設計メモ：
このパネルの目的は「一人法人＋AIエージェントで日本一」の根拠を数字で証明すること。
記録する軸は ①時間（人間 vs AI）、②コスト（AI費用/案件）、③品質（バグ率・テスト通過率）、④スピード（従来比）の4つ。
まず自社案件で計測し、顧客への提案資料・実績レポートに転用する。
累計完了案件
3
2026年4月〜
AI自動化率（平均）
78%
人間 22% / AI 78%
従来比スピード
4.2×
一般SIer比 推定
AI費用/案件（平均）
¥1,240
Claude + GitHub Copilot
自動化レベル
Lv.4
→ Lv.5 移行中
◎ AI開発受託 自動化レベル（sirube独自定義）
日本一の根拠となる独自指標
Lv.0
人力
全工程
人間が担当
人間が担当
Lv.1
AI補助
Copilot
程度の支援
程度の支援
Lv.2
部分自動
テスト・コード
生成のみ
生成のみ
Lv.3
ループ稼働
要件→実装→
テスト自動化
テスト自動化
Lv.4 ◀ 現在
全工程連携
相談→承認→
デプロイ完全自動
デプロイ完全自動
Lv.5
実績公開
Lv.4＋顧客
導入支援可能
導入支援可能
現在 Lv.4
▶ 次の目標：モニター案件1件完走でLv.5認定
Lv.5 到達時に「日本一」宣言
業界比較ベンチマーク（自社 vs 一般SIer）
着手までのリードタイム
2h
2〜4週間
相談受付からtask.md生成・実装開始まで
業界比 約80×
AI費用/案件
¥1,240
人件費換算不能
Claude API + Copilot 按分費用
コスト構造が根本的に違う
人間の稼働時間/案件
4.2h
40〜80h
承認・確認・方針決定のみ人間が担当
約10〜20× 効率化
テスト自動化率
100%
30〜50%（業界平均）
Jest + supertest 全エンドポイント
10テスト 全PASS
ドキュメント自動生成率
90%
ほぼ0%
SPEC.md / API設計書 / task.md 自動生成
引き継ぎコスト ほぼゼロ
デプロイ頻度
随時
月1〜週1
GitHub Actions mainブランチ自動デプロイ
CI/CD 完全自動化
✦ 案件ログ
| 案件名 | ステータス | AI率 | 人間時間 | AI費用 | 従来比 | Lv |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
sirube-dev-platform
自社基幹システム
|
進行中 | 78% | 32h | ¥3,840 | 4.2× | Lv.3 |
|
顧客管理システム PoC
（仮）デモ案件
|
完了 | 82% | 8h | ¥620 | 5.1× | Lv.3 |
|
Webhook自動化基盤
（仮）デモ案件
|
完了 | 71% | 14h | ¥1,260 | 3.8× | Lv.3 |
※ 「従来比」は一般的なSIer工数を推定して算出。顧客案件では実測値に置き換える。
AI費用内訳
今月
Claude API
Sonnet 4.6 主体
¥3,200
GitHub Copilot
月額固定
¥1,430
VPS（さくら）
1,738円/月 按分
¥580
n8n / その他
セルフホスト
¥0
今月合計
¥5,210
案件3件 ÷ ¥5,210 = ¥1,737/案件
人間 vs AI 時間内訳
sirube-dev-platform 案件
要件定義・相談
5h
設計・SPEC.md
5h
実装（コーディング）
18h
テスト・検証
3h
デプロイ・確認
1h
人間の作業
AI自動処理
人間の実質作業: 約7時間 / AI処理: 約25時間相当 → AI自動化率 78%
操作ログ（本日）
2026/04/06
09:12
Decision #7 承認 → task.md 自動生成
09:15
GitHub Issue #12 自動作成
10:30
dashboard.html / index.html 実装・レビュー
10:48
git push → GitHub Actions デプロイ完了
11:20
稼働ログパネル 要件確認・設計
+ 稼働を記録する（手動入力）
作業内容
実施者
時間（h）
案件