COLUMNS

技術と事業の、
境界で見えたもの。

AI の実装、CTO 代行（フラクショナル CTO）、テクニカル DD、M&A に向けた技術整備について、Kmetric の方法論と知見をまとめたコラムです。

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Exit/ M&A · TECHFRACTIONAL CTO · 5 AREAS
M&A・技術経営

CTO 代行で、プロダクト価値を引き上げる

フラクショナル CTO が優先する技術投資の5つの領域

売却時の評価を左右するのは、アーキテクチャ、コード品質、ドキュメンテーション、セキュリティ・コンプライアンス、開発組織の5つの領域です。CTO 代行（フラクショナル CTO）が Exit の18ヶ月前から、どの領域をどの順番で整えるかを整理しました。

/ AI BUILDAI AGENT · 5 PATTERNS
AI 活用・開発

AI エージェントが効く5つの業務パターン

リサーチ・定型・判断・対話・連携の見極め方

AI エージェントは、どの業務に使えば効果が出るのか。リサーチ・定型・判断・対話・連携の5つのパターンごとに、向いている業務の見分け方、実装の難しさ、月次コストの大小を整理しました。本番運用まで見据えて、任せる業務を選ぶためのガイドです。

PoCPROD/ AI BUILDPoC → PRODUCTION
AI 活用・開発

PoC で終わらせない

本番運用に届ける7つの設計原則

生成 AI の導入プロジェクトの多くは、PoC（概念実証）の段階で止まっています。PoC が止まる原因、本番運用に届ける7つの設計原則、人と AI の役割分担、PoC を始める前に確認したい12の質問を整理した実務ガイドです。

/ M&A · TECHDEFEND EXIT VALUE
M&A・技術経営

売却価格を技術で守る

Exit 前に進める M&A 技術整備の実務ガイド

買い手が買収前に行う詳細調査（DD）で技術面の問題が見つかると、売却価格の減額につながります。コードと組織を整え、技術の強みを説明できる資料にまとめるまでの手順を、DD が始まる6ヶ月前から時期ごとに整理した実務ガイドです。

AI/ AI BUILDAI INTEGRATION · 5 LENSES
AI 活用・開発

AI 機能を既存プロダクトに載せる前に

データ・コスト・UX・セキュリティ・運用の5つの観点

既存の SaaS や業務システムに AI 機能を載せる前に、決めておくべきことが5つあります。データの要件、AI の利用コストの試算、AI の誤りを前提にした UX 設計、セキュリティ、公開後の品質を評価・監視する最低限の運用体制です。

/ TECH DDPRACTICAL GUIDE
テクニカル DD

テクニカル DD の進め方と評価観点

M&A の投資判断で押さえる技術評価の5つの観点

M&A やスタートアップ投資で行うテクニカル DD の進め方、評価観点、レポート構成を、実務の流れに沿って解説します。評価の範囲をコードとアーキテクチャに絞り、2〜4週間で終える Kmetric の手法も紹介します。

/ TECH DDBIG4 VS SPECIALIST
テクニカル DD

テクニカル DD は Big4 か、専門ファームか

評価の深さ・期間・費用で比べる発注先の選び方

テクニカル DD の発注先で何が変わるのか。Big4 系ファーム・専門ファーム・受託会社の3種類を、評価の深さ・期間・費用・他の DD との組み合わせ方の4つの軸で比べます。ディール規模ごとの選び方と、複数の発注先を併用する現実的なパターンも示します。

/ TECH DDCOST & VENDORS
テクニカル DD

テクニカル DD の費用相場と発注プロセス

Big4・専門ファーム・受託会社の使い分け

テクニカル DD はいくらかかり、どこに頼めばいいのか。Big4・専門ファーム・受託会社という3種類の依頼先について、費用相場・期間・スコープを比べました。案件の規模や買収後のシナジーに応じたスコープの組み方と、依頼先の選び方も整理しています。

/ AI BUILDCLAUDE CODE · 7 USE CASES
AI 活用・開発

Claude Code で、開発効率を仕組みにする

資料作成から設計・実装・運用まで、Kmetric が実際に使う7つの用途

Kmetric は Claude Code を、資料作成・設計補助・デザイン提案・コーディング・コードレビュー・開発工程の自動化・保守運用の7つの用途すべてで使っています。最小構成の製品（MVP）は2週間、提案資料のたたき台は30分でできあがり、障害の一次対応は自動化済みです。その運用の手順を公開します。