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AI仕様書・システム開発DX・AI駆動開発(AIDD)など、日本のIT業界を変革する最新情報をお届けします。
ADR(Architecture Decision Record)で背景・選択肢・採用理由・影響・見直し条件を残す方法を解説。設計判断の記入例と、AI生成コードをレビューする際の使い方を紹介します。
データ移行の要件定義を、移行対象・項目変換・データ品質・切替手順・切り戻しの5条件で整理。業務担当者と開発担当者が合意する受け入れ条件の記入例も紹介します。
Webhook連携で届かない・重複する・順番が変わる場合に備え、署名検証、受信記録、重複排除、順序ずれ、再送と復旧の5仕様を整理。受け入れテストと運用の確認例も紹介します。
要件トレーサビリティを、要件ID、設計との対応、テストとの対応、変更履歴、未対応箇所の5点で整理。変更の影響を追う対応表の記入例と、レビュー時の確認手順を紹介します。
APIのタイムアウトを未実行と決めつけないために、冪等性キー、入力照合、同時実行、保存期限、結果確認の5仕様を整理。二重登録を防ぐ受け入れテスト例も紹介します。
OpenAPIの差分をパス、入力、出力、認証、移行の5項目でレビューし、利用側を止める破壊的変更をリリース前に見つける方法を解説します。
仕様駆動開発(SDD)とテスト駆動開発(TDD)の違いを比較し、受け入れ条件・テスト・AI実装を接続する5つのポイントを解説します。
AIエージェントの誤送信、誤更新、権限外参照、ツール障害に備え、停止・封じ込め・証跡保全・切り戻し・再開判定を5手順で整理します。
シーケンス図の基本記号と書き方を5ステップで解説。要件定義で正常系、分岐、外部連携、タイムアウト、受入条件まで合意する方法を例付きで整理します。
会議の議事録を要約で終わらせず、決定事項・未決事項・根拠・変更履歴を保った要件へ変える5つの整理を紹介します。
SIerが生成AIによるコードレビューを導入する際に、顧客・元請け・再委託先の責任分界、検収、監査証跡をどう設計するか。5つの品質ゲートで整理する。
AI社員の監査ログを納品・検収できる仕様にする方法を解説。依頼主体、目的、権限、根拠、操作、承認、結果の7分類を実装例で整理する。
SlackにAIエージェントを導入する際、PoCに向く5業務を紹介。頻度、可逆性、権限、正解確認、効果測定で選びます。
AIコーディングの生産性を、利用率やコード量だけで判断しないための5指標を解説。導入前の基準値、レビュー、品質、手戻り 、リリース成果まで測る実務設計です。
SIerのAI活用を個人の時短で終わらせず、要件合意から本番品質まで追う5つの指標と計測方法を整理します。
AIエージェントに人間の承認を組み込む5条件を解説。承認、入力差し戻し、障害通知、自動拒否の分岐と再開処理まで整理します。
生成AIの導入効果を、削減時間だけでなく対象率・初稿採用率・手戻り率・実利用率・再配分率まで測る実務手順を紹介します。
外部インターフェース一覧の書き方を7項目の記入例で解説。API・ファイル・メッセージ連携の漏れと責任の曖昧さを防ぎます。
生成AIによる業務効率化の事例を手がかりに、中小企業が最初に試す業務を5条件で選び、2週間で効果を測る方法を紹介します。
A2Aプロトコルの仕組みとMCPとの違いを整理し、企業がAIエージェント間連携を始める前に決めたい5つの設計項目を実務目線で解説します。
KakusillでTo-Be業務フローを作る際に決めたい、目的・廃止・例外・責任・効果の5項目を、要件定義へつなぐ順番で整理。
AIエージェントの受入テストを仕様書へ落とす6項目を解説。要件ID、正解データ、期待状態、禁止動作、証跡、再試験条件を記入例で整理する。
SIerが生成AIを開発現場へ導入する際に決めたい利用範囲、入力情報、レビュー、記録、責任分界など7項目を実務目線で整理する。
AIを使った仕様書作成ツールを、同じ20要件で評価する2週間PoCを解説。抽出、レビュー、変更追跡、安全性、引き渡しを数値で比べる。
SIerがAIエージェントを案件ごとの実験で終わらせず、安全に横展開するための開発標 準を6つの品質ゲートで整理する。
Kakusillが既存資料や会議メモを要求・業務フロー・仕様へつなぐ5つの働きと、導入前に確認したい検証方法を整理する。
RAGの精度が低い原因を、元データ・検索・生成に分けて診断。評価セット、チャンク、ハイブリッド検索、根拠制約を直す順番を紹介します。
SIerの提案を比較するRFPに必要な目的、業務、範囲、非機能要件、受け入れ条件、見積前提、選定基準を7項目で整理します。
AIエージェントとチャットボットの違いを、完了、手順、外部操作、状態管理、統制の5項目で比較。SIerが要件定義へ落とす責任分界表も示す。
AIガバナンスの体制を5つの役割で整理。事業、推進、IT、リスク、経営が持つ責任と、1案件から始めるRACIの作り方を紹介します。
バイブコーディングの始め方を、題材選び、完成条件、指示、検証、引き継ぎの5手順で整理。初回の試作を迷走させない実践ガイドです。
要件定義のヒアリングシートに必要な7つの質問を整理。要望を業務ルール、例外、データ、品質水準、受け入れ条件へ変える方法を解説します。
AIエージェントのハルシネーションを事故へ広げないために、根拠、実行権限、メモリ、評価、停止条件の5つの設計を整理します。
生成AIのAPI料金を、入出力トークン、再試行、周辺機能、為替まで含めて月額試算する5つの式と運用手順を解説します。
AIエージェントの開発会社を、実績の証拠、実働体制、見積条件、自社での変更・移管、契約終了時の引き継ぎの5項目で比較する。
SIerの生成AI研修を座学で終わらせず、実案件へ定着させる5段階を解説。安全な利用境界、工程別演習、レビュー、標準化、効果測定まで具体化します。
ローカルLLMの費用を、機材だけでなく電力、運用、品質、冗長化まで含む5項目で月額換算し、クラウドと比べる方法を整理します。
生成AI導入の稟議書に必要な対象業務、効果、総費用、リスク、段階承認、責任者を6項目で整理します。
AI社員が使われない、怖くて任せられない、成果が測れない。導入失敗を防ぐ5つの運用設計と、小規模な1業務で立て直しに着手する手順を整理します。
仕様書のテンプレートを、目的・権限・入力・判断・出力・例外・受け入れ条件の7項目に整理。AIと人が同じ基準 でレビューできる書き方を具体例付きで示す。
AIのセキュリティを導入後の確認にせず、入力、出力、権限、承認、ログまで要件定義で決めるためのチェックリストを整理します。
Difyの使い方を、業務フロー、ナレッジ、権限、停止条件から整理。企業導入前に決める設計順を解説します。
AI仕様書を作る前に揃えたい5項目を、Kakusillを使う実務の順番で解説。丸投げで起きる推測や抜け漏れを防ぐレビュー方法まで紹介する。
MCPのセキュリティはOAuthだけでは守れません。発行者、宛先、ツール定義、引数、実行主体の5境界を公式仕様から整理します。
AIエージェントのKPIを、完了率、修正率、安全停止、リードタイム、業務成果の5指標で設計。導入前の基準値から検収まで整理します。
AI OCRを読み取り精度だけで選ばず、例外処理、確認、承認、システム連携まで業務フローで設計する考え方を整理します。
シャドーAIを禁止で止めず、公式導線、権限、ログ、相談先へ逃がす実務手順を整理します。
AIによるコードレビューを仕様との照合、影響範囲、境界値、権限、復旧、証跡、承認の7点で進める実務手順。
GitHub Copilotの法人料金を、シート、AIクレジット、プラン、予算上限、効果測定の5項目で整理。チーム導入前の試算方法を解説します。
RAGの構築で失敗しないために、検索拡張生成の仕組み、評価質問、根拠、権限、停止条件を実務目線で整理する。
Codex CLIを業務開発で使う前に、AGENTS.md、sandbox、approval、仕様境界をどう設計するか整理します。
バイブコーディングでバグ修正が迷走したときに、再現条件、証拠、変更範囲、テスト、引き継ぎを順に整える5つの手順を紹介します。
AI PMOを議事録要約で終わらせず、決定・課題・変更・進捗・承認をつなぐ設計へ。SIer案件で使える管理項目と4週間の試行手順を解説する。
NotebookLMを業務で使う前に決めたい社内ナレッジのソース設計、権限、更新担当、FAQボットやRAGへ進む判断軸を整理します。
AI社員の引き継ぎを、状態・渡す情報・人間への戻し先の3点から整理する。止まらない運用に必要な handoff の考え方を実務目線でまとめる。