プロジェクトが直面していたのは、要件定義フェーズにおける極度の属人化という深刻な課題でした。顧客から提供されるインプットデータの品質やフォーマットに加え、アウトプットも担当者によってまちまちで、開発側への引き継ぎがスムーズに行えず、プロジェクト開始時につまずくことでコスト超過や納期の遅延につながる深刻なリスクを常に抱えていました。
顧客から提供されるインプットデータ（資料のフォーマット、品質、量）が顧客やプロジェクトごとにまちまち
要件定義のアウトプット（ドキュメント、内容、流儀）も担当者によってまちまちで、開発側への引き継ぎに課題
高い能力を持つエンジニアによる人手に頼るプロセスから脱却し、費用対効果（コスパ・タイパ）の改善が急務
AI ツールを活用した開発プロセスでは、新たな課題も顕在化していました。
PRD やユーザーストーリー、受け入れ基準などのアウトプットを Figma Make などの UI 生成ツールに連携する際、情報量が多すぎると画面構成がタブになりがちで、画面遷移のリンクが上手く繋がらない
ユーザーと管理者（アドミン）など、ロール分けがあるシステムの場合、ロールごとの画面要件を表現しきれず、UI 自動生成時の混乱や開発連携時のミスマッチの懸念
アイレットは、AI を活用した要件定義サービスを導入することで、属人化された手動プロセスを標準化し、高品質かつ再現性の高い要件定義を実現しました。
属人性の高い要件定義プロセスを AI 化するにあたり、AI エンジンの特性に応じて役割を分離しました。
顧客インプットの多様性やファイル制限への対応、ディープリサーチ能力の観点から、プロジェクトの前提情報と画面を伴う要件のためのサイトマップを自動生成
外部情報によるハルシネーション（誤情報生成）を避け、インプットデータに厳密に基づいた要件定義を作成
AI による生成に加え、要件定義の品質を担保するための標準化を徹底しました。
アウトプット形式をアジャイル開発で標準的に用いられるユーザーストーリーおよび受け入れ基準（Given-When-Then形式）に統一
ロール（ユーザー、アドミンなど）が分かれるシステムの場合、PRD を「PRD（ADMIN）」「PRD（USER）」のようにロールごとにファイル分割して作成
AI にインプットする情報がブレないよう、プロンプトを準備し、そのプロンプトを元にヒアリングを実施することで、ヒアリングプロセス全体を統制し、再現性を向上
全てのアウトプット（PRD, ユーザーストーリー, 受け入れ基準など）は、後続の UI 自動生成やテスト設計との連携を容易にするため、マークダウン（MD ファイル）形式で管理
AI 要件定義サービスは、要件定義の品質と速度の両面で劇的な改善をもたらしました
開発側への戻しが頻発
手戻りを大幅削減
AI 要件定義サービスの導入により、開発プロセスにおける手戻りを大幅に削減することに成功しました。 品質とスピードを両立し、プロジェクト全体のスムーズな進行を実現しています。
ゼロから全てを作成していた従来のプロセスに比べ、フォーマットが存在するため、インプットを読み込ませるだけでほぼ完成形のものが得られることによる作業時間の圧倒的な削減。
開発側へ渡すドキュメント品質の向上と、手戻り（差し戻し）回数の大幅な削減。
要件定義プロセス全体の統制確立による、「誰がやってもブレの小さい状態」の実現と、高い再現性の確保。
以前は3回ほど発生していた戻しが、現在は1回で済むようになっています。
プロジェクト担当者
めちゃくちゃ再現性がある。アウトプットのブレが相当小さいと思いますね。
プロジェクト担当者
今後は、要件定義プロセスで得られた高品質な成果物を起点に、さらに開発全体の効率化を進めます。
作成された PRD やユーザーストーリー、受け入れ基準のアウトプットを JSON などの形式で後続のシステム（CMS など）に自動的に連携させることを目指します。
PRD を元にしたプレスリリースの作成が容易化されました。テンプレート更新が必要な際の開発の容易化や、利用者のキャッチアップの容易化など、このサービスに関わる関係者（ステークホルダー）全員がハッピーになる状態を追求していきます。
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