AIネイティブな開発は、
ドキュメントから始まる。
業務フローの可視化から、要件定義、テストケース、ユーザーガイドまで。
PM-agentはプロジェクトの文脈を蓄積しながら、AIがドキュメントを生成し、改善のたびに育てるワークスペースです。
無料・クレジットカード不要
実際の画面: ヒアリングメモから生成された業務フロー図。バージョン管理・品質チェック・draw.ioエクスポート付き。
あなたのボトルネックは、どちらですか。
AIコーディングで開発は速くなった。
なのに、PMの仕事は速くなっていない。
ボトルネックはドキュメントです。書く時間がなく、書いても古くなり、AIに渡せる形になっていない。
課題
仕様がチケット・Slack・自分の頭の中に分散している
全体像を知っているのは自分だけ。休めばチームが止まり、新メンバーの立ち上げに1ヶ月かかる。
PM-agentなら
散在する情報源から、一貫した要件定義書を生成
チケット・議事録・URL・GitHubを取り込み、AIが統合。プロジェクト単位のRAGが文脈を蓄積するから、断片からでも辻褄の合うドキュメントになります。
課題
書く時間がない。書いても2週間で古くなる
テストケースまで手が回らず、不具合はお客さんが先に見つける。更新されないドキュメントは信用されない。
PM-agentなら
要件定義書→仕様書→テストケースへ展開。更新はAIに指示するだけ
成果物同士がチェーンでつながっているから、上流の変更は下流への影響がチェックされ、バージョン管理で常に最新が保たれます。
課題
AI開発ツールに渡せる「正しい仕様」がない
Claude Codeにコードは書かせられる。でも肝心の仕様は口頭とSlackの中。AIの出力品質が上がらない。
PM-agentなら
MCPでClaude Code等から仕様を直接参照・更新
AIが読める形で仕様が常に最新だから、コーディングAIの精度が上がる。ドキュメントがAIネイティブ開発サイクルの中心になります。
導入の成否は、現場業務を
どれだけ早く構造化できるかで決まる。
ヒアリングにも、フロー図の清書にも、改善のたびの資料修正にも、あなたの時間を使いすぎている。
課題
ヒアリングから業務フロー図にするまで数日かかる
メモを整理し、Miroやdraw.ioで清書し、部門確認で手戻り。可視化だけでプロジェクトの序盤が溶ける。
PM-agentなら
メモ・既存資料・サイトURLから業務フロー図を自動生成
部門・分岐・例外処理まで構造データとして抽出するから、「清書」ではなく「構造化」そのものが自動になる。draw.io形式で出力でき、既存の資料フローにも載せられます。
課題
可視化・要件定義・ユーザーガイドがツールごとに分断
フローはMiro、要件はWord、ガイドはPowerPoint。転記のたびに認識ズレと工数が生まれる。
PM-agentなら
業務フローから要件定義書、ユーザーガイドまで一気通貫
全成果物が同じプロジェクトの文脈を共有するから、フローで定義した業務がそのまま要件になり、リリース時にはユーザーガイドとして展開されます。
課題
業務改善のたびに、資料一式を作り直している
フロー修正→要件反映→ガイド更新→顧客説明資料。1つの改善で4つの資料を触る。だから改善が遅くなる。
PM-agentなら
AIに変更を指示するだけで、関連ドキュメントがバージョンアップ
バージョン管理と影響波及チェックが組み込みだから、変更履歴がそのまま顧客への提案の証跡になり、改善サイクルが回るほど提案が強くなります。
すべて、実際の画面です。
コンセプト画像ではありません。今日から使える機能だけを紹介しています。
要件定義書
現状課題の定量化から機能要件・受入基準まで。散在資料から一貫したドキュメントを生成。
ユーザーストーリー
エピック⇄ストーリーの整合を自動検証。受け入れ条件からテスト・チケットへ展開。
成果物の一元管理
18種類のドキュメントをバージョン管理。Excel・draw.io等、実務形式でエクスポート。
「作って終わり」から、「改善で育つ」ドキュメントへ。
業務可視化
業務フロー図を自動生成
要件定義
フローから一気通貫で生成
開発・改善
変更は下流へ波及チェック
ユーザーガイド
リリースごとに自動生成
すべての成果物はバージョン管理され、上流の変更は下流へ波及チェック。改善サイクルを回すほど、AIがプロジェクトを深く理解します。