運用生成式AI提升需求定義書審查效率

株式會社OBSYS與大阪大學合作,進行了一項關於運用生成式AI支援需求定義書審查的實證研究。研究證實,AI能高精度地偵測出人工審查中常被忽略的遺漏需求,有助於提高系統開發的品質與效率。
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📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年4月28日 03:25
  • 🔍 收集: 2026年4月27日 19:02
  • 🤖 AI分析完成: 2026年4月27日 20:20(收集後1小時18分鐘)
株式會社OBSYS(總公司:大阪市中央區;代表取締役社長:豐田利雄;以下簡稱「本公司」)謹此宣布,自2025年10月起,本公司已與大阪大學研究所資訊科學研究科軟體設計學講座共同,利用國立大學法人大阪大學共創機構的未來社會共創聯盟制度(註1),進行了「運用生成式AI支援需求定義書審查(註2)之實證研究」。

## 研究實施背景與研究內容

系統開發中的需求定義階段是一個關鍵過程,在此階段會接收用戶的開發需求並確定系統實現的範圍。需求定義書是描述這些內容的重要成果物,但由於相關文件(如用戶需求事項和會議結果等)眾多,全面的確認作業繁瑣,且整理工作需要耗費大量工時。此外,若在後續階段發現遺漏或不一致,則存在可能對整個系統開發計畫產生重大影響的嚴重問題風險。

為解決此課題,本研究透過本公司內部套裝產品開發過程中的實證研究,著重於需求定義書與相關資料的一致性確認方法,並制定與驗證了運用生成式AI自動化需求提取與對應的審查支援方法。結果證實,本方法能夠以高精度偵測出傳統人工確認中常被忽略的遺漏需求和依據不明確的需求。

## 未來發展

目前,我們正積極推動將本研究成果應用於實際專案的準備工作。未來,本公司將把這些研究成果應用於自有的開發專案,並向在需求定義階段面臨品質提升和效率化挑戰的客戶提供解決方案。

在運用生成式AI的系統開發世界中,一個「AI本身開發軟體」的時代正在到來,例如「Vibe Coding」(一種AI根據人類指令負責程式實作的開發方法),預計將大幅提升軟體開發的生產力。在此背景下,需求定義階段是將人類對系統的需求具體化的過程,由於技術、成本和時間的限制,機械化變得非常困難。
本公司將以此次研究為契機,進一步推動生成式AI的應用,旨在從「人類規劃和決定需求」的階段轉變為「AI整理分析需求和限制、規劃需求,再由人類做出最終判斷」的階段。
未來,我們也將繼續透過產學合作,推動包括AI在內的先進技術應用,努力透過系統開發為社會提供價值。

註1:「未來社會共創聯盟」是什麼?

「未來社會共創聯盟」是大阪大學與產業界共同合作,旨在未來為社會提供新的社會、學術價值和商業的機制。這是一個以企業面臨的課題為基礎,共同思考社會課題的整體面貌和本質性問題,並共同創造解決方案的制度。

本公司利用此制度,旨在對運用生成式AI創造附加價值的措施獲得新的啟發。

註2:「需求定義書」是什麼?
根據系統開發委託方的需求內容,規定並總結如何實現(系統開發)這些需求的檔案。這是系統開發上游階段進行的工作。