SES・人材派遣型では、仕事が「外に出して終わり」になりがちです。当社のラボ型は違います。
人を送り出すだけのオフショア会社から届くのは、経歴書と、監督のいない体制と、結局は書き直すことになるコードです。安い委託先を選んだ代償は、あとから支払うことになります。Gigabitのラボ型チームはその逆です。名前と経歴の分かるシニアエンジニアが、AI開発を前提に、当社の技術面の監督のもとで貴社の開発プロセスに加わります。最初のスプリントから成果物を出します。
少人数のシニアチーム。
仕事の内容に合わせて編成します。貴社が人員の管理に手を取られることはありません。
AI・エージェントエンジニア
RAGパイプライン、マルチエージェントシステム、そして本番環境でも崩れない構造化出力の仕組みを構築してきたエンジニアです。
ML・データエンジニア
データパイプライン、検索、埋め込み、データ品質の整備を担います。多くのAIプロジェクトが、問題が起きるまで後回しにする部分です。
MLOpsエンジニア
評価（eval）、監視、版管理など、エージェントを安定して動かし続けるための信頼性の層を担います。
デリバリーリード
範囲、進行のペース、貴社とのやり取りに責任を持ちます。責任を持つ窓口が1人に決まります。
外注先としてではなく、貴社チームの中で。
貴社のスプリントボードで働きます。
同じSlack、同じGitHub、同じコードレビュー基準で働きます。チームは貴社の環境の中で作業します。依頼を受け取って外で作り、納品だけする形ではありません。
非同期を基本に、共通の時間も確保します。
やり取りは非同期を基本とし、毎日の共通の稼働時間を前提に体制を組みます。引き継ぎが滞らず、開発の流れが止まりません。
人数ではなく、経験で選びます。
参加するのは、本番環境のAIを公開してきたエンジニアです。数か月前にツールを覚えたばかりの若手ではありません。
日本との時差、共通の稼働時間、契約の形式については、オフショア開発のページにまとめています。
ある1社の実例で比べる、ラボ型と採用の費用。
シニアエンジニア2名の採用枠が4か月埋まらなかった、米国のHRテック企業（シリーズB）の数字です。導入事例から引用しています。
1社の実例であり、市場の平均値ではありません。導入事例を読む
当社は、手の空いている人員で席を埋める人材派遣会社ではありません。ラボ型チームは、デリバリーリードを置いた少人数のシニアチームで、成果に責任を持ちます。フォワードデプロイ型で貴社チームに入り、成果物を出しながら、貴社のエンジニアの力も引き上げます。
ラボ型開発についてのご質問
エンベデッドAIチーム（ラボ型開発）とは何ですか？
AI開発の経験を持つシニアエンジニアの少人数チームが、貴社チームの一員として働く開発形態です。貴社のスプリントボード、Slack、リポジトリ、コードレビュー基準の中で作業します。Gigabitがエンジニアと技術面の監督を提供し、作業の指示は貴社が行います。
AIエンジニアは、採用するよりラボ型で確保するほうが安いですか？
米国のHRテック企業の事例では安くなりました。ラボ型のエンジニア3名の費用は年間$207,600で、同等の人材を米国で採用した場合は$600,000でした。採用には4〜6か月かかるところ、ラボ型では2週間で稼働しています。ただし、仕事が恒久的に続き、採用できる見込みもある場合は、自社で採用するほうが適しています。
ラボ型開発のAIエンジニアの料金はいくらですか？
エンジニア1名あたり月額$3,000〜$7,500（米ドル）です。役割と経験によって変わります。2〜4週間のトライアルがあり、契約期間の縛りはありません。
ラボ型チームはどのくらいで稼働を始められますか？
約2週間でチームを編成し、参加5日目までに最初のプルリクエストを出します。4週目までに、スプリント本来の開発速度に達します。
SES・人材派遣型のオフショア開発とは何が違いますか？
担当するのは、事前に名前と経歴が分かるシニアエンジニアです。AI開発を専門とし、Gigabitが技術面を監督します。貴社の開発プロセスとコードレビュー基準の中で働きます。経歴書だけを渡して、あとは任せきりにする形ではありません。トライアルと、担当者の交代保証があります。