SDTRについて

AIプロジェクトは、技術がうまく機能していても失敗することがあります——課題が切実でない、事業としての価値が弱い、あるいは導入・定着が続かないためです。SDTRの出発点は異なります。技術戦略や機能開発に入る前に、「何を、なぜ作るのか」——顧客が本当に抱えている課題と、それを解くことが事業として成り立つか——から考えます。

考え方

「何を・なぜ」が先。

アーキテクチャや開発計画を決める前に、誰のどのような切実な課題を解くのか、そして、それを解くことが事業として成り立つのか（収益性・競合環境・実際の需要）を見極めます。技術はその答えに従うものであり、先に決めるものではありません。

デモではなく、プロダクト。

デモで見栄えがしても、実際の利用環境で機能しなければプロダクトとは言えません。評価設計、ガードレール、できること・できないことの明示までが、開発の一部です。

意見より、根拠。

本格開発の前に、課題探索・プロトタイプ・検証を行います。

引き継げるように作る。

良い仕事は顧客の組織に残ります。特定の支援者への依存を生まず、移管を前提に設計します。

使われてこそ、プロダクト。

プロダクトは、使われ、使われ続けて初めて意味を持ちます。活性化、継続、そして定着——それは仕事の「後」ではなく、仕事そのものの一部です。

育てる。

SDTRという名前に込めた考え方です。一度のリリースで終わらせず、顧客が自ら運用し、改善し続けられる状態を目指してプロダクトを育てます。

顧客との進め方

案件責任者。: 窓口となる人間が、実際に手を動かす人間です——案件を通じて、シニアが一貫して単一の窓口を務めます。
範囲。: 有償の案件は、目的、成果物、役割分担、前提条件、（該当する場合は）受け入れ基準、引き継ぎ条件を定めた提案書・業務範囲記述書などの合意文書に基づいて進めます。
守秘。: 非公開の顧客・案件情報は、案件ごとに合意した守秘条件に基づいて取り扱います。必要な場合は、双方が合意した秘密保持契約のもとで対応します。
AIとデータの取り扱い。: 顧客から提供された機密情報・個人情報・本番データを第三者のAIサービスで利用する場合は、対象サービスと取り扱い方法について、事前に顧客の書面による承認を得ます。
所有と引き継ぎ。: 成果物と引き継ぎ資料は、契約に定めるとおり文書化します。既存資産、再利用可能な手法、オープンソース、第三者コンポーネントの取り扱いを含む権利関係は、契約で定めます。不要な囲い込みを避け、実務的な移管を目指します。

守秘、データ処理、セキュリティ、知的財産、引き継ぎに関する具体的な義務は、該当する契約に基づきます。

担い手

SDTRは、プロダクトを最初のアイデアからスケールまで導いてきた15年以上の経験を持つ、現場型のプロダクトリーダー、ダニエル・ヒメネスが率いています。国際的なメディアで製品が紹介されたDTCブランドのCPO、AIを活用したFinTechプラットフォームのプロダクト・グロース責任者を務め、応用AI、FinTech、消費者向けビジネスで自ら手を動かしてきました。マルチエージェントシステムとセマンティックウェブの分野で論文を発表したAI研究者であり、AIハッカソン優勝者、TEDx登壇者でもあります。東京を拠点とし、英語・スペイン語は流暢、日本語はビジネスレベルです。専門的な支援が必要な場合、SDTRは経験豊富な独立協力者——デザイン、エンジニアリング——を、顧客の事前承認のうえ、案件の守秘・知財・データ取り扱い条件のもとで提案します。