拓海先生、お忙しいところ失礼します。社内でAIを使った機能追加の話が出ているのですが、工数見積もりがさっぱりわからなくて困っています。何がポイントになるのか、ざっくり教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。まず結論から言うと、新しいLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）をインターフェースとして使う場合、工数見積もりは「データ接続」「ユーザー対話の幅」「内部アルゴリズム」の三つに分けて考えると実務で扱いやすくなるんですよ。
「データ接続」「対話の幅」「アルゴリズム」ですか。うちの現場ではデータが散らばっていて、どれが増えるとどれだけ工数が伸びるか想像がつかないんです。まず何から押さえればよいですか。
まずは現状の「データソース数」と「UIのウィジェット数」を一覧化することが近道ですよ。データソースとは外部DBやAPI、社内のファイル格納場所のことです。接続ごとに必要な整備やセキュリティ対応が発生するので、数が増えれば比例して工数が伸びる可能性が高いです。
なるほど。では、ユーザーの言葉でどれだけ多様な問いに対応するか、という対話の幅はどう見積もるのですか。これって要するに仕様の曖昧さが原因で工数が増えるということ？
その通りです。要するに自然言語は曖昧になりがちで、仕様を「サンプルの質問群」として整理すると見積もりが可能になります。ここで重要なのは三点で、サンプルの網羅性、重複排除、そしてそれぞれの応答に必要な追加処理です。これをやれば曖昧さを定量化できますよ。
重複排除、ですか。AI側で似たような質問をまとめてくれるなら工数が減りそうですけど、実際に機能させるための工数はどの程度増えますか。
計測方法としては、まずLLMを使って類似質問を自動生成し、プランナー状態（AIがタスク分解で使う内部状態）を使って重複を取り除くプロセスを一度組みます。初期の開発コストは発生するが、一度整備すれば新たな要件追加時に見積もり精度が大きく向上するため、中長期では投資対効果が高いです。
それを聞くと、最初に投資が必要であとで楽になる、と。投資対効果を示す資料を現場に見せたいのですが、どんな指標を使えば説得力がありますか。
要点は三つです。第一に初期導入コスト、第二に追加要件ごとの見積もり時間削減率、第三に運用中に発生する問題解決までの平均時間短縮。この三つを具体的な数値で示すと経営判断がしやすくなります。大丈夫、資料づくりも一緒にできますよ。
わかりました。さっそく試してみたいのですが、現場に導入する際の注意点はありますか。セキュリティや現場の抵抗感も心配です。
現場導入では、小さなスコープでPoC（Proof of Concept、概念実証）を回すのが安全です。まずは一つのデータソース、一つのユーザーフローに絞って効果を示すと良いです。また、データアクセスの権限設計とログの取得を最初から入れておけばセキュリティ面も安心できます。
PoCで実績を作ってから拡大する、ですね。ありがとうございます、拓海先生。本日の話を踏まえて社内で提案資料を作ってみます。最後に、私の言葉で要点をまとめると、「初期投資で自動化の基盤を作り、似た要求をまとめて見積もりを自動化することで、中長期で工数と問題解決時間を下げる」ということで合っていますか。
完璧ですよ！その表現で社内説明をすれば経営層にも伝わります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論として本研究は、自然言語を介したインターフェースを持つシステムに対して、従来のユーザーストーリーに代わる実用的な工数見積もり手法を提示した点で最大の価値がある。具体的には、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を用いて類似の質問を生成し、それを基に重複を排しサブタスクへ分解する過程で見積もり精度を回復するという発想である。従来の見積もり手法はUIウィジェット数やデータソース数、アルゴリズムの複雑さを基準にしていたが、自然言語インターフェースでは仕様が曖昧になりやすく、そのままでは工数算出が困難であった。本研究はその実用的な溝を埋める手法を示し、実務での適用可能性を示唆している。
なぜ重要かと言えば、LLMを中核に据えた機能は既存のソフトウェアと接続することで真価を発揮し、その接続数や会話の幅により工数が大きく変動するためである。企業は投資対効果を明確にしないまま機能追加を進めると、予算超過や運用負荷の増大を招くリスクがある。したがって、初期段階から定量的な見積もりフレームを持つことは経営判断上不可欠である。本研究は実務で必要な定量化手段を提示することで、その意思決定を支援する。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は主にUI/UX（User Interface/User Experience、ユーザーインターフェース／ユーザー体験）のウィジェット数やデータソースの数を基準に工数や規模を算出してきた。これらの手法は画面遷移や明確な機能要件が前提であり、自然言語が主役になるシステムでは設計が不十分となる傾向がある。本研究はLLMをインターフェースとして扱うことで発生する「記述の曖昧性」を、同モデル自身を用いて可視化・整理する点で先行研究と一線を画している。
さらに本研究は、単に自動生成を行うだけでなく、AIエージェントのプランナー状態を利用して重複を排しサブタスクを抽出する工程を提示することで、実際の見積もりプロセスに直結するアウトプットを生む。つまり、LLMを利用することで発生する不確実性をそのまま見積もりに使える情報へと変換する点が差別化の中核である。この点が実務採用の鍵になる。
3.中核となる技術的要素
本手法の技術的要素は三つに整理できる。第一はLLMを用いた質問・要件の自動生成である。これは入力となるユーザーストーリーから派生する多様な問いを列挙し、仕様の曖昧さを露呈させる役割を果たす。第二はAIエージェントのプランナー状態を利用した重複排除で、類似の質問や同一の処理をまとめることで工数算出を単純化する。第三はその結果を既存の工数見積もり指標（データソース数、UIウィジェット、アルゴリズムの複雑さ）にマッピングする工程である。
これらを組み合わせることで、自然言語ベースの要求を技術的な作業項目へと翻訳し、従来の見積もり手法と同等の精度でサイズと工数を算出することを目指している。実装面ではLLMの応答特性や外部データ接続のコスト、そして設計のドリフトを管理するためのログ取得が重要となる。
4.有効性の検証方法と成果
検証はUIベースのユーザーストーリーを例に取り、既存の見積もり方法と本手法の比較を通じて行われる。具体的には、マルゲリータピザを指定時間内に注文するというようなユーザーストーリーに対して、生成される質問群の網羅性と重複排除後のタスク数を計測し、従来手法による見積もりと突き合わせる手法を採用している。評価指標としては見積もり誤差、作業分解の再現性、そして追加要件発生時の再見積もり速度を用いている。
得られた成果は、初期整備後における追加要件の見積もり精度向上と見積もりに要する時間短縮である。特に複数のデータソースや多様な自然言語要求が存在するケースで有効性が高く、PoC（Proof of Concept、概念実証）を経た後にスケールする際の工数抑制効果が確認されている。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は二点ある。一つはLLMの挙動が変化し得る点で、モデル更新や外部API障害が見積もり精度へ与える影響である。もう一つはセキュリティとデータガバナンスの問題で、外部データ接続や機密情報を扱う際の権限設計が不十分だとリスクが顕在化する。これらは技術的対応だけでなく、組織的なプロセス設計が不可欠である。
課題としては、生成される質問群の偏りや、プランナー状態から抽出されるサブタスクの品質保証が挙げられる。モデルが出力する候補をそのまま信頼するのではなく、人間のレビュープロセスをどの段階でどう入れるかが実務上の鍵となる。また、見積もりの透明性を保つための説明可能性やログ整備も継続的な課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はモデル更新の影響を定量化する研究、及びセキュアなデータ接続のパターン集の整備が必要である。また、実務に即したテンプレート群やレビュープロトコルを作成することで、導入時の心理的抵抗を下げる工夫が求められる。学習面では現場エンジニアと経営層が共通言語で議論できる可視化ツールの開発が有効である。
最後に検索に使える英語キーワードを列挙する：Large Language Model, LLM-based interface, effort estimation, UI/UX software engineering, Retrieval-Augmented Generation.
会議で使えるフレーズ集
導入提案の場で使える短い表現をいくつか用意する。まず「この投資は初期整備の後、追加要件ごとの見積もり時間を削減するためのものです」と説明すれば投資対効果を明確に示せる。次に「まずは一機能を対象にPoCを行い、安全性と効果を確認してから段階的に拡大します」と言えば現場の不安を和らげられる。最後に「データ接続数と対話の幅を定量化して、見積もりの根拠を示します」と述べれば技術的な説明責任を果たせる。
引用元
