AI × Human-in-the-loop

開発要求を "資産" にする要求管理 MCP サーバー

完全性・無矛盾性・トレース性・テスト可能性・単一性を、AIと人間の協同で機械的に維持。
再利用・共有・連携を前提にした要求基盤。

構造化要求（階層/属性/リンク） 妥当性チェックと自動修正 JSON形式でデータ互換 ドメイン別にカスタマイズ
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これだけは伝えたい

要求は開発インプットの中核。品質が高いほど再利用性と共有性が高まり、維持コストが下がる。

品質の5原則

  • 完全性：目的/前提/制約/条件/検証観点の抜け漏れ防止
  • 無矛盾性：同一/他レベル間の衝突を検知
  • トレース性：上位→下位→テストの連鎖を辿れる
  • テスト可能性：観測可能な受入条件を持つ
  • 単一性：重複・二重定義を排除

AI × 人間の協同

再利用性は構造化、品質維持は妥当性チェック＋自動修正で実現。人間は承認と意思決定に集中。

互換・拡張

JSON形式でツール連携しやすく、語彙/テンプレ/禁止語などのチェックルールをプロジェクト別にプロファイル化。

妥当性チェックの中身

論理・構造の検査

  • 親子整合・参照一貫性・リンク切れ検出
  • 重複/矛盾/循環参照の検出
  • 番号規則・版管理・変更理由の必須化

表現・記述の検査

  • 曖昧語（例：「なるべく」「適切に」）の検出と具体化提案
  • 用語統一（用語表/辞書に基づく正規化）
  • テンプレ逸脱や受入条件欠落の検出
※ チェックルールはドメインや規格（例：ISO 26262、セキュリティ）に合わせて拡張可能

自動修正の特徴と Human-in-the-loop

AIの修正提案

曖昧語の具体化、受入基準の補完、重複統合、用語統一、参照の張り直しを自動提案。

承認フロー

AI → 修正案／人 → 承認/差戻し。承認後はトレース更新・差分記録を自動で反映。

説明責任の担保

修正差分・理由・影響範囲を保持。レビューは「問題指摘」から「提案承認」にシフトし、認知負荷を低減。

どう使うのか（フロー）

  1. 要望を自然文で投入（チャット/フォーム）。
  2. AIが要求候補を構造化（階層・属性・リンク）。
  3. 妥当性チェックを実施し、修正案を提示。
  4. 人間が承認（承認後にトレース・テストリンク更新）。
  5. JSON形式で保存し、テスト/タスク管理に連携。
初期起こし・整理・統一・重複排除・テスト観点付与が自動化。レビュー時間を短縮し、改版維持を機械化。

データ互換性とカスタマイズ性

データ互換性

  • 入出力：JSON形式（テスト/チケット管理ツールと連携）
  • リンク：要求ID・親子・参照・テスト・仕様章節に紐付け
  • 移行：既存データからJSON形式への再構造化を支援

カスタマイズ性

  • 語彙/テンプレ/禁止語/番号規則をプロジェクト別に設定
  • 安全/法規/機能安全などの属性拡張
  • 業界特有の指標や言い回しに適合

比較と考察

観点 ChatGPTだけで要求を書く 人間だけで作成/維持 AI＋MCP（本サーバー）
初期スピード ◎ 下書きは速い △ 速度は人依存 ◎ 自動構造化で迅速
再利用性 △ 構造・リンクは手作業 ○ ルール化で可 ◎ 構造＋検証が前提
正確性・維持 △ 運用次第でばらつき ○ 高精度だが維持が重い ◎ 機械的維持で安定
説明責任（差分/根拠） △ 手作業で追従 ○ ドキュメント化で担保 ◎ 自動差分/影響提示

● AIは本当に必要？ MCPだけで良い？
MCPだけだと"置き場"はできますが、品質維持の自動化が不在。
AI＋MCPで「作る（人）」と「守る（機械）」を分担するのが最短距離。

● AI協同の未来
人間は未来を見据えたインプットの創出に集中し、AIはアウトプットの生成・維持・整合を継続実行。
その結果、変化に強いデジタル要求資産が蓄積します。

今後のアップデート予定

📋 ReqIF対応

国際標準規格 ReqIF (Requirements Interchange Format) に対応し、他の要求管理ツールとのデータ交換を実現します。

  • ReqIF エクスポート：JSON形式からReqIF形式への変換
  • ReqIF インポート：ReqIF形式からJSON形式への変換
  • 対応ツール：DOORS、Polarion、Codebeamerなど主要ツールとの連携

※ リリース時期は開発状況により変更される場合があります。

クイックスタート

  1. リポジトリを取得（GitHub）。
  2. サンプル JSON ファイルを投入。
  3. チェックルール（語彙/テンプレ/禁止語/番号規則）を設定。
  4. 要望を投入 → 構造化 → 妥当性チェック → 承認。

GitHubで始める

※ プロジェクトページの場合は _config.yml に baseurl: "/requirements-mcp-server" を設定してください。