AIがシステム開発を変革！アイレットの新サービス「AI要件定義」で属人性を解消し、高品質な開発を実現
システム開発の現場で長年課題とされてきた「要件定義の属人化」。この問題に、AIの力で根本的な解決策を提示する新サービスが登場しました。アイレット株式会社は、同社のAI統合ソリューション群「gaipack（ジーエーアイパック）」に、新サービス「AI要件定義」を追加し、2025年11月20日より提供を開始することを発表しました。
この「AI要件定義」は、開発の初期段階で発生する手戻りを大幅に削減し、システムやアプリケーション開発の品質とスピードを飛躍的に向上させることを目指しています。AI初心者の方にも理解しやすいように、この画期的なサービスの詳細と、それがもたらす未来について掘り下げていきましょう。
サービスの詳細はこちらから確認できます。
https://www.gaipack.ai/services/requirements
なぜ今、「AI要件定義」が必要なのか？システム開発の現場が抱える課題
近年、IT技術の進化は目覚ましく、システム開発の需要は高まる一方です。しかし、その裏側では、開発プロセスにおける根深い課題が存在しています。特に「要件定義フェーズ」では、「属人性の高さ」が大きな問題として顕在化していました。
「属人性」とは、特定の個人にしかできない作業や、その人のスキルや経験に大きく依存してしまう状態を指します。システム開発における要件定義では、以下のような形で属人性が現れ、深刻な課題を引き起こしていました。
顧客からのインプットデータのばらつき
システム開発の依頼元である顧客から提供される資料や情報（インプットデータ）は、そのフォーマット、品質、量に大きなばらつきがあります。例えば、詳細な仕様書を提供してくれる企業もあれば、口頭での説明や簡潔なメモのみで済ませる企業もあります。この多様なインプットを、要件定義の担当者が一から整理し、統一された形式に落とし込む必要がありました。
要件定義のアウトプットの変動
要件定義のアウトプット、つまり「どんなシステムを作るのか」をまとめたドキュメント（要件定義書など）も、担当者やプロジェクトによってその構成、記載内容、進め方が大きく異なっていました。経験豊富な担当者であれば質の高いドキュメントを作成できますが、経験の浅い担当者では品質が低下してしまうことも少なくありませんでした。
属人性が引き起こす深刻な課題
このような属人性の高さは、システム開発プロジェクト全体に以下のような負の影響を与えていました。
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PO（プロダクトオーナー）の負荷と遅延
プロダクトオーナー（PO）は、製品やサービスの方向性を決定し、開発チームに指示を出す重要な役割を担っています。しかし、多忙なPOは要件定義に十分な時間を確保することが困難な場合が多く、これがプロジェクト全体の遅延を招く大きな要因となっていました。 -
開発側の手戻りとリスクの深刻化
要件定義の品質が不十分であったり、担当者によって内容にばらつきがあったりすると、開発が始まった後に「思っていたものと違う」「この機能は追加できない」といった問題が発生しやすくなります。これが「手戻り」と呼ばれる現象です。開発の初期段階でつまずくと、後からリカバリーすることが非常に難しくなり、結果として開発コストの超過や納期の遅延といった深刻なリスクを抱えることになります。
アイレットは、これらの課題を解決するため、これまでの人手に頼る高コストな要件定義プロセスから、AIをベースとした新しい開発プロセスへと切り替えるためのサービスとして「AI要件定義」を開発しました。このサービスは、POの負担を最小限に抑えつつ、質の高い、定型的なフォーマットで要件をアウトプットすることを目的としています。
「AI要件定義」の全貌：AIがどのように開発プロセスを変えるのか
アイレットの「AI要件定義」は、AIを活用して、顧客から提供される様々なインプットデータを解析し、プロダクト要件定義書（PRD）やユーザーストーリー、受け入れ基準といった重要なドキュメントを短時間で自動生成するサービスです。これにより、要件定義のプロセス全体をAIが統制し、誰が担当してもブレの少ない高品質なアウトプットを実現します。
AIによる要件定義のプロセス
「AI要件定義」は、主に以下の3つのフェーズで進行します。
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前提情報、サイトマップ作成（使用ツール：Gemini）
このフェーズでは、Googleが開発した高性能AI「Gemini」が活躍します。顧客から提供された資料や会議の文字起こしなどのインプットデータを解析し、プロジェクトの前提情報や、画面開発を伴うシステムの場合はサイトマップ（ウェブサイト全体の構造図）をAIが自動で生成します。これにより、プロジェクトの全体像を素早く把握し、基本的な方向性を確立します。 -
PRD、ユーザーストーリー、受け入れ基準作成（使用ツール：NotebookLM）
次に、Googleが提供するAI搭載のノートアプリ「NotebookLM」が、フェーズ1で生成された前提情報に基づき、具体的な要件定義のドキュメントを作成します。ここで生成されるのは、プロダクト要件定義書（PRD）、ユーザーストーリー、そして受け入れ基準です。-
プロダクト要件定義書（PRD）：製品がどのような機能を持つべきか、どのような目的を達成すべきかを詳細に記述した文書です。
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ユーザーストーリー：アジャイル開発（短期間で開発とテストを繰り返す手法）で用いられる形式で、「＜誰が＞として、＜何を＞したい。それは＜なぜならば＞」という形で、ユーザーの視点から機能の要求を記述します。例えば、「顧客として、簡単に商品を検索したい。なぜならば、欲しい商品をすぐに見つけたいからだ。」といった形です。
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受け入れ基準：ユーザーストーリーで記述された機能が、正しく実装されたと判断するための具体的な条件です。通常、「Given-When-Then」形式で記述されます。例えば、「Given（前提条件）：ユーザーがログインしている状態で、When（操作）：検索バーにキーワードを入力して検索ボタンを押した時、Then（結果）：キーワードに合致する商品が一覧で表示される。」といった形です。
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成果物出力/管理（使用ツール：Google ドライブ, GitHub, Figma Make）
AIによって生成された成果物（PRD、ユーザーストーリー、受け入れ基準、画面素材など）は、Google ドライブやGitHubといったツールで管理されます。特に、デザインツールであるFigmaの機能拡張「Figma Make」と連携することで、生成されたユーザーストーリーや受け入れ基準から、プロトタイプ画面（試作版の画面）を自動で生成することも可能です。これにより、後続の設計・開発工程へとシームレスに連携されます。
「AI要件定義」の主な特徴
「AI要件定義」は、その革新的なプロセスだけでなく、いくつかの重要な特徴によってシステム開発に大きなメリットをもたらします。
1. AIエンジンによる役割分担と統制
このサービスでは、AIの特性に応じた最適なツールを使い分けています。大量のファイルや広範囲な調査が必要な前提情報作成には「Gemini」を使用し、具体的で質の高いPRD、ユーザーストーリー、受け入れ基準の生成には「NotebookLM」を活用します。このAIエンジンによる役割分担により、要件定義のプロセス全体が自動的に統制され、人の手によるヒアリングもフォーマット化されるため、担当者によるブレが大幅に軽減されます。
2. 開発品質の劇的な向上
要件定義のアウトプット品質が向上することは、開発全体に大きな影響を与えます。従来の属人化されたドキュメントでは、不明瞭な点や抜け漏れが発生しやすく、それが手戻り（開発済みの部分を修正すること）の原因となっていました。しかし、「AI要件定義」によって生成されるドキュメントは、一貫性があり、明確な基準に基づいているため、手戻りが大幅に削減され、結果として開発の品質が劇的に向上します。
3. 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は、Figma Makeといったツールと連携することで、プロトタイプ画面の自動生成につなげることができます。これにより、開発の早い段階で具体的な画面イメージを共有し、認識のズレを防ぐことが可能です。また、成果物は開発工程の進行度に応じて、Google ドライブやGitHubといった開発現場で広く利用されているツールで管理されるため、設計・開発・テストといった後続の工程へとスムーズに連携し、プロジェクト全体の効率を高めます。
「AI要件定義」が想定するユーザーと期待効果
この「AI要件定義」サービスは、主に以下の2つの役割を担う方を対象としており、それぞれに大きなメリットをもたらします。
PO（プロダクトオーナー）への効果
プロダクトオーナーは、製品のビジョンを定義し、開発の優先順位を決定する重要な立場ですが、その業務は多岐にわたり、非常に多忙です。「AI要件定義」は、多忙なPOの時間をなるべく取らずに、AIが要件を抽出し、定義することを可能にします。これにより、POはより戦略的な業務に集中でき、プロジェクトを「タイムパフォーマンス（タイパ）」と「コストパフォーマンス（コスパ）」の両面で効率的に進めることができるでしょう。
開発者/エンジニアへの効果
開発者やエンジニアにとって、要件定義の品質は作業効率に直結します。要件が不明確な場合、何度も問い合わせを行ったり、手戻りが発生したりすることで、多くの無駄な時間が発生していました。「AI要件定義」は、要件定義の品質が担保され、明確なテンプレートを持つことで、開発者は迷うことなくスムーズに開発工程に進むことができます。これにより、作業時間の圧倒的な削減が実現し、より創造的な開発業務に集中することが可能になります。
AI統合ソリューション群「gaipack」とは
「AI要件定義」は、アイレットが2025年10月15日の創立22周年を機に提供を開始したAI統合ソリューション群「gaipack」の1サービスです。「gaipack」は、AIとアイレットが長年培ってきたクラウド技術の実績を融合させ、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進と持続的な企業価値向上に貢献することを目指しています。
このソリューション群は、企業が抱えるシステムの老朽化や人材不足といった課題を解決し、最大60%のコスト削減、開発スピード2倍以上といった圧倒的な成果を実現すると期待されています。2025年11月現在、開発、運用、セキュリティ、ビジネス推進のすべてをカバーする全17種類のソリューションが提供されており、企業の生成AI活用を全面的にサポートしています。
「gaipack」の主要ソリューションの一部
「gaipack」には、「AI要件定義」以外にも、企業のAI活用を強力に推進する様々なソリューションが含まれています。
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AI モダナイゼーション
従来のシステム開発で用いられていた要件定義書や設計書をAIが理解し、最新のシステムへと再構築するサービスです。これにより、旧システムの保守維持にかかる費用を大幅に削減し、システムの現代化を促進します。
https://www.gaipack.ai/services/modernization -
AI 内製化支援
企業が自社内でAI開発を行えるように、独自のAI開発フレームワークやリスキリング（新しいスキルの習得）研修を提供します。高コストな外部委託に頼ることなく、企業内にAI開発が自走する文化を定着させることを支援します。
https://www.gaipack.ai/services/inhouse -
AI 新規開発
AIを利用した開発工程により、従来の開発手法で発生しがちだった納期遅延や追加コストの発生を防ぎます。AIが開発プロセス全体を最適化することで、効率的かつ高品質な新規システム開発を可能にします。
https://www.gaipack.ai/services/development
これらのソリューションが連携することで、「gaipack」は企業のAIベースの開発プロセスへの転換と、持続的な競争優位性の獲得を支援していきます。
まとめ：AIが拓くシステム開発の新たな未来
アイレットの「AI要件定義」は、システム開発の初期段階で長年の課題であった「属人性の高さ」をAIの力で解消し、開発プロセスを劇的に効率化する画期的なサービスです。顧客からの多様なインプットをAIが解析し、質の高いユーザーストーリーと受け入れ基準を自動生成することで、POの負担軽減、開発品質の向上、手戻りの削減、そして開発スピードの加速を実現します。
AI初心者の方も、このサービスが提供する「誰がやってもブレの少ない、高品質な要件定義」というメリットは理解しやすいのではないでしょうか。これにより、システム開発はより予測可能で、効率的かつ高品質なものへと進化していくでしょう。アイレットの「gaipack」は、今後も様々なAIソリューションを通じて、企業のDX推進と持続的な成長を強力にサポートしていくことが期待されます。
アイレット株式会社の詳細については、以下のウェブサイトをご覧ください。
https://www.iret.co.jp/
