AIツールを使えるようになった人が次に伸び悩むのが、「中級から上級に上がれない」という段階です。プロンプトの書き方や簡単な自動化はできるのに、業務改善の規模が大きくならない人は、要件定義力が育っていないことが多いです。
筆者はシステム開発PMとして、要件定義、ベンダー折衝、テスト、リリース、保守運用まで一貫して関わってきました。その経験から見ると、AI活用で差が出るのは「どのAIを使うか」よりも、「何を作るべきかを先に決められるか」です。
なぜ要件定義力が分岐点になるか
中級者は、AIに頼んで出てきたものを使う、という進め方が中心になりがちです。上級者は、頼む前に「何を作るべきか」を自分の中で組み立てています。
この差を生むのが要件定義力です。要件定義は、システム会社や担当者に任せるものではなく、現場の業務を自分の中で構造化する力そのものです。AIコーディングでも、いきなり実装させるより、目的・入力・出力・例外処理・ステータス管理を先に文章化した方が、出来上がるものの質が安定します。
| 段階 | 進め方 | 結果 |
|---|---|---|
| 中級者の進め方 | 「こんな感じで作って」とAIに頼む | 出力がぶれる、手戻りが多い |
| 上級者の進め方 | 業務フロー・例外処理・確認項目を先に整理してから依頼する | 一度で実用に近いものができる |
要件定義の基本的な観点や進め方は、要件定義の進め方｜業務フロー・例外処理・テスト条件の整理で詳しく解説しています。
要件定義力が弱いと何が起きるか
要件定義が弱い状態でAIや外部ベンダーに依頼すると、次のような問題が起きます。
| 起きる問題 | 原因 | 先に決めること |
|---|---|---|
| 出力が毎回ぶれる | 入力条件と判断基準が曖昧 | 何を見て、何を判断するか |
| 実装後に使われない | 現場の運用手順を確認していない | 誰が、いつ、どの画面で使うか |
| 例外ケースで止まる | 正常系だけで考えている | 失敗時、差し戻し時、権限不足時の動き |
| 改修が増える | 完了条件とテスト観点がない | 何ができたら完了か |
実務では、最初から完璧な仕様書を作る必要はありません。ただし、入力、出力、例外、確認者、ログ、テスト条件の6点が空欄のままだと、AIに頼んでもベンダーに頼んでも手戻りが増えます。
要件定義力を鍛える5つのステップ
特別な研修を受ける必要はありません。日常業務の中で、次のサイクルを回すだけで力がついていきます。
- 現場の担当者に業務をヒアリングする
- 今の業務フローをそのまま書き出す
- 課題を「時間」「ミス」「属人化」「確認漏れ」に分けて整理する
- 必須機能・あれば良い機能・後回しにする機能を分ける
- AIに実装を依頼し、出てきたものを業務フローと照らして検証する
最初は自分の身近な業務だけで構いません。慣れてきたら、他のメンバーの業務をヒアリングする範囲まで広げると、上級者の動き方に近づきます。
ヒアリングで聞くべきこと
要件定義の質は、ヒアリングの質に比例します。最低限、次の項目は確認しておきたいところです。
- 誰が、いつ、どのツールで、何を判断しているか
- 入力されるデータと、出力したい結果
- 例外的なケース（イレギュラー対応）はあるか
- 誰が最終確認をするか
- 失敗したときに、どこまで戻せるか
この5点が曖昧なまま進めると、後から「思っていたものと違う」という手戻りが発生しやすくなります。
AIに実装させる前に作るメモ
AIコーディングに慣れてきたら、いきなり「作って」と頼む前に、次のメモを作ります。
目的:
誰の何の作業を軽くしたいか
入力:
AIやツールに渡すデータ、ファイル、項目
出力:
最終的に欲しい画面、表、通知、文章
ステータス:
未対応、確認中、完了、差し戻しなどの状態
例外:
データ不足、権限不足、重複、手入力ミスが起きたときの扱い
テスト:
どのケースを確認できたら公開・運用開始としてよいかこのメモをAIに渡してから実装計画を作らせると、コードを書く前に不明点が出ます。不明点に答えてから実装に進むことで、後から「そこはそういう意味ではなかった」と戻る回数を減らせます。
よくある失敗パターン
- 要件が曖昧なまま、AIにいきなり実装を依頼する
- 例外処理を考えずに、正常系だけで完成としてしまう
- 自分の理解が浅い状態で、ヒアリング相手の言葉をそのまま要件にする
- テスト条件を決めずに、「動いたから完了」としてしまう
- ベンダーや外部の担当者に、要件定義そのものを委ねてしまう
特に最後の点は注意が必要です。発注者側が「相手が決めてくれるはず」と考えてしまうと、時間をかけたのに質の低いものができあがる、という事態につながります。要件定義は依頼する力ではなく、自分の中で仕様を組み立てる力です。こうした経験を職務経歴書でどう言語化するかは、要件定義・ベンダー折衝の経験を職務経歴書で言語化する方法でも紹介しています。
練習テーマの選び方
要件定義力を鍛えるテーマは、大きすぎない方が続きます。最初は次のような業務が向いています。
- 毎週同じ形式で作る報告資料
- スプレッドシートから転記している集計作業
- 問い合わせや申請内容の分類
- 作業漏れを防ぐ通知
- ファイル名や保存場所の整理
反対に、採用評価、経理承認、個人情報を含む判断などは、初回テーマには向きません。判断責任が重い業務は、AIに任せるのではなく、人が判断するための材料整理から始める方が安全です。
まとめ
中級者から上級者に進むために必要なのは、より高度なAIツールを覚えることではなく、要件定義力を鍛えることです。ヒアリング、業務フローの整理、課題の分解、検証というサイクルを、自分の業務から少しずつ広げていくことで、AIに頼める範囲そのものが大きくなっていきます。
今の自分がどの段階にいるかを確認したい場合は、AIスキルロードマップでセルフチェックできます。
AI・DXキャリアの相談
local-navi.jpでは、AI・DX活用に関する相談を受け付けています。要件定義の整理や、業務改善テーマの言語化から相談できます。
