関係者から話を聞いて、バラバラの要望を並べて、体裁を整える。
これまで何日もかかっていた作業が、生成AIで一気に短くなりました。整理そのものは、確実に楽になっています。
問題はその先です。
出てきた文書を見て、こう決めなければなりません。
これで進めていいのか。足りているのか。この要望は本当に必要なのか。優先順位はこれで正しいのか。
判断するのは人です。ここは生成AIに任せられません。そして、この部分だけは速くなっていません。
むしろ難しくなっています。
以前は、自分で情報を集めて、整理していました。その過程で、誰に聞いていないか、どこが薄いか、何が引っかかるかが手元に残っていました。判断の材料は、作業の副産物として溜まっていたのです。
生成AIはその過程を引き受けます。手元に残るのは、完成した文書だけです。速く出てくるようになった一方で、判断に使える材料は減っています。
作るのは速い。決めるのは、以前と同じだけかかる。
全体で見たとき、そこがボトルネックになります。
また、まとめた要望は、いずれベンダーに渡ります。
そこで聞かれます。この要件はなぜ必要なのか。優先度が高いのはどれか。この機能とあの機能は、どちらを先に作るべきか。
書いてある内容は、そのまま伝えられます。しかし、なぜそうなっているのかは、判断していない限り答えられません。
答えられないまま進むと、判断はベンダー側に委ねられます。相手は業務を知らないので、書かれている範囲で解釈するしかありません。そこで生まれたズレは、動くものが出てきた段階で表面化します。
判断できていないものは、説明できない。説明できないものは、こちらの意図とは別のところで形になっていきます。
判断できないのは、読み手の注意力の問題ではありません。
生成AIのアウトプットは、ほとんどが文章です。文章は要素を順番に並べます。並んでいるだけです。
要素と要素がどうつながっているのか。その要望は本当にその目的から出てきたものなのか。手段が先に決まっていて、目的との間が飛んでいないか。文章は、こうした関係を表示しません。前後に並んでいるというだけで、つながっているように読めてしまいます。
そして、聞いていない人の話は、そこには書かれません。生成AIは、渡された材料の中からしか書けないからです。抜けている要素も、欠けているつながりも、文章には現れません。
判断にも説明にも必要なのは、全体像と関係です。文章は、そのどちらも表示しない形式です。
では、どうするか。文章を構造に置き換えます。
要素と要素の関係を、目に見える形にする。すると、どこがどうつながっているのか、間に飛躍がないか、どこが空いているのかが現れます。
読んで探すのではなく、見て気づける状態にする。判断に必要なものが、目の前に揃います。
説明も同じです。なぜその要件が必要なのかを、目的からのつながりとして示せます。相手が見るのは、書かれた文言ではなく、そこに至った筋道になります。
本セミナーでは、生成AIがまとめたシステム要望を実際に構造化し、判断と説明がどう変わるのかをご覧いただきます。
開催日時：
2026年9月17日（木） 14:00〜15:00
形式：
オンラインセミナー（Zoom）
参加費：
無料
内容（予定）：
参加方法：
前職では地方SIerのエンジニアとして地方銀行のCRM保守開発や工事用機械のIoT・ネイティブアプリケーションの開発等に携わり、上流設計から保守運用までの幅広い工程を経験。その後、企業のDXを推進するためのDX支援サービスの立ち上げメンバーとして参加し、大企業・中小企業を問わず、Balusを活用した現状・課題分析、要件定義で企業のDXを伴走支援する。株式会社レヴィでは前職での経験をもとに、現状・課題分析や要件定義の研修講師を担当。