AIで要件定義の土台を即時生成し、要求変更の手戻りコストをゼロに近づけた話

概要

AIを活用して「フィージビリティレポート」を即時生成することで、エンジニアとPdMが並列で要件定義を進められる体制を構築し、手戻りコストを劇的に削減した事例の紹介。

詳細内容

食べログ開発チームが、AIを用いて要件定義の初期工程を革新した事例を紹介しています。従来の「エンジニアの調査・精査を待ってから企画が判断する」という直列的なフローがボトルネックとなり、要求変更のたびに多大な手戻りが発生していました。この課題に対し、AIがユースケース、業務ルール、データ設計を網羅した「フィージビリティレポート」を即時生成する仕組みを構築。AIに単なる要件の箇条書きをさせるのではなく、「データ状態」を軸にユースケースを分解し、そこから業務ルールを帰納的に導き出す設計手法により、安定した品質のレポート生成に成功しました。結果として、初回要件定義の期間を2週間から数日に短縮し、要求変更への対応も1週間から半日以内へと高速化。エンジニアが「調査」ではなく「意思決定のための論点整理」に注力できる環境を実現しています。

元記事を読む他のサマリーを見る