「要件定義」という言葉を聞いて、どんなイメージを持ちますか？
- 堅苦しい文書作成作業？
- チェックリストと格闘する時間？
- 完璧を目指して疲弊する日々？
RD-Assistant は、そんなイメージを一新します。まるで経験豊富なアナリストとおしゃべりするように、要件を育てていけるツールです。
最初は、プロジェクトのビジョンを共有するところから始まります：
You: vision
🎯 プロジェクトビジョンを整理します。
以下の質問に答えてください：
このプロジェクトの主な目的は何ですか？
回答: 友達の情報を記憶補助的に管理して、コミュニケーションを円滑にしたい
想定しているユーザーはどのような人たちですか？
回答: 大学生から30代くらいまでの社会人
プロジェクトが成功したと判断する基準は何ですか？
回答: ユーザーの8割以上が継続的に利用してくれることビジョンを共有した後は、思いついた要件を自由に話しかけます：
You: プロフィール情報として、アバター画像、名前、趣味、メモなどを登録できると良いです
🤖 システム:
なるほど、ユーザープロフィール機能について具体的な要件が出てきましたね。
これらの情報は個人のプライバシーに関わるデータですので、
セキュリティ面でも考慮が必要そうです。
以下の要件を追加しました：
- プロフィール情報（アバター画像、名前、趣味、メモ）の登録機能
- ユーザーデータのセキュアな管理機能
他に考慮すべき点として：
1. プロフィール情報の更新頻度は？
2. データのバックアップは必要？
3. 情報の公開範囲の設定は？要件が増えてきたら、organize コマンドで整理整頓：
You: organize
🔄 要件の再整理を開始します...
📋 再整理の結果:
==================================================
変更点:
- グループ化: プロフィール管理機能を集約
- 明確化: セキュリティ要件を具体化
- 優先順位: コア機能を Must Have に設定仕上がり具合が気になってきたら quality コマンドで品質チェック：
You: quality
📊 要件の品質チェックを実行します...
要件: プロフィール情報の登録機能
総合スコア: 🟡 0.75
基本要素:
🟢 具体性: 0.90
🟡 測定可能性: 0.70
🟢 明確さ: 0.85
💡 改善提案:
- データ量の上限を明確にすることを検討
- 更新頻度の想定を追加内容について多角的なレビューが欲しいときは review コマンドでLLMを使った複数人格によるレビュー結果が得られます：
You: review
👤 技術アーキテクト:
- 画像データの効率的な管理方法の検討が必要
- キャッシュ戦略の明確化を推奨
👤 UXデザイナー:
- プロフィール編集のユーザーフローを具体化
- 直感的な操作性の確保が重要このように、RD-Assistant では：
- 🌱 自然な会話から要件の種を見つけ
- 🌿 AIとの対話で要件を育て
- 🌳 コマンドで整理・改善を重ねる
というサイクルを楽しみながら回せます。
RRD-Assistant の真骨頂は、「完璧な要件定義書を書く」ことではありません。
チャット感覚で始められ、いつでも整理でき、必要なときにレビューが受けられる。そんな気軽さの中で、要件定義の品質を徐々に高められることです。
- リポジトリのクローン
git clone https://github.com/hamatz/rd_assistant
cd rd_assistant- Poetry（パッケージマネージャ）のインストール（未インストールの場合）
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -- 依存関係のインストール
poetry install開発用の依存関係（httpx, pytest-asyncio など）も必要な場合は以下のいずれかでインストールしてください。
- Poetry を利用する場合
poetry install --with dev
requirements-dev.txtを利用する場合pip install -r requirements-dev.txt
- 環境変数の設定
cp .env.example .env
# .envファイルを編集して、必要な認証情報を設定- 対話型セッションの開始
poetry run python -m src.rd_assistant.main- バックエンドサーバーの起動
poetry run uvicorn src.rd_assistant.api.server:app --reload- 別ターミナルで
frontend/index.htmlをブラウザで開きます。 このページは自動的にセッションを作成し、チャット結果と要件図を表示します。 画面右上の設定メニューからバックエンドURLを変更すると、任意のサーバーに接続できます。
AZURE_OPENAI_API_KEY: Azure OpenAI ServiceのAPIキーAZURE_OPENAI_API_BASE: Azure OpenAI ServiceのエンドポイントURLAZURE_OPENAI_API_VERSION: Azure OpenAI ServiceのAPIバージョンAZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME: デプロイメント名
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