AI-NATIVE PRODUCT ENGINEERING COMPANY
つくるべきものを、
速く見つける。
AIによって、ソフトウェアは驚くほど速く作れるようになりました。だからこそ重要なのは、「何をつくるべきか」を速く学ぶことです。
BUILD GEEKSは、仮説を立て、試し、つくり、観測する。その学習サイクルをAIで加速させ、アイデアからプロダクトの成長まで伴走します。
HYPOTHESISDISCOVERVALIDATEBUILDOBSERVELEARN
01 — PROBLEM
Building is no longer the bottleneck.
作ることは、もうボトルネックではない。
BEFORE AI
TODAY
それでも、「作るべきか？」という問いは残る。
大量に作れるようになったことで、「間違ったものを高速に作る」という新しい問題が生まれています。開発速度が上がるほど、間違いも速くなる。
OUR ANSWER
私たちは、
つくりながら見つけます。
完成された要件を受け取って、そのままソフトウェアを作るわけではありません。かといって、アイデアを分析するだけでもありません。
仮説を立て、小さく試し、必要なものをつくり、実際の反応を観測し、そこから次を学ぶ。
BUILD GEEKSは、「つくること」そのものを、学習のための手段として扱います。
02 — PRODUCT LEARNING LOOP
AI made building faster.
We make learning faster.
BUILD GEEKSが高速化するのは、開発速度ではなくプロダクトの学習速度。仮説を中心に、5つのフェーズが軌道を描きます。
01 DISCOVER
ユーザー・市場・課題を理解する
AI Research · Persona Interview · Market Research · Problem Discovery
02 VALIDATE
作る前に、仮説を検証する
Hypothesis Definition · Experiment Design · AI Persona Validation · Prototype Testing
03 BUILD
仮説を検証する実験として、AI-nativeにつくる
Claude Code · Codex · AI Agents · MCP · Modern Cloud Infrastructure
04 OBSERVE
実際のユーザー行動を観測する
Analytics · Observability · User Feedback · Product Metrics
05 LEARN
結果から、次の仮説を作る
Decision Making · Experiment Review · Product Learning · Next Hypothesis
↺ REPEAT
そして再びDiscoverへ。ループを一周するたびにエビデンスが蓄積され、次につくるべきものが見えてきます。
03 — HOW WE WORK
From idea to evidence.
STEP 01 / HYPOTHESIS
「誰の、どんな問題を解決するのか」を定義する。
STEP 02 / EXPERIMENT
仮説を検証できる、最小の実験を設計する。
STEP 03 / BUILD
AI Agentsを活用し、仮説を検証するものを高速につくる。
STEP 04 / OBSERVE
実ユーザーの行動・フィードバックを観測する。
STEP 05 / LEARN
仮説を Keep / Pivot / Kill で判断する。
STEP 06 / REPEAT
学習を踏まえて、次の仮説へ進む。
「作って納品して終了」ではありません。Learning Loopを回し続けることが、BUILD GEEKSの仕事です。
04 — SERVICES
AI Product Engineering
05 — BUILD GEEKS LABS
We run experiments ourselves.
LABSは単なるポートフォリオではなく、BUILD GEEKS自身がProduct Learning Loopを実践する実験場です。すべてのプロダクトが、仮説と実験と学習を持っています。
06 — AI AGENTS
Human + AI. One product team.
AI Agentsは「作る対象」ではなく、Research・Development・Testing・Analysis・Operationsを高速化するDigital Product Teamです。
HUMAN
AI AGENTS
07 — ENGINEERING PHILOSOPHY
How we think.
Hypothesis before code.
コードを書く前に、仮説を持つ。
Evidence over opinions.
意見ではなく、エビデンスで判断する。
Small experiments.
大きな開発より、小さな実験。
Observe everything.
作ったものは、必ず観測する。
Kill fast.
間違った仮説は、早く捨てる。
AI as a team member.
AIをツールではなく、チームメンバーとして扱う。
START YOUR LEARNING LOOP
Learn what to build.
Faster.
何を作るべきか迷っている段階からでも構いません。まずは仮説の整理から一緒に始めましょう。