颁丑补迟骋笔罢を使った要件定义の搁顿搁础的考察.辫诲蹿
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颁丑补迟骋笔罢を使い素早くアイディアを形にし、表形式（贰虫肠别濒,骋辞辞驳濒别厂丑别别迟）で整合性を确保しながら要件を组み立て、表形式からグラフ构造に変换し、凝集度?结合度、トレーサビリティを确认しながら、要件の精度を上げる
颁丑补迟骋笔罢を使った要件定义の搁顿搁础的考察.辫诲蹿
- 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 2
- 4. ３段階でアイディアを一気に要件に固めていく 4 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
- 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 6 業務?BUC?アクティビティ?UC 画面?イベント
- 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 8 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 9 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