AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「要件定義にAIを使える」と言われまして、正直どこまで本当なのか見当がつきません。RETTAというツールの話を聞いたのですが、要するに現場の声を自動で集めてまとめるものですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで説明しますよ。1）現場の短文投稿（例：Twitter）を集める、2）自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）で話題を抽出する、3）抽出結果を要件に分類して提示する、という流れです。一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。言葉だけだとまだ掴めないので、実際のところノイズや誤情報が多いTwitterのようなデータで信頼できる要件が取れるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！RETTAはノイズ対策を前処理で行い、重要語の重み付けや正規表現ルールでドメイン特有のキーワードを強調します。たとえば信号制御なら”malfunction”や”signal”といった語に重みを上げ、クラスタリングやトピックモデルでまとまりを作ることで、現場の実態に近い要件候補が得られるんです。
それで、導入にあたってはコストと効果を知りたい。これって要するに、要件抽出の工数を減らして、現場と開発のミスマッチを減らすということ？投資対効果の感触を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果は三つの観点で見ます。1）要件発見のスピード向上で会議回数や工数を削減できる、2）見落としの早期発見で後工程の手戻りを減らせる、3）ステークホルダー間の合意形成がしやすくなり開発開始が早くなる。数字はケースバイケースですが、大きなシステムでは導入で数％から十数％のコスト削減になるケースがあるんです。
現場に導入するときの懸念点は何ですか。うちの現場は保守的でクラウドや外部データに対してセキュリティ面で抵抗があります。
素晴らしい着眼点ですね！導入時のポイントは三つです。1）データの所在とプライバシーを明確にし、必要ならオンプレミスで処理する、2）まずは小さなパイロットで可視化を行い現場の信頼を得る、3）結果は必ず人が確認するワークフローを設けることで安心して運用できるようにする。これで現場の抵抗感はかなり下がりますよ。
わかりました。最終的に私が一番知りたいのは、これで現場の声が経営判断に直結するのかどうかです。人間の勘や目視に取って代われますか。
素晴らしい着眼点ですね！置き換えるのではなく補強するのが正解です。RETTAは人の判断を補う“見える化”ツールであり、早期警告やトレンド把握を提供する。最終判断は経営や現場が行うが、情報の抜けや偏りを低減して判断の質を高められるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。では私の言葉で整理します。RETTAは現場の短文やSNSを集め、ノイズを取り除いて重要な要件候補を抽出し、人の確認を経て要件に落とし込めるようにするツールで、導入は段階的に行えば現場の信頼も得られ、経営判断の情報基盤が強化されるということですね。
