【第5回】AI時代に民主化されるのは“要件定義”ではない — 抽象論を言語化する力がDXの主戦場になる —

AIの進化によって、システム開発の現場では「作る」ことの難易度が大きく下がりました。コードを書く、画面を作る、データをつなぐ。これまで専門家の仕事だった工程が、AIの補助によって誰でも触れられる領域に近づいています。

一方で、DXが思うように進まないという声が減ったわけではありません。その理由は単純で、AIが得意なのは「実装」であって、「考えること」そのものではないからです。

AI時代に起きている“スキルの民主化”とは何か

AI時代に民主化されつつあるのは、プログラミングやツール操作といった実装スキルです。実装の初速が上がり、試作までの距離が短くなりました。これは間違いなく、大きな変化です。

ただし、それだけではDXは前に進みません。なぜなら、何を作るかが曖昧なままでは、どれだけ早く作れても成果につながらないからです。

ここで重要になるのが、次に民主化されるスキルです。それは「要件定義」という作業そのものではなく、抽象論を言語化する力です。

民主化されるのは「抽象論を言語化する力」

現場でよく聞く課題は、たいてい抽象的です。「業務が回っていない」「データが活かせていない」「属人化している」。これらをそのままAIに投げても、意味のある答えは返ってきません。

必要なのは、課題を構造で捉え、目的と制約を整理し、言葉に落とすことです。どこにボトルネックがあり、何を変えれば改善するのか。その思考の過程こそが、AI時代に最も価値を持つスキルになります。

この「抽象論を言語化する力」は、特定の職種だけのものではありません。むしろ、これから多くの人に求められる基礎的な能力になっていきます。

その力を最も発揮できる実務が「要件定義」である

要件定義という言葉は、仕様書を書く作業だと誤解されがちです。しかし本質はそこではありません。要件定義とは、抽象的な課題を構造に落とし込み、「何を作るべきか」を定義する行為です。

AI時代の要件定義は、AIへの設計図とも言えます。目的が明確で、前提条件が整理されていれば、AIは非常に強力なパートナーになります。逆に、ここが曖昧なままだと、どれだけAIを使っても成果は安定しません。

だから今、ITベンダーの価値は要件定義という領域で最も高まる

ここで重要なのは、順番です。将来的には非エンジニアもこの力を身につけていく必要がありますが、いきなり全員が要件定義を担う世界になるわけではありません。

今この段階で、最も要件定義に向き合うべきなのは、SIやITベンダーです。なぜなら、成功と失敗の両方を経験し、全体構造を見てきたのが彼らだからです。

AI時代において、ITベンダーの価値が最も高まるのは「何を作るか」を定義する領域です。実装が効率化されるほど、この上流の判断力がプロジェクトの成否を左右します。

その型が整って、はじめて非エンジニアに広がる

要件定義は、奪われるスキルではありません。ベンダーが磨き、言語化し、型として示すことで、徐々に事業会社やDX推進部へと広がっていくものです。

非エンジニアが最初から高度な要件定義を担う必要はありません。小さな部門システムや業務改善から、抽象論を言語化する練習を重ねていく。その積み重ねが、AI時代のDXを支える力になります。

まとめ：要件定義は「仕事」ではなく「思考の表現形式」

AI時代に民主化されるのは、ツールでも実装でもありません。抽象論を言語化し、構造として伝える力です。要件定義は、その力を最も実務で発揮できる舞台にすぎません。

ITベンダーが要件定義に向き合うことで、その価値はより高まり、その型が整うことで、非エンジニアにも広がっていく。この流れこそが、AI時代のDXが進むための現実的な道筋です。

石井 亮介（りょうさん）

データパレード 代表取締役

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㈱データパレードの代表取締役で高田馬場の町中華のChief Data Officerをしています。 BIツールのセールスエンジニア・システムエンジニア・カスタマーサクセス歴15年、大学データサイエンス科 講師をしています。データエンジニア領域とコンサルティングが得意です。