なぜHakky？
生成AIにより、プロダクト開発のスピードがあがり、コストは劇的に下がりました。
一方で、「作ったが使われない」問題は解決していません。
今求められているのは、作る会社ではなく、使われ続ける状態まで責任を持つ会社です。
プロダクト
成功率
94
%
期待基準を超える利用率で
現場の業務に定着。
PoC後の本番化率
（商用化率）
80
%
リリース後の具体的な活用
イメージを定義しているから
スムーズな本番移行を実現。
運用トラブル
発生率
3
.6%
開発段階から徹底的に検証するから
実用化以降のトラブル発生を
最小限に抑制。
AIプロダクトを"作って、使い続ける"ためには
本番化と定着までに様々な行程に壁がある。
モデルやアプリを作る工程だけでなく、"作る前"のデータ基盤、"作る"フェーズでの価値検証、"作った後"の組織定着まで、各フェーズに固有の壁がある。
作る前のフェーズ
データが散在していて、AIに投入できる状態ではない。
各部署にデータが孤立して蓄積される「サイロ化」が進み、いざ活用しようにも形式や品質がバラバラで、手作業による加工に膨大な時間を取られていませんか？
作るフェーズ
PoCを繰り返しているが、本番化・継続改善まで辿り着けない。
開発そのものが目的化してしまい、モデルの精度向上やアプリ実装に工数を奪われ、肝心の「ビジネス価値の検証」が後回しになっていないでしょうか。
作った後のフェーズ
作ったAI・データが、組織に定着・活用されない。
高性能なAIやBIツールを導入しても、現場のワークフローに組み込まれず仕組みの改善サイクルが停止していませんか？
AI駆動開発 × ナレッジマネジメント
2本柱で、"使われる状態"を再現する。
Hakkyは「AI駆動開発」と「ナレッジマネジメント」の2つに徹底的にこだわる。
AIが開発を自律化し、ドキュメントが知見を資産化する — この2本柱が噛み合うことで、
"早く作って、徹底的に検証する"を再現性ある形で回せるから使われる状態ができる
AI駆動開発
AIが「作る」を担い、
人間は「価値の設計」に集中する。
多くのAIプロダクトが現場で使われない根本原因は、"作ること"に最適化された従来プロセスにある。
Hakkyは開発工程をAIで再設計し、価値検証サイクルを最速で回す。
ナレッジマネジメント
すべての知見を資産化し、
標準メソッドに還流させる。
Hakkyはドキュメント文化を徹底し、プロジェクトの学びを標準メソッドと Handbook に還流させる。これにより、プロジェクトの成功確率の高いメソッドを人・AIの両方に適用することで、再現性ある形で実現することができる。
Solutions
3つの専門サービスで、基盤からAI、
データ活用まで、あらゆる技術領域をサポート
データ基盤からAIプロダクト開発、組織への定着までを網羅的にカバー
Product
仮説検証・開発サイクルを加速させる
自社プロダクト。
AI駆動の実践から生まれたノウハウを凝縮した自社プロダクト群
データ・AIナレッジ&要件定義支援ツール
※ドキュメント生成機能は開発中の画面です（2026年夏リリース予定）。
データ・AIナレッジ&要件定義支援ツール
開発ナレッジを共有するウェブサイト。技術的な知見やノウハウをまとめた記事で、エンジニアの学びをサポートします。また、Beta版の『Hakky Handbook for Business』では、要件定義書や企画書を自動生成する機能を提供します。
事例紹介
株式会社TAPP 様
【会話型AI開発】リリース後のUI/UX改善でCVを約3倍に
不動産テック
3ヶ月半でデータ基盤を構築
データ集計・分析業務の工数削減
導入前の課題
自社プロダクトにおいて、AIを活用した対話型接客・接客自動化の仕組みを検討していたが、AIプロダクト特有の「確率的に挙動が変化する複雑性」への対応や、ユーザーが継続的に使いたくなるUX設計のノウハウが社内に不足していた。
ソリューション
Hakkyの「機械学習プロダクト開発支援」を導入。LLM（大規模言語モデル）の組み込みだけでなく、リリース後のユーザー利用ログからデータ分析を実施。課題を特定し、UXの改善とプロンプト調整を高速で繰り返すことで、コンバージョン（CV）率を約3倍に向上させた。
株式会社データスタジアム 様
テレビ制作現場向けのデータ分析チャットボットの開発
スポーツデータ配信
専門家以外もデータ分析可能に
1ヶ月で要件定義・開発を完了
導入前の課題
テレビの生放送や番組制作現場において、膨大なスポーツデータの中から必要な情報を瞬時に抽出・分析して番組制作に活かす必要があったが、データの検索や集計に高度なスキルと時間がかかり、現場の大きな負担となっていた。
ソリューション
LLM（大規模言語モデル）を活用し、専門知識がなくても自然言語で指示を出すだけで、即座に目的のデータ抽出や簡易分析を行ってくれる「データ分析チャットボットシステム」を構築。番組制作現場におけるリアルタイムなデータ利活用と業務効率化を大幅に推進した。
株式会社集英社 様
生成AIを活用した対話型マンガレコメンドサービス「DEAIBOOKS」の開発
メディア/出版
没入感のあるチャット
2ヶ月で20万回使われる
導入前の課題
週刊少年ジャンプをはじめとする5,000作品以上の膨大なマンガ資産を所有していたが、従来のタグ検索や単純な売れ筋ランキングだけでは、ユーザー一人ひとりの潜在的な嗜好にマッチする「まだ見ぬ作品」との出会い（レコメンド）を自然な会話形式で実現することが難しかった。
ソリューション
Hakkyの「機械学習プロダクト開発支援」により、生成AI（LLM）を活用した対話型のレコメンドシステムを構築。ユーザーがAIとの対話を楽しみながら、自身の気分や好みに合致した作品を直感的に発見できる新しい読書体験サービス「DEAIBOOKS」をカタチにした。
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