限られた予算で、最大の価値を
何を作るか、何を作らないか。
数字で決める。
スコープ最適化とは
予算には限りがあります。全てのニーズを実現することはできません。
スコープ最適化とは、限られた予算の中で最大の価値を生むニーズの組み合わせを見つけることです。 どの機能を作り、どの機能を見送るか。要件定義の本質は、この「選択」にあります。
「全部作る」は戦略ではありません。
「何を作らないか」を決めることが、プロジェクトを成功に導きます。
「重なり」の力
1つの画面が複数のニーズをカバーすることがあります。 この「重なり」を活かせば、追加コスト0で採用できるニーズが見つかります。
例: 「商品詳細」画面の重なり
「商品詳細」画面を作ると、以下の3つのニーズを同時にカバーできます。
「お気に入り」のニーズは、商品詳細画面にボタンを1つ追加するだけ。 追加の画面開発は不要です。
toishi はニーズと画面の紐付けから、この重なりを自動で検出します。 すでに作る予定の画面でカバーできるニーズがあれば、追加コストなしで採用候補に入ります。
ROI が高い順に詰めていく
考え方はシンプルです。お弁当箱におかずを詰めるのと同じ。
お弁当箱のメタファー
- お弁当箱 = 予算
箱の大きさは決まっています。全てのおかずは入りません。 - おかず = ユーザーニーズ
それぞれ大きさ（コスト）と美味しさ（価値）が違います。 - 美味しさ÷大きさ = ROI
ROI が高いおかずから順に詰めていけば、限られたスペースで最も満足度の高いお弁当が完成します。
1. ROI でソートする
各ニーズの ROI（価値 ÷ コスト）を計算し、高い順に並べます。
2. 上から順に採用する
予算の上限に達するまで、ROI の高いニーズから順に採用していきます。
3. 重なりを活かす
すでに採用したニーズの画面でカバーできるものがあれば、追加コスト0で採用できます。
What-If シナリオ
「もし条件が変わったら？」をリアルタイムにシミュレーションできます。
もしこのニーズを入れたら？
特定のニーズを追加した場合の総コストと ROI の変化を即座に確認。 「レビュー機能を入れると予算を15%超過する」といった判断材料が得られます。
もし予算を+100万にしたら？
予算を増やした場合に追加で採用できるニーズと、その価値の増分を表示。 「100万追加すれば価値が40%向上する」という交渉材料になります。
toishi のスコープセクションでは、ニーズのチェックを入れ替えるだけで結果がリアルタイムに更新されます。 会議中にその場でシミュレーションし、全員が納得する着地点を見つけてください。
MUST 推論
「このニーズは絶対に外せない」という判断を、AI が支援します。
AI が MUST と推論する条件
- 優先度が「must」に設定されている
ユーザーニーズ作成時に明示的に「must」と指定されたもの - 価値が上位に位置する
月間実行回数が全体の上位に入るニーズは、プロダクトの中核機能と判断 - プロジェクトの前提条件に関わる
前提セクションで定義された目的や制約に直結するニーズ
MUST と推論されたニーズは、スコープ最適化の際に自動的に採用候補に含まれます。 もちろん、最終判断は人間が行います。AI はあくまで「見落とし防止」の役割です。