TRACERY Lab.(トレラボ)

TRACERY開発チームが、要件定義を中心として、システム開発で役立つ考え方や手法を紹介します。

2026-01-01から1年間の記事一覧

RDRAで見積りを行う方法その4〜アジャイル開発編

本記事では、「RDRA×見積りシート」のアジャイル開発用シートを用いた見積り手法を解説します。アジャイル開発は「スコープ固定」ではなく「体制と期間を固定する」前提に立つため、ウォーターフォールとは異なる見積りアプローチが必要です。要件モデルから…

RDRAで見積りを行う方法その3〜ウォーターフォール開発・工期、金額編

RDRAの要件モデルから算出した工数をもとに、工期・見積金額を導出する方法を解説します。工期の算出にはCOCOMOモデルを採用し、統計的根拠に基づく客観的なスケジュールを導出。工程別の比率配分はIPAソフトウェアデータ白書の実績値を参考にしています。さ…

RDRAで見積りを行う方法その2〜ウォーターフォール開発・工数編

システム開発の見積りは「経験」と「勘」に頼りがちで、担当者によって大きくぶれる課題があります。本記事では「RDRAx見積りシート」のウォーターフォール開発用シートを取り上げ、要件モデルから工数を算出する仕組みを解説します。RDRAで定義した画面・イ…

RDRAで見積りを行う方法その1〜要件モデルから工数・金額を自動算出する

要件定義完了後の概算見積りは、スコープや予算に関する意思決定を左右する重要なプロセスです。本記事では、RDRAで構造化された要件をもとに、根拠のある概算見積りを自動算出するツール「RDRA×見積りシート」の使用方法を解説します。同シートはシンプルフ…

要件定義をAIで加速する「RDRA Agent」その2〜要件を仕様化するRDRASpec

RDRA Agentの仕様化機能「RDRASpec」を紹介します。RDRASpecは、要件定義で整理した情報をもとに、論理データモデル・ビジネスルール・画面仕様の3種類の成果物を自動生成します。仕様化とは「何を実現したいか(要件)」を「どう実現するか(仕様)」へ変換…

要件定義をAIで加速する「RDRA Agent」その1〜LLMがモデルの叩き台を自動生成

シリーズ: モデルベース要件定義手法RDRA 要件定義手法RDRAの概要と全体像 RDRAによる要件定義の進め方〜第1フェーズ:枠組みを作る RDRAによる要件定義の進め方〜第2フェーズ:要件を組み立てる RDRAによる要件定義の進め方〜第3フェーズ(1):システムレ…

RDRAの成果物と設計プロセスとの連携

RDRAによる要件定義の成果物が、設計プロセスにどのように引き継がれるかを全体像として整理します。情報モデルを中心としたクラス設計(ドメインモデル)への対応、状態モデル・条件・バリエーションのクラス属性やメソッドへの反映、ユースケースに関連付…

RDRAによる要件定義の進め方〜第3フェーズ(2):整合性を確認し、精度を高める

RDRAによる要件定義では、システムを構成する要素同士の関係定義が増えるほど、定義漏れや参照ミスが発生しやすくなります。本記事では、こうした不整合を自動検出する「✖不整合」シートと、ユースケースを軸に要素間の関係を俯瞰できる「UC_PIVOT」シートの…

RDRAによる要件定義の進め方〜第3フェーズ(1):システムレイヤーの要素同士を関連付ける

本記事では、RDRAによる要件定義の第3フェーズ前半として、システムレイヤーの要素同士を関連付ける具体的な進め方を解説します。バリエーションと状態の違いを整理し、情報・条件とそれらをどのように結び付けるかを明確にすることで、ビジネスルールとデー…

RDRAによる要件定義の進め方〜第2フェーズ:要件を組み立てる

本記事は、要件定義手法RDRAの「第2フェーズ:要件を組み立てる」を解説します。要件を個別に並べるのではなく、ユースケースを起点に画面・イベント・タイマー、アクター/外部システムを関連付けてシステム境界を明確化。さらに情報・条件・状態を定義し、…

RDRAによる要件定義の進め方〜第1フェーズ:枠組みを作る

本記事では、モデルベース要件定義手法RDRAにおける「フェーズ1:枠組みを作る」の進め方を解説します。RDRAでは要件を個別に整理するのではなく、システム価値、業務、ユースケース、情報・状態といった要素をレイヤー構造で整理し、関係性を保ちながら要件…

要件定義手法RDRAの概要と全体像

本記事では、要件定義手法「RDRA(Relationship Driven Requirement Analysis)」の概要と全体像を解説します。RDRAは、要素同士の関係性を軸に要件を構造化し、業務・システムを一貫したモデルとして可視化することで、抜け漏れや認識齟齬、手戻りを防ぐア…

文芸モデル駆動開発における人とAIの共創〜生成AI時代のモデリングとは その5

生成AI時代のモデリングをテーマに開催されたBPStudy#218のパネルディスカッションをレポートします。浅海智晴氏が提唱する文芸モデル駆動開発を軸に、AIにすべてを委ねるのではなく、モデルを中心に人が主導権を持って開発を進める重要性を議論。AIの悪影響…

AIの悪影響をできるだけ排除し、開発生産性を高める〜生成AI時代のモデリングとは その4

本記事では、BPStudy#218「生成AI時代のモデリングとは」第2部のパネルディスカッションの内容をもとに、浅海智晴氏が提唱する文芸モデル駆動開発の価値と、AI時代に求められるモデリングのあり方を解説します。テキストを基盤としたモデル記述により、人とA…

文芸モデル駆動開発のクラウドへの対応、コンポーネントベース開発の再定義〜生成AI時代のモデリングとは その3

2025年10月開催の「BPStudy#218」第2部では、浅海智晴氏が提唱する文芸モデル駆動開発を軸に、生成AI時代におけるモデリングの在り方をテーマとしたパネルディスカッションが行われました。本記事では、クラウドプラットフォームへの抽象的な対応方針や、AI…

文芸モデル駆動開発のモデリングの流れ〜生成AI時代のモデリングとは その2

BPStudy#218 第2部で行われたパネルディスカッションをもとに、浅海智晴氏が提唱する「文芸モデル駆動開発」による、生成AI時代のモデリングの流れを解説します。知識から分析モデル(文芸モデル)を生成し、コンセプトモデル、設計モデル、実装へとつなげる…