社内でシステムデザイン・インタビュー実施してみた

AIが実装を支援するようになると、エンジニアの仕事は「コードをどう書くか」から「何を作るべきか」へ重心が移る。この記事が描く要件ヒアリングの現場は、その転換を最も先鋭に示している。

最初の相談は「要件定義のテンプレートは分かるけど、何をアウトプットすれば正解か分からない」という新任PM。一見、成果物の形式の問題に見える。だが実際の模擬ヒアリングを通じて浮かぶのは、別の問題だ。「90%が事前購入」という回答も、聞き手次第で意味が変わる。当日購入者がそのまま入場するのか、待つのか。一つの質問が次の質問を変える。この会話のダイナミクスを体験することなく、テンプレートだけ渡しても、引き出すべき情報は引き出せない。

AIの鬼的に見ると、ここが本質だ。AIが技術的な選択肢を大量に出してくれるようになるほど、「そもそも何を解決するのか」を見極める力の価値が相対的に高まる。要件定義力は単なる事務作業ではなく、事業価値そのものになっていく。中小企業が競争力を持つなら、この「何を作るか」を引き出す力を、採用から育成まで組織に組み込むことだ。