のかかる反復業務を選びます。
- Review Owner誰が結果を確認するか
AIの結果を使う前に、誰が確認・修正・承認するかを決めます。
- Result Landing結果をどこに残すか
保存、通知、レポート、次工程のどこへつなげるかを決めます。
AI Decision Flow
修正記録と例外ケース
Input
何を読むか
- 文書
- 画像
- 表
- 記録
- API
Prediction
何を推論・作成するか
- 分類
- 抽出
- 要約
- 生成
- 推薦
Judgment
誰がどう確認するか
- 確認
- 修正
- 承認
- 例外処理
Action / Outcome
業務にどう残すか
- 保存
- 通知
- レポート
- 次の段階
Guardrails
信頼度 · 権限 · 失敗処理 · 再処理基準
データ管理高度化
散らばった文書、記録、作業履歴を、分類、権限、入力基準、活用画面として扱える形に整えます。
- 分類基準
- 権限・状態
- 活用画面
詳細を見る
デジタル変革コンサルティング
既存業務とシステムをもとに、アプリ、AI、データ構造のどこから変えるべきかを実行順序とロードマップに整理します。
- 業務診断
- 優先順位
- ロードマップ
Target Operating Model
Gap Analysis
- 遅延
- 重複
- 手作業依存
- 基準不明確
- 測定不足
Capability Map
- 業務フロー
- 判断権限
- 基準データ
- システム連携
- 運用指標
Initiative Portfolio Roadmap
- NOW
- 運用基準線
- 重要Gap
- オーナー指定
- 測定基準
- データ出所
- 現行システム
- NEXT
- アプリMVP
- AI業務フロー
- データ基盤
- 連携優先順位
- 権限設計
- テスト基準
- LATER
- 自動化拡張
- システム連携
- 権限/レポート
- 段階展開
- モニタリング
- 教育計画
- HANDOFF
- 運用Runbook
- ガバナンス周期
- 運用オーナー
- 改善Backlog
- 教育/移管
- 成果レビュー
Case
現場の問題から始まったプロダクト
インテリアAI製品、現場向け業務管理ツール、Unityベースの案内アプリまで。複雑な入力と業務文脈を、実際に使えるプロダクトとして実装してきました。
画像レンダリング機能
見積り確認
業務ホーム
ラク～
- 受託開発
- PC
- Mobile
軽く、速く、使いやすい業務管理。 誰もが必要とする機能をしっかり実装し、余計なものをそぎ落とした、現場で歓迎される業務管理ツールです。
3D空間案内
Wall Of Remembrance
- 受託開発
- PC
- Android
- WebGL
現実の空間をそのまま再現し、追悼と記憶をつなぐために。 李承薫ペテロ聖地記念館の祈りの壁・追悼の壁を3Dで再現し、どこからでも記憶し、祈れるようにしました。
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