しかし、AIの登場により状況は大きく変わり始めています。ChatGPTなどの生成AIは、自然言語で指示を与えるだけで、要件定義書のドラフト・機能一覧・ユーザーストーリー・API仕様などを出力できるようになりました。特に、ノーコード・ローコード開発を行う企業や個人にとって、要件定義の自動化は「開発期間を半減」させるほどの効果を持っています。

本記事では、

AIに要件定義をさせる具体的な方法
ChatGPT/Gemini/Claudeなどの活用例
AIに要件を正確に伝えるプロンプトの作り方
そして、AIが苦手な領域を人間がどう補うか

を徹底解説します。AIを活用した開発プロセスの新しい形を理解し、“AIが設計し、人が実装する”時代の第一歩を踏み出しましょう。

💡AIに要件定義をさせる基本の考え方

AIに要件定義を行わせる場合、最初に理解すべきポイントは「AIは思考を補助する存在」であるということです。AIは指示された内容に基づいて整理・構造化を行うため、入力（プロンプト）の質が結果を大きく左右します。

つまり、「AIに任せる」ではなく「AIを設計パートナーとして使う」という発想が必要です。たとえば以下のように段階的に要件を整理することで、AIによる精度の高い定義が可能になります。

ステップ	内容	AIへの指示例
① 目的整理	プロジェクトのゴールを定義	「顧客が求める成果を箇条書きで整理して」
② 機能抽出	機能を洗い出す	「目的を達成するために必要な機能一覧を出して」
③ 利用者分析	ユーザー像・シナリオを作成	「このシステムを使う人の属性と利用シーンをまとめて」
④ 構成化	要件定義書の形に整える	「上記を要件定義書形式に変換して」

このようにAIは、会話を通じて要件を構造化していくツールとして活用するのが最も効果的です。

また、ChatGPTなどのツールは一度に大量の情報を処理できるため、「業務フロー」「利用データ」「既存システムとの連携」などの要素をまとめて整理できます。人間が要件の抜け漏れをチェックする役割を担い、AIがドキュメントを生成する構図が理想的です。

🧠AIに正確な要件を伝えるためのプロンプト設計

AIに要件定義をさせる際の最重要ポイントが「プロンプト設計」です。
プロンプトとは、AIに与える指示文のこと。これを丁寧に作るほど、AIの出力は的確になります。

まず、プロンプトは次の3層で構成するのが効果的です。

目的（Goal）：開発したいサービスの最終目的
背景（Context）：ビジネス上の課題・現状の問題
要件（Requirements）：必要な機能・条件・制約

例として、以下のようなプロンプトが有効です。

「あなたは経験豊富なシステムコンサルタントです。以下の条件で要件定義書を作成してください。

開発目的：社内の業務報告を自動化したい
想定ユーザー：20名の営業スタッフ
開発手法：ノーコード（Bubble）
出力形式：目的、機能一覧、ユーザーストーリー、非機能要件」

このように明確に構造化されたプロンプトを入力することで、AIは要件定義書の“骨格”を自動生成できます。
また、ClaudeやGeminiを使う場合は、長文のコンテキストを与えることで「過去のヒアリング情報」や「業務マニュアル」も反映可能です。

AIに“丸投げ”ではなく、“プロの設計者としての前提”を明示することが、質の高い出力につながります。

⚙️ChatGPT・Gemini・Claudeの比較と活用事例

ツール名	特徴	要件定義に向くケース
ChatGPT（OpenAI）	汎用性が高く、構造化・要約に強い	一般的な業務アプリやSaaS開発の初期設計
Gemini（Google）	文脈理解と論理展開が優秀	業務フローの可視化・長文ヒアリングの整理
Claude（Anthropic）	長文入力・倫理的思考に強い	コンサル型プロジェクトや顧客折衝文書の生成

たとえば、ChatGPTでは「営業支援システムの要件定義」を入力すると、目的・機能・想定ユーザー・制約条件を自動で整理した表を出力します。
GeminiはGoogle Workspaceとの連携性が高く、スプレッドシートやドキュメントに直接反映できるため、要件の共有にも便利です。
一方、Claudeは長文入力が可能なため、顧客ヒアリング内容を全文貼り付けて要件定義書に変換するなどの活用が可能です。

このようにAIごとに得意分野を理解して使い分けることで、要件定義の自動化をより実務的に進められます。

🧩AI要件定義の限界と人間が補うべきポイント

AIによる要件定義は非常に便利ですが、完全自動化はまだ難しいのが現実です。
特に、以下のような「暗黙的な意図」や「社内特有のルール」はAIが誤解しやすい領域です。

ステークホルダーの利害関係
セキュリティ要件や法令順守
システム運用コスト・保守体制
経営戦略との整合性

AIが生成した要件定義書は、人間によるレビュー・補完が必須です。
AIは文書構造を整えることは得意ですが、現場の背景や意思決定プロセスまでは理解できません。したがって、AIの出力結果を基に、エンジニアやマネージャーが「何を優先すべきか」「どの機能を削除すべきか」を判断する工程が必要です。

つまり、理想は「AIが要件を生成 → 人が意思決定 → AIが再構成」というサイクルを回すこと。
この反復を繰り返すことで、要件定義の精度は人間のみで行う場合よりも30〜50%効率化できます。

AIを活用した要件定義のステップテンプレート

最後に、実際にAIを使って要件定義を進めるための具体的なテンプレートを紹介します。

ステップ	AIへの指示テンプレート	出力物
① ヒアリング情報整理	「次の文章をもとに業務課題を整理して」	業務課題リスト
② 機能一覧化	「課題を解決するための機能一覧を作成して」	機能要件表
③ 非機能要件の抽出	「セキュリティ・操作性・保守性を考慮して非機能要件を出して」	非機能要件表
④ 要件定義書作成	「上記内容を正式な要件定義書形式にまとめて」	ドキュメント

これらをChatGPTやClaudeに順次入力することで、要件定義の初稿を1時間以内に生成することも可能です。
さらに、生成されたドキュメントをNotionやGoogle Docsに転記し、チームでレビューすれば、AIと人間の共同設計プロセスが自然に定着します。

🔚まとめ

AIによる要件定義は、単なる「自動化ツール」ではなく、開発コミュニケーションを効率化する思考補助ツールです。
ChatGPTやClaudeを活用することで、要件定義にかかる時間を半減しつつ、ドキュメントの品質も安定させることができます。

とはいえ、AIに丸投げしてもうまくいかないのも事実です。重要なのは、AIが得意な構造化や要約を最大限活用し、人間が意図・優先順位を補うこと。このバランスが取れたチームほど、プロジェクトの成功率は高まります。

弊社（ノーコード総合研究所）では、BubbleやMakeなどのノーコードツールとAIを組み合わせた開発支援を提供しています。
特に「AIを活用した要件定義テンプレート」「ChatGPTを使った要件定義プロンプト設計」など、実務レベルで即使える支援メニューを用意しています。もし「AIを使って要件定義を効率化したい」「社内プロジェクトの設計を自動化したい」と感じている方は、ぜひお気軽にご相談ください。
AIとノーコードの力で、あなたの開発プロセスはもっと速く、もっと賢く進化します。