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