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 - Tabelog Tech Blog

皆さんは、新しいサービスやシステムが作られるときに、どんな工程があるかご存知でしょうか？実は、開発の最初の段階で「何を作るか」を決める「要件定義」という作業がとても重要なんです。この要件定義がしっかりしていないと、後から「やっぱり違う」となって、手戻りが発生し、時間もお金も無駄になってしまいます。

今回ご紹介する食べログさんの事例は、この要件定義のプロセスにAIを導入することで、開発の効率を大きく改善したというお話です。これまでの開発現場では、まず企画担当者がアイデアを出し、それをエンジニアが技術的な視点から実現可能かどうかを検討し、さらにデザイナーがユーザーにとって使いやすい形にする、というように、それぞれの工程を順番に進めていました。これを「直列処理」と呼びます。この直列処理の弱点は、前の工程で問題が見つかると、全体が止まってしまうこと。特に要件定義の段階で認識のズレがあると、開発が進んでから修正が必要になり、大きなコストがかかっていました。

食べログさんが注目したのは、この「直列処理」をAIの力で「並列処理」に変えることでした。具体的には、企画担当者が考えたアイデア（要件）をAIに読み込ませることで、すぐにそのアイデアを実現するための技術的な課題や、設計上の注意点などをまとめた「フィージビリティレポート」を自動で生成するようにしたのです。これにより、企画担当者がアイデアを出すのとほぼ同時に、エンジニアやデザイナーもそのアイデアの実現性や設計について検討を始められるようになりました。

例えるなら、これまでは料理のレシピを作る人、材料を調達する人、調理する人がそれぞれ順番に作業していたのが、レシピが完成する前にAIが「このレシピだと、この材料が足りないかもしれませんよ」「この調理法だと時間がかかりますよ」とアドバイスしてくれるようになったようなものです。結果として、早い段階で問題点に気づき、手戻りを大幅に減らすことに成功したわけです。

この取り組みは、私たちユーザーにとっても嬉しいニュースです。なぜなら、開発の効率が上がれば、より早く新しい機能やサービスが提供される可能性が高まるからです。また、開発コストが削減されれば、その分、サービスの品質向上や新しい価値の創造に投資されることも期待できます。AIが単なる「作業の自動化」だけでなく、「人間同士のコミュニケーションの質の向上」にも貢献できることを示す、興味深い事例と言えるでしょう。