Prototyping with AI-native Tools

Written By Nanae Uchida

Phase 0:
Prototyping with AI-native Tools

Prototyping with AI-native Tools
Outcome: Live mockups, faster PoC, higher conversion

Omotenashi.Cloud is currently undergoing a rebuild for its next phase.

Execution Highlights

We leveraged AI-native prototyping tools (including prompt-based UI generation) to dramatically reduce development workload and lead time in the PoC phase.
What typically requires 6+ months and over ¥7M in cost was delivered as a fully functional, client-ready demo in just a few weeks at a fraction of the cost—effectively redesigning our go-to-market speed from the ground up.

The prototype included:

  • CRM integration for client management

  • Client-specific News API ingestion

  • LLM-powered action recommendations for deal acceleration

  • Real-time user interaction logging

Beyond building the demo, we also systematically defined and optimized which parts of the workflow could be AI-driven. This led to an AI-native development pattern and a lean, high-velocity team structure.

By clarifying which skills and roles are truly essential in early-stage execution, we created a framework that enables small, agile teams to iterate quickly toward PMF.

We also introduced what we call “Omotenashi AI” — a context-aware, UX-optimized AI layer designed to deliver thoughtful, high-quality recommendations.
This engine continuously improves through feedback loops and is being positioned as our product’s Moat, maximizing retention and customer LTV through repeat-worthy experiences.


Traction

  • 3x faster proposal delivery
    Automated news research (previously done manually over several hours per client) enabled us to reduce average proposal lead time from 2+ weeks to just a few days.

  • Improved engagement & conversion
    Verified increase in response rate and deal activation by using AI-generated, personalized proposals.

  • Lean execution with fewer engineers
    By defining which development layers could be AI-handled, we reached live validation and client engagement within 1 month using a compact team.


What’s Next

We are currently focused on rebuilding the MVP based on learnings from Phase 0 and enhancing the product's core experience for the PMF stage.
In parallel, we’re shaping our go-to-market strategy—doubling down on the quality of AI-driven recommendations and the depth of UX around proposal workflows as key drivers for initial market traction and expansion.


Team Message
We’re not building fast just to break things — we’re learning how not to break what matters.

Phase0 : AIネイティブツールを活用したプロトタイピング

成果：実用的なモックアップ、高速PoC、高いコンバージョン率
Omotenashi.Cloudは現在、次フェーズに向けた再構築中です。

実行のハイライト：

私たちは、プロンプトベースのUI生成を含むAIネイティブなプロトタイピングツールを活用し、PoCフェーズにおける開発工数とリードタイムを劇的に削減しました。
本来であれば6ヶ月以上、7百万円以上かかるようなプロトタイプを、わずか数週間でクライアント提示可能なデモとして構築。Go-to-Market（市場投入）までの速度をゼロベースで再設計しました。

プロトタイプに含まれた主な機能：

  • クライアント管理のためのCRM連携

  • クライアント別のニュースAPI自動取り込み

  • 大規模言語モデル（LLM）による営業アクションのレコメンド

  • ユーザー行動のリアルタイムログ記録

デモ構築にとどまらず、ワークフローの中でAI化可能な領域を体系的に定義・最適化。これにより、「AIネイティブな開発パターン」と「高速・少人数での実行体制」を確立しました。

初期フェーズにおいて、本当に必要なスキルと役割を明確化することで、少人数・アジャイルチームがPMF（プロダクトマーケットフィット）に向けて素早く検証・改善できる枠組みを構築しました。さらに私たちは「Omotenashi AI」という概念を導入。これは文脈理解とUX最適化に特化したAIレイヤーで、思慮深く質の高い提案をユーザーに届ける設計です。

このエンジンはフィードバックループを通じて継続的に進化し、リテンションとLTVを最大化する“体験の資産（Moat）”として機能させていきます。

トラクション（実績）

  • 提案スピードが3倍に向上

    従来は1クライアントあたり数時間かかっていたニュースリサーチを自動化し、平均リードタイムを2週間 → 数日に短縮。

  • エンゲージメントとコンバージョンの改善

    AIが生成したパーソナライズ提案により、反応率と案件化率が向上したことを確認。

  • 少人数でもPoCを迅速に実行

    AI活用により、エンジニアリソースを最小化しながら、1ヶ月以内にライブ検証とクライアント接点を実現。

今後の展開

現在は、フェーズ0の学びをもとにMVPの再構築を進めています。同時に、PMF達成に向けてプロダクトコア体験を強化中です。Go-to-Market戦略も再設計しており、AIレコメンドの精度と、提案ワークフローにおけるUXの深さを初期市場獲得と拡張のドライバーとして位置づけています。

Team

速く作るのは、壊すためじゃない。壊しちゃいけないものを学ぶためだ。

Nanae Uchida