次回の更新記事:Cursorはソフトウェア開発を加速する?導入後の実態…(公開予定日:2025年11月11日)

要件定義に役立つLLMプロンプトのガイドラインを整理

   

LLMを使って要件定義の作業をもっと効率よく進めたいと考える人が増えています。

要件定義はシステム開発だけでなくさまざまな現場で必要ですが、手間と時間がかかる作業でもあります。LLMをうまく使うにはどのような指示を与えるかがポイントとなります。

そこで本記事では、要件定義でLLMを活用するときの具体的なヒントにつながることを目指してプロンプトの指針を整理した研究を紹介します。

背景

新しいシステムやサービスをつくるときには、どのような機能が必要か、どのように実現するかを整理する作業が欠かせません。こうした要件定義の作業は、システム開発に限らず、製品開発や業務改善などさまざまな現場で行われています。しかし、ヒアリング内容の整理や優先順位付け、曖昧な表現の発見など、多くの手間と時間がかかるのが課題になっています。

このような背景から、要件定義の作業を支援する目的でのLLMの活用が注目されています。LLMは自然言語で記述された情報を扱えるため、ヒアリング内容の要約や要件の分類、矛盾や抜け漏れの検出などで要件定義を効率化できる期待があります。

ただし、LLMを効果的に使うには「どのような指示を与えるか」が重要であり、この指示文(プロンプト)の工夫が成果を左右します。そのため、「要件定義にLLMを活用しよう」と思ったら、そのためのプロンプトをあらかじめ押さえておくことが賢明です。

そこで本記事では研究調査をもとに、要件定義の現場でLLMを活用する際の具体的なプロンプトのガイドラインを整理します。

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