Service
10X BUILD
PoC止まりのAIも、眠るデータも。
事業につながる“動く価値”へ。
AIを導入しても、継続的に改善・運用できない
一度は動くものができても、検証と本番が分断され、DevOpsが回らずに止まってしまう。
データはあるのに、業務価値に変換できていない
映像・ログ・メタデータなどの資産は蓄積されているが、人やAIが“使える形”に整理されず、活用が進まない。
リーンに試したいが、社内リソースが足りない
小さく出してユーザーから学びたい一方で、AI実装・プロダクト開発・運用設計を同時に担える体制が社内になく、検証が意思決定につながらない。
10X Buildとは
Wildcard Players 10X
フルスタックエンジニア、デザイナーなどマルチなスキルセットを持つメンバーが、AIをフル活用し10倍速でプロトタイプを構築します。
活用事例
CASE01
高速でDevOpsを回す
約1年にわたりDevOpsを継続的に回してきた、LLMによる映像メタデータ自動生成プロジェクト。既存の大規模コードベースに新機能を追加する際も、実装可能性を迅速に見極め、検証から実運用までをスムーズに接続しました。
検証スプリント（10h × 4）
- Gemini動画解釈／音声活用／など新機能の技術検証
- 各スプリントで最小限の核心課題を明確にし仮説検証を高速化
- スピード最優先の検証コード
本番実装スプリント（40h × 1）
- 検証スプリントの結果をもとにプロダクション実装
- テストを組み込み、デプロイ可能な状態に
- 運用に耐える資産コード
- プロトタイプの1イテレーション
- 10時間
- 1週間の技術検証した新機能の数
- 4検証
- 本番実装の1イテレーション
- 40時間
- PoC〜プロダクションの期間で書いたコード
- 11,971行
CASE02
眠れるメタデータのLLM活用
メタタグが大量に付与されたゲームのプレイ映像という既存資産を前に、「LLMの力で価値化できないか」というご相談をいただきました。Next.jsを用いて、AIが理解・操作しやすい専用の映像ビューアーを設計・開発。AIAgent機能は既存のAIAgentブラウザを活用し、実運用に近い環境で価値仮説を高速検証。最小構成のMVPを短期間で構築しました。完成した映像ビューアーは想定以上の評価を得て、本プロジェクトで開発したプロトタイプは、現在も社内開発ツールとして継続的に活用されています。
開発スプリント（80h × 1）
- Next制のメタタグビュアーを搭載した映像プレイヤーを作成
- メタタグの情報を人もAIも見れる環境を構築
- スピード最優先の検証コード
AI Agentブラウザで検証（80h × 1）
- AIAgentブラウザの機能を利活用
- Agentで現在、将来できるユースケースの特定
追加スプリント（80h × 1）
- 追加でPDF出力や、各シーンでのタグ一覧機能を開発
- 社内ツールとしても活用
- メタタグに特化した映像ビュワーをNextアプリケーションで構築
- 1Proto
- AgentブラウザをカスタムしAgent機能を実現
- 3Agent
- プロトタイプで終了せず、社内ツールとして継続でご活用
- 1Tool
CASE03
オープンβとクローズドβ
睡眠関連事業を検討されているヘルスケア企業において、ユーザー層の理解に課題がありました。LEANの原則に基づき、まずは実ユーザーへ迅速に届け、反応から学ぶことを重視。LLM駆動の開発体制により、少人数体制でありながら、大規模な開発チームに匹敵するスピードと実行力を実現しました。Apple Watchと連動するヘルスケアアプリを**オープンβとしてApp Storeで一般公開し、実ユーザーからの利用データとフィードバックを収集。あわせてLLM機能の追加開発を進めつつ、精度や安全性の観点から、LLM機能はクローズドβとして限定ユーザーのみに提供しています。
初期リリース
- 1ヶ月で開発
- 最低限の機能をもつMVP開発
レポート＆LP開発
- レポートページを追加
- Agentで現在、将来できるユースケースの特定
- LPの開発
LLM機能のPoC開発
- LLMチャット機能を追加
- 健康関係にLLMを活用する生きた課題を触れる形で検証
- 初期にAppStoreにリリースするまでの期間
- 1ヶ月
- OpenβはAppStoreで公開しながら運用
- 1 Openβ
- LLM機能はクローズドβで一部ユーザーにのみ展開
- 1 Closedβ
プロダクトページ: https://apps.wildcardinc.jp/trisleep
