Beyond “Staffing”
なぜ「優秀なエンジニア」を採用してもプロジェクトは失敗するのか
必要なのは「作業員」ではなく、共にゴールを目指す「パートナー」です。
Passive Attitude
指示待ち
技術はあるが、「仕様が決まるまで動きません」という受け身の姿勢。プロジェクトの推進力が生まれません。
Skill Mismatch
スキルミスマッチ
流行りの技術は知っているが、ビジネスの文脈（なぜ作るのか）を理解していない。手戻りが頻発します。
Cost Inefficiency
コスト非効率
AIを使えば1日で終わる作業に、3日かけている。生産性の低い「時間の切り売り」では価値が出ません。
SPONTO DNA
SPONTOの人材が他社と決定的に違う3つの理由
AI-Native Productivity
AI武装
1人のSPONTOエンジニア ≒ 3人の従来型エンジニア
全員がGitHub Copilot, ChatGPT, Claudeを使いこなすエキスパート。圧倒的なスピードで実装し、余った時間を品質向上や提案に使います。
Producer Mindset
当事者意識
「言われた通り」ではなく「より良い方法を提案」
ビジネスゴール（売上増、コスト減）を理解し、仕様の矛盾や無駄を指摘します。指示待ちではなく、提案し改善する姿勢。
Continuous Growth
学習する組織
個人でなくSPONTO組織全体の知見を還元
社内のナレッジ共有会や技術研鑽により、常に最新技術をキャッチアップ。個人のスキルに依存せず、組織全体の知見を貴社プロジェクトに還元します。
Cast List
プロジェクトで「何を解決するか」という役割で紹介します
The Director
プロジェクトマネージャー / PMO
現場監督として、ステークホルダー調整、リスク管理、進捗の可視化を担います。
- •ステークホルダー調整
- •リスク管理・課題管理
- •進捗の可視化・報告
- •品質管理・変更管理
The Architect
テックリード / アーキテクト
技術設計者として、AI駆動開発の基盤構築、コードレビュー、品質担保を行います。
- •アーキテクチャ設計
- •AI駆動開発基盤の構築
- •コードレビュー・品質担保
- •技術的意思決定
The Creator
フルスタックエンジニア
実装の要として、フロントエンドからバックエンドまでAIを駆使して高速に形にします。
- •フロントエンド・バックエンド開発
- •AIツール活用による高速実装
- •テスト自動化
- •CI/CDパイプライン構築
The Analyst
AIスペシャリスト / データサイエンティスト
データ分析官として、RAG構築、プロンプトエンジニアリング、データ分析を担当します。
- •RAGシステム構築
- •プロンプトエンジニアリング
- •データ分析・可視化
- •AIモデル選定・チューニング
チーム組成モデル
「1人月」の切り売りではなく、チーム単位での価値提供
Unit Plan（チーム派遣）
例: PM 1名 + リード 1名 + メンバー 2名
阿吽の呼吸で動けるため、立ち上がりが早く、マネジメントコストが不要。チームとして機能するユニットをそのまま配置します。
Inner Sourcing（内製化支援）
SPONTOチームが核となり、貴社社員を巻き込んで開発
徐々に権限移譲し、最終的に「自走」できる組織へ。ナレッジ移管と人材育成を同時に実現します。
参画実績
Fintechスタートアップ
CTO代行・テックリード
課題
技術負債が蓄積し、新機能追加が困難に。
アプローチ
テックリードが参画し、AIを活用したリファクタリングを実施。若手社員の教育も担当。
成果
開発速度を2倍に向上させ、技術負債を大幅に解消。
開発速度2倍
大手小売りチェーン
PMO参画
課題
複数のベンダーが入り乱れ、プロジェクトが空中分解寸前。
アプローチ
SPONTOのPMOが交通整理を行い、定例会のファシリテーションを刷新。
成果
プロジェクトを正常化し、予定通りリリース。
オンタイムリリース達成
ご支援の流れ
相談から実装、運用まで一気通貫で伴走します
Hearing
無料相談・ヒアリング
現状の課題やゴールを共有いただき、最適な支援方針を策定します。
Strategy
戦略策定・提案
ロードマップを作成し、必要なリソース・技術・体制をご提案します。
Build
チーム組成・開発
最適なプロフェッショナルチームを編成し、開発・実装をスタートします。
Operate
運用・改善
リリース後も伴走し、継続的な改善と運用支援を行います。