受注前〜納品まで15 Stepを
AIがフル自動で設計・文書化
初期提案書・要件定義・3案アーキテクチャ比較・構成図・コスト見積・開発移行提案書を、 5フェーズ15 Stepのワークスペースで一貫管理。どのStepからでも開始可能。
クレジットカード不要 · 登録1分
提案書ドラフトまでの作業時間
3案比較・設計書・構成図・コスト見積まで
手作業コスト目安（市場標準）
上流SE/コンサル 4〜8万円/日 × 3〜5日の目安比較
既存ドキュメントのレビュー
無料プランで10クレジット無料
※ AI生成は品質ゲート（3-LLM並列レビュー）を含むため、完了まで通常 5〜20 分かかります。
手作業コスト目安は上流SE・ITコンサルの一般的市場単価（4〜8万円/日）× 標準工数（3〜5日）を参考に算出した概算です。提案書ドラフト（MD）は全プランで利用可能。
こんな課題はありませんか？
ITコンサル・SIer・プリセールスが抱えるアーキテクチャ設計の5つの壁
要件整理に時間がかかる
RFPや業務ヒアリング内容を設計インプットに整理するだけで丸一日。提案スピードで競合に負ける。
複数案の比較・検討が大変
コスト重視案・可用性重視案など複数パターンを検討したくても、1案作るだけで手一杯。
構成図が手作業で非効率
Lucidchart・draw.io で構成図を手描きするのに半日。設計変更のたびに作り直しが発生する。
提案書作成に工数がかかる
設計書から提案書へ転記・整形する作業に多くの時間を取られ、本来の提案活動に集中できない。
設計レビューが属人化している
品質チェックが特定のシニアエンジニア頼みで、担当者不在時に設計ミスが見逃される。レビュー基準も属人化しがち。
2つの利用モード
用途に合わせて選べる2つのアプローチ
プロジェクト進行モード
受注前の初期提案書から要件定義・設計・PoC計画・開発移行提案書まで、5フェーズ15 Stepで一貫管理。 どのStepからでも開始でき、前後のStep成果物と自動連携します。
ドキュメントレビューモード
社内で作成した既存の要件定義書・設計書・提案書をアップロードするだけで、 AIが7軸スコアで即座にレビュー。PNGはVision AIで構成図を直接分析。生成パイプライン不使用・1クレジット消費。
5フェーズ・15 Step で受注前〜納品まで完全カバー
初期提案書から要件定義・設計・開発移行提案書・PoC・移行方針まで、どのStepからでも開始可能
Step9（アーキテクチャ設計）と Step12（PoC計画書作成）が主要マネタイズポイント
企画
Step 0–3
要件
Step 4–8
設計
Step 9–11
PoC
Step 12–13
導入
Step 14
どのStepからでも開始可能 · 前後のStep成果物と自動連携 · Step0〜10 必須25cr + Step11〜14 各2〜3cr（オプション · 全プラン利用可）
初期提案書
受注前の簡易提案書。顧客課題仮説・スコープ・体制・概算コストを整理。
課題整理 / 企画
経営課題・業務課題・KPIを整理し、企画の軸を定義。
現状分析（As-Is）
現状業務・現行システム・ボトルネックを構造化。
To-Be構想
理想の業務像・システム全体像・施策優先度・ROI試算・ロードマップを整理。
業務要件定義
ユースケース・業務ルール・例外処理を定義。業務要件定義書（DOCX）を生成。
機能要件定義
機能一覧・画面一覧・API一覧（概要）を作成。業務要件から必要な機能を定義。
非機能要件定義
可用性・性能・セキュリティ・運用性・拡張性・コンプライアンスを整理。
データ要件定義
概念データモデル・エンティティ・PII分類・データ保持方針を整理。
外部IF定義
外部システム連携を高レベルで定義。連携方式・データ連携概要・エラー処理方針。
アーキテクチャ設計
3案（バランス型・コスト最適・高可用性）を生成・比較。5軸スコア・ADR自動生成。
システム方式設計
配置構成・ネットワーク方針・認証方式・デプロイ方式・ログ/監視方針を概要レベルで整理。
開発フェーズ移行提案書
アーキテクチャ・方式設計の集大成。開発スコープ・体制・コスト・スケジュール・リスクを整理。SIer向けRFP・発注仕様書として活用可。
オプションPoC計画書作成
提案書で特定したリスクを検証するPoC計画を作成。検証項目・成功基準・体制・スケジュール・Go/No-Go基準を整理。SIerが担当する場合はスキップ可。
オプションPoC実施支援
コンサルがPoC実施を担当する場合のStep。技術検証・結果分析・推奨事項をまとめる。SIer実施時はスキップ可。
オプション移行方針 / 運用方針
PoC結果を踏まえた本番移行・運用の高レベル方針を定義。SIerがコンサリング機能を持ち基本設計内で策定する場合はスキップ可。
オプション各 Step の入力をリアルタイムで AI が支援
ドキュメント生成前に AI が入力内容を分析・フィードバック。 入力の質が上がり、生成ドキュメントの品質も向上します。
不足情報の検出
入力内容を分析し、重要な情報が不足している項目を最大5件リストアップ。生成前に補完できます。
確認質問の生成
内容をより具体化・明確化するための確認質問を最大5件提示。あいまいな要件を見逃しません。
入力品質スコアリング
具体性・完全性・整合性の3軸で0〜10点評価。改善すべき点と改善提案をセットで提示します。
サマリー自動生成
入力内容を3〜5行で要約。ステークホルダーへの口頭説明や議事メモとして即活用できます。
Step 開始後すぐに AI が自動チェックを実行
各 Step を開始すると、AI が入力内容を自動分析して不足情報を検出。 さらに手動で「AIレビュー」「AI質問生成」「サマリー」を任意のタイミングで実行できます。 追加クレジット消費なし。全プラン・全 Step で利用可能。
なぜ高品質なアウトプットが出るのか
単純に「LLMに聞いた結果」を返すのではなく、複数の検証レイヤーを通過した設計のみを出力します。
AIチャット対話で要件の曖昧さを解消してから生成
ダッシュボードの「要件整理」モードでは、AIが最大5ターンのチャットで曖昧な点を対話整理してから要件構造化を実行（追加クレジット消費なし）。整理した内容を基に機能要件・非機能要件・前提条件・未確認事項を構造化抽出。ユーザーが確認・補足してから設計に進むため、曖昧なインプットに起因する設計ミスを防ぎます。
設計フェーズでパターンライブラリが動く
AWS・Azure・Google Cloud の実績あるリファレンスアーキテクチャパターンライブラリをアーキテクチャ設計（Step9）・構成図生成（Step5）・システム設計（Step6）で参照。類似システムの構成パターンをベクトル検索で自動選定し、「なんとなくの構成」ではなく実績に裏付けられた設計を提示します。
全15 Stepに3段階品質ゲートを適用
全15 Step のAI出力に Tier1〜Tier3★ の品質ゲートを適用します。軽量Stepは Claude 自己批評（Tier1）、要件定義系は Claude 単独スコアリング（Tier2/3）、そしてアーキテクチャ設計（Step9）のみ Claude・GPT・Gemini 3社合議（Tier3★）を実施。不合格なら改善フィードバックを加えて最大3サイクル再生成します。
3大LLMが2種の品質ゲートで設計・構成図を別々に審査
【アーキテクチャ審査（≥8.0）】Claude・GPT・Gemini が「スケーラビリティ」「可用性」「セキュリティ」「コスト効率」「保守性」の5軸で独立採点。 【構成図審査（≥7.0）】同じく3社が「設計との一致性」「視覚的明瞭性（重複・可読性）」「レイアウト論理性」「凡例」「公式アイコン使用」「ラベル品質」の6軸で審査。どちらも不合格なら改善フィードバックを加えて最大3サイクル再生成します。
全15 Stepで初稿→改善版→最終チェックの2パスレビュー
AI生成の初稿をまず Review 1（フィードバック収集）にかけ、指摘事項を組み込んだ改善版を生成してS3に保存。改善版に対してさらに Review 2（最終チェック・改善アドバイス）を実施。ユーザーが受け取るのは2回のレビューを経た改善版です。設計書・コスト見積・提案書から要件定義・課題整理まで、全15 Stepのすべての成果物に適用します。
品質ゲート Tier 一覧
Tier 1
Step 0, 3
Claude 自己批評（軽量）
常に通過
Tier 2
Step 1,2,5,7,8,10,13,14
DocumentReviewer（Claude単独）
スコア ≥ 7.0
Tier 3
Step 4,6,11,12
DocumentReviewer 強化版
スコア ≥ 7.5
Tier 3 ★
Step 9 のみ
3社LLM合議（Claude / GPT / Gemini）
全社 ≥ 8.0
各 Step で受け取れる成果物
全 15 Step それぞれでドキュメントを出力。全工程の設計資産を一箇所で管理
企画 / 要件フェーズ（Step 0–8）
初期提案書
顧客課題仮説・スコープ・体制・概算コストをまとめた受注前の簡易提案書ドラフト（Markdown）
課題整理 / 企画書
経営・業務課題・KPI/KGI・解決方針を構造化した企画フェーズのドキュメント（Markdown）
As-Is 分析書
現状業務フロー・現行システム・ボトルネックをまとめた現状分析ドキュメント（Markdown）
To-Be 構想書
理想の業務像・システム全体像・ROI・ロードマップをまとめた構想ドキュメント（DOCX）
業務要件定義書
ユースケース・業務ルール・例外処理を網羅した9章構成の業務要件定義書（DOCX）
機能要件定義書
機能一覧・画面一覧・API一覧（概要）を整理した6章構成の機能要件定義書（DOCX）
非機能要件定義書
可用性・性能・セキュリティ・運用性など8カテゴリ・18章構成の非機能要件定義書（DOCX）
データ要件定義書 / 外部IF定義書
概念データモデル・PII分類（Step7）と外部システム連携方式（Step8）のドキュメント（Markdown）
設計フェーズ（Step 9–10）— 主要マネタイズポイント
アーキテクチャ比較資料 + ADR
3案のサマリー・5軸スコア表・各案のメリット/デメリット・推奨案をまとめたDOCX、および選定理由を記録したアーキテクチャ決定記録（ADR）DOCX。意思決定・社内説明に即活用。
アーキテクチャ設計書
表紙・エグゼクティブサマリー・採用パターン・論理/物理構成・セキュリティ・コスト・品質スコア・リスクを網羅したDOCX
システム構成図
draw.io XML。そのままツールで開いて編集可能。Claude・GPT・Gemini が「設計との一致性」「重複・可読性」「レイアウト」「凡例」「公式アイコン」「ラベル品質」6軸（≥7.0）で品質審査し、何度でも再生成可。
コスト見積もり（XLSX）
月額・年額・サービス別内訳・最適化余地をまとめたコスト試算。前提条件も明記
PoC / 導入フェーズ（Step 10–14）
システム方式設計書
配置構成・ネットワーク方針・認証方式・デプロイ方式・ログ/監視方針を整理（DOCX）
開発フェーズ移行提案書
設計の集大成。開発スコープ・体制・コスト・スケジュール・リスクを整理。SIer向けRFP・発注仕様書として活用可（Markdown）
PoC計画書
PoC目的・検証項目・成功基準・体制・スケジュール・Go/No-Go基準を整理（DOCX）
PoC実施結果レポート
技術検証結果・発見課題・推奨事項・Go/No-Go判断をまとめたレポート（DOCX）
移行・運用方針書
PoC結果を踏まえた本番移行方針・データ移行・監視・障害対応方針をまとめた高レベル方針書（DOCX）
本サービスの特徴と推奨の使い方
情報整理・品質評価が得意分野です
各工程に必要な情報を独自の品質評価機能で構造化・整理し、抜け漏れや矛盾を検出することを得意としています。 複数のLLMによる品質ゲートを通じて、要件・設計の品質を多角的に向上させます。
ビジュアライズには専用ツールとの併用もおすすめです
Markdown形式の出力データは情報精度が高く転用しやすい一方、DOCXのレイアウトや構成図（draw.io）のビジュアルは、現時点のLLM技術の特性上、そのまま顧客提出できる体裁にならない場合があります。 情報整理・抜け漏れ防止のベースとして活用し、最終的な体裁整備やビジュアライズには専用ツール（draw.io・Gamma等）と組み合わせる使い方も有効です。
こんなシーンで使えます
ITコンサル・SIer・プリセールスの現場で、提案スピードと提案品質を同時に上げる
プリセールス・提案活動
- ✓RFP受領から翌日には3案の比較資料を顧客に提示
- ✓5軸スコアと根拠で「なぜこの構成か」を論理的に説明
- ✓コスト見積もりをその場で出して予算感をすり合わせ
- ✓提案書ドラフトの内容確認なしに顧客向け資料として転用
設計フェーズの高速化
- ✓初版アーキテクチャを数十分で用意しレビュー会議の質を上げる
- ✓複数クラウド案（AWS・Azure・Google Cloud）を並列比較
- ✓draw.io XML をそのままチームで共同編集・詳細化
- ✓3LLM品質ゲート通過済みの設計でレビュー手戻りを削減
複雑な RFP・仕様書を処理
- ✓数十ページの RFP や要件定義書でも AI が要点を構造化
- ✓業務フロー図・ER 図・画面仕様書が混在していても対応
- ✓読み取った要件はユーザーが確認・修正できるため誤読リスクをゼロに
- ✓英語・日本語混在ドキュメントも処理可能
「複数案を比較して最適解を選ぶ」を数十分で
1案作るのに数日かかっていた作業が、3案比較まで含めて当日中に。 空いた時間を顧客との対話・提案品質の向上に充てられます。
ArchitectAI vs 他の方法
「比較・意思決定まで含めた設計」で従来手法を圧倒
| 比較項目 | ArchitectAI | 手作業 / 上級SE | 作図ツール （Lucidchart等） | LLM単体 （ChatGPT等） |
|---|---|---|---|---|
| 3案比較まで | 数十分以内（自動生成） | 数日〜数週間 | ✕ 設計機能なし | 手動で3回プロンプト |
| 意思決定支援 | 5軸スコア + 比較資料 | レビュー会議が必要 | ✕ | 根拠が不明瞭 |
| 品質保証 | 全15Step 品質ゲート（Tier1〜3★） + Step9は3社LLM合議 + 2パスレビュー | レビュアー依存 | なし | なし |
| 要件漏れ検出 | パターンライブラリ参照 + コンプライアンス要件（PCI-DSS/HIPAA/SOX/ISMS等）自動チェック + AIチャット対話ヒアリング | 担当者スキル次第 | ✕ | 知識提供のみ（根拠・出典なし） |
| ドキュメントレビュー | 7軸定量スコア + 類似パターン比較根拠 + 承認ワークフロー | レビュアー依存・属人化 | ✕ | テキストフィードバックのみ |
| PDF/RFP入力 | ✓ 対応 | 手動で読み込み | ✕ | △ モデル依存 |
| 成果物 | 比較資料・アーキテクチャ設計書・構成図・コスト・提案書 | 個別に作成 | 図のみ | テキストのみ |
| マルチクラウド対応 | AWS / Azure / Google Cloud | スキル次第 | 図は描ける | 知識は提供 |
「なぜその構成にしたか」を説明できる
Step9（アーキテクチャ設計）の3案比較完了と同時に、意思決定の根拠を構造化した ADR を自動生成。 顧客への説明・社内レビュー・将来の設計変更判断に即活用できます。
Decision（決定事項）
採用した構成と最終判断を1文で明示
Context（背景・前提）
意思決定に至った背景・制約・ビジネス要件
Options Considered（検討選択肢）
比較した3案の概要を整理
Selected Option（採用案）
採用案のタイトルと設計方針
Reason（選定理由）
スコア・要件適合性・優先事項に基づく根拠
Trade-offs（トレードオフ）
採用案の制約・妥協点を明示
Rejected Options（却下理由）
他案を採用しなかった理由を案ごとに記録
Impact（後続への影響）
構成図・コスト見積・提案書への影響範囲
Assumptions（前提条件）
判断の前提となるコスト上限・SLA・スケール想定
Open Questions（未確認事項）
決定後に確認が必要な残課題
ADR プレビュー例
なぜ Option A（バランス型）が推奨されるのか？
Decision
ECS + Aurora Serverless v2 によるバランス型構成を採用する
Reason（抜粋）
5軸スコア平均 8.3 / 10 で3案中最高。月次コスト上限30万円を満たしつつ、SLA 99.9% を達成できる唯一の案。
Trade-offs
- △大規模時（同時接続5,000人超）のスケール限界
- △マルチリージョン構成は非対応
Rejected Options
- ✕Option B: 保守性スコア 6.0 で長期運用に懸念
- ✕Option C: コスト効率 5.0 が予算上限を超過
既存ドキュメントを
AI がレビュー
社内で作成した要件定義書・設計書・提案書を
アップロードするだけで、AI が 7 軸スコアで評価。
不足・矛盾・改善ポイントを即座にフィードバックします。
- ✓対応形式: DOCX / PDF / PPTX / PNG（Vision AI） / TXT / MD
- ✓Completeness / Security / Feasibility 等 7 軸スコアリング
- ✓類似システムのアーキテクチャパターンと比較した根拠付き指摘（「3-tier Web Application パターンと比較して〜が不足」）
- ✓業種・ドキュメント種別ごとに「よく漏れる観点」のチェックリストを自動適用
- ✓承認フラグ・要修正フラグ・コメントで人間レビューを記録
- ✓生成モードと同じ Review Workspace で一元管理
指摘事項
- ⚠セキュリティ要件の詳細が不足しています
- ⚠SLA 目標値の根拠が記載されていません
よくある質問
ChatGPTやClaude.aiで同じことはできますか？
テキスト回答という点では一部重複しますが、以下の点で本質的に異なります。 ①パターンライブラリ参照：アーキテクチャ設計（Step9）でAWS/Azure/Google Cloud公式パターンをベクトル検索し、NFR漏れを根拠付きで補完（汎用AIは知識のみ）。 ②3社LLM合議：Step9のアーキテクチャ設計では Claude・GPT・Gemini が独立採点し、最大3サイクルの再設計で品質を高めた設計を出力（1社のみだと思い込みで高得点になりやすい）。 ③構造化出力：DOCX/XLSX/PPTX/draw.io XML など即活用できる成果物を出力（汎用AIはテキストのみ）。 ④承認ワークフロー：レビュースコア・コメント・承認フラグを案件単位で記録・共有（会話は流れて消える）。
3案はどのように生成されますか？
Claude を3並列で呼び出し、それぞれ「バランス型」「コスト最適型」「高可用性・セキュリティ型」の設計方向で独立して設計します。3案は同時生成されるため待ち時間は1案分と変わりません。
Option比較はスキップできますか？
はい。AIがスコアの最も高い案を自動推奨するため、「推奨案のまま続ける」を選べばOption比較画面をスキップして即フル設計に進めます。比較資料（DOCX）は自動生成されダウンロード可能です。
AWS以外のクラウドにも対応していますか？
無料プランはAWSのみです。プラスプラン（¥3,980/月）以上でAWS・Azure・Google Cloudに対応します。マルチクラウド比較はPROプラン（¥9,800/月）以上で利用可能です。開発フェーズ移行提案書（Step11）はPROプラン以上のみです。
AIチャット対話ヒアリングとは何ですか？クレジットはかかりますか？
ダッシュボードの「要件整理 → 新規作成」画面に備わったチャット機能です。フォーム入力後、AIが不足・曖昧な点を最大5ターンで質問し、確認された情報が自動的に要件定義書の生成に反映されます。チャット自体にクレジット消費はなく、生成ボタンを押したときにクレジットを消費します。
複雑なPDFや大量ページの仕様書でも読み取れますか？
はい。PDF・Word・Markdown・テキストファイル（最大50MB）に対応しています。数十ページに及ぶRFPや要件定義書でもAIが要点を抽出・構造化します。読み取り結果はユーザーが確認・修正できるため、誤読リスクも排除できます。
生成したアーキテクチャ設計書・比較資料はそのまま顧客に提出できますか？
3社LLMの品質審査を通過したアーキテクチャ設計書・比較資料はそのまま提出可能なレベルを目指しています。draw.io XML はそのまま編集可能で、提案書ドラフト（Markdown）はGamma等のツールでスライド変換するか、社内フォーマットへの転記・加工も容易です。
入力した仕様書・要件データは外部学習に使われますか？
いいえ。LLM処理にはAmazon Bedrockのゼロデータリテンション（ZDR）オプションを使用しており、入力データがモデルの学習に利用されることはありません。
無料プランでどこまで使えますか？
クレジットカード不要で10クレジット（月次リセットなし）まで無料でご利用いただけます。AWSのみ対応。クレジットは1〜5cr/Stepで消費します（Step9のアーキテクチャ設計は5cr）。各成果物（DOCX/draw.io XML等）のダウンロードも可能です。10cr使い切り後はプランアップグレードが必要です。
料金プラン
工数対比で考えると
上級 SE / ITコンサルの日単金
4〜8万円 / 日
アーキテクチャ設計〜比較〜提案書（手作業）
3〜5日 = 12〜40万円
ArchitectAI PRO プラン
¥9,800 / 月
工数削減分の 1〜3% 以下のコスト
※ 上級 SE / ITコンサルタントの1日単金を参考値として算出。実際の削減効果は案件規模や利用 Step により異なります。