爆速開発でAIプロダクトが40万インプレッションになった話

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1. 爆速開発でAIプロダクトが 40万インプレッションになった話
2. プロフィール 玉城 円(たましろ つぶら) C向けメディアや複数SaaSでフロントエンド責任者を歴任。 Almondoでは大規模エンタープライズプロジェクトに従事。現在 はエナレア合同会社を設立し、AI × UI/UX × フルスタックを横断し てエンタープライズやAI新規事業の立ち上げを支援。 Nulogicでは0→1の“魔法感あるプロダクト”を爆速で開発中。 Profile
3. Studio社とのパートナーシップ NulogicはStudioとパートナーシップを組み、生成AI領域における新たなクリエイ ティブ体験を追求しています
4. Studio.Stockのリリース AI生成による高品質な写真素材を提供するクリエイターのための次世代フォトストックサービス 高精度マルチモーダル検索エンジンと各種AI編集機能をシームレスに統合したソフトウェアです。
5. Studio.Stockのリリース
6. AIプロダクト開発の型 - “軽く作ろう” が正解 AI時代は、時間をかけて重厚に作るほどリスクが増えます。 まず動くものを作り、学習スピードを最大化することが大切です。 時代変化 AI技術・UXがすぐ陳腐化する時 代 作り込みは学習を遅くする 目的は“正解を探すこと” 作り方 PoC → MVP → 本番を同一ス タックで進める モデルを自前で持たない（API活 用） とりあえず触れる体験を最速で 出す メリット 作り直しが発生せず、最短で本 番到達 ビジネスロジックと検証に集中 できる 改善サイクルが加速し勝ち筋が見 える
7. AIプロダクト開発の型 - Cloudflareスタックで軽く素早く 仮説検証 → 学習 → 改善のループを高速に回すためには、 インフラを抱えず“そのまま本番まで行ける”技術選定がポイントです。 Infra/ Backend Cloudflare Workers + Hono最小構 成でAPI・Backendがすぐ立つ。デプロ イも秒。 インフラを意識することなくビ ジネスロジックに集中できる。 ML / AIモデル Replicate / OpenRouter / OpenAIモ デルは外部サービス活用。ECS・GPU 管理なしでOK 自前でモデルを持たないで速攻 検証 Frontend Next.js + shadcn/ui はサクッと作れ て、改善も高速。生成ツールとも相性 ◎ 見た目のクオリティも担保しながら早 い
8. AIプロダクト開発の型 - アーキテクチャ
9. AIプロダクト開発の型 - UX設計
10. AIプロダクト開発の型 - 超ミニマムで検証する ️ AI PoCの目的は「作ること」ではなく、 UXの仮説が成り立つかを最速で確認すること。 目的 UX設計の仮説を検証する 提供したい体験が成立するかを 見極める AIにどこを任せるべきかを明確 にする 検証内容 AIモデルのアウトプットの不 確実性を潰す 入力 → AI → 出力 が期待通り かを確認 モデル選定、プロンプト、温 度感を検証 進め方のポイント 最小構成で爆速検証 UI･API･インフラは不要。Input & Outputのテストの み UX側で を洗い出しておくのが 超重要 AIが介入するポイント Input AI → → Output OK？ prompt改善？ 別モデル？
11. ユースケースの仮説を検証してみましょう 2つの画像を用いて自然な画像を生成する 9.3秒で検証が終了 ECSやdockerを触ることなく不確実性の高い仮説 の検証を行うことができる。 AIプロダクト開発の型 - AI PoC
12. みんなでAI時代のものづくりをもっと楽しく！ AIのおかげでものづくりがより 楽しくなってきた PoCはむずかしく考えず、クラウドのAIサービスでサクッと実験しよう これイケる！ が見えたら、Hono × Cloudflareでシュッと形に 作り直し地獄とはサヨナラして、アイデア→体験づくりに集中しよう まとめ
13. Thank you