ChatGPTを使い素早くアイディアを形にし、表形式（Excel,GoogleSheet）で整合性を確保しながら要件を組み立て、表形式からグラフ構造に変換し、凝集度・結合度、トレーサビリティを確認しながら、要件の精度を上げる

1. ChatGPTを使った要件
定義のRDRA的考察
2023/04/28
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2. • ㈱バリューソース 代表取締役
• 神崎 善司
• Facebook page：要件定義の散歩道
https://www.facebook.com/youkennotsubo?ref=hl
• twitter：@zenzengood
• RDRA：https://www.rdra.jp/
• 著作
• モデルベース要件定義テクニック
• RDRA2.0ハンドブック
• 仕事
• RDRA導入支援
• 要件定義支援
• 既存システムの可視化支援
• 好きな事
• モデリング
• 表形式(Google Sheet／Excel)でのモデリング
• ChatGPTを使ったツール作成
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3. RDRAとは
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システム価値 システム境界 システム
外部システム
要求
アクター
システム外部環境
利用シーン
業務フロー
バリエー
ション
条件
業務
ビジネス
ユースケース
業務
業務
業務
アクティビティ
UC
画面
ユースケース
イベント
情報
状態
状態
遷移
依存
情報

4. ３段階でアイディアを一気に要件に固めていく
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アイディアからRDRAモデル生成 RDRAモデルで要件の組立 様々な視点から要件を確かめる
０➡１： １➡２： ２➡３：
要約を使って俯瞰する
整合性を取りながら
組み立てる
ChatGPT GPT-3
システムの可視化をツールを使い精度高く素早く行う
０➡１ AIを使いアイディアを形にする
１➡２ 表形式で整合をさせながら組み立て、AIで要約させて俯瞰する
２➡３ ビジュアルに結合状態、トレーサビリティを確認する
凝集度・結合度
を可視化する
トレーサビリ
ティを確認する
AIに背景を説明する行為
を行いながら、課題や要
求を明らかにし、AIに行
間を埋めてもらう

5. ０➡１ ChatGPTを使って段階的に詳細化
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アイディアを形にする
サービス利用
者の背景知識
サービス利
用者の要求
業務を組み立てる
サービス提供
者の背景知識
サービス提供
者の要求
ユースケースを洗い出す
仕事を組み立てる
不要な機能を削
除・修正する
業務の単位を
見直す
関係者の役割
を明示
業務：
プロセス：
プロセスの内容
イシュー
機能
目的
行うこと
業務：
プロセス：
仕事
情報
アクター
外部サービス
ユーザース
トーリー
業務：
プロセス：
仕事
ユースケース
情報
アクター
外部サービス
情報の関連 状態遷移
情報／情報の関連
状態モデル
状態
遷移先
ユースケース
の見直し
０➡１
精度が低くても
一旦形にする
空中戦を避け
議論の足場を作る
自動
生成
RDRAモデルに変換する
仕事として
組み立てる
システム化のス
コープを決める

6. 表でRDRA構造を再現
分類 アクター 機能要求 説明
機能要求
分類 アクター 非機能要求 説明 検証方法
非機能要求
アクター
外部システム
情報
条件
バリエーション 状態
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業務・BUC・アクティビティ・UC 画面・イベント

7. １➡２ 分析しながら作る 要約して俯瞰する
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コピー
要約を使って
俯瞰する
GPT-3
ビジュ
アル化
RDRAとしての不整合はツールが明示する
UC⇔情報
UC⇔アクター
UC⇔外部システム
UCと各アイコンの関係か
ら抜け漏れを探る
表形式からグラフ構造へ

8. ２➡３
様々な視点で精度を上げる
• アクター視点
• ユーザーストーリー
• トレーサビリティ
• 情報から
• バリエーションから
• 条件（ビジネスルール）から
• 凝集度・結合度
• まとまりとつながりを早い時点から検討できる
• バックログの単位
• どこから進める
• → 可視化され議論できるようになる
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線のつながりが
トレーサビリ
ティになる
ユーザー視点
でシステムと
の接点を示す
塊と塊間のつなが
りから凝集度・結
合度を検討できる
中心となる塊からバッ
クログを対象とする
※塊：BUC、コンテキスト、UC、条件…

9. まとめ：ChatGPTをシステムの可視化に活用する
• ０➡１：AIを使いアイディアを形にする
• １➡２：表形式で整合をさせながら組立て、AIで要約し俯瞰
• ２➡３：ビジュアルに結合状態、トレーサビリティを確認
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ChatGPTはあなたの会社の課題や状況を全く理解していないので、アイ
ディアだしや、文脈を渡して答えさせる形が有効 （現状）
表形式は要件に集中するのに向いている（配置に気を使わなくていい）
要約は頭の整理に有効（RDRAはグラフ構造なので中心性の把握しが容易）
動的な構造表現は様々な
凝集度：アイコンを集約する単位で凝集度を可視化できる
結合度：集約間の関係性で結合度を可視化できる