Synapse — AIに説明し続ける開発から、抜け漏れを先に見つける開発へ

01 / EXPERIENCE THE DIFFERENCE

同じ一文から、何が違って見えるのか。

旅行計画に置き換えると、その差は直感的です。まずSynapseによる写真・根拠付きの詳細旅程をご覧ください。その後、同じ質問に対する一般的なLLMの旅程と、見落とされた点を示します。

⌕東京を旅行します。映画『星降る街の約束』の聖地巡礼プランを作って。

再生準備中

✳ Synapse関係から高解像度プランを生成

Synapseの初期応答映画『星降る街の約束』の聖地巡礼を、一般観光だけでなく作品・シーン・場所・移動条件まで展開して計画します。

聖地候補背景モデル話題スポット移動時間最適化

09:40

確実

代々木八幡の坂道

確実再会シーン

映画『星降る街の約束』45分付近、再会シーンの背景として使われた場所。巡礼記事でも定番の訪問先として一致。

新宿駅 09:00 出発 → 電車 22分 / 徒歩 8分

11:20

ファンで話題

カフェルミナ（ランチ）

ファンで話題モデル候補

一瞬だけ映る喫茶店のモデル候補。内装の色味と窓配置が劇中の会話シーンと近く、ファン考察でもよく挙がるスポット。

ここでランチ。滞在目安 60分

15:00

推定

神田の橋

推定ラスト近辺

橋上の会話シーンの候補地。欄干形状・川幅・周辺建物の位置関係が近く、背景美術との一致度が高い場所として抽出。

公式確定ではないため、候補として明示

移動比較電車 28分

時間優先候補タクシー 14分

16:30

ファンで話題

秋葉原で自由探索

一般観光も補完関連グッズ探索

聖地巡礼だけでなく、最後に一般的なサブカル観光も組み込み。作品グッズやコラボ店の探索時間として確保。

前区間は14分短縮のため費用より時間を優先してタクシー選択

✓ 最初から詳細な1日プランを提示場所ごとに「確実 / 推定 / ファンで話題」の根拠を付与。移動の優先条件や推定地への訪問希望は、最後に確認して確定します。

WHAT A GENERIC ANSWER MISSES

一方、一般的なLLMが返した旅程は？

同じ質問に対する、もっともらしい一般的な回答例です。

◉ 一般的なLLMの回答例作品との関係が薄い

同じ質問東京を旅行します。映画『星降る街の約束』の聖地巡礼プランを作って。

提案された1日の旅程

09:00新宿駅を出発電車で移動

10:00原宿・表参道エリアを散策街並みを楽しむ

12:00人気のケーキ屋でランチ休憩作品との関係は確認されていない

14:00神田周辺を散策電車で移動

16:00秋葉原でショッピング電車で移動

この旅程で不足していること

× 映画に登場したカフェが入っていない

× 映画と関係のないケーキ屋が入っている

× 移動手段はすべて電車で、所要時間の比較がない

× 訪問先と映画のシナリオ・登場シーンの関係が説明されない

それらしい観光プランでも、欲しかった「聖地巡礼」の設計としては不足しています。修正には追加の調査や指示が必要です。

※映画・聖地・移動時間は説明用の架空データです。画像も訪問先のイメージです。Synapse側は作品・シーン・場所などの関係が事前に登録されたケースの概念デモであり、一般的なLLMも情報源や追加指示によって詳細な計画を作れます。

02 / THE REAL COST IS REWORK

ERP開発で高くつくのは、
コードを書く時間だけではない。

「発注業務を効率化したい」という一文。実装してから承認条件や原価への影響が見つかると、設計とテストはやり直しになります。

従来型：実装後に抜け漏れを発見

曖昧な要望を受け取る

↓

標準的な設計とコードを生成

↓

テストで承認・例外条件の漏れが判明

↺

設計修正 → 再実装 → 再テスト

担当者の経験に依存し、手戻りが増えるほど費用と期間も膨らみます。

Synapse型：実装前に関係を探索

曖昧な要望を受け取る

↓

モデル・状態・承認・原価の関係を探索

↓

見落としやすい条件を設計段階で提示

↓

確認した設計から実装・テストへ

テストは省略せず、手戻りの原因をできる限り前倒しで発見します。

03 / BUILT FOR IMPLEMENTATION PARTNERS

従来のAIは、詳しく指示するほど正確になります。
Synapseは、その指示に必要だった専門知識をシステム側で補います。

01 / DESIGN

設計の属人化を減らす

Odooの構造と依存関係から、設計で確認すべき要素を抽出。担当者の経験だけに頼らない要件整理へ。

02 / DELIVERY

実装・修正の負担を減らす

構造化された設計をコード生成とテストに接続。変更時も差分と影響候補を先に洗い出します。

03 / SAFETY

実行前に確認できる

書き込み前のプレビュー、条件検証、承認ゲート。APIが成功しただけでは「正しい」と判断しません。

※実装範囲や自動化率は案件・既存システム・検証条件によって変わります。「完全自動」「絶対安全」「費用ゼロ」を保証するものではありません。

04 / BUSINESS IMPACT

同じ「AIで開発」でも、
その後の費用は同じではありません。

提案時のデモだけではなく、要件変更・追加開発・運用・バージョンアップまで。どこに人の作業が残るかをご覧ください。

比較項目	一般的なLLM中心の開発	Synapseの構造化設計型
AIへの指示	プロンプトが中心質問の詳しさや追加指示で結果を調整	短い要望から関連条件を展開保持している業務構造・関係情報を使い、検討対象を提示
AIの利用コスト	探索の繰り返しで増えやすいコード検索・資料の再投入・追加質問が積み重なる	既知の関係を再利用毎回すべてを読み直す負担を減らし、必要な判断に計算資源を集中
設計の解像度	指示者の知識に左右される質問されない例外条件・関連業務を見落とす可能性	依存関係から詳細候補を提示既知の業務条件と影響範囲を体系的に抽出
正確性	モデルの推論と追加検証に依存実装後に不足が発覚すると手戻りが発生	構造・業務ルール・実データで検証実行前プレビューとテストを組み合わせて確認
アーキテクチャ設計	人間による設計判断が中心LLMは案を作れても整合性や影響確認が別途必要	設計を再利用できる構造で保持モデル・画面・アクション・業務条件を実装へ接続
運用・追加開発	変更のたびに再調査しやすいソース解析・修正・再テストの工数が発生	設計変更を起点に変更候補を抽出関係するコードや画面を特定し、修正・検証へつなぐ
バージョンアップ	影響調査が大きな負担になり得るビュー・モデル・API変更を個別に確認	旧版と新版の構造差分を起点に対応影響箇所を絞り込んで修正・テストへ進む

コードを書く時間だけでなく、「作り直す時間」を減らす。

Synapseは設計・実装・運用・変更対応で同じ構造化情報を再利用します。導入会社の開発採算と提案力を支えるための基盤です。

※特定企業との性能比較ではなく、設計情報を体系的に保持しないLLM中心の方式とのアーキテクチャ比較です。処理費用、精度、自動化率は案件によって異なります。Synapseでも顧客固有条件の確認、実装テスト、バージョン変更時の検証は必要です。

05 / START WITH A REAL USE CASE

お持ちの案件で、
設計と実装の違いを体験してください。

Odoo導入案件、既存のカスタマイズ、バージョンアップ、自然言語での業務操作まで。具体的な業務シナリオをもとに、Synapseができることと、追加検証が必要なことを明確にします。将来の展開が見込める案件は、初期POCの条件も個別にご相談いただけます。

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