AI時代の、システム要件定義へ。

年間数百万円の手戻りコストを削減45分デモで生成精度を確認

曖昧な要求を、明確な仕様に。AIが要件定義プロセスを変革し、プロジェクトの手戻りを70%削減します。

要件定義AI - 生成された要件定義書の実際の画面
Demo

30秒で体感する、
属人化しない要件定義

Problemこんな課題を抱えていませんか？
ベテランに依存した要件定義の現場イメージ

要件定義がベテラン頼み

経験豊富な担当者にしか要件定義ができない。属人化によりナレッジの蓄積・継承が困難で、品質にばらつきが生じています。

開発終盤で仕様漏れが発覚した会議のイメージ

開発後半で仕様漏れが発覚

「言った・言わない」の認識齟齬が開発終盤で発覚。手戻りによるスケジュール遅延とコスト超過が常態化しています。

SolutionAIで要件定義を変革する

自然言語からの仕様書生成

ヒアリング内容やメモから、AIが構造化された要件定義書を自動生成。属人化を解消します。

要件の矛盾・漏れ検出

AIが要件間の整合性をチェックし、矛盾や漏れをリアルタイムで指摘。品質を担保します。

見積精度向上支援

過去のプロジェクトデータを基に、工数・コストの見積精度を大幅に向上させます。

Process3ステップで要件定義を完了
01Analysis

現状分析・課題特定

ヒアリング内容・既存ドキュメントをAIが分析し、プロジェクトの全体像と課題を構造化します。

要件定義AI - 現状分析画面
02Review

AIが質問で要件を詳細化

AIが的確な質問を生成し、要件の矛盾・漏れ・曖昧性を自動検出。修正提案を提示します。

要件定義AI - 質問による詳細化プロセス画面
03Generation

全ドキュメントを一括生成

精査済みの要件から、構造化された仕様書・設計書を自動生成。すぐに開発着手可能です。

要件定義AI - ドキュメント一括生成画面
Impact

導入効果

0%
手戻り削減

要件の曖昧さに起因する手戻りを大幅に削減

0%
要件定義期間短縮

従来3週間かかる要件定義を半分の期間で完了

0%
仕様書品質向上

矛盾・漏れの検出率が向上し、仕様書の品質が飛躍的に改善

Teamプロジェクトチーム
坂井 晶

坂井 晶

Sho Sakai代表取締役CEO

シンガポールのスタートアップでエンジニア・PdM経験を積み、その後ZenTechを設立。要件定義生成AIの開発責任者として事業構築を牽引。

坂井 雄斗

坂井 雄斗

Yuto SakaiPM

大手AI会社でリードエンジニアとして開発チームをリード。大量アクセスを捌く画像解析システムの開発をリード。

中嶋 章雄

中嶋 章雄

Akio NakajimaSenior PM

大手SIerにて大規模プロジェクトのPMを歴任。要件定義フェーズのプロセス改善に豊富な経験を持つ。

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AI要件定義の実際の動作をご覧いただけます。お気軽にお申し込みください。

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2026年2月13日 制定