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コース概要
要件エンジニアリングのためのAI入門
- プロダクトチーム向けAIツールの概要
- AgileとScrumにおける要件の役割の理解
- 要件収集にAIを使用する利点と限界
AIを使用した要件の収集と構造化
- AIによるインタビュー模擬:口頭入力を要件に変換する
- 模糊な文言を明確にするためのプロンプト技術
- 要件をテーマと機能に整理する
ユーザーストーリーとエピックの生成
- 平文をアクション可能なユーザーストーリーに変換する
- AIを使用してアクター、アクション、および目標を特定する
- AIの提案からエピックとストーリーヒエラルキーを作成する
受け入れ基準と端末ケースの作成
- Given-When-Then形式でテスト可能な基準を生成する
- 例外パスと境界条件をAIで特定する
- AIの出力を確認し、明確性と完全性を確保する
AIを使用した洗練とストーリーグルーミング
- ステークホルダーミーティングとノートの要約
- プロンプトガイダンスを使用してストーリーを分割し、統合する
- AIの支援でバックログ洗練を自動化する
協力と引き渡し
- 開発者にAI生成ストーリーを共有する
- フィーチャからテストケースまでの追跡可能性を確保する
- ステークホルダーの承認用ドキュメントを生成する
まとめと次回ステップ
要求
- ソフトウェアプロジェクトライフサイクルに関する基本的な理解
- AgileやScrumフレームワークに精通していること
- 技術的背景は必要ありません
対象者
- プロダクトオーナー
- ビジネスアナリスト
- スクムマスター
7 時間
お客様の声 (2)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
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コース - GitHub Copilot for Developers
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コース - Intermediate GitHub Copilot
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