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期間 7 時間
コース概要
要件工学におけるAI入門
- プロダクトチーム向けのAIツール概要
- アジャイルおよびスクラムにおける要件の役割の理解
- 要件収集においてAIを使用する利点と限界
AIを活用した要件の収集と構造化
- AIによるインタビューシミュレーション:口頭入力を要件に変換する
- 曖昧な記述を明確にするプロンプト技術
- 要件をテーマや機能に整理する
ユーザーストーリーとエピックの生成
- プレーンテキスト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、目標を特定する
- AIの提案からエピックとストーリーのヒエラルキーを作成する
受け入れ基準とエッジケースの作成
- Given-When-Then形式のテスト可能な基準を生成する
- AIを使用して例外パスと境界条件を特定する
- AIの出力を明確さと完全性の観点からレビューする
AIを活用した精査とストーリーグルーミング
- ステークホルダー会議とメモの要約
- プロンプトのガイダンスを使用してストーリーを分割・統合する
- AIの支援でバックログ精査を自動化する
協業と引き継ぎ
- AI生成のストーリーを開発者と共有する
- 機能からテストケースまでのトレーサビリティを確保する
- ステークホルダー承認のためのドキュメントを生成する
まとめと次のステップ
要求
- ソフトウェアプロジェクトライフサイクルの基本的な理解
- アジャイルまたはスクラムフレームワークへの親しみ
- 技術的な背景知識は不要
対象者
- プロダクトオーナー
- ビジネスアナリスト
- スクラムマスター
お客様の声 (1)
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。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳