PoCで止まらない。
リリースできる仕様まで、一直線。
AIがあればPoCは作れる。でも、その先がない。
エッジケース、非機能要件、受け入れ基準——
サービスにするために必要なことを、AIがインタビューから全部引き出します。
PoCは作れる。でも、その先がない。
AIの発達で、思いつきを動くものにするまでは速くなった。
でも現実には、PoCで止まるプロジェクトがほとんど。
- 「どんなエッジケースがあるか」がわからない
- 「セキュリティや可用性をどこまでやるか」が決められない
- 「これで実装して」と渡せる仕様書が書けない
- そもそもユーザーが本当に困っているか検証できていない
エンジニアでない人には「何が足りないか」すら見えない。
DeepFormは、そのギャップを埋める。
デプスインタビューとは
表面的なアンケートではなく、「なぜそう思うのか」「具体的にいつ困ったのか」を 1対1の対話で深掘りする調査手法。
「この機能は便利ですか？」 → Yes / No
「最近それで困った具体的な場面は？」「そのときどうやって切り抜けた？」
これにより、「あったらいいな」ではなく「なければ困る」真の課題が見えてくる。
ただし本来は専門スキルが必要——DeepFormはAIがそれを代行する。
How it works
5つのステップで、課題テーマから実装可能な仕様を生成
AI デプスインタビュー
熟練のインタビュアーAIが、具体例・頻度・困り度・回避策を深掘り
ファクト抽出
発話エビデンス付きで、事実・ペイン・頻度・回避策を構造化
仮説生成
根拠リンク・反証パターン・未検証ポイント付きの仮説を自動生成
PRD 生成
MVPスコープに圧縮された、テスト可能な受け入れ基準付きPRD
実装仕様エクスポート
API仕様・DBスキーマ・テストケースを spec.json で出力
差別化ポイント
Evidence-linked 仕様
要件と元発話がリンク。「なぜこの機能？」に常に答えられる。
反証付き仮説
思い込みを防止。各仮説に反証パターンと未検証ポイントを明示。
深掘り専用AI
具体例ベースで掘る専用ロジック。非エンジニアでもプロ級インタビュー。
エージェント直投入
spec.json をコピーしてコーディングエージェントに貼るだけ。
セッション一覧
まだセッションがありません
AI デプスインタビュー
課題について、AIが具体的なエピソードを深掘りします
3 回以上回答するとファクト抽出に進めます
抽出されたファクト
インタビューから抽出された事実・困りごと・頻度・回避策
仮説（反証付き）
ファクトに基づく仮説と、それが成り立たない可能性
PRD（プロダクト要件定義書）
MVPスコープに圧縮された、テスト可能な受け入れ基準付きのPRD
実装仕様
コーディングエージェントにそのまま渡せる実装仕様
Production Readiness Check
ISO/IEC 25010 の 8 品質特性に基づく本番リリース前チェックリスト
他の人の回答
キャンペーンで集まった回答の分析結果