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const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" };
function calculateCost(count) { function calculateCost(count) { function calculateCost(count) {
return pricing.base + (count * 6000); return pricing.base + (count * 6000); return pricing.base + (count * 6000);
} } }
const autoCheck = async (code) => { const autoCheck = async (code) => { const autoCheck = async (code) => {
const result = await runLint(code); const result = await runLint(code); const result = await runLint(code);
return result.isValid ? "OK" : "要修正"; return result.isValid ? "OK" : "要修正"; return result.isValid ? "OK" : "要修正";
}; }; };
const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" };
function calculateCost(count) { function calculateCost(count) { function calculateCost(count) {
return pricing.base + (count * 6000); return pricing.base + (count * 6000); return pricing.base + (count * 6000);
} } }
const autoCheck = async (code) => { const autoCheck = async (code) => { const autoCheck = async (code) => {
const result = await runLint(code); const result = await runLint(code); const result = await runLint(code);
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const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" };
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const autoCheck = async (code) => { const autoCheck = async (code) => { const autoCheck = async (code) => {
const result = await runLint(code); const result = await runLint(code); const result = await runLint(code);
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const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" }; const pricing = { base: 30000, unit: "納品物" };
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}; }; };AI時代の開発は、
従来の1/3の時間とコストで完了する。
DB設計は数時間。デバッグは自動化。人が時間をかけていた作業を、AIが瞬時に処理します。
01
DB設計が数時間で完了
従来、エンジニアが数日〜数週間かけていたDB設計を、最新のAIツール（Claude、GPT-4、Cursor）が数時間で生成。例：営業管理システムのDB設計が従来3日 → AI活用で2時間。開発時間が1/3に短縮。だから月3万円〜を実現できる。
02
デバッグが自動化され、チェック工数が激減
従来、エンジニアが手作業でバグを探し、修正していた工程を、AI（GitHub Copilot、自社開発の自動デバッグシステム）が自動化。例：フォーム送信のバグ修正が従来半日 → AI活用で5分。チェック工数が1/10に削減。元PMが最終レビューするだけ。
03
最新AIツールに精通しているから、最大パフォーマンスを発揮
Claude 3.5 Sonnet、Cursor、v0.dev、GitHub Copilot...AIツールは日々進化している。私たちは、これらの最新ツールを使いこなし、「AIに何を任せ、人が何を判断すべきか」を理解している。だから、エンジニアがいない企業でも、最先端の開発スピードと品質を手に入れられる。
04
「AI時代の開発」を社内で再現するには、膨大なコストがかかる
最新AIツールを使いこなすには、ツールの選定と学習、プロンプトエンジニアリングのスキル、「AIに任せる部分」と「人が判断する部分」の見極めが必要。これらを社内で習得するには時間とコストがかかりすぎる。月3万円で、AI活用のノウハウごと外部に委ねる方が合理的。
01
DB設計が数時間で完了
従来、エンジニアが数日〜数週間かけていたDB設計を、最新のAIツール（Claude、GPT-4、Cursor）が数時間で生成。例：営業管理システムのDB設計が従来3日 → AI活用で2時間。開発時間が1/3に短縮。だから月3万円〜を実現できる。
02
デバッグが自動化され、チェック工数が激減
従来、エンジニアが手作業でバグを探し、修正していた工程を、AI（GitHub Copilot、自社開発の自動デバッグシステム）が自動化。例：フォーム送信のバグ修正が従来半日 → AI活用で5分。チェック工数が1/10に削減。元PMが最終レビューするだけ。
03
最新AIツールに精通しているから、最大パフォーマンスを発揮
Claude 3.5 Sonnet、Cursor、v0.dev、GitHub Copilot...AIツールは日々進化している。私たちは、これらの最新ツールを使いこなし、「AIに何を任せ、人が何を判断すべきか」を理解している。だから、エンジニアがいない企業でも、最先端の開発スピードと品質を手に入れられる。
04
「AI時代の開発」を社内で再現するには、膨大なコストがかかる
最新AIツールを使いこなすには、ツールの選定と学習、プロンプトエンジニアリングのスキル、「AIに任せる部分」と「人が判断する部分」の見極めが必要。これらを社内で習得するには時間とコストがかかりすぎる。月3万円で、AI活用のノウハウごと外部に委ねる方が合理的。
技術スタック
主要スタックの一部です。ご希望があれば他技術も対応します。
対応領域の幅広さ
- •フロントエンド：Next.js / React / Vite などでUI構築、LP・フォーム改修
- •バックエンド：Node.js / Express / FastAPI によるAPI開発・スクリプト自動化
- •ツール開発：業務ダッシュボード、レポート生成、軽量ETL
- •保守・運用：サイト更新、モニタリング、CI/CD、QA支援
Mobile
Swift / SwiftUI
Kotlin
Flutter
React Native
Backend
Node.js
Python
Django
Go
Laravel
Ruby on Rails
Cloud/DevOps/DB
AWS
Docker
Kubernetes
代表メッセージ
実績あるプロフェッショナルが、最新技術と実務経験を融合させた開発支援を提供します。
清水 望
NOZOMU SHIMIZU
共同設立者 / CO-FOUNDER & BOARD DIRECTOR
18歳で光通信入社後、営業として実績を積む。26歳でラストワンマイルを創業し、2021年に東証グロース市場に上場。営業経験と起業経験を活かし、ギブファーストの理念のもと、新しい価値創造に取り組んでいる。
「『ギブファースト』—まず与えることから始める。この姿勢が信頼を生み、ポジティブな循環を創る。」
私たちの強み
自社NVIDIA最高GPUで自動化：自社でNVIDIAの最高GPUを有しており、そこで完全自動バグ修正システムを自社開発しているため、工数削減と費用削減が実現され相場よりお安く提供できます。
実務経験豊富な人材：単なる派遣ではなく、実際のプロジェクト経験を積んだエンジニアとPMが対応。現場で即戦力となる実務スキルを持つプロフェッショナルを配置し、確実な成果物をお届けします。
最終レビュー担当PM
すべての納品物は、元PMによる最終レビューを経て返却されます。
藤田 春菜
HARUNA FUJITA
エンジニアリング担当 / ENGINEERING LEAD
東京大学工学部機械情報工学科を卒業後、ベトナムでオフショア開発のプロジェクトマネージャーとして経験を積み、株式会社ZETTAIに参画。グローバルな開発チームを率いた経験と技術への深い理解を武器に、ZETTAIのエンジニアリング組織を牽引している。
「技術で社会を変え、世界をつなぐ。」
専門分野
- ✓プロジェクトマネジメント
- ✓オフショア開発
- ✓エンジニアリング・技術戦略
主要実績
- •東京大学工学部機械情報工学科卒業
- •ベトナムでオフショア開発PM経験
- •グローバル開発体制の構築
- •ZETTAIエンジニアリング組織の立ち上げ
最終レビューの役割：すべての「納品物」は藤田による最終レビューを経て返却されます。アーキテクチャ判断、実装の難所確認、受入基準（ビルドOK / テスト合格 / ロールバック手順）のチェックを通じて、品質を担保しています。