AI-HITL5 TEAM
AIエンジニアを駆動する、
人間中心の開発チーム。
デジタルグローバル世界のコミュニケーションデザイナーとして、人とAIに意図を通わせる開発チーム。
AI-HITL5(HITL5 CODE)で、AIを安全に動かす月額制チーム。
AIディレクター × 人間AIエンジニア/レビュアー(オフショア)× AIエンジニア(Claude等のAI)の3者統合で、貴社のAI開発を加速します。
戦略 × 武器 × チーム
人間中心のAI活用 ─ 戦略 × 武器 × チーム
本チームが体現する HITL5 CODE は、当社のAI開発ソリューション「戦略 × 武器 × チーム」における武器(HITL5ツール)の中核です。武器=DESIGN/CODE/REVERSE/RUN、チーム=国内ディレクター × オフショア × AI の3者統合。生む → 作る → 活きる → 解き直す ─ システムの一生を、人間の承認ゲートで統治します。
AI-HITL5 Framework / ディレクトリジャパン株式会社 提唱 / 2026
WHY AI-HITL5 NOW
AI開発に潜む 3つのリスク
AIコーディングは速度と効率を生む一方で、放置すれば 3つの深刻なリスクを抱えます。これらを **人間レビュー** で抑えることが、AI時代の開発成功の鍵です。
RISK 01
暴走
プロンプトから勝手にアーキテクチャを作り、CI/CDを書き換える。AIOpsの自走による本番事故。
RISK 02
ブラックボックス化
なぜこの実装か誰も説明できない。ハルシネーション(存在しないAPI参照)を検出できず、判断根拠が残らない。
RISK 03
品質劣化
イレギュラーケース網羅不足、デグレ発生、一見動くが本番で壊れる。AI生成コードに潜む潜在的バグ。
FRAMEWORK
AI-HITL5モデル
— 5層レビューでAIを安全に動かす
ディレクトリジャパンが提唱する、AI開発の品質を担保する独自フレームワーク。
4つの守るべき観点を、5層のレビューレイヤーで人間が確実に押さえます。
AI開発で守るべき 4つの観点
01 — SECURITY
セキュリティ
機密データのプロンプト混入/脆弱な依存ライブラリ/APIキー漏洩を防ぐ
02 — DESIGN
設計緻密さ
プロンプトからの勝手なアーキ生成/仕様書を読まずに実装を防ぐ
03 — TRANSPARENCY
ブラックボックス回避
実装根拠の不明化/ハルシネーションを検出可能にする
04 — QUALITY
品質
イレギュラー網羅不足/デグレ発生/本番事故を防ぐ
人間が担う 5つのレビューレイヤー
LAYER01
アーキレビュー
人間がアーキを承認/否決。プロンプトから勝手に作られた独自アーキを、人間レビューで設計方針に引き戻します。
LAYER02
テスト設計
人間がイレギュラーケース・デグレ防止テストを追加。AIが書きがちなハッピーパステストに、エッジケース・既存機能保護を加えます。
LAYER03
CI/CDガードレール
人間がAIエージェントの自走範囲を設定。AIOps暴走(CI/CDを勝手に書き換える等)を防ぐ自動実行領域と禁止領域を定義します。
LAYER04
節目コードレビュー
節目ごとに観点ベースで人間が判定。API実在性/依存ライセンス/実装根拠(Why this code?)/ハルシネーション検出を、重要な節目で集中的にレビューします。
LAYER05
ガバナンス運用
人間がNG/OKルールを定義 → AIに落とし込み → 違反を監視。システムプロンプトやCursor Rulesに組み込み、継続的にモニタリングします。
HITL5 IN ACTION
AI-HITL5モデル 実施例
各レイヤーで人間が「具体的に何をするか」を簡略化した実例です。
AIに任せず、要所で人間が判断する流れを通して、AI暴走・品質劣化を防ぎます。
LAYER 01 — ARCHITECTURE
3つの設計案を、人間が承認
AI
コードベース・要件・制約を調査し、3つ以上の設計案を比較マトリクスで提示
HUMAN
方案を比較レビューし、1案を選定。SRS/基本設計/詳細設計を順次承認
LAYER 02 — TEST
テスト計画とエッジケースを設計
AI
テスト戦略・テストケース・ユニットテストコードを自動生成
HUMAN
AIが見落としたイレギュラー・デグレ防止ケースを人間が追加。カバレッジを確認
GATE
カバレッジ 80%以上 に到達するまで実装に進めない
LAYER 03 — CI/CD
AIエージェントの自走範囲を設定
HUMAN
本番デプロイは必ず人間承認を介する CI/CD ガードレールを定義
HUMAN
AIエージェントの自動実行領域(テスト・lint)と禁止領域(DB変更等)を明示
AI
禁止領域に触れる変更は CI で自動 fail させ、人間レビュー必須に
LAYER 04 — CODE REVIEW
節目で観点別にコードを判定
AI
承認済み計画通りに実装し、Confidence 90%以上で完了報告
HUMAN
API実在性/依存ライセンス/実装根拠(Why this code?)/ハルシネーションを観点別にレビュー
GATE
Confidence 不足 or レビュー指摘ありなら、修正計画にロールバック
LAYER 05 — GOVERNANCE
NG/OKルールをAIに落とし込む
HUMAN
「個人情報をプロンプトに入れない」「AGPL依存禁止」等のNG/OKルールを定義
HUMAN
ルールをシステムプロンプト・Cursor Rules・lint設定に組み込み
AI
違反検知を継続モニタリング、検出時は即座にアラート
RESULT
5層のチェックポイントで、
AI暴走・品質劣化をゼロに近づける
5つのヒューマンチェックポイント × 8つの品質ゲートで、AIが速度を出しながらも、最終判断は必ず人間が下す構造。AIに任せず、AIを駆動する開発体制が成立します。
OUR TEAM
3者統合の開発体制
AIディレクターが指揮し、人間AIエンジニア/レビュアー(オフショア)が AIを駆動して5層レビューを実行、AIエンジニア(Claude等のAI)がコードを生成する。
役割を明確に分けることで、AI効率と人間品質保証を両立します。
ROLE 01 — STRATEGY
AIディレクター
国内・JAPAN
戦略設計・UXデザイン・要件定義を統括。AIへの指示出しを最適化し、貴社の事業ゴールを「儲かる設計図」に落とし込みます。プロジェクト全体の指揮者役です。
ROLE 02 — DRIVE & REVIEW
人間AIエンジニア/レビュアー
グローバル・OFFSHORE(VIETNAM)
グローバルエンジニアが AIを駆動して実装を進めつつ、AI-HITL5の5層レビューを実行する中核ロール。アーキ/テスト設計/CI-CDガードレール/節目コードレビュー/ガバナンス運用を担い、AIの暴走と品質劣化を防ぎます。
ROLE 03 — AI IMPLEMENTATION
AIエンジニア
CLAUDE / GPT / CODEX 等のAI
Claude・GPT・Codex・Cursor等のAI実体。人間AIエンジニアからの指示を受けてコードを高速生成。低コスト・高速で動くプロダクトを生み出します。
「人間AIエンジニア/レビュアー(オフショア)」が、AIを駆動しつつレビューも担うのが本体制の中核です。グローバルエンジニアがAI翻訳でシームレスに連携し、Claude等のAIに指示を出して実装を進めます。同時に AI出力の40%を能動的にレビューすることで、AIに任せず・AIを駆動する体制を実現します。
RATIO
AI 60% × 人間レビュー 40%
AI CODING
60%
高速生成・自動化が担う領域
HUMAN REVIEW
40%
品質・安全性の最終担保
AIだけでは到達しない品質を、人間レビュー 40%が担保する。
AIの速さと、人間の判断責任を組み合わせるのが当社の標準です。
PROCESS
月次サイクルで貴社のAI開発を加速
アジャイル形式で進める月次サイクル。週1の定例で進捗・成果物を共有し、要件の明確化と軌道修正を迅速に行います。
STEP 01
構想・要件定義
AIディレクターによる戦略設計、UXデザイン、要件絞り込み、採用AI構成の決定。
STEP 02
AI駆動・実装
人間AIエンジニア(オフショア)がClaude・GPT・Cursor等のAIを駆動し、コード生成・実装を推進。
STEP 03
5層レビュー
人間AIエンジニアがアーキ/テスト/CI-CD/節目コード/ガバナンスを観点ベースでレビュー。
STEP 04
納品・継続改善
月次の業務報告書とともに成果物を納品。次サイクルへフィードバックを反映。
定例会:週1回・オンライン・約60分。進捗共有・要件確認・改善提案を実施。
成果物:各サイクルで仕様書/実装コード/テスト結果/5層レビューレポートを納品。
契約形態:準委任契約(成果物責任なし、月次業務報告書をもって完了)。
TECH STACK
対応技術 — LLMから実装まで
最新のAIスタックから、フロントエンド・バックエンド・モバイル・インフラまで、月額制AI開発部が実装可能な技術スタックです。
貴社の既存システムや要件に合わせて柔軟に組み合わせます。
LLM & AI Services/ AI基盤
Claude (Anthropic)
GPT / Codex (OpenAI)
Gemini (Google)
独自LLM(オンプレ/Azure OpenAI/AWS Bedrock)
Whisper
ElevenLabs
AI Coding Tools/ 開発支援
Claude Code
Cursor
GitHub Copilot
Aider
n8n
Frontend/ フロントエンド
React
Vue.js
Angular
Next.js
TypeScript
HTML / CSS
Backend/ バックエンド
PHP / Laravel
Python / Django
Node.js / Hono
Ruby on Rails
Go
Java
Mobile/ スマートフォン
Swift
Kotlin
React Native
Flutter
Infra/ インフラ・クラウド
AWS
Azure
Google Cloud
Cloudflare
Vercel
特に強い領域:Backend:PHP・Python / Frontend:React・Vue / モバイル:Swift・Kotlin・Flutter / クラウド:AWS。
AI開発の中核技術:Claude / GPT を基盤に、業務システムへの組み込みから新規プロダクトのMVP開発まで対応。エンタープライズ向けには独自LLM(オンプレ/Azure OpenAI / AWS Bedrock)の構築も可能です。
CASE STUDIES
導入実績
戦略設計から、MVP開発、複雑なシステム改修まで。
当社の開発体制が、お客様の事業をどう成功に導いたかをご紹介します。
CASE 01 — MVP DEVELOPMENT
停滞した構想を、最短2ヶ月でMVPへ
クライアント:大手カフェチェーン様
プロジェクト:新規レジアプリの構想具体化&MVP開発
課題
社内リソースがなく、高額な外部見積もりでプロジェクトが完全に停滞。
提供価値
- AIディレクターが1ヶ月で構想と仕様を高速策定
- グローバルチームが1ヶ月でMVPを開発し、ワンストップで実現
成果
コストを大幅に削減し、合計2ヶ月で店舗導入可能なMVPが完成。事業が再び力強く動き出しました。
CASE 02 — SYSTEM MIGRATION
設計書ゼロからの、大規模システム移行
クライアント:インフルエンサーマーケティング企業様
プロジェクト:既存ライブ配信アプリのシステム移行・機能改修
課題
設計書が一切ないシステムを、サービス無停止で安全に移行する高難易度のプロジェクト。
提供価値
- 既存コードを解析して仕様を可視化、安全な移行パスを設計・実行
- スクラム開発を導入し、改修要望を効率的に解消
成果
困難なシステム移行をサービス無停止で完遂。ユーザー満足度を向上させる迅速な改修プロセスを確立。
CASE 03 — UX TRANSFORMATION
曖昧なイメージを、熱狂を生むUXへ
クライアント:エンタメ企業様
プロジェクト:ライブ配信アプリ UI/UX全面刷新
課題
「わくわく感」という曖昧なイメージを、具体的なUI/UXに落とし込めずにいた。
提供価値
- ディレクターが対話を通じて抽象的な感覚を「デザイン方針」へ言語化
- スモールスタートで成功体験を作り、プロジェクト全体を推進
成果
アーティストのエンゲージメント向上、改善要望が増加。プロダクトが自走して進化する好循環を創出。
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