近年、自然言語処理の発展に伴い、ChatGPTのようなAIシステムを活用してソフトウェア開発を効率化する取り組みが注目されています。本記事では、ChatGPTを用いて要件定義書を自動生成し、それをもとに詳細設計を行う方法について解説します。
要件定義書の自動生成
要件定義書は、プロジェクトの目的や達成すべき事項を明確にするための重要な文書です。ChatGPTを活用することで、以下のようなプロセスで要件定義書を自動生成できます。
- プロジェクトの概要や目的をChatGPTに入力する
- 必要な機能要件や非機能要件を列挙してもらう
- 制約条件や前提条件を確認する
- 専門用語の説明を加えてもらう
例えば、小売業向けの在庫管理システムの要件定義書を作成する場合、以下のようなプロンプトをChatGPTに与えます。
以下のプロジェクトの要件定義書を作成してください。 プロジェクト名: 在庫管理システム 目的: 小売業向けの在庫管理を効率化し、販売機会の損失を防ぐ 以下の情報に基づいて、在庫管理システムの要件定義書を作成してください。 データベース: - PostgreSQL 13.5 - テーブル: 商品マスタ、在庫テーブル、入荷テーブル、出荷テーブル、顧客マスタ、受注テーブル 言語とフレームワーク: - バックエンド: Python 3.9 + Flask 2.0 - フロントエンド: HTML5, CSS3, JavaScript (ES6) + Vue.js 3.0 要件定義書には、以下の機能要件を含めてください: 1. 商品マスタ管理機能 2. 在庫管理機能 3. 受発注管理機能 4. 在庫分析機能 5. ユーザー管理とセキュリティ また、非機能要件として、可用性、パフォーマンス、拡張性についても定義してください。
ChatGPTは、このプロンプトに対し、以下のような要件定義書を生成します。
1. はじめに この要件定義書は、小売業向け在庫管理システムの開発に関するものです。このシステムの目的は、在庫管理プロセスを効率化し、販売機会の損失を防ぐことです。 2. システム概要 在庫管理システムは、商品の在庫情報を管理し、受発注プロセスを支援します。主要な機能は以下の通りです： - 商品マスタ管理 - 在庫管理 - 受発注管理 - 在庫分析 - ユーザー管理とセキュリティ 3. 機能要件 3.1 商品マスタ管理機能 - 商品情報の追加、編集、削除ができる。 - 商品の詳細情報（名称、説明、価格など）を管理できる。 3.2 在庫管理機能 - 在庫の入荷と出荷を記録し、在庫数を更新できる。 - 在庫数が一定の閾値以下になった場合に、自動的に発注を生成できる。 - 在庫の状態（良品、不良品など）を追跡できる。 ... 4. 非機能要件 - 可用性: システムは24/7稼働することが求められる。 - パフォーマンス: 検索や更新などの操作は迅速に行われる必要がある。 - 拡張性: 新しい機能やモジュールを容易に追加できる設計であること。 ...
このように、ChatGPTとの対話を通じて要件定義書の骨子を作成し、それをもとに人間が内容を精査・修正することで、効率的かつ網羅的な要件定義が可能となります。
要件定義書から詳細設計へ
次に、ChatGPTにより生成された要件定義書をもとに、詳細設計を進める方法を見ていきましょう。まず、以下のようなプロンプトをChatGPTに与えます。
この要件定義書をもとに、詳細設計をしてください。
ChatGPTは、要件定義書の内容を分析し、以下のような詳細設計のアウトラインを生成します。
- 商品マスタ管理機能 - 商品情報の追加、編集、削除を行うためのAPIを設計する。 - 商品の詳細情報（名称、説明、価格など）を管理するデータベーステーブルの設計を行う。 - 商品情報の一覧表示や詳細表示をするための画面を設計する。 - 在庫管理機能 - 在庫の入荷と出荷を記録し、在庫数を更新するためのAPIを設計する。 - 在庫数が一定の閾値以下になった場合に、自動的に発注を生成する機能の実装を考える。 - 在庫の状態（良品、不良品など）を追跡するためのデータベーステーブルの設計を行う。 ...
このアウトラインをもとに、詳細設計を進めていきます。
機能の具体化と詳細化
要件定義で抽象的に記述された機能を、より具体的な形で落とし込んでいきます。ChatGPTによって生成されたアウトラインを参考に、各機能をさらに詳細化します。
例えば、「商品マスタ管理機能」では、以下のような詳細な設計を行います。
- 商品情報を管理するためのデータベーステーブル（商品ID、商品名、説明、価格、カテゴリなど）を設計する。
- 商品情報のCRUD（Create, Read, Update, Delete）操作を行うためのAPIエンドポイントを定義する。
- POST /products: 新しい商品を作成する
- GET /products: 商品の一覧を取得する
- GET /products/{id}: 特定の商品の詳細情報を取得する
- PUT /products/{id}: 商品情報を更新する
- DELETE /products/{id}: 商品を削除する
- 商品一覧画面と商品詳細画面のワイヤーフレームを作成し、必要な情報や操作性を確認する。
このように、ChatGPTによるアウトラインを起点として、人間の知見を加えながら詳細設計を進めていきます。
データ構造とデータベース設計
ChatGPTによって提示されたデータベーステーブルをもとに、各テーブルの詳細なカラム構成や、テーブル間のリレーションを設計します。
例えば、「商品マスタ」テーブルは以下のようなカラムを持つとします。
- product_id: 商品ID（主キー）
- name: 商品名
- description: 商品の説明
- price: 価格
- category_id: カテゴリID（外部キー）
また、「在庫テーブル」は以下のようなカラムを持つとします。
- stock_id: 在庫ID（主キー）
- product_id: 商品ID（外部キー）
- quantity: 在庫数
- status: 在庫の状態（良品、不良品など）
これらのテーブルをもとに、ERD（Entity-Relationship Diagram）を作成し、テーブル間の関連性を明確にします。
API設計とユーザーインターフェース
ChatGPTが生成したアウトラインを参考に、各機能を実現するためのAPIやユーザーインターフェースの詳細を設計します。
例えば、「在庫管理機能」では、以下のようなAPIエンドポイントを定義します。
- POST /stocks: 在庫の入荷を記録する
- PUT /stocks/{id}: 在庫の出荷を記録し、在庫数を更新する
- GET /stocks: 在庫の一覧を取得する
- GET /stocks/{id}: 特定の在庫の詳細情報を取得する
また、在庫一覧画面や在庫詳細画面のワイヤーフレームを作成し、必要な情報や操作性を確認します。
非機能要件への対応
ChatGPTによって提示された非機能要件をもとに、システムの品質や保守性に関わる部分の設計を行います。
例えば、「パフォーマンス」の要件に対しては、以下のような設計を行います。
- 頻繁にアクセスされるデータに対してキャッシュ機構を導入し、レスポンス速度を向上させる。
- データベースのインデックス設計を最適化し、クエリの実行速度を改善する。
- 負荷分散機構を導入し、同時アクセス数が増加した場合でも安定したパフォーマンスを維持する。
また、「拡張性」の要件に対しては、以下のような設計を行います。
- 機能ごとにモジュール化を行い、新しい機能の追加や変更が容易な設計とする。
- コードの共通化を図り、重複したロジックを排除することで保守性を向上させる。
- 設定ファイルやデータベースの設計において、将来の拡張を見据えた柔軟性を確保する。
まとめ
本記事では、ChatGPTを活用して要件定義書を自動生成し、それをもとに詳細設計を行う方法について解説しました。ChatGPTによる提案をベースとしつつ、人間の知見を組み合わせることで、プロジェクトの目的に沿った、質の高いシステム設計が可能となります。
ただし、AIはあくまで支援ツールであり、最終的な判断は人間が行う必要があります。ChatGPTによる提案をそのまま鵜呑みにするのではなく、チーム内で議論を重ね、プロジェクトに最適な設計を追求していくことが重要です。
適切なプロンプトを与え、ChatGPTとの対話を通じて要件定義や詳細設計を進めていくことで、開発プロセスの効率化と品質向上が期待できるでしょう。
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