01
データモデルが、業務に合わない
大手 SFA を導入したが、標準データモデルに貴社独自の業務が収まらない。Excel での「別管理」が常態化する。
A SPICE FACTORY PRODUCT
既製品で、我慢しない。
作りきって、終わらせない。
pickles は、SaaS とスクラッチ受託のはざまに立つ、第三の選択肢。
貴社の業務に合わせて「仕立て」、AI の進化と共に「育て」続ける、
中堅企業のための AI 駆動 営業インテリジェンス基盤です。
0週
業務ヒアリングから本番稼働まで
0 Recipe
業種別の業務骨格
人数無制限
ティア固定の月額課金
THE PROBLEM
SFA / CRM が「使われない」
4 つの構造的失敗
これは個別企業の運用ミスではなく、SaaS の構造そのものに起因する構造問題です。
02
入力コストが、便益を超えている
営業は入力を嫌がり、マネジャーは結局 Excel で集計。SFA が「使われないシステム」になる。
03
AI の進化に、システムが追いつかない
新しい AI 機能の取込みに改修費用が必要。結果として「3ヶ月前の AI」で業務を続けることに。
04
ライセンス費用で、見るべき人を諦める
per-seat 課金が組織横断を阻む。本来情報を見るべき部門が SFA から締め出される。
4 つの失敗は独立した問題ではなく、互いを増幅させる連動した構造問題です。
pickles は、これら 4 つを「同時に解く」アーキテクチャを採用しています。
THE APPROACH
進化し続けるシステムを、
3 つの仕組みで実現する
SaaS は既製品。スクラッチは売り切り。pickles は、その中間に生まれた新しいカテゴリです。
Tailoring Assets
仕立て資産
業種共通の業務骨格 Recipe と、貴社ブランドに合わせた意匠骨格 Brand Pack。ゼロから設計せず、既にある「型」から仕立てる。
Recipe + Brand PackAIDD
AI 駆動開発メソドロジー
仕様駆動開発、EventStorming、Walking Skeleton を独自に体系化。6 つのヒューマンゲートで品質を担保し、12 週間で本番稼働へ。
12週 / 6 GatesEvolution Subscription
進化サブスクリプション
完成して終わりではなく、業務の変化と AI の進化に追従し続ける月額。「進化責任」を、ベンダーが負う。
進化責任 + CreditsTAILORING ASSET #1
4 つの Recipe で、
貴社の売り方に最初から「近い」骨格を
業界別ではなく「売り方のパターン別」に体系化。仕立ての出発点が「白紙」ではなく、貴社の売り方に近い骨格から始まります。
実証済み
Project Recipe
案件型
1 リード = 1 案件。案件ごとに見積・受注・納品のサイクルを独立して回す。
SI
コンサル
建設
クリエイティブ
個別受注製造
Subscription Recipe
継続契約型
1 契約 = 期間継続。契約 / MRR / ARR / 更新が中心。
toB SaaS
リース
保守契約
スクール
Wholesale Recipe
反復取引型
1 顧客 × 多 SKU × 反復。商談ステージが機能しない業態。
食品卸
医薬品卸
商社
B2B EC
Relationship Recipe
関係深耕型
1 顧客 × LTV。長期関係そのものが価値。
治療院
自由診療
富裕層サービス
美容
上記 4 種に該当しない業態でも、最も近い Recipe をベースに個別仕立てで対応可能です。
60 分のヒアリングで、貴社業務との適合度を正直にお答えします。
THE METHODOLOGY
12 週間で本番稼働へ。
AI 駆動開発メソドロジー AIDD
AI でコードを書くだけでは、業務システムは作れません。重要なのは、AI がコードを書く「前」の仕様設計です。
Phase 0W0-1
Foundation
プロジェクト憲法、NFR ベースライン
Phase 1W1-3
Discovery
Domain Storyline、Initial Personas
Phase 2W3-6
Co-Creation
Clickable Prototype
Phase 3W6-8
Domain & Data
ERD、Entity Glossary
Phase 4W8-9
Specification
Contract Baseline
Phase 5W9-10
Walking Skeleton
本番相当の最小構成
Phase 6W10-12
MVP Buildout
全機能、UAT
Phase 6.5W12
Cutover
本番稼働
G1Charter Approval
G2Domain Sign-off
G3Spec Freeze
G4Skeleton Acceptance
G5MVP UAT
G6Release Readiness
Discovery Track
何を作るか
EventStorming、業務ヒアリング、プロトタイプ検証
Delivery Track
どう作るか
仕様駆動開発、Walking Skeleton、自動テスト
Security Track
安全に出せるか
EU AI Act / NIST SSDF / OWASP ASVS / ISO 42001 と整合
THE COMMITMENT
完成して終わりではなく、
進化し続ける月額
業務は日々変化し、AI は週単位で進化します。にもかかわらず、従来の受託開発は「完成して納品」で終わり、SaaS はベンダーの都合で進化します。
pickles は、月額サブスクリプションに「進化責任」を含めます。SLA でも完成責任でもない、第三の責任類型です。
進化責任
— ベンダーが負う、第三の責任類型
01
業務変化追従義務
業務フロー、組織、商材の変化に月額の範囲内で適時追従
02
技術陳腐化防止義務
LLM モデル、基盤技術、セキュリティパッチを継続的に更新
03
担当者変化対応義務
担当者交代時の新規トレーニングとドキュメント更新
04
データ整合性維持義務
進化の過程で過去データとの整合性を保証
THE INTERFACE
「画面の墓場」を、
構造的に防ぐ 3 層 UI
従来の SFA は、新しい分析要望のたびに画面を増やしていました。結果、画面数が爆発し、誰も使わない「画面の墓場」になります。
pickles は、Generative Layered Analytics(GLA)という独自のアーキテクチャで、この問題を構造的に解決します。
- Layer 1 — GCD(定型 KPI ダッシュボード)
- Layer 2 — LIST(業務データの基盤)
- Layer 3 — GAI(自然言語クエリ)
Recipe × LLM の核心
業界用語を知らない LLM は、自然言語クエリを正確に解釈できません。 Recipe があるからこそ、貴社の言葉で AI と対話できます。
Layer 3GAI
Generative Analytics Interface
LLM が自然言語クエリから「その場で」ビューを生成。Recipe の業界用語を理解した状態で動作。
例: 「先月失注した案件の共通点を教えて」
Layer 2LIST
業務データの基盤
商談・顧客・案件の CRUD。Recipe の業界用語で表示。日々の入力・参照はここで完結。
例: 案件一覧、顧客マスタ
Layer 1GCD
Generative Common Dashboard
毎日見る定型 KPI ダッシュボード。組織の共通言語として、全員が同じ数字を見る。
例: 加重パイプライン、受注予測
CASE STUDY
pickles の原点：
私たち自身が、4 つの構造的失敗の当事者でした
pickles は、スパイスファクトリー自身の営業課題を解くために内製したプロダクトです。 受託開発業として、本資料で挙げた 4 つの構造的失敗にすべて直面していました。
直面していた 4 つの課題
-
01
業務骨格の不一致 案件 / フェーズ / 見積(複数バージョン)/ 提案書 / 外注 / 粗利 — 受託開発業の中核概念が既製 SFA に収まらず、Excel 二重管理が常態化
-
02
入力負荷の高さ Zoom、Slack、提案書ドラフトなど多様な情報源を手動入力。現場の入力は徐々に形骸化
-
03
AI 活用への期待と現実 自社の AI Enablement 事業を持ちながら、自社営業では体系的に AI を活用できず
-
04
商談情報の閉鎖性 per-seat の制約で、デザイナー / エンジニア / PM / 経営が SFA にアクセスできず
AIDD で内製
2025 年後半、AIDD を社内で実践し pickles の原型を内製しました。 本資料で説明する手法そのものを、自社プロジェクトで実証することが目的の一つでもありました。
EventStorming で約 120 個のドメインイベントを抽出 → Project Recipe のコアエンティティが浮上 → クリック可能プロトタイプで合意形成 → Walking Skeleton で実運用検証 → 全社展開。
導入後の 4 つの変化(定性)
- Excel との二重管理が、事実上解消
- AI 統合機能により、入力負荷が体感的に軽減
- 営業以外の部門も商談情報にアクセス可能に
- 個別 ChatGPT 利用から、組織として AI を統制された形で活用へ
THE DIFFERENCE
SaaS でも、受託でもない、第三の選択肢
業界の代表的なサービス類型と、pickles の構造的な違いを観点別に整理しました。
| 観点 | 既製 SaaS の SFA/CRM機能の利用権を購入 | スクラッチ受託開発工数を購入 | pickles進化を購入 |
|---|---|---|---|
| 投資の対象 | 機能の利用権 | 工数 | 進化 |
| AI 進化への追従 | ベンダー任せ | 不可(再開発) | 月額に含まれる |
| 業務変化への耐性 | 弱 | 弱 | 強 |
| 責任の種類 | SLA | 完成責任 | 進化責任 |
| ナレッジの残り先 | ベンダー側 | ベンダー側 | 貴社に蓄積 |
| 課金モデル | per-seat | 保守のみ | ティア固定・人数無制限 |
| 解約後の資産 | なし | ソースコード | データ + 業務ロジック + エスクロー |
※ ここでは業界の典型的な構造の違いを示しています。個別のサービス比較については、ヒアリングの際に正直にお伝えします。
QUESTIONS
よくいただくご質問
ここに記載のないご質問は、60 分のヒアリングで直接お答えします。
他社事例はありますか?
pickles 自体は 2026 年 5 月の v0.1 リリースです。本資料で紹介したスパイスファクトリー自社事例が、現時点での実証事例です。
一方、AIDD(pickles の開発方法論)は、スパイスファクトリーが約 100 件以上の受託案件で蓄積してきた知見を体系化したものです。AIDD の実績については別途お問い合わせください。
既存の SFA / CRM からのデータ移行は可能ですか?
可能です。主要 SaaS、Excel / CSV など、ほぼすべての形式からの移行に対応します。Phase 3(Domain & Data)でデータ移行マッピングを設計し、Phase 6 で実行します。
既存システム(基幹、会計、グループウェア等)との連携は可能ですか?
可能です。一般的な連携先は標準対応します。独自システムについては、API 仕様の提供があれば連携可能です。
データはどこに保存されますか? セキュリティは?
すべてのデータは Google Cloud(asia-northeast1 = 東京リージョン)に保存されます。データの暗号化(保存時 / 通信時)、行レベルセキュリティ、監査ログ、定期バックアップを標準実装。OWASP ASVS、ISO/IEC 27001、NIST SSDF 準拠で設計されています。
解約したらデータと業務ロジックはどうなりますか?
データは 72 時間以内に CSV / JSON / Parquet で全量返還。業務ロジックは永久利用ライセンス付与により貴社内で継続利用可能。Brand Pack は完全に貴社所有のため解約と無関係に保有・活用継続できます。さらにソースコード・エスクローにより、ベンダーリスクも構造的に排除されています。
補助金は活用できますか?
初期費用部分に対して、ものづくり補助金、IT 導入補助金、事業再構築補助金等の活用が検討可能です。採択可否は申請ごとに異なり保証はできませんが、申請サポートは提携パートナーを通じて提供できます。
1 ピクセルずつ、世界をより良いものにする。
360° Intelligence Firm — 4 つのサービスピラー
AI Enablement
Design Enablement
Impact Catalyst
PR
pickles は、AI Enablement 事業の中核プロダクトです。
まずは、資料で全体像を確認するか、
60 分のヒアリングで直接お話しください
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pickles のコンセプト・3 つの仕組み・料金体系の考え方・自社事例まで、 全体像を A4 50 ページで詳述した PDF をお届けします。
- pickles の 3 つの仕組み詳細
- 4 つの Recipe / AIDD / Evolution Subscription
- 自社導入事例
- 所有権モデルとエスクロー
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- 必要に応じて他選択肢のご紹介
- デモンストレーションも可能