01Product & Business Design
事業構想を、実行できるプロダクトへ変換する
事業構想や曖昧なアイデアを、ユーザー価値と実行可能性のあるプロダクトへ変換します。最初から完成形を作るのではなく、事業上の重要な不確実性を特定し、小さく確かめながら進めます。
- 新規事業・新規プロダクト設計
- 課題定義・価値提案設計
- ユーザーリサーチ
- カスタマージャーニー
- サービスブループリント
- 要件定義・ロードマップ設計
- KPI・検証計画
AIネイティブなデザイン・プロダクトパートナー
課題が整理されていない段階からご相談いただけます。
事業・プロダクト設計、UI/UX、AI体験設計、実装、検証まで。
感性と根拠、デザインと実装、人間とAIをつなぎ、 企業の課題解決能力そのものをデザインします
01 — Issue
AIによって、デザインも文章もコードも、以前より速く作れるようになりました。
一方で、作るべきものが曖昧なままでは、速さは成果につながりません。
- 01
本当の課題が整理されていない
要望はあるが、その奥にある解くべき課題が言語化されていない
- 02
事業・デザイン・開発の判断が分断している
部門ごとに前提が違い、意思決定のたびに認識がずれる
- 03
AI活用がツール導入で止まっている
導入はしたが、業務プロセスやプロダクトに組み込めていない
- 04
UIを改善しても事業成果につながらない
画面は綺麗になったが、指標が動いたのか説明できない
- 05
プロジェクト後に知識や判断基準が残らない
外部パートナーが離れると改善が止まってしまう
- 06
制作量は増えたが品質と統一感が落ちた
AIで出力は増える一方、ブランドの一貫性が保てない
02 — Approach
私たちは、依頼されたものをそのまま制作する会社ではありません。
事業、ユーザー、技術を横断し、本当に解くべき課題を見つけるところから始めます。
調査、戦略、UX、UI、プロトタイプ、実装、計測を一つの流れとして設計し、プロジェクトを重ねるほど、組織の判断と実行が速くなる状態を作ります。
03 — Blueprint
顧客の声、AI、設計知（Skills）がどうつながって一周するのか。
私たちの事業と学習の循環を、そのまま一枚の図にしています。
HAVU / SYSTEM BLUEPRINT 01
AI時代のデザイン会社 — 事業・学習循環図
顧客の声を、ClaudeとSkillsを通じて組織知に変え、次のデザインへ戻す。
01 — ACTORS
DESIGN STUDIO
つくる人
UI / UX・Communication・Product・Graphic
CLIENT
決める人
事業課題・ブランド要件・意思決定
CUSTOMER
使う人
体験し、声を返す
02 — OPERATING & LEARNING LOOP
CLAUDE
AI PARTNER
分析・生成・改善支援
SKILLS.MD
組織の設計知
基準・手順・学習履歴
VOICE
顧客の声
KNOWLEDGE
組織の設計知になる
DESIGN
次の設計に反映する
DELIVERY
実装して届ける
EXPERIENCE
体験になる
03 — ACCUMULATION
回すほど積み上がる
運用するほど、Skillsとデザイン品質が
更新されていく。
HAVUの事業・学習循環図。顧客の声を、ClaudeとSkillsを通じて組織知に変え、次のデザインへ戻す流れを示した図。
04 — VALUE
私たちが提供する5つの価値です。
01
正しい課題を見つける
ユーザー調査、事業要件、データ、現場の声を整理し、表面的な要望の奥にある課題を構造化します。
02
仮説を速く形にする
AIをリサーチ、アイデア展開、プロトタイプ、実装に活用し、検証できる形まで素早く進めます。
03
人の心を動かす
合理性だけでは生まれない、美しさ、驚き、親しみ、ブランドらしさを、人間の感性と審美眼で磨きます。
04
実装と運用までつなげる
デザインを納品して終わらせず、実装、デザインシステム、AIワークフロー、チーム運用まで設計します。
05
成果を学びに変える
定量データと定性調査を組み合わせて成果と課題を確認し、継続的な改善につなげます。
Stance
AIとの向き合い方
AIは、人の判断を置き換えるためではなく、探索の幅と実行速度を高めるために使います。品質・文脈・倫理・ブランドに関する最終判断は、人間が責任を持って行います。
05 — Services
すべてを一括で依頼する必要はありません。
目的と既存体制に合わせて、必要な範囲を組み合わせます。
02UI/UX Design
使いやすさだけでなく、事業成果につながる体験を設計する
改善したいユーザー行動と事業指標を最初に整理し、そこから逆算して情報設計とUIを組み立てます。デザインの判断理由は記録して共有し、感性で決めた部分もその意図を明確にします。
- UX監査・課題分析
- 情報設計
- ワイヤーフレーム
- UIデザイン
- プロトタイプ・ユーザーテスト
- アクセシビリティ改善
03AI Experience Design
AI機能を足すのではなく、人とAIが協働する体験を設計する
誰のどの課題を解決するのか、人がどこで判断するのか、業務やプロダクトへどう組み込むのかまで設計します。誤りが起きる前提で、根拠表示・確認手段・人への引き継ぎまで含めて考えます。
- AIプロダクト・AI機能のUX設計
- 会話UI・生成UI設計
- AI導入に伴う業務フロー設計
- Human-in-the-loop設計
- AI出力の信頼性・説明・エラー設計
- AI活用ワークフロー・Skills設計
04Design Engineering
デザインと実装の分断をなくし、動くプロダクトへつなげる
コンポーネント構造、命名、デザイントークン、状態、レスポンシブ規則をそろえ、デザイナーとエンジニアの共通言語を作ります。実装レビューやデザインQAまで関与します。
- フロントエンド実装
- プロトタイプ開発
- デザインシステム構築
- コンポーネント設計
- デザインとコードの連携
- 品質・パフォーマンス改善
05Design Organization & AI Transformation
組織が継続的に良い判断を行える仕組みを作る
単発の成果物ではなく、判断基準とプロセスを残します。特定の担当者だけでなく、チームで再利用できる状態を目指します。
- デザインプロセス改善
- AI活用方針・ガイドライン
- リサーチ・検証の標準化
- デザインOps
- 社内ワークショップ
- ナレッジ・テンプレート・判断基準の整備
06 — Process
プロジェクトは、次の5つのステップで進めます。
- ステップ 01
Understand
経営、事業、現場、ユーザーの情報を集め、現在地と目的を共有します。
- ステップ 02
Frame
課題、仮説、制約、評価指標を整理し、プロジェクトで答えるべき問いを定義します。
- ステップ 03
Explore
複数の方向性を素早く可視化し、議論可能なプロトタイプへ変換します。
- ステップ 04
Build
選択した方向性を、実際に使えるUI・プロダクト・業務フローとして実装します。
- ステップ 05
Learn
利用状況、KPI、ユーザーの反応を確認し、次の改善へつながる知識として残します。
07 — Difference
納品物ではなく、変化をゴールにする
従来の制作支援と、私たちの支援の違いです。
従来の制作支援私たちの支援
- 依頼されたものを作る何を作るべきかから考える
- UIやWebサイトを納品する事業成果につながる仕組みを設計する
- デザイナーの工数を提供する判断力・探索力・実行速度を提供する
- デザインと実装が分かれる構想、デザイン、実装をつなぐ
- 一度作って終了する計測し、学び、継続的に改善する
- ノウハウが外部に残る判断基準と仕組みをクライアントに残す
- AIで制作を効率化するAIを組織の課題解決プロセスに組み込む
08 — Legacy
外部パートナーがいなくなるたびに、改善が止まる状態を作りません。
プロジェクトを通して生まれた判断基準、コンポーネント、調査結果、AIワークフロー、検証方法を、再利用できる形でクライアント組織に残します。
課題・仮説・意思決定の記録, デザイン原則, デザインシステム, UIコンポーネント, リサーチ・検証テンプレート, KPIとUXの関係図, AI Skills・プロンプト・ワークフロー, 運用ガイドライン, 次の改善ロードマップ
次の改善ロードマップ, 運用ガイドライン, AI Skills・プロンプト・ワークフロー, KPIとUXの関係図, リサーチ・検証テンプレート, UIコンポーネント, デザインシステム, デザイン原則, 課題・仮説・意思決定の記録
09 — PHILOSOPHY
AIは、答えを大量に生み出せます。
しかし、何を問うべきかは自動では決まりません。
私たちは、言葉になっていない課題を見つけ、
事業、ユーザー、技術を一つの体験としてつなぎます。
データと根拠だけに閉じず、
人の心を動かす感性や美しさを手放さない。
アイデアだけで終わらせず、
実装し、使われ、成果が生まれるところまで伴走する。
そして、プロジェクトが終わったあとも、
クライアント自身が考え、作り、学び続けられる仕組みを残します。
それが、私たちの考えるAI時代のデザインです。
- Insight
- 表面的な要望の奥にある、本当に解くべき課題を見つける
- Logic
- 調査・データ・事業要件をもとに、判断の根拠を作る
- Sensibility
- 人の感情を動かす、美しさ・違和感・ブランドらしさを磨く
- Making
- UI、プロトタイプ、プロダクトとして実際に形にする
- Learning
- 計測と検証を通じて、継続的に改善できる状態を作る
10 — TEAM
戦略だけ、デザインだけ、開発だけで終わらせず、それぞれの専門性を横断してプロジェクトに参加します。クライアントを発注者として分けるのではなく、共通の問いに取り組む一つのチームとして協働します。
Kei Kawashima
CEO, Designer, Design Engineer
AI駆動デザインとUI設計が得意。
要件整理からUI設計・実装まで、デザインとコードの両面から形にします。AIを使った試作で案を具体化し、使いやすさと実現性を確かめながら設計を進めます。Rion
Designer, Design Engineer
カナダ留学中のアシスタントデザイナー。海外でAI駆動デザインとUI設計を学び中。現地で見つけたプロダクトやトレンドを、日本の案件で通じる形に落とし込みます。
Bit
AI Agent, Research, Prototyping
チームの3人目。調査の下ごしらえ、試作の量産、実装の下書きを引き受けます。判断するのは人ですが、その判断に必要な材料を最短で並べます。案件を重ねるほどHAVUのSkillsを覚えていきます。
12 — FAQ
課題や要件がまだ整理されていない場合も、お気軽にご相談ください。
はい。むしろ、何を作るべきかが決まっていない段階からのご相談を歓迎しています。現在の状況、事業の目的、ユーザーの課題を整理し、取り組むべきテーマを一緒に定めます。
アイデア段階、新規事業の構想、既存プロダクトの改善、UIの刷新、実装、運用改善など、どの段階からでもご相談いただけます。現在地に応じて必要な支援範囲をご提案します。
可能です。ただし、成果につながる品質を保つため、目的、ユーザー、既存要件、前後工程を確認したうえで対応範囲を決定します。
はい。AIで何ができるかだけでなく、誰のどの課題を解決するのか、人がどこで判断するのか、業務やプロダクトへどう組み込むのかまで設計します。
はい。経営、事業、PdM、デザイナー、エンジニアなど、既存チームと役割を整理し、一つのチームとして進行します。社内に判断基準や知識が残ることも重視しています。
内容によって異なりますが、短期の課題整理・UX診断は数週間、設計から実装を含むプロジェクトは数カ月が目安です。最初に目的と不確実性を整理し、適切な期間をご提案します。
支援範囲、期間、体制、必要な専門性をもとに個別にお見積もりします。ご予算が決まっている場合は、優先順位を整理したうえで、予算内で効果の高い進め方をご提案します。
特別な資料は必要ありません。現在感じている課題、実現したいこと、対象となるユーザー、希望時期、予算感など、分かる範囲でお聞かせください。