個人のAI利用に閉じている
使い方や品質が個人に依存し、開発組織全体のバックログ処理へつながりません。
Problem
AIを使う人が増えても、組織の開発能力になるとは限りません
個々のエンジニアがAIを使えることと、開発組織がAIを安全に運用できることは別の課題です。
AIへ渡せるチケットではない
目的、制約、完了条件、テスト条件が不足し、安全な作業範囲を決められません。
役割分担が決まっていない
誰がレビューし、誰が承認し、どの条件でリリースするかが曖昧です。
開発知識を再利用できない
背景や設計判断が残らず、AIを使うたびに同じ調査と説明を繰り返します。
品質責任が曖昧になる
生成コードの確認者と、マージ・本番反映の責任者が明確になっていません。
ツール導入が目的になる
コーディング速度だけを追い、事業判断や運用を含む開発全体を改善できません。
Assignment Design
リーダーまたはAIが、開発対象のチケットを仕分ける
運用は2通りです。リーダーが内容を確認して人間またはAIへアサインする方法と、AIがチケットとリポジトリを評価して、AI Software Factoryで処理できそうなチケットを選ぶ方法です。
リーダーが仕分ける
開発責任者やチームリーダーが、優先順位、仕様、リスクを確認し、人間の開発者またはAIへ担当をアサインします。
AIが処理候補を選ぶ
AIがチケット内容とリポジトリを評価し、現在のコードベースで消化できそうなチケットを選びます。
開発バックログ目的・制約・完了条件・テスト条件・承認者
AIが判断してはいけない領域も含めて整理します。
人間が担当判断と責任が中心
仕様決定、重大な設計変更、セキュリティ判断、本番障害対応。
AIへアサインPogeが開発を担当
Pogeのエンジニアが受け取り、AI Software Factoryを使って開発します。
推奨するチケットシステムはLinearまたはGitHub Issuesです。 既存運用がある場合は接続方法を確認し、チケット管理がない場合は導入から支援します。AI向けとして選ばれたチケットは、Pogeのエンジニアが受け取り、AI Software Factoryを使って開発します。
Software Factory Flow
選ばれたチケットが、開発成果になるまで
リーダーまたはAIによるチケット選定と、PogeのエンジニアによるAIチケット開発を、ひとつの流れとしてつなぎます。
SelectionリーダーまたはAIが選定
Pogeエンジニアが受領
Factory実装計画
Factoryコード変更
Factoryテスト
DeliveryPull Request・記録
Customer確認・受け入れ
Roles
チケットの選定と、Pogeによる開発をつなぐ
リーダーが仕分ける場合と、AIがチケットとリポジトリを評価して選ぶ場合のどちらでも、AI向けとして選ばれたチケットをPogeが開発できる仕組みにします。
開発責任者・リーダー
- チケット内容と優先順位を管理
- 手動仕分けの場合は人間またはAIへアサイン
- 完成した成果を確認・受け入れ
Pogeの導入支援
- LinearまたはGitHub Issuesを導入・接続
- 手動仕分けとAI選定の運用ルールを設計
- Software Factoryへつながる流れを構築
PogeのAIチケット開発
- AIへアサインされたチケットを受領
- AI Software Factoryで開発
- Pull Request、テスト結果、作業記録を共有
Implementation
現状確認から、チケット運用の定着まで
現状確認
リポジトリ、開発フロー、チケット管理の有無、CI/CD、テスト、権限を確認します。
チケット運用構築
必要に応じてLinearまたはGitHub Issuesを導入し、手動仕分けとAI選定、完了条件、受け入れ手順を整えます。
AIチケット開発
AIへアサインされたチケットをPogeのエンジニアが受け取り、AI Software Factoryで開発します。
運用定着
リーダーによる仕分けとAIによる処理候補の選定が継続できるよう、評価条件、運用ルール、記録方法を改善します。
Organizational Assets
作業結果だけでなく、次の開発に使える資産を残す
Software Factoryを継続的に改善し、特定の担当者や外部会社だけに知識を閉じません。
チケットテンプレート
仕分け基準
設計判断の記録
テスト観点
レビュー基準
Fit
対象となる企業、対象外となる依頼
対象となる企業
- 自社プロダクトまたは社内システムを保有している
- 継続的な開発バックログがある
- GitHub等でソースコードを管理している
- 人間とAIへのアサインを決める開発責任者がいる
- 完成した成果を確認・受け入れできる
標準の対象外
- 単発で安価なウェブ修正だけを依頼したい
- AIによる無監督・完全自動の本番変更を求めている
- チケットの優先順位と担当を決める開発責任者がいない
- 24時間365日の障害対応を求めている
- 事前確認なしに高リスク変更を任せたい
Pricing
料金は、導入範囲に応じて個別にご案内します
現在の開発環境、バックログ、チケット管理の有無、運用体制を確認し、作業範囲と見積りを提示してから着手します。
見積りを分けてご案内する項目
現状確認
チケットシステム導入
アサイン運用構築
AIチケット開発
運用定着支援
大規模・特殊案件
FAQ
よくある質問
開発対象のチケットは誰が選びますか？
運用は2通りあります。リーダーがチケットを確認して人間またはAIへ仕分ける方法と、AIがチケット内容とリポジトリを評価し、処理できそうなチケットを選ぶ方法です。
AIへ任せられないチケットはどうなりますか？
仕様判断、重大なアーキテクチャ変更、高リスクなセキュリティ判断などは、開発責任者が人間の開発者へアサインします。AIへ無理に処理させません。
既存の開発チームがいても利用できますか？
利用できます。既存メンバーを置き換えるのではなく、AIが担当できるバックログを切り出し、人間が重要な判断や設計に集中できる状態を整えます。
CursorやClaude Codeとの違いは何ですか？
コーディングエージェントを導入するだけではなく、リーダーによる仕分け、またはAIによるチケットとリポジトリの評価を通じて、AI Software Factoryへ開発対象をつなぐ運用を構築します。
チケット管理システムがなくても利用できますか？
はい。チケット管理の仕組みがない場合は導入から支援します。推奨するチケットシステムはLinearまたはGitHub Issuesです。
導入後は自社でチケットを運用できますか？
はい。リーダーによる仕分けとAIによる処理候補の選定を含むチケット運用は、お客さまの開発組織に残ります。AI向けとして選ばれたチケットは、PogeのエンジニアがAI Software Factoryを使って開発します。
どのような開発環境でも対応できますか？
すべての技術スタックへ一律対応するものではありません。事前診断でリポジトリと開発環境を確認し、対応可否と必要な準備をご案内します。
Consultation
AIが担当できるチケットを、開発組織の中に持ちませんか。
現在のリポジトリ、チケット運用、開発体制を確認し、どこからAI Software Factoryを組み込めるか整理します。