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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。
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。