Toco AI

モデル駆動のAIコーディングツール

「AIアーキテクト」と「AIプログラマー」で、最小コストで洗練されたバックエンドを実現

現在サポート中: Java 開発中: Go/Python/Node.js

より信頼できるAIアーキテクト

アーキテクチャ先行。AIによるコード乱れを防止要件入力だけでAIアーキテクトが簡単にモデリング改修回数に関わらず、アーキテクチャは常に100%一貫長期開発でも初日と同じように明確で管理可能

より制御しやすいコード

モデリングされた設計からエンジンが一貫したフレームワークコードを直接生成推測や乱雑さ、レイヤー違反なし、コードスタイルも統一残り20%のビジネスロジックに集中可能コードレビューコストを大幅削減

よりスムーズな変更対応

1つのフィールド・1つのリレーション・1つのフローの変更で、モデルとコードがリアルタイムに同期 99% の変更は追加レビュー不要モデル変更による品質劣化リスクなし変更は高速、品質は安定、開発に安心感を提供

より信頼できるAIアーキテクト

より制御しやすいコード

よりスムーズな変更対応

Cursor / Claude Code (対話型コーディング)

Toco AI (モデル駆動開発)

レビュアー

「AI品質検査員」のように

AIがバグを生むことを恐れ、細かな修正に多くの工数を割く

あなたの役割

全体設計の責任主体

「プロジェクト総設計者」である

ビジネスロジックとトップレベルのアーキテクチャに集中し、詳細に陥る必要はない

動作を“それらしく”再現したコード

「シュレーディンガーのコード」のように、隠れた危険は見つけにくい

一見問題なさそうだが、内部に脆弱性を含む可能性がある

コードの信頼性

意図した構造がそのまま反映される

設計＝コード、見たままが得られる

明確な階層構造が保たれ、「目に見えない論理の落とし穴」に陥ることはほぼない

確率に依存

プロンプトの出来に依存する

生成された構造はランダム性が高く、常に「次の行で問題が起きないか」と心配する

コーディング時

生成エンジンを前提とした設計

正確な設計図で作業するようなもの

エンジンがコードの80%を生成し、構造は明確で曖昧さがない

手動パッチ適用

コードを再生成し、既存のコードを分析して変更するしかなく、変更漏れが発生しやすい

プロジェクトが大きくなるほど保守が難しくなり、完全に手動のパッチ適用に頼ることになる

要件変更時

自動運用

モデルを変更すると、すべてのコードが自動的に同期される

修正箇所をあちこち探す必要はなく、人員の変更があってもスムーズに移行できる

細部を逐一確認するレビュー作業

レビュー負荷が高い！長編作文の添削のようで、精神的負担が最大になる

レビュー時

穴埋め問題

確認工数を大幅に削減できる！ビジネスコードの20%を見るだけで、スケルトンコードは無視できる

個人の習慣

個人のプロンプト能力に依存し、コードスタイルは人によって異なる

新人は大量のルール文書を読み込む必要があり、プロジェクト引き継ぎのハードルが高い

チームコラボレーション時

共通の設計図

コードスタイルが自動的に統一され、ルールを暗記する必要がない

新人はすぐに始められ、可視化されたモデルを通じてギャップなくコミュニケーションできる

ナレッジが蓄積されにくい

コード生成の思考プロセスは使用後に消え、将来のメンテナンスの参考にならない

「一度作って捨てる」可能性があり、真の資産蓄積がない

プロジェクト資産

継承可能

モデルは「設計情報とコードが一体化した資産」であり、メンテナンス時はモデルを直接見る

散在した記録を掘り返す必要がなく、継承性が高い

チームに対するTocoの価値

生産ラインレベルの効率向上

AI大規模モデルに制約とルールを設定安定・信頼性の高いコード生成を実現開発品質が飛躍的に向上、納品は迅速に、保守コストは低減

制御可能なR&Dプロセス

開発管理の一貫性を向上アーキテクチャ・規約の実行コストを低減要件変更・アーキテクチャ拡張・システムリファクタリングにもスムーズに対応

継承可能なR&D資産

設計は頭やメール、会話に散らばらないモデルはチームで共有できる可視化設計ドキュメントに新メンバーも1日でプロジェクト全体を把握

お客様の声

Ethan

バックエンド開発者

Toco AIのおかげで、バックエンドの変更管理が格段に簡単になりました。以前は、たとえ1つのデータベーステーブルを調整するだけでもシステム全体に影響が出ることがありましたが、今は変更を追跡しやすく、ミスを防げます。

Noah

バックエンド開発者

フローチャートやシーケンス図を自動生成できるのが非常に助かります。以前は、問題を特定するためにコードを一行ずつ確認する必要がありましたが、今はシステム設計のビジュアルがあるおかげで、議論や問題解決が格段にスムーズになりました。

Alex

独立開発者

デジタル学生IDのプロジェクトに取り組みました。Toco AIを使うことで、フロントエンドとバックエンドをわずか2日ほどで完成させることができました。ドメインモデリングやシステム設計を自動で処理してくれるため、セットアップではなく実装に集中でき、開発スピードと生産性が劇的に向上しました。

Henry

システムアーキテクト

Toco AIはドメインモデリングと設計を自動で行ってくれます。DSLベースのアプローチにより、設計とコードが厳密に一致しており、コードレビューも簡単になり、将来の改修やメンテナンスも大幅に楽になります。

Isabella

フルスタック開発者

CursorやClaudeのようなツールは、小さなコードスニペットには便利ですが、実際のプロダクトの複雑な開発には対応しきれません。一方でToco AIはアーキテクチャを理解しやすくし、純粋なコード生成による奇妙な「ハルシネーション」を避けるのに非常に役立ちます。

Liam