月額制AI開発部|AIエンジニアを駆動する人間中心のAI開発チーム|ディレクトリジャパン
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。

HITL5 DESIGN
生む ─ 正しい問いから、勝てる要件へ(上流支援)
HITL5 CODE ─ 本ページ
作る ─ AIコーディングの品質統治(5層×AI/HUMAN/GATE)
HITL5 RUN
活きる ─ AIハイブリッド開発(効率的・クリーン・安全・低コスト)
HITL5 REVERSE
解き直す ─ レガシーを解読し、現場が使える資産に
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
GATE
未承認のまま実装フェーズに進むことを禁止
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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体制・予算は貴社の状況に合わせてご相談ベースで設計いたします。
まずは60分の無料お悩み相談で、月額制AI開発部がフィットするかご判断ください。

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