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AI 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

手戻り回数を約
60%
削減
属人化
解消
手戻り
大幅削減
作業時間
圧倒的削減
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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。

1

質の高い定型アウトプットによる統制の確立

最終成果物として、PRD(プロダクト要件定義書)およびアジャイル開発に準拠したユーザーストーリーと受け入れ基準(Given-When-Then 形式)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。

  • PRD(プロダクト要求定義書)生成
  • ユーザーストーリー生成
  • 受け入れ基準(Given-When-Then 形式)生成
Standardized
Output
定型アウトプット
AI Engine
Collaboration
GeminiNotebookLM
2

AI エンジンによる最適な役割分担と協調

大量のファイルや広範囲の調査が必要な前提情報作成には Gemini を使用し、PRD、ユーザーストーリーなどの生成には NotebookLM を使用します。AI の特性に応じた最適なプロセスを確立することで、要件の統制が取れます。

  • Gemini による前提情報 / サイトマップ作成
  • NotebookLM による PRD / ユーザーストーリー / 受け入れ基準生成
  • 大量インプットへの対応
3

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実現します。

  • 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
  • タイパ / コスパの向上
Efficiency
Boost
作業時間削減
Seamless
Integration
Figma MakeGoogle DriveGitHub
4

後続工程とのシームレスな連携

生成されたユーザーストーリーや受け入れ基準を Figma Make で利用することで、プロトタイプ画面の自動生成につなげます。成果物は Google ドライブ または GitHub での管理に対応します。

  • Figma Make 連携による UI 設計
  • 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)

AI 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。

フェーズ 1

前提情報 / サイトマップ作成

利用ツール

Gemini

顧客インプット(プロジェクト資料や文字起こし等)から、Gemini 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。

フェーズ 2

PRD / ユーザーストーリー / 受け入れ基準 生成

利用ツール

NotebookLM

生成された前提情報に基づき、NotebookLM を利用して、質の高い定型フォーマットの PRD、ユーザーストーリー、受け入れ基準を生成します。

フェーズ 3

成果物出力 / 管理

利用ツール

Google ドライブ / GitHub / Figma

成果物(PRD、ユーザーストーリー、サイトマップなど)を、開発フェーズに応じて Google ドライブ もしくは GitHub に保存します。ロール別(USER / ADMIN)の PRD 分割にも対応可能です。

導入の流れ

1

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。

2

AI による要件定義書生成

Gemini と NotebookLM を連携させ、前提情報、サイトマップ、PRD、ユーザーストーリー、受け入れ基準を自動生成します。

3

成果物のレビュー・確定

生成された要件を PO や開発側がレビューし、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。

4

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 Figma Make 連携によりプロトタイプ画面生成に進みます。

事例紹介

gaipack の AI 要件定義サービス導入による成功事例をご紹介します

AI 活用で属人化を排除。要件定義プロセスを標準化し、開発の手戻りを約66%削減
事例紹介
2025/12/2

AI 活用で属人化を排除。要件定義プロセスを標準化し、開発の手戻りを約66%削減

アイレットは AI を活用した要件定義サービスを導入し、属人化された手動プロセスを標準化。高品質かつ再現性の高い要件定義を実現しました。

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