エージェント型要件エンジニアリング

• Break Down Complex Requirements – 選択した要件を分析し、元の意図を維持しながら、個別にテストできるより小さな要件に分割します。

  プロンプトの例：

  Break down these requirements.

• Apply Requirement Writing Standards – 要件をレビューし、組織の要件記述ガイドラインに従って書き直します。一般的な確認項目には、曖昧さ、検証できない表現、動作主体の欠落、不明確な受け入れ基準などがあります。

  プロンプトの例：

  Rewrite these requirements according to our requirement quality standard.

• Translate Requirements – 技術的な意味、用語、ID、トレーサビリティ参照を維持しながら、要件を別の言語に翻訳します。

  プロンプトの例：

  Translate these requirements to German.

• Classify Requirements – 電子、機械、ソフトウェア、安全性、セキュリティ、その他の企業固有の分類体系など、組織の分類体系を要件に適用します。

  プロンプトの例：

  Classify these requirements according to our applicability model.

• Generate Verification Criteria – 要件を分析し、適合性を常に同じ方法で実証するために使用できる検証方法、受け入れ基準、テスト条件を提案します。

  プロンプトの例：

  Generate verification criteria for these requirements.

• Summarize a Specification/Section/Group of Requirements – 仕様書、要件セクション、または要件セットの簡潔で構造化された要約を生成します。

  プロンプトの例：

  Summarize the selected requirements.

適切に定義されたスキルは、AIが次の2点を理解するのに役立ちます。

• そのスキルをいつ使用すべきか

• スキルの実行時にAIが何をすべきか

スキルを定義する際は、 

これらを、それぞれ異なる目的を持つ3つのフィールドで表現します。

• Name – ユーザーがスキルを識別するのに役立ちます。

• Short Description – AIが、そのスキルがどのような場合に適しているかを判断するのに役立ちます。

• Instructions – スキルが選択された後にAIが従うべき動作を定義します。

各フィールドの詳細については、以下のセクションを参照してください。

名前

Name は、短く明確で、実行するアクションがわかるものにしてください。スキルが何をするためのものか、すぐに理解できる名前が適切です。一般的に、適切な名前は、アクションと、そのスキルが扱うエンジニアリングデータの種類を表します。

わかりやすいスキル名には、次の特徴があります。

• 他のスキルと区別できる程度に具体的である

• スキル一覧で簡単に確認できる程度に短い

• スキルが実行する主なタスクに焦点を当てている

• ユーザーが自然に理解できる言葉で書かれている

広すぎる名前や一般的すぎる名前は避けてください。多くの異なるタスクに当てはまる名前は、具体性が不足している可能性があります。

短い説明

Short Descriptionは、スキルの内容と、どのような場合に実行すべきかをAIが理解するために役立ちます。スキルを手動で選択する必要がないため、このフィールドは重要です。アシスタントはプロンプトを分析し、利用可能なスキルと比較して、関連するスキルがあるかどうかを判断します。

適切な短い説明には、次の内容を含める必要があります。

• スキルが実行するタスク

• 対象となるエンジニアリングデータの種類

• スキルを使用すべき状況

• スキルによって得られることが期待される結果

短い説明は簡潔であるべきですが、曖昧であってはなりません。AIが類似のスキルと区別できるよう、十分な背景情報を含める必要があります。

不十分な短い説明は、スキルが属する分野を述べるだけのものです。適切な短い説明は、具体的なタスク、想定される背景、実行のきっかけとなる状況を説明します。たとえば、単に「要件に関する作業を支援する」と記述するのではなく、要件の品質レビュー、複雑な要件の分解、要件文の翻訳、矛盾の検出、検証基準の生成など、どの具体的な処理を行うのかを説明する必要があります。

短い説明でスキルの目的と使用状況を明確にするほど、アシスタントはそのスキルを適用すべきタイミングをより確実に判断できます。

指示

Instructionsは、スキルが選択された後にAIが行うべきことを定義します。これは、スキルの動作を制御するうえで最も重要なフィールドです。短い説明がスキルをいつ使用するかの判断を助けるのに対し、指示はスキルをどのように実行するかを定義します。

適切な指示は、明確な段階的ガイダンスとして記述する必要があります。最終的な出力だけでなく、その出力を生成する際にAIが従うべき判断の進め方や制約も説明する必要があります。

指示には、次の内容を含める必要があります。

• What the AI should analyze first – 通常、アシスタントは何かを変更または生成する前に、技術的な意図、背景、構造、関係性を理解する必要があります。

• What steps the AI should perform – 再現性があり予測可能な出力を得られるよう、動作を明確な手順に分ける必要があります。

• What the AI should preserve – これには、元の意図、要件ID、技術用語、単位、値、制約、参照、適用範囲、階層、トレーサビリティに関する背景情報などが含まれます。

• What the AI must not do – 適切なスキルは、不足している技術的詳細の捏造、意図の変更、新たな仮定の導入、ユーザーの確認なしでの変更適用を、AIに対して明示的に禁止します。

• How the AI should handle uncertainty – 情報が欠けている、曖昧である、または不十分である場合は、推測せずに問題を明確に示すようAIに指示する必要があります。

• What output format is expected – 結果を表、箇条書き、書き換えた文章、要約、チェックリスト、構造化されたレポートのいずれで提示するかを、スキルで定義する必要があります。

エンジニアリング業務では、アシスタントが仕様、検証、設計上の判断、後工程の実装に影響するデータを扱う可能性があるため、適切な指示が特に重要です。そのため、スキルは、AIが過度に確信を持つことなく有用な支援を提供できるように導く必要があります。

その他の注意事項

• 目的は、長いプロンプトを書くことではありません。AIのために明確な作業手順を定義することです。

• Keep Skills Focused

  スキルは、繰り返し実行できる1つのタスクを適切に行うべきです。

  1つのスキルで多くのことを行おうとすると、アシスタントが使用すべきタイミングを判断しにくくなり、ユーザーも出力を信頼しにくくなります。たとえば、要件の分解、翻訳、品質レビュー、トレーサビリティ分析、検証項目の生成は、明確に定義された1つのワークフローの一部として意図的に組み込まれている場合を除き、1つのスキルにまとめるべきではありません。

  スキルの目的を達成するために、互いに関連しない複数の処理が必要な場合は、別々のスキルに分割してください。

• Define Boundaries Clearly

  適切なスキルは、許容範囲を明示します。

  これは、要件、仕様、エンジニアリングデータを扱う際に特に重要です。アシスタントは、何を変更してよいか、何を提案にとどめるべきか、何を決して仮定してはならないかを理解する必要があります。

  有用な制限事項には、次のようなものがあります。

  • 元の技術的な意図を変更しない

  • 値、制約、設計上の判断を捏造しない

  • IDや参照を削除しない

  • 記載されていない検証方法を仮定しない

  • ユーザーの確認なしに変更を自動適用しない

  • 不明確な情報を事実として扱わない

  明確な制限事項を設けることで、もっともらしく見えても技術的に誤った出力が生成されるリスクを低減できます。

• Define the Output Format

  スキルは、結果をどのように返すかをAIに指示する必要があります。

  出力形式を統一すると、スキルの結果を確認、比較、再利用しやすくなります。

  スキルに応じて、出力には次のような形式を使用できます。

  • 表

  • 箇条書き

  • 書き換えた要件

  • 構造化されたレポート

  • チェックリスト

  • 要約

  • 変更案の一覧

  • 質問または未解決事項の一覧

  出力形式は、スキルの目的に合ったものにする必要があります。たとえば、レビューを目的とするスキルには、問題、説明、推奨事項の列を持つ表が適していることが多くあります。書き換えを目的とするスキルには、元の文章、出力案、その根拠を示す形式が適していることが多くあります。