なぜ要件定義は失敗するのか？根深すぎた“3大課題”も解決、生成AIで爆速化する方法

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システム開発の成否を左右する「要件定義」。しかし実際の現場では、その品質が安定せず、仕様の抜け漏れや認識のズレが手戻りを生み、プロジェクトを静かに“失敗”へと導いてしまう。疲弊するメンバー、止まらない追加工数、崩れていく信頼──生成AIによる効率化が進む今なお、この根深い課題は解決されていない。なぜ要件定義はここまで難しいのか。そして、AIがコードを書く時代において、要件定義はどう変わるべきなのか。本記事では、その答えを「3つの核心」とともに明らかにする。

なぜ、要件定義はこんなにも失敗するのか？

（Photo/Shutterstock.com）

55億円の損害賠償に発展した例も…怖すぎる「要件定義」の失敗

　システム開発におけるトラブルの原因として、「要件定義の不備」が占める割合は年々増加傾向にある。ある調査では、1990年代には開発失敗要因の約12%だった「ユーザーが要件をまとめられない」という項目が、2010年代には約32%にまで上昇している。

　実際に、要件定義の失敗が大規模な訴訟に発展したケースは少なくない。過去には、ある公共放送機関が大手ITベンダーに対し、システムの要求仕様書では把握できなかった複雑な構造が後から判明したことなどを理由に契約を解除し、55億円もの損害賠償を請求した事例もある。これは決してひとごとではない。

　質の低い要件定義は、組織に深刻なダメージを与える。まず「プロセス」において、仕様の考慮漏れによる追加開発やアーキテクチャーの再設計が発生し、対応工数が無尽蔵に膨れ上がる。次に「ナレッジ」の観点では、情報がサイロ化し、成功や失敗の要因を分析できないため組織的な学習が停滞する。

　そして最も深刻なのが「組織」への影響だ。終わりの見えない修正作業はメンバーの士気を下げ、責任の押し付け合いが信頼関係を破壊させる。優秀な人材に業務が集中し、組織全体のスケーラビリティが失われるという負のスパイラルに陥る。

　こうした問題の根源には、現場が抱える「作れない」「任せられない」「伝わらない」という3つの根深い課題が存在する。では、この悪循環をどう断ち切ればよいのか。

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