AI受託開発の「作りすぎ」を変える社内改善提案ツール「C3-Kaizen」を開発

GA4・Search Console・Clarity・DB・GitHubを横断し、AIが改善提案からリリース後の効果検証までを支援

シースリーレーヴ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：空野 正輝、以下「C3reve」）は、AI受託開発におけるリリース後の改善を支援する社内AI基盤「C3-Kaizen」を開発したことをお知らせします。

「C3-Kaizen」概要

C3-Kaizenは、GA4、Google Search Console、Microsoft Clarity、データベース、GitHubなど、システムのリリース後に蓄積されるデータを横断して可視化し、AIが数値変化の整理、原因仮説の作成、改善施策の提案を支援する社内基盤です。

改善施策を提案するだけでなく、顧客による採否、優先順位、開発、リリース、施策実施前後の効果検証、月次レポート作成までを一元管理します。

C3reveは、開発会社と顧客企業が同じKPIを見ながら、「何を作ったか」ではなく「事業の数字がどう変わったか」を確認することで、受託開発の「作って終わり」を「改善し続ける」へ変えていきます。

開発の背景：なぜ開発会社が自ら改善をリードするのか

受託開発では、要件定義、設計、開発、テストを経て、システムやサービスをリリースします。しかし、リリースは事業のゴールではありません。

実際には、サービスを公開してから初めて、ユーザーの離脱ポイント、利用状況、成果につながるページ、事業KPIに影響する改善策が見えてきます。

一方で、従来の受託開発では「開発会社は納品まで」「顧客企業はリリース後の事業成果まで」と役割が分断されがちであり、以下のような課題が生じていました。

従来の受託開発における課題

• 納品したシステムが事業成果に貢献したか分からない

• 開発費用に対する投資効果を説明できない

• GA4やSearch Consoleを導入しても、改善施策に落とし込めない

• データが複数のツールに分散し、全体像を把握できない

• 顧客企業と開発会社が異なる指標を見ている

• 改善施策の優先順位が、担当者の経験や感覚に依存している

• 改善を実施しても、その効果を検証できていない

• 保守契約が不具合対応中心となり、事業改善まで踏み込めない

• 定例会議が進捗報告だけで終わってしまう

AI開発やSaaS開発では、初期開発だけで最適なサービスを完成させることは困難です。ユーザー行動や事業データを見ながら課題を発見し、改善仮説を立て、実装し、結果を検証するサイクルが事業成果を大きく左右します。

開発会社はシステム構造・データ構造・実装制約・変更コストを最も深く理解しています。データの解釈から改善施策の実装までを一気通貫で担うことで、意思決定の遅延や認識齟齬を最小化でき、改善サイクルの速度と精度を最も高く発揮できるため、C3reveは自社主導で改善を回す本基盤を開発いたしました。

「C3-Kaizen」の主な機能

1．データの統合とKPIの可視化

サービス改善に必要な複数のデータを横断して可視化します。

• 主な連携対象： GA4 / Google Search Console / Microsoft Clarity / サービスのデータベース / GitHub / 運用データ（問い合わせ・不具合・顧客要望）

• Webサイト・LP： 流入数、検索キーワード、クリック率、スクロール率、離脱率、問い合わせ数、CVRなど

• SaaS・業務システム： 登録数、ログイン数、機能利用率、完了率、継続率、解約率、問い合わせ数、不具合数など

サービスごとに異なるKGI・KPIを柔軟に定義し、開発会社と顧客企業が同じ数字を見ながら改善を判断できる状態を作ります。

2．AIによる課題発見と改善提案

単にデータを表示するだけでなく、複数のデータをもとにAIが数値変化やユーザー行動を整理し、原因仮説と改善施策の候補を提示します。

AIが整理する課題例

• 流入数は増えているが、問い合わせにつながっていない

• 検索表示回数は多いが、クリック率が低い

• 特定の画面や操作でユーザーが離脱している / 登録後に利用が止まっている

• リリリース後に特定のKPIが悪化している / 開発した機能が事業成果につながっていない

AIは「なぜ数字が変化した可能性があるのか」「次に何を試すべきか」を提示します。最終的な判断は、C3reveの担当者と顧客企業が事業方針、開発工数、期待効果、優先度を踏まえて行います。

3．改善提案からリリースまでの一元管理

提案から実行までのプロセス（課題、対象KPI、仮説、施策内容、工数、優先度、顧客採否、進捗、効果検証期間など）を一元管理します。

データ収集 → 課題発見 → 改善提案 → 顧客承認 → 開発 → リリリース → 効果検証 → 次の改善 

一連のサイクルを管理することで、「提案したが実行されなかった」「開発したが効果を確認していない」といった形骸化を防ぎます。

4．施策実施前後の効果検証と月次改善レポート

改善施策のリリース前後でKPI（CVR、スクロール率、機能利用率、検索順位など）を比較・検証します。成功要因の横展開はもちろん、効果が出なかった場合も顧客理解や改善知見として蓄積し、次の仮説に反映します。

また、毎月の定例ミーティングでは、自動整理された「月次改善レポート」をもとに次の施策を決定。定例会議を単なる進捗報告から「事業KPI改善のための意思決定の場」へと変革します。

一般的な保守・分析ツールとの違い

分析ツールや一般的な保守契約との大きな違いは、「分析から開発・実装、効果検証までを1つのサイクルとして完結させている点」にあります。

対応範囲不具合対応、維持管理、数値やグラフの確認のみデータ収集〜AI提案〜開発〜リリース〜効果検証まで実装可能性分析会社では実装コストやリスクを正確に見積もれない開発会社だからこそ、その場で実装可否・工数を判断可能ゴールシステムの安定稼働・納品完了顧客の事業数字（KPI）を伸ばし続けること

C3reveの「社内AI基盤」全体像

C3reveでは、事業設計からリリース後の改善までを一気通貫で支援する仕組みを構築しています。

工程	社内AI基盤	役割
事業設計	C3-StrategyAI	顧客価値、市場、収益計画、事業の勝ち筋を整理顧客
仮説検証	C3-PersonaAI	AIペルソナへの並列インタビューで顧客仮説を検証
要件定義・設計	C3-COMPASS	会議録から要件、機能一覧、品質チェック、設計図を生成
改善運用	C3-Kaizen	実データから改善提案、実装、効果検証を支援

作る前の仮説から、作った後の成果までをAIで接続。AI活用相談から事業設計、要件定義、開発、改善までを伴走支援します。

今後の展開

C3reveは、AI受託開発プロジェクトおよび複利型AI開発プランにおいて「C3-Kaizen」を順次活用し、改善提案と効果検証の品質向上を進めます。

自社サービスおよび受託開発案件での活用を進めながら、改善提案数、施策実施率、レポート作成時間、KPI変化などを継続的に検証中であり、今後も各種社内AI基盤との連携を強化してまいります。

代表コメントシースリーレーヴ株式会社 代表取締役 空野 正輝

「開発は、開発会社も発注会社も、開発で考える事が多すぎて、リリースが目的になりがちです。特に開発会社は納品完了というリリースが一つのゴールになります。しかし、発注企業であるお客様様はそこからがスタートです。だからこそ、弊社では『リリースがスタートであり、そこから売上や経費削減に貢献し収益をあげ、本来のサービスの想いを達成させること』を常々伝え、事業の成功をさせることをミッションに掲げて取り組んでいます。それをさらに加速させるのがC3-Kaizenサービスです。

顧客と同じ数字を見て、課題を見つけ、改善を提案し、開発し、結果を検証する。効果が出なければ、その結果を学びとして次の改善へつなげる。私たちは、納品した機能の数ではなく、顧客の事業成果に貢献し続ける開発パートナーを目指してまいります。」

会社概要

社名： シースリーレーヴ株式会社

所在地： 東京都港区

代表者： 代表取締役 空野 正輝

事業内容： AI受託開発、Web/アプリ開発、事業伴走支援

URL： https://www.c3reve.co.jp/