AIDD 要件定義
開発初期フェーズの属人性を解消し、非定型インプットから質の高い成果物を短時間で自動生成
要件定義の時間を確保しづらい PO から、開発の起点を明確にしたいエンジニアまで、非定型インプットからの要件定義書・仕様書、 親チケット(機能のまとまり)、子チケット(開発の最小単位)の自動生成で要件定義を支援し、属人化の解消と作業時間の大幅な削減を実現します。
こんな課題、ありませんか?
要件定義の品質が担当者によってバラつく
顧客からのインプット(資料のフォーマット、品質、量)や、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、属人性が高すぎるという課題があります。
PO の多忙によりプロジェクトが遅延する
要件定義を主導する PO (プロダクトオーナー) は多忙であり、要件定義に時間を確保することが困難です。結果としてプロジェクト全体の遅延につながる傾向があります。
開発側への手戻りやコスト超過リスクを抱えている
要件定義の品質不足や属人性の高さから、プロジェクト開始時につまずき、後続のリカバリーが難しく、コスト超過や納期の遅延につながる深刻なリスクを抱えています。
AI ベースの開発プロセスへ切り替え、
要件定義プロセス全体を統制
高コストな人手による要件定義プロセスから脱却し、PO の時間を最小限に抑えつつ、
ブレが小さい質の高い要件を短時間で作成します。
質の高い定型アウトプットによる統制の確立
最終成果物を、画面仕様書・機能要件などの要件定義書・仕様書と、アジャイル開発に準拠した受け入れ条件(Given-When-Then 形式)付きの 子チケット(開発の最小単位)に統一します。これにより要件定義のプロセス全体を統制し、誰がやってもブレが小さい状態を実現します。
- 画面仕様書・機能要件生成
- 受け入れ条件(Given-When-Then 形式)付きの 子チケット(開発の最小単位)生成
- 要件定義書・仕様書 → 親チケット(機能のまとまり)→ 子チケットの階層で生成
Output
+ Skills
AI エージェントとスキルによる定型化
Claude や GitHub Copilot などの AI エージェントに、要件定義用のスキル(定型フォーマットと手順)を読み込ませて生成します。前提情報を先に作り、それを起点に要件定義書・仕様書や 親子チケットを生成する順序を固定することで、要件の統制が取れます。
- 前提情報 / サイトマップを先に作成
- 前提情報を起点に要件定義書・仕様書 / 受け入れ条件付きの親子チケットを生成
- 大量インプットへの対応
開発品質の劇的な向上と手戻りの大幅削減
要件定義のアウトプット品質向上により、開発側への手戻り(戻し)を大幅に削減します。従来の属人化されていたドキュメントと比較して品質が高く、作業時間の圧倒的な削減を目指します。
- AI による要件定義書・仕様書の品質チェック(機能一覧の欠落・整合性・変更管理の 3 軸)
- 手戻り回数の削減(例:3回から1回へ)
- 作業時間の圧倒的な削減(おおよそ80%削減を目指す)
- タイパ / コスパの向上
Boost
Integration
後続工程とのシームレスな連携
生成された画面仕様書・機能要件を AIDD デザインに引き渡し、デザインシステムに沿った UI モックの生成につなげます。成果物は Google ドライブ または GitHub での管理に対応します。
- AIDD デザイン への連携による UI モック生成
- Google ドライブでの納品
- GitHub でのバージョン管理(マークダウン形式)
AIDD 要件定義サービス利用プロセス
顧客インプットの解析から成果物管理まで、開発の土台となる質の高い要件を AI が ワンストップで自動生成します。
前提情報 / サイトマップ作成
Claude / GitHub Copilot
顧客インプット(プロジェクト資料や文字起こし等)から、 AI エージェントがプロジェクトの前提情報およびサイトマップを生成します。画面開発を伴うシステムの場合、サイトマップの作成は必須です。
仕様書 / 親子チケット生成
Claude / GitHub Copilot
生成された前提情報に基づき、AI エージェントと要件定義用のスキルを利用して、質の高い定型フォーマットの画面仕様書・機能要件と、親チケット(機能のまとまり)、受け入れ条件付きの子チケット(開発の最小単位)を生成します。
成果物出力 / 管理
Google ドライブ / GitHub
成果物(画面仕様書・機能要件、チケットなど)を、開発フェーズに応じて Google ドライブ もしくは GitHub で管理します。ロール別(USER / ADMIN)の仕様書分割にも対応可能です。 生成された要件は AIDD デザイン に引き渡し、UI モックの生成につなげます。
AI レビューハブ
要件定義書・仕様書から HTML を生成し、お客様がブラウザで成果物を確認して合意をとるための入口をご用意できます。長文の文書ではなく、画面モックや図表など判断しやすい形でご確認いただけます。
元の文書から自動で生成
元の文書(Markdown)を唯一の正しい情報源とし、ハブの HTML はそこから自動で生成します。元の文書を直せばハブも作り直されるため、元の文書とのずれを抑えられます。
検査してから公開
元の文書とのズレ、番号の食い違い、お客様向けのページへの社内向け表記の混入、リンク切れを自動で検査し、通ったものだけを公開します。
1 つの文書から 2 つの見せ方
文書を作り分けず、同じ元の文書から社内用とお客様向けの 2 つの画面を作ります。お客様向けには「出してよい」と印を付けた成果物だけを載せます。
状態と合意レベルを一覧
成果物ごとに、仮作成済からレビュー可能・確定までの状態と、合意をとるか参照に留めるかの合意レベルを示します。
画面からデータ連携まで辿れる
画面遷移図から動く画面モックへ、モックの外部連携から API 仕様書のサンプルへ、クリックで移動できます。
段階的に合意
形の合意、下書きの確認と差分、完成版の 3 段階で進め、モレ・混入・言い回しの 3 観点で確認します。
AI レビューハブで扱う標準の 10 種
画面遷移図を起点に辿りながら要件を固めます。そのほかの資料は付録として、必要なときだけ追加します。
- 01画面遷移図
- 02画面モック
- 03業務仕様書
- 04処理仕様書
- 05データモデル
- 06外部 IF 一覧
- 07API 仕様書
- 08未決事項台帳
- 09確認事項リスト
- 10WBS
導入の流れ
顧客インプットの提供
会議の文字起こし、既存ドキュメント、画面キャプチャーなど多様かつ非定型なインプットデータを提供いただきます。
AI による要件定義書生成
Claude や GitHub Copilot などの AI エージェントで、前提情報、サイトマップ、画面仕様書・機能要件、親チケット(機能のまとまり)と受け入れ条件付きの子チケットを自動生成します。
成果物のレビュー・確定
生成された要件を PO や開発側が、AI レビューハブなどでモレ・混入・言い回しの 3 観点からレビューし、必要に応じて人が調整を加え、質の高い要件定義ドキュメントとして確定させます。
後続工程への連携と納品
成果物を Google ドライブ または GitHub に格納し納品します。画面開発を伴う場合は AIDD デザイン で UI モックの生成に進みます。
事例紹介
gaipack の AIDD 要件定義サービス導入による成功事例をご紹介します
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