2026年 実証パートナー募集内製開発チームを持つ企業 3社限定
AI駆動開発は、本当に速くなるのか。自社のコードで、測りませんか。
LOREは、エンジニアの頭の中にある暗黙知を、AIが使える開発コンテキストに変えます。今期は、その効果を実際のコードと数字で確かめる実証を、3社のチームと一緒に行います。
残り3枠応募締切 [◯月◯日]実証費 40万円（税別）
金曜の夕方はデプロイしないでね
iOS 15ってまだ対応してたっけ？もう切ったはず
決済API、タイムアウト短いと落ちるんだよね
命名、既存に合わせてもらえますか
決済まわりは一応リードに確認して
E2Eは主要導線だけでいい、はず
私たちの仮説
同じAIを使っても、チームによって成果は大きく違う。私たちは、その差の多くがAIに渡しているコンテキストから生まれていると考えています。
仕様や判断基準が、暗黙知のまま
コーディング規則、設計の前提、過去の判断の経緯。人は知っていても、AIには渡っていません。
AIへの渡し方が、人ごとにばらばら
使いこなす人とそうでない人で成果に差が出て、うまいやり方がチームに共有されません。
効果を測っていない
「速くなった気がする」で止まっていて、どこに投資を広げるべきか判断できません。
実験計画
何を、どう測るかを先に決めてから始めます。都合の良い数字だけを出すことはしません。
- 対象
- 内製開発チームの1チーム・1領域（例：iOSアプリのフロント、管理画面、API）
- やること
- 18領域のヒアリングで暗黙知を棚卸しし、効果の大きい領域の開発コンテキストを整備
- 比べ方
- 整備前の数週間をベースラインとして計測し、整備後と同じ種類のタスクで比較
- 成果物
- 開発コンテキスト一式（御社リポジトリに配置）、暗黙知マップ、計測レポート
結果のイメージ
この差を、御社のデータで測ります。効果が出なかった場合も、原因の分析とあわせてそのまま報告します。
PRリードタイム
merged_at − created_atPRを作ってからマージされるまでの時間
データ元：GitHub差し戻し率
changes_requested / PR数レビューで修正依頼が入ったPRの割合
データ元：GitHub一発完了率
1回の指示で完了 / 全タスクAIへの1回の指示でタスクが完了した割合
データ元：作業記録手戻り時間
Σ 修正にかかった時間AIの出力を人が直すのにかかった時間
データ元：作業記録指標は、御社の開発フローに合わせてキックオフで確定します。すでに追っている指標があれば、それを優先します。
得られるもの、お願いしたいこと
パートナー企業が得るもの
- 開発コンテキスト一式御社のリポジトリに残り、実証後もそのまま使えます。
- 暗黙知マップどこが属人化しているかを、経営にも説明できる形で。
- 計測レポート効果が出なかった場合も、原因と次の打ち手を含めてお渡しします。
お願いしたいこと
- 計測への協力PRデータなど、GitHubから取得できる範囲が中心です。
- ヒアリングと週1回30分の定例ヒアリングは合計[◯]時間程度です。
- 結果の事例公開社名は匿名も選べます。公開前に内容をご確認いただきます。
実証パートナー特別価格です。無料にしていないのは、計測まで本気で取り組んでいただけるチームと実験したいからです。
実証の進め方
整備の前に、必ず現状を計測します。比べられる状態をつくることが、この実証の肝です。
※ 8週間の場合の例です。期間はチームの状況に合わせて調整します。
- W0キックオフ・NDA
対象領域と指標を確定
- W1〜W3ベースライン計測・ヒアリング
整備前の状態を計測しながら暗黙知を棚卸し
- W3〜W4コンテキスト整備
対象領域の開発コンテキストを作成
- W5〜W7比較計測
同じ種類のタスクで効果を比較
- W8レポート
結果を共有し、次に広げる領域を決定
※ 8週間の場合の例です
セキュリティとデータの扱い
NDAを締結してから開始
コードやドキュメントに触れるのは、NDA締結後です。
アクセスは最小限・期間限定
権限の範囲と期間を事前に決め、終了とともに外していただきます。
AIツールは御社の方針に合わせる
御社が契約・許可しているツールと設定の範囲で作業します。
実証後のデータ削除
成果物以外にお預かりしたデータは、終了後に削除します。
親方から弟子へ受け継がれる技のように、エンジニアの知識をAIへ。
LOREの語源は、「教え」を意味する古い英語です。同じ根を持つドイツ語のLehreは、今も職人の見習い修行を指す言葉として使われています。
チームの中で口伝えに受け継がれてきた開発の知識を、AIが使えるコンテキストとして、会社の資産に変える。それがLOREの仕事です。
4:5・自然光・作業中の横顔を推奨
実験するのは、自分でもコードを書く人間です。
塚﨑 浩平
TypeScript・Rails・Google Apps Scriptで自社SaaSを開発し、日々の開発でAIコーディングツールを使っています。ユニリーバ、KPMGコンサルティングを経て起業し、事業の現場に入り込む伴走型の支援を続けてきました。
よくある質問
実証に費用はかかりますか？
実証パートナー向けの特別価格40万円（税別）でご提供します。無料にしていないのは、計測まで本気で取り組んでいただけるチームと実験したいからです。
効果が出なかった場合はどうなりますか？
効果が出なかった結果も含めて、そのままレポートします。なぜ出なかったのかの分析と、次に試すべきことをお伝えします。都合の良い数字だけを出すことはしません。
エンジニアの負担はどのくらいですか？
ヒアリングが合計[◯]時間程度と、週1回30分の定例です。計測データは、GitHubなどから取得できる範囲を中心にします。
作った開発コンテキストは誰のものですか？
御社のものです。御社のリポジトリに置き、実証が終わってもそのまま使い続けられます。
社名は公開されますか？
事例として公開する際は、社名を出すか匿名にするかを選んでいただけます。公開前に内容を必ずご確認いただきます。
開発コンテキストとは何ですか？
AIが開発を進めるときに参照する、自社の開発知識一式です。仕様、コーディング規則、判断基準、テスト方法などを、Claude CodeのCLAUDE.mdやCodexのAGENTS.mdなど、お使いのツールの形式で整備します。
LOREは正式なサービスですか？
現在は実証段階です。今回の実証の結果をもとに、正式なサービスとして提供を始める予定です。
実証パートナーに応募する
応募は2分で完了します。まずは30分の面談で、チームの状況と検証したい領域を伺います。