事業会社の方
PdM/デザイナー主導で開発したいが、内製化できていない。AIコーディングの品質・再現性に不安がある。外注依存で、スピード・コストがコントロールできない。
Baton — AI Native Product Value Up Partner
AIで作ったプロトタイプを、出せるプロダクトにバリューアップ。
プロトタイプの本番化はもちろん、ブランド / UX・セキュリティ・決済・保守運用設計まで。 「動くもの」を「使われ続けるプロダクト」へ。AI時代のプロダクト価値を、引き上げ続けるパートナーです。
事業会社・開発/制作会社向けの解説資料を無料配布中（メールアドレスのみで受け取れます）
Before
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After
開発コスト
半額以下作り直さないから、ゼロから作るより安い
クオリティ
プロが仕上げAIコードをレビュー・修正・本番化
支援範囲
リリース〜運用セキュリティ・認証・決済・監視まで
内製化
教育までAI開発ノウハウを社内に残せる
Before / After
あ、こんなに変わる。
AIで作ったプロトタイプ (Before) を、本番運用に耐えるプロダクト (After) へ。 教育系サービスのValue Up支援の実例です。
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動くけれど、無個性。ブランドも体験設計もなく、誰が誰のために作ったのか分からない。本番化のために必要なものも何もなく、まだ「出せる」状態ではない。
After
ブランド・UX設計から、決済 / サーバー / セキュリティ / 利用規約 / 保守運用まで。
- ブランド / UX再設計
- 決済機能の実装
- サーバー構築 / 移行
- セキュリティレビュー
- 利用規約・運用フロー設計
- 保守運用体制の整備
Who it's for
こんな方に
おすすめです。
開発会社・デザイン制作会社の方
開発の外注費が高く、利幅が削られる。エンジニア採用はコスト・リスクが高い。案件ごとに品質がバラつく。協業も積極的に行なっています。
個人で開発している方
AIでアプリは作れた。でも、本番リリースが怖い。認証・決済・セキュリティに不安がある。バグや設計の正しさをレビューしてくれる人がいない。
Why Baton
AIで、誰でもアプリが
作れる時代になりました。
Claude や Cursor を使えば、デモは1週間で動きます。画面が表示され、ボタンが反応し、データが保存される。「これ、もう完成じゃないか」と感じるはずです。
でも、その状態から「お客様に使ってもらえるプロダクト」までは、残りの2割に8割の時間がかかります。何が、そんなに難しいのか。
「動く」を「出せる」に変えるために、必要になる9つの仕事を、 3つの章に分けて整理しました。
9 Jobs
「動く」と「出せる」の間に、
9つの仕事がある。
守る
出した瞬間に、壊されない・漏れない・踏み込まれない
01
セキュリティ
認可不備、APIキー漏洩、Prompt Injection。AIアプリ特有の攻撃面が増えている。守らないと、出した瞬間に終わる。
02
認証・権限の設計
誰が入れて、誰に何ができるか。ここを後から直すと、画面全体が壊れる。
03
データの守り方
URL直叩きで、他人のデータが見えていないか。プロトタイプには、必ず穴がある。
合わせる
実業務、法律、運用フロー。「動く」と「使える」は違う
04
業務ルールの正確な反映
税・諸費用・例外処理。「だいたい合ってる」では、出せない。実業務とぶつけて、初めて見える穴。
05
個人情報の取り扱い
取得・保存・削除のライフサイクル。法務観点が、後で必ず突き返される。
06
運用の現実
通知・変更・キャンセル・障害対応。一発で動く ≠ 毎日まわる。
保つ
リリースは終わりじゃない。動き続ける仕組みを作る
07
監視と品質保証
エラー検知・ログ・アラート。QA・負荷試験・障害復旧。止まったときに、気づける仕組み。
08
パフォーマンスとコスト
AIは、動くだけでお金がかかる。モデル選択と呼び出し設計で、桁が変わる。
09
継続的な改善
リリースは、終わりじゃない。ログを見て、直して、また出す仕組みが要る。
AI時代の難しさ
プロトタイプから本番までの
距離は、昔より遠くなった。
これまでも、プロトタイプから本番化までの距離はありました。
ただ以前は、プロトタイプを作る段階で、自然と多くのことを考えていたのです。コードを書く時間が長いぶん、設計を考える時間も長かった。
AIが入ったことで、コードを書く時間が極端に短くなりました。これは素晴らしいことです。一方で、「設計を考える時間」も同じだけ短くなってしまった。
結果、プロトタイプは1週間で完成するけれど、その中身は「動くだけ」のものになっています。本番化するには、作り終わったあとに、設計をやり直す作業が必要になってしまった。
ここに、AI時代特有の難しさがあります。
Before AI
コードを書く時間が長い。
設計を考える時間も、
同じだけ長かった。
After AI
コードを書く時間は1週間に。
でも、設計を考える時間も
同じだけ短くなった。
バトンは、ディレクションやデザインをやる会社ではありません。プロトタイプを最初から作り直すこともしません。すでにできあがった「8割」を受け取って、「100%」までの2割を一緒に走るサービスです。
御社の案件として、御社の品質基準で。 「動くデモ」を「出せるプロダクト」に変えるための、最後の2割。そこにバトンがあります。
Value Up
「ただ作る」から、
「価値を引き上げる」へ。
Batonは、AIで作られたプロトタイプの本番化はもちろん、ブランド / UX設計、セキュリティ・決済・保守運用の強化、 技術負債の解消、チーム開発体制の整備まで。 プロダクトそのものの価値を引き上げる、AI時代のProduct Partnerです。
Prototype → Production
プロトタイプの本番化
AIで作られた8割を、本番運用に耐える品質まで仕上げる。設計・実装・テスト・デプロイを一気通貫で。
Brand & UX
ブランド / UX設計
コピー・体験設計・ブランドデザイン・UI / UXまで。プロダクトの「らしさ」と「使いたくなる」体験を、同時に磨き込む。
Security & Reliability
セキュリティ / 信頼性強化
認可・データ保護・脆弱性・Prompt Injection。本番で本当に守るべき水準まで、攻撃面とリスクを設計する。
AI Native Development
AI時代の開発体制
AIで書かれたコードを前提にしたレビュー / 品質担保。小さなチームでも、高速かつ雑にならない開発を可能に。
Scalable Architecture
スケーラブルな構成
ユーザー増・機能増に耐える構成へ。インフラ・データ設計・コスト設計まで、将来の伸びを前提に組む。
Maintainability
保守運用 / 継続的改善
リリースは始まり。監視・ログ・改善サイクルまで含めて、サービスが価値を出し続ける状態をつくる。
価値と価格
正直に言います。
激安ではありません。
理由はシンプルで、残り2割の中身が、最初の8割より重いからです。
最初の8割（プロトタイプ）でやることは、「動くものを作る」という比較的シンプルな目標があります。AIが書いたコードがそのまま動けば、達成。
最後の2割でやることは、こうです。
- 01セキュリティ：認可不備、APIキー漏洩、Prompt Injectionまで含めた攻撃面の設計
- 02認証・権限：誰が何を見られて、何ができるかをロール単位で制御
- 03データ保護：他者のデータが漏れない仕組みをアーキテクチャレベルで担保
- 04業務ルール：実業務とぶつけて初めて見える例外処理を、すべて拾う
- 05個人情報：取得・保存・削除のライフサイクルを、法務観点込みで設計
- 06運用：通知・変更・キャンセル・障害対応まで含めた業務フローの実装
- 07監視：エラー検知・ログ・コスト監視を入れて、止まったら気づける状態に
- 08パフォーマンス：AIの呼び出し設計次第で、月のコストが10倍変わる
- 09改善：リリース後にログを見て、直して、また出すサイクルを回す仕組み
これらは「コードを書く時間」ではなく、「設計と意思決定の時間」で構成されます。業務ヒアリング、関係者調整、法務確認、アーキテクチャ判断、実装、テスト、運用設計。プロが時間をかけて、責任を持って組み上げる仕事です。
Why half-price
ゼロから作る開発会社の見積もりと比べると、
半分以下になることが多い。
なぜなら、最初の8割（プロトタイプ）は、すでに御社が作っているから。 「プロトタイプは自分たちで作れる時代」だからこそ、本番化だけを切り出して頼める。それが、AI時代の新しい開発の形です。
Services
必要な範囲だけ、
選んでお任せいただけます。
AI開発代行・本番化支援は、必要な範囲だけお選びいただけます。 フル本番化支援も、AIコードレビューだけの伴走も構いません。
01 ASSESSMENT
本番化アセスメント
「このプロトタイプ、本番にするには何が必要か」を整理します。セキュリティ・認証・運用・コストなど、9つの観点からリスクとTODOを洗い出し、本番化までのロードマップをご提示します。
02 REVIEW
レビュー伴走
ご自身で実装される方向けの伴走サポート。Slackで質問対応、Meetで壁打ち、修正後の再レビュー。「自分で進めたいけど、相談相手が欲しい」方に。
03 BUILD
本番化フル支援
プロが直接実装します。認証・権限・セキュリティ・決済・通知・監視・本番デプロイまで、責任を持って組み上げます。公開後の運用設計も含みます。
04 ENABLE
内製化支援
AI開発のノウハウを社内に残したい方へ。プロの設計・実装思考を伝授し、自走できる開発体制づくりを支援。非エンジニアチームの内製化実績も豊富です。
Coverage
具体的にカバーしている領域
Concept
本番化に向けたコンセプト設計
コピー整理 / 体験設計 / ブランドデザイン / UI/UXデザイン
Architecture
本番アーキテクチャ設計・実装サポート
認証、権限、監査ログ、決済、通知 など
Infra
インフラ構築・デプロイ
環境分離、監視、バックアップ
Quality
セキュリティ／パフォーマンスの最低ライン作り
出した瞬間に終わらないために、必要な水準を担保
Operation
リリース後の保守・改善
ログを見て、直して、また出すサイクルの伴走
Members
豊富な経験を持つメンバーが
対応します。
必要に応じて、領域ごとに信頼するパートナーと組んで対応します。
プロダクトリード
池西 哲郎
Tetsuro Ikenishi
新規事業の0→1、PoC→プロダクト化、UX/プロダクト設計
Royal College of Art（英国）修了後、Interbrand にてブランドコンサルティングに従事。帰国後、Blabo（CDO）／NearMe（CXO）として新規事業・デジタルプロダクトの立ち上げを多数リード。新規事業の0→1・PoC→プロダクト化、Web・アプリのUX／プロダクト設計、事業・体験・技術を横断した構想設計が専門。「何を作るべきか」を定義し、使われる形まで持っていく。
テクニカルリード
角井 勇哉
Yuya Kakui
本番設計、実装、運用までを一気通貫で
千葉大学大学院工学研究科卒。楽天株式会社にて広告システムの開発に従事。その後、株式会社Blabo 取締役CTOとしてマーケティング関連プロダクトを開発し、CCCへのバイアウトを経験。複数のスタートアップへの技術顧問を経て、2021年より株式会社Datable 取締役CTO。AI活用とオフショア開発を武器に、高速・高品質な開発をリードする。
Case Studies
「作って終わり」じゃない、
価値を引き上げた事例。
プロトタイプの本番化から、既存サービスのValue Up、チーム協業まで。 支援の入り方は様々ですが、共通しているのは 「プロダクトの価値そのものを引き上げる」 という関わり方です。
Case 01
Education / SaaS
教育系ITサービスのValue Up / 本番化支援
AIで作られたプロトタイプを、本番運用に耐える品質まで引き上げ。デザイン・決済・インフラ・規約・運用まで含めて、サービス全体をリリース可能な状態に。
支援内容
- AIベースのプロトタイプを本番品質へ改善
- ブランドデザイン / コンセプト整理
- UI / UXデザイン改善
- 決済機能の実装
- サーバー構築 / 移行
- セキュリティレビュー
- 利用規約・運用フロー設計
- 保守運用体制の整備
Valueプロトタイプを「動く」から「出せる」「使われ続ける」状態へ。
Before
- プロトタイプ中心の構成
- UI / UXが未整理
- 保守性に不安
- 本番運用に向けた課題が散在
After
- 本番運用可能な品質に到達
- UX全体の体験を改善
- システム / 運用が安定化
- 継続して伸ばせる構成へ
Case 02
Corporate Site Renewal
大型コーポレートサイトリニューアル支援
デザインリニューアルだけで終わらせず、裏側まで含めて改善。フォーム・バックエンド・セキュリティ・運用まで、継続的に運用できる構成に。
支援内容
- 問い合わせフォームの設計 / 実装
- バックエンドレビュー
- セキュリティレビュー
- 保守運用設計
Value表側 (デザイン) だけでなく、裏側 (実装 / セキュリティ / 運用) まで一貫して価値を引き上げる。
Track Record
様々な領域で、サービス立ち上げから
社内システム、運用まで。
＊パートナーとの実績含む
Web
Web/モバイルアプリ立ち上げ
- 生活者参加型アイデア創出プラットフォーム（B2C / 大手企業のM&Aにつながる事業成長を実現）
- オンデマンド交通サービス（モビリティB2C / Web/iOS/Android）
- IoTスマートホームアプリ（設備制御 / AWS）
AI
AI・データ系
- AI採用支援システム（履歴書スクリーニング、候補者マッチング自動化 / AWS）
- AIモデル開発・技術検証（NLP・画像認識 / MLOps環境構築）
- 顧客データ基盤構築（Google Cloud / BigQuery / Python ETL）
SaaS
業務システム・SaaS
- 業務効率化SaaSの新規開発（API連携、コンポーネントベースUI/UX設計）
- BtoBネットオークションシステム（余剰在庫取引 / AWS）
- 求職者マッチングサービス（外国人技能実習生領域 / AWS）
Care
介護領域
- カイホウシステム（ケアプランデータ連携 / AWS）
- カイホウSPOT（介護送迎ドライバー×施設マッチング / Google Maps API / LINE連携）
- 介護職員シフト自動編成（GCP）
Approach
Batonの特長
01
最初の一歩が軽い
初回30分は無料。チャットでも会話でもOK。「ちゃんとした問い合わせをしないと申し訳ない」というハードルをなくしました。
02
決めながら進める
論点を出して、短いサイクルで決めます。何ヶ月も後に「思ってたのと違う」が起きないよう、2週間ごとに進捗を共有しながら走ります。
03
プロトタイプ前提で速い
Claude / Cursor / v0 などで作られたコードを前提に、レビューと本番化のノウハウを蓄積しています。「AIで作ったコードってどう扱うの?」が分かっている開発パートナーです。
Process
ご依頼から運用まで、
4つのステップ。
初回相談（meetにて30分 or チャット）：無料 ／ 個別対応：お見積もり
STEP 01
初回相談
無料（チャット or Meet 30分）
チャットでもMeetでもOK。「これってBaton案件?」の判断だけでも歓迎します。NDAなしで話せる範囲で結構です。
STEP 02
方針決定：範囲と見積もり
ここまで進んでもキャンセルOK・費用ゼロ
現状を診断し、本番化までのTODOを整理。範囲・期間・お見積もりをご提示します。
STEP 03
実装・リリース
個別お見積もり
レビュー・実装・本番デプロイまで。2週間ごとに進捗を共有しながら、決めて進めます。途中で範囲を見直すこともできます。
STEP 04
運用・改善
継続支援可
リリースは、終わりじゃない。ログを見て、直して、また出すサイクルを回す体制づくりも対応。
🔒
情報の取り扱いについて：実名で活動しているので、信頼を損なうようなことはしません。ご相談内容は、許可なく第三者に共有しません。 まずは機密に触れない範囲だけでも整理できます。必要になったら、その時点で共有範囲やNDAを含めて決めます。
White Paper
まずは資料で、
社内で検討したい方へ。
「問い合わせるほどではないけれど、まずは中身を見てみたい」という方向けに、Batonの考え方と進め方をまとめたホワイトペーパーをご用意しました。お名前・メールアドレス・会社名のご入力のみで、PDFをお届けします。
VOL.01
事業会社・自社開発チームの方へ
「動くけど、出せない」を 「出せる、使われ続ける」に。
AIで作った“動く8割”を、本番運用に耐えるプロダクトへ。本番リリースを阻む壁と、その乗り越え方をまとめました。
- ＋「動く」と「出せる」の間にある9つの仕事（守る・合わせる・保つ）
- ＋AI開発で「80%できた」は本当に80%か
- ＋「ただ作る」から「価値を引き上げる」へ
VOL.02
デザイン会社・開発会社の方へ
「デザインだけ」の会社が、 AIで「開発もできる」会社へ。
実装は外注、利幅は削られる――その構造を、AIという武器で変える。内製化の“最後の仕上げ”とAI開発の伴走を、Batonが引き受けます。
- ＋「外注モデル」から「内製×伴走モデル」へ
- ＋Batonと組むと、こう変わる（利幅・案件の幅・安心）
- ＋ホワイトラベル／共同提案、2つの組み方
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