AI編集プロジェクト
Lovableなど、お客様が編集する環境と権限、操作の手順。利用するサービスで何ができるかを、案件ごとに確認します。
buildsfor · 日本橋AIラボ（NAL）の開発サービス
つくった後も、自分たちで育てられる業務ソフトを。
今使っている書類やExcel、改善したい作業を見せてください。NALがAIを活用して業務に合うソフトをつくり、合意した日常の変更を自分たちで行えるように引き継ぎます。
まずは相談から。開発範囲・納品方法・費用は、着手前に合意します。
完成後の使い方に合わせて、納品方法を。
AI編集プロジェクト、GitHub、ZIPは組み合わせて納品できます。誰が保守し、どこで動かすかに合わせて、NALが提案します。
GitHubリポジトリ
ソースコードと変更履歴、構築・変更の手順。社内の開発担当者や、次の開発会社への引き継ぎにも使えます。
ZIPファイル
合意した納品版のファイルと資料を保存・受け渡しできます。変更履歴全体や、アプリを動かす環境は別に用意します。
稼働環境、外部サービス、継続保守は別途合意します。Dockerや社内サーバーなどへの納品は、案件ごとに条件を確認します。
自分たちで変更する範囲を、明確に。
日常の変更は、範囲を決めて引き継ぎ実習まで行います。専門的な対応が必要な変更には、必要に応じて支援を利用できます。
担当者が練習する日常の変更
画面の説明文や、対応する出力項目・設定の調整など。アプリに合わせて範囲を決め、サンプルと確認手順を用意します。
専門家の支援を使う変更
ログイン・権限、データベースの変更、複雑な外部連携など。専門的な確認や実装が必要な範囲を、引き継ぎ時に説明します。
本開発を始める前に、一緒に決めること
- 変更する担当者と、使う編集ツール
- 渡すプロジェクト・ソース・資料
- 稼働環境と、必要な外部サービス
- アカウントの所有者と管理の担当
- 開発費・運用費・保守の範囲
- 機能の確認方法と、引き継ぎ実習
相談の時点では未定でも構いません。NALが一緒に整理します。
操作を試す
注文データを確認し、自分の形式でCSVにする。
架空の注文を使って、欠けた項目の修正、金額の確認、CSVの列名・並び替えを試せます。
固定の架空データを使う操作例です。書類のアップロードやOCR読取は行いません。編集内容はこのタブ内だけに残り、移動・再読込で消えます。
架空の注文原本
| 注文番号 | 注文日 | 顧客名 | 商品名 | 数量 | 単価 | 金額 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DEMO-001 | 2026-09-01 | Sample Office A | Notebook | 2 | 1000 | 2000 |
| DEMO-002 | 2026-09-02 | Sample Office B | Paper set | 3 | 1200 | 3600 |
確認・修正する
金額は日本円の整数で入力します。 値を変更すると、この注文の確認は解除されます。
CSVの列名・順番を変更する
列名や順番を変えてみてください。注文データの内容は変わりません。
CSVプレビュー
| 注文番号 | 注文日 | 顧客名 | 商品名 | 数量 | 単価 | 金額 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DEMO-001 | 2026-09-01 | Sample Office A | Notebook | 2 | 1000 | 2000 |
| DEMO-002 | 2026-09-02 | Sample Office B | Paper set | 3 | 1200 | 3600 |
表計算の数式として扱われる先頭文字は、文字列として出力します。
強調された項目を修正し、2件とも内容を確認するとダウンロードできます。
AIワークスペースで課題を整理する
Software Foundry
課題から、業務で動くソフトウェアまで
一文の課題、AIとの会話、業務資料、仕様、試作品、開発中のコード。どの現在地からでも続けられます
次へ進むと、この内容をbuildsforのAIワークスペースへ送信します。AI処理のためGoogle側に一時保存する場合があります。Managed Agents利用時は、会話と実行環境の削除を確認してから回答を表示します。削除を確認できない場合は処理を停止します。
0 / 1200入力内容の扱い
内容を含まない運用記録だけを保持します。個人情報、秘密情報、認証情報、ソースコード、非公開リンクは入力しないでください。次へ進んでも依頼の送信、作業の約束、開発開始にはなりません
または、よくある課題から始める
buildsforについて見る
AI Forward Deployment as a Service
AIエージェントが実装し、再利用可能な変更を製品へ蓄積する。
Problem Briefと適合判断から、実装、Evidence、Owner受入、共通の後継Buildまで、一つの限定された循環として確認できます。
追跡可能な変更set
Owner判断と受入
共通製品revision
エージェント参照レイヤー
課題から始め、必要なときだけBuildを確認する。
エージェントは正確な記録を使って、適合、制約、不確実性を説明します。一致がなくても、共通改善、再利用可能な製品化候補、拒否へ分岐し、製品を捏造しません。
在庫ではなく分析
価値は製品棚の大きさではなく、判断経路にある
buildsforは、管理されたエージェント分析と正確な再利用資産を組み合わせます。既存Buildの適合を説明し、一致がない場合もgeneric chatや個別受託へ戻らず、正しい次経路を選びます。
01
管理された分析
顧客対応エージェントは課題を構造化し、利用者の発言、モデル解釈、利用可能なKnowledge、Registry facts、Evidenceを区別します。
02
正確な参照資産
候補がある場合、product truth、BuildVersion、Registry、Evidenceが検証可能な事実を提供します。その件数は製品目標ではありません。