「要件定義書だけ見せられても、正直よく分からない」── そんなモヤモヤを解消したAIモックアップ先行開発の実践レポート

～「数時間で、プロ級モック。」は現場で通用するのか～

オーエムネットワーク株式会社

2026年1月16日 09時10分

業務システム開発を手掛けるオーエムネットワーク株式会社（本社：新潟県新潟市中央区、代表取締役社長：山岸真也）は、受託開発案件において「AIを活用したモックアップ先行開発」を導入し、要件定義フェーズの品質向上とスピードアップを実現いたしました。今後は本手法を社内提案やソリューション開発にも展開し、お客様への価値提供をさらに加速してまいります。

■本記事について

当社は2025年10月、生成AI「Claude Code」を活用したモックアップ生成の可能性について発表いたしました（「数時間で、プロ級モック。」）。今回の記事は、その技術を実際のお客様との商談・要件定義フェーズで実践した成果についてお伝えするものです。Claude Code自体の技術的な詳細については、過去の記事をご参照ください。

「数時間でプロ級モック完成」⽣成AI⾰命で製品開発が激変！「Re:Work.AI」活動記録

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000092212.html

■導入の背景：ドキュメント中心の要件定義が抱える課題

従来のシステム開発における要件定義は、仕様書や設計書などのドキュメント（テキスト）を中心に進められてきました。開発者は業務要件を文章化し、お客様はその文書を読んで内容を確認するというプロセスが一般的でした。

しかし、この手法にはいくつかの構造的な課題が存在していました。

「手戻りコスト」の問題

従来のシステム開発における要件定義は、仕様書や設計書などのドキュメント（テキスト）を中心に進められてきました。しかし、文章だけでは完成イメージの共有が困難であり、開発後半になって「思っていたものと違う」という認識のずれが発覚するケースが後を絶ちませんでした。この手戻りは、お客様・開発会社双方にとって大きな負担となります。
「見積に含められない工数」の問題

要件定義前のヒアリング段階や、お客様との認識合わせのための試行錯誤は、正式な見積に含めることが難しい作業です。しかし、この段階での丁寧なすり合わせを怠ると、後工程での手戻りリスクが高まるというジレンマがありました。
コミュニケーションの難しさ

技術的な専門用語を含む仕様書は、お客様の業務担当者様にとって理解しづらく、本当に必要な機能が正しく伝わっているのか確認することが困難でした。

当社はこれらの課題を解決し、お客様により良いシステムをより早くお届けするため、AI技術を活用した新しい開発手法の導入を決断いたしました。

■AIモックアップ先行開発手法の実践（実践レポート）

ここからは、当社が実際の商談・要件定義の現場でAIモックアップ先行開発手法をどのように活用したのかを、具体的な事例ベースでご紹介します。

ー 2025年12月に実践した小売業S社様の例ー

① 初回ヒアリング
まず、現地お打ち合わせ（40分）にて現状お困りの点や課題感についてヒアリングを行いました。
そのヒアリング内容をもとに、生成AIツール（以下、Claude Code）へ約3500文字程度のプロンプトを入力しました。

② AIによるモックアップ生成
プロンプト投入後、実際に操作可能なモックアップが４画面分＋１帳票分が自動生成されました。
ログイン画面・一覧画面・入力画面など、業務の流れを一通り確認できる構成です。

③ モックアップの修正・調整
生成されたモックアップに対し、業務内容に合わせた調整・修正をClaude Codeにて行いました。
この修正に要した時間は約３時間でした。

④ モックアップを使った打ち合わせ
初回ヒアリングから約2か月後、生成したモックアップを用いて担当者様と打ち合わせを実施。「文章を読んで理解する」のではなく「画面を見て確認する」打合せとなったため、「この項目は不要です」「ここにこの情報も表示してほしい」「この操作の流れは業務と合っていません」といった具体的なフィードバックを得られました。さらに「この内容で業務課題の解決につながるか」という観点で確認したところ、8割以上イメージ通りで、これなら十分に課題解決が見込めるとの評価をいただきました。

※本件は現在進行中のプロジェクトのため、具体的な業務内容や画面詳細については控えさせていただいております。

■導入効果のまとめ

本手法を受託開発案件に適用した効果は下記の通りです。

認識齟齬の早期解消

覚的な画面イメージを用いた打ち合わせにより、お客様との認識齟齬を要件定義段階で発見・解消できるようになりました。従来は開発終盤に発覚していた「イメージと違う」という問題を未然に防止し、手戻りリスクを大幅に低減しています。
ヒアリング段階の生産性向上

これまで見積に含めることが難しかったヒアリング段階の作業が、モックアップという成果物を伴うものに変わりました。お客様にとっても、早い段階で具体的な画面イメージを確認できることで、要件の整理や社内調整がしやすくなるというメリットが生まれています。
コミュニケーション品質の向上

画面イメージという共通言語を持つことで、技術的な知識を持たないお客様の業務担当者様とも、スムーズな意思疎通が可能となりました。専門用語を使わずに「この画面のここを変更したい」という形でやり取りができるため、打ち合わせの生産性が向上しています。
お客様満足度の向上

早い段階で完成イメージを共有できることで、お客様に安心感を持っていただけるようになりました。「どんなシステムが出来上がるのか分からない」という不安を解消し、プロジェクト全体を通じて信頼関係を構築しやすくなっています。

■今後の展開

当社は本手法を受託開発にとどまらず、以下の領域へ積極的に展開してまいります

社内提案スキームへの組み込み

新規案件の提案段階からモックアップを活用するスキームを構築します。お客様からご相談をいただいた際、「こういうシステムが作れます」という具体的な画面イメージを即座にご提示することで、提案の説得力を高めます。抽象的な説明ではなく、目に見える形でソリューションを示すことで、お客様の意思決定を支援し、受注率向上につなげてまいります。
ソリューション開発への応用

ックアップをベースとしたソリューション体系を構築し、開発の質とスピードをさらに高めてまいります。業種・業態ごとによくあるご要望をパターン化し、モックアップのテンプレートとして蓄積することで、より迅速かつ的確なソリューション提供を目指します。お客様固有の要件にも柔軟に対応しながら、開発効率と品質を両立する体制を整備いたします。
ナレッジの蓄積と人材育成

本手法で得られた知見を社内に蓄積し、要件定義・設計人材の育成にも活用してまいります。AIを効果的に活用できる人材を増やすことで、組織全体の開発力向上を図ります。

当社は小売業を中心に多くの企業様にご利用いただいているシフト管理システム「R-Shift」の開発・提供で培った業務知見と、AI活用による開発手法の革新を組み合わせ、お客様のDX推進を力強く支援してまいります。