人類工作集中在「三個批准」：Agentic AI 自主營運 iOS 應用程式業務——從規劃到審查提交僅需3天，已在 App Store 發布13款應用程式

合同會社 AllNew（總公司：東京都港區，代表社員：植野正德，以下簡稱 AllNew）利用其開發平台「App Factory」，該平台運用多個 AI 代理自主協作執行業務的「Agentic AI」，從市場調查到客戶支援，一氣呵成地自主營運其 iOS 應用程式業務。截至2026年6月11日，已在 App Store 上發布了13款 iOS 應用程式。人類主要負責三個批准關卡：「啟動」、「發布前確認」和「改善採納」。除此之外的所有實際工作均由 AI 自主進行。在最近的應用程式中，從市場調查到審查提交的整個過程僅在3天內完成。

這些應用程式主要專注於醫療保健和工具領域，目前還有數個應用程式正在提交和審查中。產品線將逐步擴大。

此外，該公司於2026年6月11日正式推出了「POIPOI-STUDIO」，這是一個回饋網站，用於向現有用戶和潛在用戶徵集改進請求和新應用程式的想法。

① 以「啟動關卡」為起點，Agentic AI 從市場調查巡迴到銷售。用戶的意見由接待 AI 進行初步整理，然後人類在②發布前和③改善採納關卡做出判斷。被採納的意見會回流到市場調查中，形成循環。

開發背景：程式碼生成之外的「業務持續與營運」障礙與新潮流

自2023年以來，隨著生成式 AI 的爆炸性普及，原始碼的自動生成迅速變得普遍。然而，要將 iOS 應用程式建立並維持為一項「業務」，不僅需要編寫程式碼，還需要持續且一致地管理大量且分散的流程：市場調查、遵守 Apple 的各種規則和指南、實機測試、商店申請準備、行銷（ASO／廣告營運）、客戶支援以及日常的改進決策。

隨著開發現場的關注點從「製作速度」轉向「作為業務的可持續營運」，AllNew 利用 Agentic AI 無縫連接了這些重複性流程。該公司設計了一種「人在迴圈中」類型的次世代營運週期，人類僅在關鍵點進行批准，並將其具體化為自有平台「App Factory」。

這代表了從「每次向 AI 下提示以獲得成果」的階段，轉變到「人類設計和控制 AI 代理自主運行的循環（觀察→計劃→執行→驗證→修正）」的階段。在全球開發者中，這種方法被稱為「循環工程」或「 harness 工程」，並作為次世代軟體開發範例迅速受到關注。App Factory 是將此概念應用於 iOS 應用程式業務的商業實踐案例。恰逢 Apple 公司在2026年6月的 App Store 審查指南修訂中，明確了關於垃圾郵件和低品質應用程式的規定。App Factory 以「不發布未達到一定品質標準的產品」為營運前提，這與此趨勢是一致的。

「App Factory」的特點：以發布實績為後盾的自主營運平台

「App Factory」是一個內部營運平台，多個具有各自專業知識的 AI 代理在其中分工合作，接力完成市場調查、規劃、研究、開發、測試、App Store 申請準備、銷售和客戶支援等各個階段（※不對外公開）。

1. 經過 Apple 審查流程並在 App Store 上發布的實績

包括「WeightSnap」（體重管理）和「GlucoSnap」（血糖記錄）在內的一組 iOS 應用程式已在 App Store 上向大眾發布。它們通過了 Apple 的審查流程並送達實際用戶手中，這證明了 AI 驅動的開發流程已達到商業應用程式的發布和營運階段。

在目前發布的應用程式背後，已經進行了數十個原型製作。被判定為未達到一定品質標準的應用程式，即使在完成後，也會在 App Store 申請階段被丟棄或重做。不將低品質應用程式送入生態系統是營運的前提。

2. 實測速度：從規劃到審查提交需3天，發布需7天

對於最近發布的「AI服藥通知 - 處方箋提醒」，從市場調查和規劃到實施、測試以及創建法律文件和商店上架素材的整個過程在3天內完成，並提交審查。經過 Apple 審查後，在 App Store 上發布總共花費了7天。該平台縮短的不是「編寫程式碼的時間」，而是作為業務達到發布所需的整個過程。

3. 非一次性工具的「可持續循環結構」

與傳統的一次性程式碼生成工具不同，該平台會自動將一個流程的成果傳遞給下一個流程，並進一步將發布後從客戶支援獲得的數據回饋到最初的市場調查階段。這實現了一個業務能夠自主持續運行的生態系統。

人類的角色：專注於決策和品質管理的「三個主要關卡」

重複性的實際工作由 Agentic AI 處理，而人類則將其資源集中在需要做出「不可逆轉的重要判斷」的以下三個關卡。

① 啟動關卡（構想／方針指示）： 人類傳達「如果有這樣的應用程式就好了」的構想或開發方針。這將啟動 Agentic AI。可以具體指示開發主題，也可以讓 AI 進行市場調查後自行擬定主題。

② 發布前關卡（最終審查）： 當申請準備完成時，人類使用實機測試環境進行操作確認。此外，他們還會嚴格審查法律文件、隱私權政策、商店上架素材以及指南合規性，並做出提交 Apple 審查和發布的最終決定。

③ 改善採納關卡（執行／不執行決定）： AI 將來自「POIPOI-STUDIO」的用戶意見，以經過分類、摘要並轉化為實作候選項目的報告形式呈現。人類判斷「採納（執行）／不採納（不執行）／保留」。獲得「執行」決定的需求將回流到①啟動關卡。

【AI 與人類的角色分工】

・Agentic AI 負責的範圍：市場／需求調查、企劃案製作、必要技術的調查研究與實作、測試、App Store 申請準備、Apple Ads（原 Apple Search Ads）的預算內自主營運、ASO（應用程式商店優化）、意見回饋的分類與摘要

・人類負責的範圍（必須）：開發啟動指示、法律／隱私相關文件的確認、App Store 審查提交的判斷、發布／公開的判斷、預算框架的設定

由 App Factory 開發和營運的應用程式群，包括「WeightSnap」和「GlucoSnap」。截至2026年6月11日，已有13款應用程式在 App Store 上發布和營運。