2007 年以降プロジェクト失敗ゼロ — その裏側にあるエンジニアリングルール
私は 2006 年に Software Tailor を創業しました。19 年が経過し、当社は 4 つの異なる経済サイクルを乗り越え、製薬、金融、政府、法律、防衛、エネルギーの各分野にわたる Fortune Global 500 の 6 社にソフトウェアを納入し、2007 年以降プロジェクト失敗ゼロを維持してきました。最後の数字は、投資家や調達レビュアーから最も頻繁に質問を受けるものであり、説明を要する唯一の数字です。以下は、その実績を支える 4 つのエンジニアリングルールです。
ルール 1:単一の納品モデル、サービス対プロダクトの境界曖昧化なし
Software Tailor のすべての案件は、同じ納品モデルで進みます —— 動作するソフトウェアを納入するスコープを厳しく絞ったパイロットフェーズ、その後、納入された成果に基づいて顧客が拡張への資金提供を選択する(またはしない)、というモデルです。当社は、要件定義書に基づいて納入する「サービス」部門と、ロードマップに基づいて納入する「プロダクト」部門を別々に運営することはしません。両者は対立し、片方が常にもう片方を補填することになるからです。
単一のモデルは、すべてのエンジニアが着手前に「完了」とは何かを知っていることを意味します。それが、失敗しないための前提条件です。
ルール 2:顧客コホートの規律 —— 私たちが納入できる顧客のみ
私たちの顧客コホートは選別されています —— 機会主義的にではありません。19 年間で Fortune Global 500 の 6 社というのは、遅い営業パイプラインではありません。意図的な選別基準です。私たちが受ける顧客は、キックオフ前に 3 つのテストを通過する必要があります:その課題が私たちが過去に解決したものであること、内部の推進者がソフトウェアを使用する当人であること(間に介在者が層をなしていないこと)、そしてハードウェア/データ環境が 6 か月の調達迂回なしに納入を許すこと。
これらのいずれかに該当しない顧客は、プロジェクトではなく他社への紹介となります。これは、私たちが最も頻繁に売上を失うルールです。同時に、19 年間で例外がゼロのルールでもあります。
ルール 3:認められた枠組みに対応付けられたエンジニアリング規律
AI リスクマネジメントに専用の枠組みが存在するよりはるか以前から、私が Software Tailor のために体系化したエンジニアリングルールは、同じ形状にパターンマッチしていました:業務を統治する、リスクを地図化する、成果を計測する、変更を管理する。NIST AI RMF 1.0[1]は、2023 年にこのパターンを AI 向けに形式化し、2026 年 4 月の Critical Infrastructure プロファイル[1]はそれを規制業種にまで拡張しました。これらの文書を読むと、当社の内部規律は 4 つの機能に明快に対応付けられます。
これがもたらすもの:すべてのプロジェクトが、私たち自身の習慣ではなく、外部枠組みに照らしてエンドツーエンドで監査可能になります。調達チームがパイロットフェーズのスコープがどのように決定されるかと問うとき、その回答は NIST がリスクマネジメントについて与える回答と同じになります —— そして顧客のコンプライアンス部門は、すでにその語彙を内面化しています。
ルール 4:記録可能、復元可能、再現可能
4 つ目のルールは、当社が AI Suite のために現在使用している監査証跡の語彙よりも先行します。Software Tailor のすべての案件は、いかなる決定、いかなる成果物、いかなるバージョンのコードも、バージョン管理された入力から再現できる状態で進みます。これはソフトウェアエンジニアリング全般にとって珍しいことではありません。珍しいのは、私たちがそれをコードベースだけでなくプロジェクトに対しても適用することです。スプリントの決定、スコープの変更、顧客の承認 —— すべて記録され、すべて復元可能です。
この規律こそが、AI Suite 向けのコンテンツを含まない監査ログのアプローチが今の形で出荷された理由です。監査行のパターンは、私たちがすでにプロジェクトに適用していたのと同じパターンです。語彙はコンプライアンス枠組みから借用していますが、実践は私たちの納品の仕方から借用しています。
AI Suite へ持ち越されたもの
Local AI Suite + AI Admin Console のライン — 当社が AI をクラウド SaaS ではなくインストール可能なバイナリとして提供する理由をご参照 — は、同じエンジニアリングの規律を、カスタム案件ではなく製品ラインに適用したものです。同じ単一の納品モデル(顧客が自社環境で実行するデスクトップインストーラー)、同じ顧客コホートの規律(明確なデータ所在地制約を持つ規制業種)、同じフレームワークの対応付け(NIST AI RMF + EU AI Act の deployer(導入者)義務)、同じ記録可能・復元可能・再現可能の監査態勢です。
2007 年以降プロジェクト失敗ゼロは、スローガンではありません。例外なく適用された少数のルールの結果です。同じルールが、いまや AI Suite の構築方法も統治しています。
参考文献
- NIST.「AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0).」nist.gov/itl/ai-risk-management-framework。2026-07-15 閲覧。
関連記事
同じ規律を、実際のワークロードで試してみませんか。
オンプレミス AI プラットフォームは、その実績を生んだのと同じルール — 記録可能、復元可能、再現可能を、例外なく適用する — の上に築かれています。ご自身の環境で実際のワークロードに導入し、同じ基準で評価してみてください。