AIはたたき台を作る、人間が決める
AIの速さを、正確さに使う。
AIの位置づけ
toishi における AI は「たたき台の作成」と「問の生成」のためのおまけ機能です。 主役はあくまで人間。AI は下書きを素早く用意し、人間が判断・修正・承認します。
toishi 側に AI 機能はありません
AI の処理はすべてお使いの AI ツール側で行われます。 toishi は MCP（Model Context Protocol）でデータの読み書きを提供するだけ。 AI モデルの選択も、プロンプトの工夫も、すべてあなたの手の中にあります。
AI ができること
AI は「ゼロから考える」時間を大幅に短縮します。 たたき台があれば、議論の出発点が明確になります。
ペルソナ提案
ターゲットユーザー像の叩き台を複数パターン生成
ニーズ洗い出し
ペルソナから想定されるユーザーニーズを網羅的にリストアップ
フェルミ推定
月間実行回数の概算値を市場データから推定
工数概算
画面の複雑度から開発工数の初期見積もりを算出
受入基準の叩き台
ユーザーニーズごとの完了条件を自動生成
画面遷移の設計案
ニーズを実現する画面フローの初期案を提示
AI ができないこと
AI は「速さ」を提供しますが、「正しさ」は保証しません。 以下は必ず人間が担う領域です。
最終判断
たたき台を採用するか、修正するか、捨てるか。判断は常に人間が行います。
承認
要件の承認フローは人間同士の合意形成。AI が代わりに承認することはできません。
ビジネス固有の意思決定
自社の戦略、競合状況、社内政治。AI が知り得ない文脈での判断は人間の仕事です。
ステークホルダー間の調整
発注者とベンダーの利害調整、優先順位の交渉。人間関係の機微は AI には扱えません。
MCP とは
MCP（Model Context Protocol）は、AI ツールが外部サービスのデータを直接読み書きする仕組みです。 Claude Code などの AI ツールから toishi のデータに直接アクセスできます。
toishi が提供する MCP
40+
ツール数
項目の作成・編集・削除、承認依頼、ROI シミュレーションなど
8
セクション操作
前提、ペルソナ、ニーズ、画面遷移、画面詳細、工数、スコープ、検証
AI ツールに「ユーザーニーズを追加して」と伝えるだけで、toishi 上のデータが更新されます。ブラウザを開く必要はありません。
追加 AI 課金なし
toishi の料金に AI 利用料は含まれません
toishi 側に AI 機能はありません。AI の処理はすべてお使いの AI ツール側で実行されます。 toishi は MCP でデータの読み書きインターフェースを提供するだけです。
つまり:
- toishi の料金 = プラン料金のみ（Free / Pro / Team）
- AI の料金 = お使いの AI ツール次第
- AI ツールを使わなくても、Web UI だけで toishi は完全に動作します
対応 AI ツール
MCP に対応している AI ツールであれば、どれでも toishi と接続できます。
接続方法は各ツールのセットアップガイドをご覧ください。