AI駆動開発プレゼンテーション

RE:ception

AI受付アバターSaaS

来訪者対応を自然言語AIアバターが担当。受付→FAQ→担当者呼び出し→ログ記録を自動化。

30
平均受付時間
95%
来訪者満足度
60%
受付コスト削減
10,000件/月
処理可能来訪数
01

完成イメージを一気に見せる

企画書 → スライド → 動画 → デモUI

00:00 - 02:00羨望

今日お見せするのは「RE:ception」という架空のAI受付SaaSです。しかし注目していただきたいのはプロダクトそのものではなく、これらの成果物がどう作られたかです。企画書、スライド、30秒動画、デモUI——すべてが1つの仕様ファイル(spec.ts)から生成されています。

02

RE:ception とは

AI受付アバターSaaSの概要

02:00 - 05:00興奮

RE:ceptionは来訪者対応を自然言語AIアバターが担当するSaaSです。受付での名前確認、FAQ対応、担当者への取り次ぎ、対応ログの自動記録を一貫して行います。人的コストを60%削減しながら、来訪者満足度95%を実現する設計です。

🤖

RE:ception

来訪者対応を自然言語AIアバターが担当。受付→FAQ→担当者呼び出し→ログ記録を自動化。

来訪者が到着名前・用件を確認FAQ自動応答担当者へ通知対応ログ記録
30
平均受付時間
95%
来訪者満足度
60%
受付コスト削減
10,000件/月
処理可能来訪数

* これらの数値は spec.ts の kpi オブジェクトから取得しています

03

Agentの定義

Chat → Tool Use → Agent の3段階

05:00 - 10:00不安

AIには3つのレベルがあります。Chat(対話のみ)、Tool Use(ツールを1回呼べる)、Agent(ゴールに向かって自律的に計画→実行→検証を繰り返す)。Agentは強力ですが、曖昧な指示を与えると「曖昧さを増幅」します。間違った方向に全力疾走し、大量の成果物を間違ったまま作り続けるリスクがあります。

💬

Chat

対話AI

質問に答える。指示がなければ動かない。

テキスト応答知識検索
🔧

Tool Use

ツール付きAI

外部ツール(検索・DB等)を呼べる。1回の指示で1回の行動。

テキスト応答知識検索API呼び出しデータ取得
🤖

Agent

自律AI

ゴールを与えると計画→実行→検証を繰り返す。曖昧さを増幅するリスクあり。

テキスト応答知識検索API呼び出しデータ取得自律的計画反復実行自己検証
💬 Chat の場合
人間: 受付業務を効率化したい
AI: 受付業務の効率化には、チャットボットの導入、予約システムの自動化、来訪者管理の電子化などが考えられます。
→ テキスト回答のみ。何も作られない。
🔧 Tool Use の場合
人間: 受付SaaSの市場規模を調べて
🔧 search("受付 SaaS 市場規模 2025")
AI: 2025年の国内受付SaaS市場は約120億円規模です(調査結果より)。
→ 1回の検索を実行。結果を返して終了。
🤖 Agent の場合
人間: 受付SaaSを作って
📋 計画: 要件定義→設計→実装→テスト
🔧 createFile("spec.md")
🔧 createFile("ui/Reception.tsx")
🔧 createFile("api/routes.ts")
🔧 deploy("production")
→ 勝手に仕様を決め、勝手に作り、勝手にデプロイ

⚠ 曖昧さの増幅とは?

😐
曖昧な指示
“受付SaaSを作って”
🔄 × 100
自律的に反復実行
仕様のズレに気づかないまま
大量のコードを生成
💥
全部やり直し
意図と違うものが完成
修正コストが膨大に
04

AISDD: Specで制御する

AI Spec-Driven Development

10:00 - 15:00安心

解決策はシンプルです。Agentに渡す前に「仕様書(Spec)」を書く。AISDDでは、まずSpec(要件定義)を人間が確認・承認し、それをAgentへの入力とします。Agentは承認されたSpecに基づいてのみ動作するため、曖昧さの増幅を防げます。Specを変更すれば、全成果物が追従する——これが今日お見せしている仕組みです。

❌ Spec なし(従来)
1.口頭で“受付SaaS作って”と依頼
2.Agentが独自に仕様を解釈して実装開始
3.完成品を見て「これじゃない」
4.手戻り → 再指示 → また違う → 繰り返し...
結果: 時間とコストを浪費。最終成果物の品質も低い。
✅ AISDD(Spec駆動)
1.spec.ts に要件を記述(KPI・画面・フロー)
2.AIがSpecを確認 → 人間が承認
3.承認済みSpecに基づいてAgentが実行
4.企画書・スライド・動画・デモUIが一括生成
結果: 仕様変更 = Specを1行変更 → 全成果物が追従。
packages/shared/src/spec.ts(抜粋)← これが「単一の真実源」
export const spec = {
  project: {
    name: "RE:ception",
    tagline: "AI受付アバターSaaS",
  },
  kpi: {
    receptionTime: { value: 30, unit: "秒", label: "平均受付時間" },
    satisfactionRate: { value: 95, unit: "%", label: "来訪者満足度" },
    costReduction: { value: 60, unit: "%", label: "受付コスト削減" },
  },
  sections: [ /* 8セクション分のデータ */ ],
  challenges: [ /* 3段階チャレンジ */ ],
};
このプレゼン自体がAISDDで作られています。 上記spec.tsの情報が、今ご覧のWebページ・動画・PDF・デモUIすべてに反映されています。
05

Spec駆動デモ

1つのファイルを変えると全てが変わる

15:00 - 20:00安心

実際にspec.tsのKPI値を変更してみましょう。「平均受付時間: 30秒」を「15秒」に変えると、Webページの表示も、動画のテロップも、すべてが自動的に更新されます。これが「仕様変更が全成果物へ即反映される」体験です。

Before: 変更前
kpi: {
  receptionTime: {
    value: 30,  // ← 現在の値
    unit: "秒",
    label: "平均受付時間"
  },
}
30
Webページでの表示
After: 変更後
kpi: {
  receptionTime: {
    value: 15,  // ← 変更!
    unit: "秒",
    label: "平均受付時間"
  },
}
15
自動的に更新される

spec.tsの1行を変えると、何が変わるか

🌐
Webページ
KPIバーの数値が更新
🎬
動画テロップ
Remotionが新しい値でレンダリング
📄
企画書
PDF内のKPI表が更新(将来)
💻
デモUI
受付フローの表示が変更
現在のspec.tsから読み込まれている実際の値(ライブ)
30
平均受付時間
95%
来訪者満足度
60%
受付コスト削減
10,000件/月
処理可能来訪数
06

Remotion: コードが動画になる

KPI変更 → 動画テロップ即反映

20:00 - 23:00興奮

Remotionはプログラマブルな動画生成フレームワークです。重要なのは「動画も作れる」ことではなく、「仕様変更が動画へ即反映される」ことです。KPIの数値を変えるとテロップが変わる。セクションを追加すると動画のシーンが増える。動画もコードで管理できるからこそ、Spec駆動が活きます。

↑ この動画は pnpm video:render で生成されたもの

apps/video/src/compositions/KPIHighlight.tsx(抜粋)
import { spec } from "@aidd/shared";

// spec.tsのKPI値を動画テロップに表示
const kpis = Object.values(spec.kpi);

// ↓ アニメーション付きで数値をカウントアップ
{kpis.map((kpi) => (
  <div style={{ fontSize: 80, color: "white" }}>
    {kpi.value.toLocaleString()}
    <span>{kpi.unit}</span>
  </div>
  <div>{kpi.label}</div>
))}

動画の4シーン ← すべてspec.tsから

タイトル (0-7秒)
spec.project.name
RE:ception
フローカード (7-14秒)
固定5ステップ
企画メモ → 企画書 → スライド → 動画 → デモUI
KPIテロップ (14-22秒)
spec.kpi
30秒 / 95% / 60% / 10000件/月
チャレンジ (22-30秒)
spec.challenges
Lv.0: 3分 / Lv.1: 10分 / Lv.2: 30分
ポイント: spec.tsのKPI値を変更 → pnpm video:render → 新しい数値のテロップで動画が再生成されます。PowerPointの手動編集は不要。
07

デモUI: 受付体験

受付 → FAQ → 担当呼び出し → ログ

23:00 - 25:00決意

最後に、RE:ceptionのデモUIを見てみましょう。来訪者が名前を入力すると、AIアバターがFAQに回答し、必要に応じて担当者を呼び出し、すべての対応がログに記録されます。これもspec.tsの情報を元に生成されたモックです。

「デモ開始」を押して、AI受付アバターとの対話を体験してください

R
RE:ception AI受付
待機中
🤖
AI受付アバター
RE:ception v1.0
待機
NLP
Activity Log
14:00:02システム起動
14:00:05AI受付開始
💬

「デモ開始」を押すと会話が始まります

来訪者とAI受付アバターの対話をシミュレーション

メッセージを入力...
応答時間: 0.3秒満足度: 95%
対応数: 0ステータス: 待機

このデモの仕組み

チャットUI
comu参考のメッセージバブル+タイプライター演出。
アバター表示
左パネルでAI受付の稼働状況をリアルタイム表示。
アクティビティログ
会話進行に連動して受付ログが自動記録される様子を再現。
シナリオ駆動
受付→FAQ→呼び出し→案内の一連の流れを自動再生。
注目: このデモも1つのReactコンポーネント(DemoUI.tsx)で構成。 Agentに「受付チャットのモックを作って」と指示し、specの情報を元に生成したものです。
08

今すぐ試そう: 3分チャレンジ

レベル0 → レベル1 → レベル2

25:00 - 30:00行動

今日から始められるステップを3つ用意しました。レベル0(3分): spec.tsのKPI値を1つ変更してビルド。レベル1(10分): 新しいセクションを追加。レベル2(30分): Remotionで動画をレンダリング。さらに、社内で試せる題材を5つ提案します。

Lv.03分spec.tsのKPI値を変更してWebに反映
1
エディタで spec.ts を開く
code packages/shared/src/spec.ts
2
KPI値を1つ変更
receptionTime: { value: 15, unit: "秒", ... }
3
ビルドして確認
pnpm build
結果: Webページ上のKPI表示が 30秒 → 15秒 に変わる
Lv.110分新セクションをspecに追加してビルド
1
spec.ts の sections 配列に新セクションを追加
{ id: "new", title: "新機能紹介", ... }
2
ビルド
pnpm build
3
ブラウザで確認
本編ページに新セクションが表示される
結果: 本編ページに9番目のセクションカードが追加される
Lv.230分Remotionで動画をレンダリング
1
KPI値を変更(任意の値)
spec.ts を編集
2
動画をレンダリング
pnpm video:render
3
生成された動画を確認
open apps/web/public/assets/demo.mp4
結果: 変更したKPI値がテロップに反映された新しいMP4が生成される

社内で試せる題材 5つ

1社内FAQ Bot
2議事録自動要約
3採用候補者スクリーニング
4社内ナレッジ検索
5定型メール自動返信

それぞれ spec.ts を書くところから始めると、AISDD を体験できます

今すぐ試そう: 3分チャレンジ

まず3分から。段階的にステップアップ。

Lv.03分

spec.tsのKPI値を変更してWebに反映

packages/shared/src/spec.ts を開き、KPIの数値を変更。pnpm build で反映を確認。

Lv.110分

新セクションをspecに追加してビルド

sections配列に新しいSectionDataを追加し、本編ページに表示されることを確認。

Lv.230分

Remotionで動画をレンダリング

pnpm video:render を実行し、KPI値が反映されたMP4を生成。

社内で試せる題材 5つ

1社内FAQ Bot
2議事録自動要約
3採用候補者スクリーニング
4社内ナレッジ検索
5定型メール自動返信