「生成AI」×「PoC」で、
不確実な未来を最短で検証する。
LLM（大規模言語モデル）を活用し、アイディアを即座に実装。
実証実験からMVP開発まで、ビジネスの「0→1」を加速させる技術パートナー。
アイディアを「動くプロダクト」へ。
生成AI活用・実証実験に特化した開発支援
主な価値
  • 生成AIを活用したプロダクトの迅速な検証と構築
  • 最小機能（MVP）による仮説検証・市場適合（PMF）
  • RAG（検索拡張生成）構築など、高度なAI技術の実装・検証

TechForce LaunchPadで解決できる課題

以下のような課題を解決します。
1
生成AIで何ができるか試したい
ChatGPTやLLMのAPIを使って自社業務の効率化や新サービスを作りたいが、具体的な実装方法やプロンプト設計のノウハウがない。
2
机上の空論で終わっている
企画書はあるが「本当に技術的に可能なのか」「ユーザーに刺さるのか」が検証できていない。まずはPoC（概念実証）を行いたい。
3
開発スピードを最優先したい
変化の早いAIトレンドに乗り遅れないよう、数ヶ月かかる重厚な開発ではなく、数週間単位で動くものを作って市場に出したい。
4
自社データとAIを連携させたい
オープンなAIだけでなく、社内ドキュメントや独自のデータベースを参照させて回答する「RAG」システムを構築したい。
5
本格開発への投資判断ができない
いきなり巨額の予算は組めない。まずはスモールスタートで成果（MVP）を確認し、その結果をもって本開発（Prime）へ移行したい。

提供できる価値

「PoC/MVPのスピード」と「AI技術力」の2軸で展開します。
PoC・MVPアジャイル開発
仮説検証型開発（PoC）
「技術的に実現可能か」「価値があるか」を検証するため、モックアップやプロトタイプを短期間で作成。
MVP（Minimum Viable Product）構築
コア機能のみに絞り込んだプロダクトを開発し、早期リリースとユーザーフィードバックの獲得を実現。
アジャイル・スクラム体制
1〜2週間のスプリントで開発と改善を繰り返し、仕様変更や追加要件に柔軟に対応。
ローコード/ノーコード活用
要件に応じてツールを使い分け、フルスクラッチにこだわらない「目的達成のための最短ルート」を選択。
生成AI・モダン技術実装
生成AIインテグレーション
OpenAI API (GPT-4o等)、Claude、GeminiなどのLLMを組み込んだアプリケーション開発。
RAG（検索拡張生成）システム構築
Vector DB（Pinecone/Weaviate等）を活用し、社内データや専門知識に基づいた高精度な回答生成を実現。
プロンプトエンジニアリング
AIの回答精度を最大化するためのプロンプト設計・調整（チューニング）を実施。
モダンアーキテクチャ選定
Python (LangChain/LlamaIndex)、Next.jsなど、AI開発のエコシステムに最適な技術スタックを採用。

導入プロセス例

プロジェクトは基本的に以下の3フェーズで進行します
（期間：1ヶ月〜6ヶ月）
Phase 1
要件定義・技術選定（PoC計画）
期間：2週間〜4週間
解決したい課題の明確化、AI適用の可能性診断、利用API/モデルの選定、PoCスコープの定義。
Phase 2
プロトタイプ・MVP開発
期間：2週間〜2.5ヶ月
アジャイル形式での実装、プロンプト調整、RAG構築、UI実装、テスト環境へのデプロイ。
Phase 3
検証・評価・ネクストアクション
期間：2ヶ月〜
実機を用いた精度検証、ユーザーテスト、本番開発（Prime）に向けたロードマップ策定、またはピボットの判断。

LaunchPadの特徴・強み

AI技術への知見
単にAPIを繋ぐだけでなく、RAGによる独自データ連携やプロンプトエンジニアリングなど、実用的なAI実装ノウハウを保有。
ビジネス視点のPoC設計
「作ること」を目的にせず、「事業の仮説が検証できるか」を最優先に設計。無駄な開発を省き、ROIを意識します。
TechForce Primeへの接続
PoCで成功したプロダクトは、そのまま当社のエンタープライズ開発部隊（Prime）へ引き継ぎ、大規模システムへ拡張可能です。
柔軟なチーム組成
プロジェクトのフェーズに合わせ、PM、AIエンジニア、フロントエンドなど必要なリソースを柔軟にアサイン。
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