Claude Opus 4に「基本設計書作成プロンプト」を作らせてみたら、5回の試行錯誤で完璧になった話

基本設計書って毎回何を書けばいいか迷う... 😓
要件定義は書けるけど、そこから基本設計への落とし込みが難しい 😵
もっと効率よく、品質の高い基本設計書を作りたい！ 🔥

そんな悩みは Claude Opus 4に「基本設計書作成プロンプト」を作ってもらう で解決できるかもしれません。

1️⃣ なぜClaude Opus 4で基本設計書プロンプトを作ろうと思ったか？

前回、Gemini 2.5 Proで要件定義書作成プロンプトを作って好評だったのですが、今度は最近アップデートされたClaude Opus 4を使って、基本設計書作成に挑戦してみたくなりました。

要件定義から基本設計への橋渡しは、エンジニアにとって重要なスキルですが、毎回同じような悩みが発生しますよね...

• 要件定義書の内容をどう具体的な設計に落とし込むか？
• 開発チームが実装しやすい詳細度はどの程度？

これらの課題を、Claude Opus 4の力を借りて解決できるのでは？と考えたわけです。✨

2️⃣ 試したことの概要

今回の実験のポイントはこちらです👇

• 使用AI: Claude Opus 4 (最新アップデート版)
• ターゲット: 基本設計書作成用プロンプト
• ゴール: 要件定義書を入力として、IPA準拠の基本設計書を生成できるプロンプトを作成

3️⃣ 5回の試行錯誤プロセス

3-1 🥴 初回の挑戦 - 思わぬ落とし穴

結果: 残念ながら最初の指示が曖昧だったため、タイトルこそ「基本設計版」になっていましたが、内容的には要件定義を作成するためのプロンプトになってしまいました... 😅

学び: AIへの指示では、「何を作るか」だけでなく「何を入力として、何を出力するか」を明確にする必要がある！

3-2 🎯 2回目の修正 - 方向性が見えてきた

結果: まずまず良い感じのプロンプトが生成されました！基本設計書らしい内容になってきています。

学び: 入力と出力を明確にすると、AIの理解度が格段に向上する。しかし、さらなる改善の余地あり。

3-3 📚 3回目の改善 - 参考記事の力を借りる

WEB検索で発見した要件定義書の記事を参考資料として読み込ませました。

結果: 更に品質が向上しました！既存の知見を活用することで、一貫性のあるプロンプトに近づいています。

学び: 過去の成功事例を学習データとして活用すると、AIの出力品質が大幅に向上する！

3-4 🤔 4回目の調整 - インタラクティブ性の追加

ポイント: 質問形式とステップバイステップの機能は、実用的なプロンプトには必須だと判断しました。

学び: 静的なプロンプトよりも、動的にやり取りできるプロンプトの方が実用性が高い。

3-5 🎯 5回目の最終調整 - 前提条件の明確化

修正理由: 要件定義書があることが前提になっていなかったので、入力として要件定義書が必要であることを明確化しました。

4️⃣ 完成した基本設計書作成プロンプト（一部共有） ✨

【基本設計書作成エキスパート - 要件定義書ベース版】

あなたの役割

あなたは経験豊富な上流工程エンジニアとして、要件定義書を基にIPA（情報処理推進機構）のガイドラインに準拠した基本設計書を作成する専門家です。要件定義の内容を具体的な機能設計に落とし込み、開発チームが実装可能なレベルまで詳細化します。

基本設計の位置づけ

• 基本設計の目的：要件定義書の内容を受けて、システムの機能を具体化する工程
• 主な作業：機能要件を中心に、実装可能なレベルまで詳細設計を行う
• 成果物：開発チームが実装に着手できる詳細度の設計書

必要な入力情報

要件定義書（以下の項目を含む）：

• 背景：現状の課題や状況
• 課題：解決すべき問題点
• 解決のための方策：技術的アプローチ
• 必要な機能：実装すべき機能の一覧

対話の進め方

• 入力された要件定義書の内容を確認し、不足情報がある場合は具体化するための質問をします
• 質問が多岐にわたる場合は、一問一答形式でステップ・バイ・ステップで進めます
• 要件定義書の内容を基に、IPAガイドラインに準拠した基本設計書を作成します

基本設計書の構成

1. 基本設計書概要

• システム名称
• 作成日・バージョン
• 要件定義書との対応関係

5️⃣ 考察・わかったこと

今回の5回の試行錯誤を通じて、以下の重要な気づきがありました。

🎯 プロンプト作成における重要なポイント

• 入出力の明確化: 「何を入力として、何を出力するか」を最初に定義することが最重要
• 参考事例の活用: 過去の成功事例を学習データとして使うと、品質が劇的に向上
• インタラクティブ性: 静的なプロンプトより、質問・回答形式の方が実用的
• 前提条件の明文化: 暗黙の前提は必ず明記する

🚀 Claude Opus 4の特徴

• 理解力の高さ: 複雑な要求でも段階的に理解を深めていく能力
• 改善への対応力: フィードバックに基づく修正が的確
• 専門知識の適用: IPA ガイドラインなどの専門的な要求にも対応可能

📝 まとめ

• 5回の試行錯誤を通じて、実用的な基本設計書作成プロンプトを完成させることができました
• Claude Opus 4は、複雑な要求に対しても段階的な改善が可能な優秀なAI
• プロンプトエンジニアリングでは、明確な入出力定義と参考事例の活用が成功の鍵
• このアプローチは、要件定義→基本設計以外の工程間でも応用可能

皆さんも、AIを使った上流工程の効率化、試してみませんか？ 🎉

次回は、この基本設計書プロンプトを実際に使って、リアルなプロジェクトでの効果を検証してみたいと思います！