AIコーディングツール対応
要件定義の「全部必要」を、
ROIで15分で終わらせる。
AIが要件を構造化し、予算内で最大価値のスコープを自動提案。承認者・閲覧者は何人でも無料。
MCP接続30秒。追加AI課金なし。
追加AI課金なし
セットアップ30秒
40+のMCPツール
8対応AIツール
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
▌
あなたのプロジェクトでも、こうなっていませんか?
要件定義の現場で起きている、4つの課題
PM / ITコンサルタント
「要望100個。'全部必要'で会議が終わらない。見積もりは毎回外れる。」
PDM / デザイナー
「ざっくりの要件から情報設計。手戻り前提の画面デザイン。工数も分からない。」
エンジニア
「業務知識がコードに落とせない。仕様変更のたびに設計がぐちゃぐちゃに。」
発注者
「ROIを経営陣に説明できない。ベンダーの見積もりが妥当か検証できない。」
要件定義は"最適化問題"です。toishiのメソッドを見る →
開発チームへ
要件定義の失敗、66%は「書き漏らし」が原因
AIの速さは、正確さに使うべきです。同じ時間で3倍正確な要件定義を。
抜け漏れゼロ
MCPガイドが事前チェック
Before
書き漏らし → 開発中に発覚 → 手戻り
After
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
Before
Excel添付メールを回覧、誰が最新か分からない
After
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
Before
「予算足りない」「感覚的に優先度高い」で議論終了
After
ROI 9,000 vs 500 の数字で即決断
はじめ方
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。
ROIシミュレーションを今すぐ体験
予算500万で最大の価値を出す"— その判断を、感覚ではなく数字で。
40+MCPツール
8対応AIツール
8構造化セクション
お使いのAIツールで、そのまま使えます
Claude Code
Codex CLI
Cursor
Windsurf
Cline
Roo Code
OpenCode
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基本無料
シンプルな料金体系
基本機能は永久無料。承認者・閲覧者は何人でも無料招待。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
よくある質問をすべて解消
toishiについてよく聞かれる質問をまとめました
プロジェクトの67%は失敗する。あなたのは、そうならない。
ROIで優先順位を決め、AIで要件を構造化し、ワンクリックで承認。承認者は何人でも無料。
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