- 生成AIを活用すればソースコードから設計書・仕様書を自動生成できる
- ChatGPTやGitHub Copilotを使うことで設計書作成の工数削減が期待できる
- 生成AIが作成した内容は、人による確認と修正が必要
生成AIを活用すれば、設計書や仕様書の作成を効率化できます。ソースコードを読み込ませるだけで設計書のたたき台を作成できるため、ドキュメント作成にかかる時間や手間を大幅に削減可能です。
とはいえ、「本当に設計書を作れるの？」「どの生成AIを使えばいいの？」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
この記事では、生成AIで設計書・仕様書を作成する方法やメリット・注意点、おすすめツールをわかりやすく解説します。実際にChatGPTとGitHub Copilotで検証した結果も紹介しているので、設計書作成を効率化したい方はぜひ最後までご覧ください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
生成AIによる設計書・仕様書作成の概要
長期間使用しているシステムは、新しい機能や技術が追加されているケースがありますが、設計書や仕様書の内容が古いままになっているケースが多々あります。また、システムを開発した社員がすでに退職しているなど、開発当時の仕様を誰も知らないといったケースも少なくありません。
ただ、設計書や仕様書は内容が複雑なため、作りたくても作れずに困っている方も多いと思います。そんなときに役立つのが生成AIです。
生成AIにシステムのプログラムコードを読み込ませ、設計書や仕様書の作成を指示すると一瞬で作成してくれます。例えば、以下のようなプロンプトが有効です。
内容が足りない場合は、チャットのやり取りを繰り返すことで、より完成度が高まります。フォーマットを指定すれば、そのとおりに記載してくれるので、ぜひ試してみてください。
生成AIの法人利用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
設計書・仕様書作成におすすめの生成AIツール5選
ここからは、設計書・仕様書作成におすすめの生成AIツールを5つご紹介します。
今回紹介するのは、以下5つの生成AIツールです。
- ChatGPT
- GitHub Copilot
- Jitera
- CodeAGI
- Code Llama
以下でそれぞれの特徴や設計書・仕様書作成での活かし方などを解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAIが提供する大規模言語モデル（LLM）を活用したAIチャットサービスです。テキスト入力による高精度な回答に対応しているほか、ファイルや画像の読み込みなどにも対応しています。
これらの特性を活かして、設計書・仕様書の作成も可能です。プロンプトで設計書・仕様書のもとになるプログラムコードを提示すれば、すぐに指定のフォーマットに沿った形で出力してくれます。
ChatGPTについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
GitHub Copilot
GitHub Copilotは、コーディングタスクをAIがサポートしてくれるサービスです。打ち込んでいる関数などから、次に入力すべきコードを提案してくれるほか、テキストで条件を指定してコードを作成してもらうこともできます。
GitHub Copilotにもチャット機能があるので、ここに設計書・仕様書の元となるプログラムコードを指定するだけで自動的に作成してくれますよ。
Jitera
Jiteraは、ソフトウェア開発の自動化を目的に提供されているプラットフォームです。システム設計書やソースコードの作成が可能なため、ソフトウェア開発の効率化に役立ちます。
なお、Jiteraは、要件定義から設計・実装までを支援するAI開発プラットフォームです。AIを活用して設計書やソースコードの作成を支援できます。信頼性の高い情報源を参照しているので、機能の追加・修正を高精度でサポートしてくれます。
システム設計書や仕様書の作成を効率化したい方は、ぜひ使ってみてください。
CodeAGI
CodeAGIは、企業の設計書やデータベースをAIが解析して、プログラムのソースコードをすぐに自動作成してくれるサービスです。独自のAIエンジン「AIeS」が搭載されており、企業ごとに異なる設計書の読み取りも可能にしています。
設計書・仕様書を作成するというより、新しく作成した設計書・仕様書を分析して、最適なプログラムコードを出力できるサービスなので注意してください。したがって、システム自体を改良したり、新しく開発する場合に有効です。
Code Llama
Code Llamaは、Meta社が開発したプログラミング支援に特化しているLLMです。テキストプロンプトから新たにコードを生成したり、途中まで書いたコードを補完したりする機能が備わっています。
チャット形式で指示が出せるので、ここに基となるソースコードを入力して、設計書・仕様書の作成を指示するだけで自動で出力してくれる仕組みです。
Code Llamaについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIでソースコードから設計書を自動生成してみた！
当メディアでも、実際にChatGPTとGitHub Copilotを使って、ソースコードから設計書を自動生成してみました。どちらもフリープランで設計書を自動生成できるため、料金はかかりません。それぞれのツールで設計書を作る具体的な手順と結果を画像付きで紹介していくので、ぜひチェックしてみてください。
ChatGPTで設計書を自動生成した結果
まずは、対象のソースコードと以下のプロンプトを入力して、ChatGPTに設計書の作成を依頼します。（コピーして内容を編集すればそのまま使えます）
クリックで表示
あなたは経験豊富なシステム設計エンジニアです。
以下のソースコードをもとに、システムの設計書を作成してください。
# 出力条件
- 書式は日本語
- Markdown形式で出力
- システムの全体像をわかりやすく構造化
- タイトルは「勤怠管理システム 設計書」
- 各章見出しには h2, h3 を使用
- 図表はテキスト（ER図、API仕様表など）で簡易的に表現
- コードの説明ではなく、システム構造を抽象化して記述してください
# 設計書の構成
1. システム概要
- システムの目的と概要
- 主な機能一覧
2. アーキテクチャ設計
- 使用技術（フレームワーク・DB・構成図）
- コンポーネント構成（アプリ層・DB層など）
3. データベース設計
- ER図（テキストで表現）
- テーブル定義（カラム名、型、制約など）
4. 機能設計
- 各APIの入出力仕様（エンドポイント、メソッド、リクエストパラメータ、レスポンス）
- バリデーションとエラー処理方針
5. 業務フロー
- ユーザー登録～勤怠記録～レポート出力までの流れを図解的に説明
6. 非機能要件
- セキュリティ、パフォーマンス、運用保守上の考慮点
# 注意事項
- コードの逐語的な説明は不要（構造と意図を中心に）
- 冗長にならず、読みやすく設計ドキュメントらしい表現にしてください
添付ファイルが対象ソースコードです。実際に自動生成された設計書が以下のとおりです。
なお、設計書の作成後にいくつか次のステップを提案してくれたので、試しにER図の出力をお願いしてみました。
ER図を画像で出力したものがこちらです。
設計書もER図も生成AIで作った割に十分な出来でした。
設計書を自動生成したい方は、紹介したプロンプトの出力条件や構成を自身でカスタマイズして活用してみてください。
GitHub Copilotで設計書を自動生成した結果
GitHub Copilotでも、ChatGPTと同様に設計書を作成できるのか試してみます。今回は、VS Code経由でGitHub Copilotを呼び出して、ソースコードから設計書を自動生成してみました。
まずは、VS Codeで対象のソースコードが記載されているファイルを開きます。
ソースコードのファイルを開いたら、右上のチャットアイコンをクリックして、チャット画面を開きます。
あとはチャット画面で、ChatGPTと同様のプロンプトを入力するだけです。
今回は以下画像のように、プロンプトを入力しました。
実際に自動生成された設計書がこちらです。
なお、ChatGPTと同様に設計書をPDFファイルで出力するよう指示したのですが、GitHub Copilotではできませんでした。
上記の回答にあるように、少々面倒な手順を踏む必要があるようです。
筆者は、設計書の部分のメッセージを全文コピーして、Googleドキュメントにペーストしてから、それをPDFとして保存しています。
【結論】設計書作成はGitHub CopilotよりChatGPTが便利
筆者が実際に両方のツールを使って設計書を自動生成したところ、GitHub CopilotよりChatGPTが便利だと感じました。
筆者は非エンジニアで、IDEよりもブラウザのチャット画面のほうが使い慣れているためです。
また、生成した設計書を別のファイル形式で出力する際も、ChatGPTならプロンプト1つですぐに実行できます。GitHub Copilotでは、直接別のファイルを出力できず、一手間必要だった点がChatGPTに比べて使いにくかったです。
生成AIに設計書・仕様書を書かせるときのポイント
生成AIは設計書や仕様書の作成を効率化できますが、指示が曖昧だと期待どおりの内容にならない場合があります。精度の高いドキュメントを作成するためには、設計書の種類やシステムの情報、出力形式などを具体的に伝えることが重要です。
ここでは、生成AIに設計書・仕様書を書かせる際に押さえておきたい3つのポイントを紹介します。
設計書・仕様書の種類や詳細を指示しておく
生成AIで精度の高い設計書を作成するためには、どのような設計書を作りたいのかを具体的に伝えることが重要です。
例えば、「基本設計書」「詳細設計書」「API仕様書」「データベース設計書」など、対象となるドキュメントの種類を明確に指定しましょう。
また、利用目的や想定読者も合わせて伝えることで、より実務に近い内容を出力しやすくなります。
条件も共有する
設計書の品質を高めるためには、システムの概要や利用している技術も共有しておきましょう。
例えば、開発言語やフレームワーク、データベース、システム構成などを入力すると、生成AIがプロジェクトの背景を理解しやすくなります。
情報が不足していると一般的な内容になりやすいため、できるだけ具体的な条件を伝えることが大切です。
出力フォーマットも指定する
生成AIへ依頼する際は、出力形式も事前に指定しておくことをおすすめします。
例えば、「Markdown形式で出力」「見出しはh2・h3を使用」「テーブル形式で整理」などの条件を伝えることで、後から編集する手間を減らせます。
チーム内で使用するテンプレートがある場合は、そのフォーマットを共有するとより実用的な設計書を作成できます。
生成AIによる設計書・仕様書作成のメリット
生成AIを活用した設計書や仕様書の作成には、多くのメリットがあります。
具体的なメリットを以下にまとめました。
- 要件定義の工数削減
- リバースエンジニアリングの効率化
- スキルの底上げ
- 多言語対応
- 内容の詳細化
- エラーの軽減
- ノウハウの反映
特に、作業効率の向上や精度の向上が期待でき、エンジニアの負担を軽減しつつ、設計の質を保てるのが魅力です。ここでは、生成AIがもたらす具体的な利点について詳しく説明します。
要件定義の工数削減
生成AIを活用することで、要件整理や資料作成の工数削減が期待できます。ただし、関係者へのヒアリングや要件確認は引き続き重要です。
生成AIは入力された情報や一般的な知識をもとに、要件整理や設計のたたき台を提案できます。この結果、初期の要件定義にかかる時間を短縮し、より正確な仕様を素早く確立できるのが大きなメリットです。
リバースエンジニアリングの効率化
生成AIはリバースエンジニアリングのプロセスを効率化できます。なお、リバースエンジニアリングとは、ソースコードの仕組み・内容を言語化する工程のことです。
既存のシステムやコードベースを解析し、その構造や動作を理解するのは時間がかかりますが、生成AIが自動的にコードを解析し、理解しやすい形式で出力してくれます。その結果として、手作業での解析作業が大幅に減り、再設計やアップデートが容易になる仕組みです。
スキルの底上げ
生成AIは、エンジニアのスキルアップにも役立ちます。AIがリアルタイムでフィードバックや提案をおこなうことで、特に新人エンジニアが早期にスキルを習得するのを助けてくれます。
設計書の作成やコードの記述に対してAIが自動的にアドバイスをおこなうため、日常的に学習しながら業務を進められる環境を構築できますよ。さらに、設計内容の解説や質問への回答を通じて、学習支援に活用できます。
多言語対応
生成AIは、設計書や仕様書の多言語対応も容易にします。国際的なプロジェクトでは複数の言語での文書作成が求められますが、これは誰にでもできる作業ではありません。
しかし、生成AIなら即座に翻訳して、同時に各言語の特性に合わせた適切な表現に変換できます。その結果、国際的なチーム間でのコミュニケーションコストを削減可能です。
内容の詳細化
生成AIを利用すれば、設計書や仕様書の内容をより詳細に作成できます。過去のプロジェクトや学習したデータを参照して、機能を細部まで盛り込んだ設計書を自動的に作成できるのが魅力です。
また、従来の手動作成では見過ごされがちな細かな機能も、AIが自動的に提案してくれます。結果として、設計内容の詳細化や抜け漏れの発見を支援できます。
エラーの軽減
生成AIは、エラーの発生を減らす効果も期待できます。人間による手作業ではミスがつきものですが、AIは大量のデータから正確な設計書を作成するため、設計書作成時のミス軽減に役立つ可能性があります。また、コード生成の際も生成AIがエラーチェックをおこなうため、品質向上につながる可能性があります。
ノウハウの反映
生成AIは、企業内のノウハウを設計書や仕様書に反映するための強力な手段となります。
特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用することで、自社が実施した過去のプロジェクトや社内ノウハウを織り込めるのがポイントです。これらに基づいた設計書を自動生成し、組織全体の知識や経験を集約できます。
これにより、高品質な設計書・仕様書を作成できるので、その後の業務の生産性も上向くはずです。
生成AIツールを比較して最適なものを選びたい方は、以下の記事もご覧ください。
生成AIによる設計書・仕様書作成の注意点
生成AIは設計書や仕様書の作成を効率化できる便利なツールですが、出力内容をそのまま利用するのは危険です。生成AIには得意なことだけでなく苦手なこともあるため、注意点を理解したうえで活用する必要があります。
ここでは、設計書・仕様書作成時に押さえておきたい主な注意点を解説します。
ドキュメントが複雑化する可能性がある
生成AIは情報を網羅的に出力する傾向があるため、必要以上に長く複雑な設計書になる場合があります。また、専門用語や技術的な表現が多く含まれることもあり、開発メンバー以外には理解しにくいドキュメントになるケースも少なくありません。
設計書を作成した後は、対象読者に合わせて内容を整理し、不要な情報を削除することが重要です。
一部対応していないファイル形式がある
生成AIによって対応しているファイル形式は異なります。PDFやWord、Excelなどの一般的な形式には対応していても、独自形式のファイルや一部の設計ツールのデータは正しく読み込めない場合があります。
また、ファイルをアップロードできても内容を正確に解析できるとは限らないため、取り込み後は内容が反映されているか確認しましょう。
共有したファイルをすべて参照してくれるとは限らない
複数のファイルを一度に共有した場合でも、生成AIがすべての内容を十分に参照できるとは限りません。ファイル容量が大きい場合や資料数が多い場合は、一部の情報が見落とされる可能性があります。
重要な仕様や要件がある場合は、ファイルの共有だけに頼らず、プロンプト内でも明示的に伝えることが大切です。
回答サイズに限界がある
生成AIには一度に出力できる文字数や処理できる情報量に上限があります。大規模システムの設計書を作成する場合、内容の途中で出力が終了したり、一部の情報が省略されたりすることがあります。
設計書全体を一度に作成するのではなく、システム概要や機能設計、データベース設計などの単位に分けて出力すると精度が向上しやすくなります。
生成AIに丸投げしただけではクオリティは低め
生成AIは設計書のたたき台作成には優れていますが、内容の正確性や網羅性を保証するものではありません。特に業務要件やシステム固有の仕様については、誤った内容を出力する場合があります。
高品質な設計書を作成するためには、生成AIが作成した内容を人がレビューし、不足情報の追加や修正を行うことが重要です。生成AIは補助ツールとして活用し、最終的な品質確認は人が担当するようにしましょう。
生成AI開発の企業リスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIによる設計書・仕様書作成でよくある質問
生成AIで設計書・仕様書作成を効率化しよう
生成AIを活用すれば、設計書や仕様書の作成にかかる時間と手間を大幅に削減できます。ソースコードや要件情報をもとにドキュメントのたたき台を作成できるため、要件定義や既存システムの分析、ドキュメント整備の効率化につながるでしょう。
一方で、生成AIの出力内容には誤りや不足が含まれる可能性があるため、人による確認や修正は欠かせません。設計書の種類や出力形式を具体的に指示しながら活用することで、より実用的な成果物を作成できます。
設計書・仕様書の作成負担や属人化に課題を感じている場合は、生成AIの導入を検討してみてください。
最後に
いかがだったでしょうか？
生成AIを使えば、膨大な工数を削減し、エラーリスクを最小化できます。企業のノウハウを活かした高品質なドキュメント作成を可能にするAI活用を、この機会にぜひご検討ください。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
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︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
