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生成AIで「雛型」は作れるけれど 最近では生成AIの活用が広がり、プロジェクトで揃えるべき「雛形」を作... 生成AIで「雛型」は作れるけれど 最近では生成AIの活用が広がり、プロジェクトで揃えるべき「雛形」を作成することは以前よりも容易になりました。 GEAR.indigoなどを使えば自然言語からプロジェクトの全体設計を出力することができますが、とはいえそれを実際に「実装して世に出す」までには要件定義時点で押さえておかなければならないことが複数あります。(一応補足しておきますがこれはGEAR.indigoがダメということではなく、素晴らしいプロダクトです) 当たり前ですが「抜け漏れがある要件定義で進めよう」とする人はいません。 ただ、「考慮漏れ」というのは「漏れていることを認識できない」から発生するもの。 このあたりを網羅的に設計できるかが「経験」によるところが大きかったのですが、今回はそれを少しでも言語化できたらなと。 この記事を読むべき人 いわゆる「上流工程」を初めて任されたエンジニア 自社