AIコーディングツール対応
Claude Codeで、
要件定義を1日で仕上げる。
SIer・受託開発のPM／コンサルが、100個の要望から
予算内ROI最大のスコープをAIと合意する。承認もWebで完結。
追加AI課金なしセットアップ30秒承認者・閲覧者は無料
Claude Code — toishi
$ npx @toishi/cli connect ti_live_xxxxx
✓ Claude Code に MCP 設定を追加しました
$ 「ECサイト」のユーザーニーズを整理して。予算500万で優先度も付けて
Claude: toishiのMCPガイドに沿って整理します...
✓ ペルソナ3名 → ユーザーニーズ12件（受入基準付き）
✓ ROI分析 → 推奨スコープ: 8件（ROI効率 4,063）
✓ 承認依頼を送信 → 承認者がWebで確認できます
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対応ツール
よくある現場
要件定義が曖昧なまま、
プロジェクトが走り始めていませんか。
遅延、手戻り、スコープ爆発——その多くは立場ごとに見ているものが違うことから始まります。
PM / ITコンサルタント
要望を論理的に削れない
- 「全部必要」を論破する説明が作れない
- 見積り精度は0.25〜4倍、遅延リスクが読めない
- 要件凍結前にスプリントが走り始めてしまう
PdM / デザイナー
ざっくり要件で情報設計が始まる
- 画面イメージから要件を逆算される手戻りループ
- リサーチ不十分でジャーニーを推定するしかない
- 実装工数が不明で優先順位が付けられない
エンジニア
業務知識がコードに落ちない
- 仕様変更に柔軟なIFツリーが設計できない
- マイクロサービスの分割粒度が判断できない
- シナリオテストの観点が網羅されない
システム発注者
ROIを経営陣に説明できない
- 予算内ROI最大化の要望を言語化できない
- 機能間の依存関係が把握できない
- 関係者の巻き込みとスコープ合意が面倒
toishi の立ち位置
コンサル・エンジニア・デザイナー・発注者の共通言語を作るツール。
画面デザインはFigma、コードはIDEへ。toishiは要件の合意に特化します。
ミッションはSIerプロダクトの品質最大化。 「全問題解決」ではなく「今よりベター」を、生成AIをたたき台に1日で。
要件定義は"最適化問題"です。
では、どうやって解くのか——
toishi の答え
3つのボトルネックを、
仕組みで外す。
抜け漏れ・承認停滞・根拠なき優先順位——
どの立場から見ても同じ「要件の現実」が見えるようになります。
抜け漏れゼロ
MCPガイドが事前チェック
導入前
書き漏らし → 開発中に発覚 → 手戻り
導入後
40+のMCPツールが「何を書くべきか」を教える
承認プロセス
ワンクリック承認
導入前
Excel添付メールを回覧、誰が最新か分からない
導入後
Web上でセクション単位の承認。記録が残る
意思決定の根拠
ROI可視化
導入前
「予算足りない」「感覚的に優先度高い」で議論終了
導入後
ROI 9,000 vs 500 の数字で即決断
始めるのは、たった30秒
CLIコマンド1つでMCP接続。あとはAIに話しかけるだけ。
1
MCP接続
npx @toishi/cli connect で接続完了。Claude Code、Cursor、Windsurf等に自動設定。
2
AIに要件を話す
「ペルソナを3つ提案して」「ユーザーニーズを整理して」— AIがMCPガイドに沿って構造化。
3
Webで確認・承認
承認者はWebブラウザで確認。ワンクリックで承認。PDFで稟議にも。
数字で見る toishi
- MCPツール
- 40+
- 対応AIツール
- 7
- 構造化セクション
- 8
シンプルな料金、はじめやすい無料プラン
承認者・閲覧者は何人招待しても無料。課金は編集する人だけ。
14日間の無料トライアル（有料プラン）
クレジットカード不要で開始
いつでもキャンセル可
承認者・閲覧者は何人でも無料
よくある質問
導入前の疑問にお答えします
要件定義で消耗するのは、
もうやめにしませんか。
ROIで優先順位を決め、AIで要件を構造化し、Webで承認。
クレジットカード不要 ・ 無料プランで1プロダクトまで