要件定義が難しい理由と考慮漏れによる影響要件定義とは要件定義は、システム開発の初期に実施される工程であり、経営レベルで掲げられた目標や施策を業務・ITへ適切に落とし込み、事業成果へと繋げる「実用的で価値を生む業務システム」の姿を明確化することを目的とします。この工程では、経営層・業務部門・IT部門など多様なステークホルダーから要求を網羅的に抽出し、それらを整理・合意したうえで要件として文書化します。要件は次工程の設計・開発の基盤となるため、第三者が読んでも誤解なく理解できる粒度と形式で整備することが重要です。要件定義の難化の背景ITシステムの役割や要件定義の在り方は、技術革新やビジネス環境により高度化しており、考慮すべき領域・関係者・関連システムの増加に伴い、その難易度は着実に高まっています。一般社団法人 日本情報システム・ユーザー協会の「企業IT動向調査報告書2025」では、QCDの悪化に影響を与える外部環境の変化として「要件定義の難易度向上」（47.2～51.0％）を挙げる企業が多く、実務現場における課題の深刻さが浮き彫りになっています。要件定義の難化背景を概観すると次の3段階です。1. 置き換えステージ（〜1990年代）2. 効率化ステージ（〜2000年代）3. 競争力強化ステージ（2010年代〜）システム化の考え方台帳や帳票など事務作業の機械化が中心全社最適への志向が強まり、ERP導入やシステム統合業務効率の手段から価値創造のエンジンへ進化要件定義の位置付け部門単位の個別最適が進み、関係者が少数のため、既存台帳や帳票レイアウトに沿ったシンプルな要件に対して、部門個別判断で成立既存機能の踏襲と全社再設計が同時に求められ、ステークホルダーが多岐にわたり、各部門の要件を踏まえ、合意形成を図る要件定義が必要基幹の守りと価値創出の攻めの両輪ニーズ。複雑な業務要望や既存システムとの整合性をとりながら進める必要性から、要件定義の高度化が加速要件考慮漏れによる影響要件定義の難化に伴い、要件の考慮漏れがプロジェクトにおける重大な課題として広く認識されるようになりました。要件の漏れはプロジェクトのQCDおよびビジネス成果に直接的な影響を与えるため、十分な対策が求められます。主なリスクは次のとおりです。プロジェクト遅延・コスト超過：要件の「抜け・漏れ・曖昧さ」は下流工程で顕在化し、工程が進むほど修正負荷が増大します。品質低下・目標未達：経営層やユーザ部門の期待を満たさない仕様になり、導入後の業務効果やROIを毀損します。ガバナンス・セキュリティ：個人情報や機密データの取扱いに関する要件の見落としは、終盤での大規模な設計変更を発生させます。考慮漏れに対する従来の対策このように、IT/DXプロジェクトにおける要件定義は極めて重要な工程である一方で、多くの現場では人手による運用が中心であるため、レビュー負荷の増大や、担当者の経験差による品質のばらつきといった課題が顕在化しています。従来は、ハンドブックやマニュアルの整備、チェックリストの配布、研修の実施といった手法により対策が講じられてきました。しかし、これらは「詳細まで読まれにくい」「形骸化しやすい」「実務レベルに落とし込みづらい」といった限界があり、要件の考慮漏れや仕様変更の発生を十分に防ぐには至りませんでした。この課題に対する打開策は、文脈に即した要件の補完、網羅性のチェック、根拠の可視化といったプロセスを仕組みとして自動化することにあります。その実現手段として、いま有力視されているのが生成AIの活用です。要件定義における汎用型生成AI(ChatGPTなど)の限界ChatGPTのような汎用型生成AIは、ヒアリングメモの要約、問い返し用の質問リストの作成、叩き台の生成など、初期整理フェーズにおいて有効です。自然言語の構造化に長けており、情報の網羅・要約・再編成を短時間で実行できます。一方で、要件定義における実務的な活用には、以下のような課題があります。インプットデータの検討：生成AIの出力精度は、インプットデータの質に大きく依存します。しかし、どの程度の詳細さで、そもそも何を与えるべきかが分かりづらく、ユーザーの経験や判断に大きく左右されてしまいます。インプットデータの解析：たとえ十分な情報を与えたとしても、業務マニュアルやシステム構成図など、複雑なインプット資料の解析には限界があり、内容の齟齬や必要な情報を全て抽出できずに、要件の考慮漏れが発生するリスクがあります。フォーマット/用語への対応：さらに、企業固有のフォーマットや業務用語に即した出力には、都度、詳細なプロンプト設計を要するため属人化が避けづらく、企業ごとの背景を踏まえた柔軟な出力が困難です。ハルシネーションリスク：また、出力された内容が、実際にインプットされた情報に基づくものか、AIが独自に生成（創作）したものかも自動では判別できず、事後検証に多大な工数が発生します。出力の一貫性と編集のしづらさ：仮に修正点を特定しても、修正のためのチャットの回数が増えるにつれ、過去のやり取りの文脈が反映されにくくなり、出力内容の整合性や品質が低下するケースが見られます。セキュリティリスク： 機密情報の取り扱いや、生成AIによるデータの学習可否に関する懸念もあり、安全な運用には厳格な管理と慎重な対応が求められます。要件定義における生成AI活用で押さえるポイント上記のような限界点を踏まえ、AIを要件定義で活用する際には、以下のポイントを意識すると効果が高まります。 標準化支援機能の有無ITスキルやプロジェクト経験が限られる担当者でも、高品質な要件定義書を作成できるよう、標準化を支援する機能が求められます。企業固有のフォーマットや業務用語に沿った出力が可能であることに加え、ユーザーが何をインプットすべきかを判断できるよう、不足している情報を自動で特定し、補うための論点を提示できる機能が重要です。インプットデータの解析力テキストだけでなく図や画像を含む多様な形式のインプット資料を正確に読み取り、構造を理解したうえで詳細に解析できるかが重要です。こうした対応力があれば、情報抽出の漏れを防ぎ、出力の精度と安定性を高めることが可能になります。出力の根拠提示（トレーサビリティ）出力内容が、どのインプット情報に基づいて導き出されたのかを明示するトレーサビリティ機能は不可欠です。この機能が不足している場合、確認や修正に余分な工数が発生し、「自分で作成した方が早かった」といった本末転倒な状況を招きかねません。セキュアな運用体制入力データが二次学習に利用されない設定だけでなく、より機密性の高い情報を扱う場合は、特定のクラウド領域で閉じて利用できるかなど、企業のセキュリティポリシーに合わせた運用が可能かを確認する必要があります。IT/DXプロジェクト特化AIエージェント「SolvifAI(ソルビファイ)」で要件定義全自動化SolvifAIで達成できることSolvifAIは、インプットデータの推奨から、ドラフトの自動生成、AIレビューによる要件定義の最終化までを一貫して支援する、IT/DXプロジェクトの上流工程に特化した生成AI搭載のSaaSツールです。要件定義に関する前述のすべての課題に対応可能であり、従来の属人性や非効率を解消します。SolvifAIによる要件定義の自動化プロセスAI論点設計インプット情報が十分に揃っていない場合でも、AIが成果物の目次に沿って論点を自動設計し、回答するだけで不足情報を補完します。AIドラフト企画書や業務マニュアル、既存システム情報などの関連資料をアップロードすると、内容を解析し、企業固有フォーマットに沿って要件定義書をドラフトします。この際、不足情報はAIが創作することで考慮漏れを抑制し、AI創作箇所を自動判別できるため、担当者の確認負荷少なくハルシネーションリスクも抑えられます。AI修正議事録等を連携して、該当箇所を一括編集またはAIとのチャットで個別改良が可能です。直接編集・共同編集に対応し、修正効率を高めます。AI品質レビュー事前に登録したレビュー観点に基づき、非機能要件や外部連携要件などの抜け漏れを自動検出し修正案を提示します。曖昧な表現も自動で明確化され、レビュー工数を大幅に削減します。SolvifAIの選ばれるポイント SolvifAIは、企業のこれまでの取り組みや課題を十分に踏まえた上で、目指すべき姿を共に描きながら、AIの導入からAI開発型組織への変革を支援します。この支援は、企業戦略策定や組織開発、さらには要件定義の実務を長年推進してきたプロフェッショナルファーム出身のコンサルタントや、AI分野の専門家が担っており、現場に即した実践的なアプローチを提供しています。SolvifAIのデモやトライアルの申し込みはこちらのページから可能です。ぜひ要件定義全体を自動化する仕組みを体験してください。 この記事では、要件定義工程の難しさとAI活用のポイントを整理し、SolvifAIによる自動化プロセスを紹介しました。IT/DXプロジェクトの成功率を高めるために、適切なAIツール選定と運用体制の整備を進めましょう。 （参考）「ユーザのための要件定義ガイド 第2版 要件定義を成功に導く128の勘どころ」独立行政法人情報処理推進機構（ＩＰＡ） 社会基盤センター（ＩＫＣ） 「企業IT動向調査報告書2025」一般社団法人 日本情報システム・ユーザー協会