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こんにちは、コパードの大川です。
連載ブログ「AIエージェント×Copadoで変わる！Salesforce開発・運用の新標準」の第二回目になります。
今回は Copado AI のことを紹介しつつ、要件定義フェーズでの活用の方法をご紹介します。
Copado AI Platform はコパードの管理するクラウドにホストされた AI サービスです。
これを利用するには、Web UI、API、VS Code 拡張、 CLI （Salesforce CLIのアドオン）、 Slack 、 Teams から利用します。
直近では MCP Server もベータ提供をはじめていて、Agentforce Vibes や Claude 、 Codex といった各社の MCP Client からも利用可能になっています。
Copado AI には、計画・構築・テスト・リリース・運用の各領域をカバーする6種類の専門性を持った DevOps エージェントとそれらを束ねてオーケストレートするエージェントの7種の AI エージェントが用意されています。
内部的には細かなタスクを実行するためのスキルを持っており、
Copado CI/CD や Copado Robotic Testing (CRT) といった Copado 製品に接続してその機能を利用したり、 Salesforce の組織に接続してメタデータを読み解くことが可能です。
イメージは以下の図の通りです。利用元は様々ですが、この構造は共通です。
Copado AI は、GoogleのGoogle CloudのVertex AIを介したGemini 3.6 FlashおよびGemini 3.5 Flash Lite モデルに加え、
AnthropicのClaude Sonnet 4.6モデルも利用しています。
さて、この構造が意味するのは、前回の記事でも書いたように Salesforce 特有の難しさを、
Copado AI が利用する Copado CI/CD や Copado Robotic Testing (CRT) がカプセル化し、容易に利用できる形にしているということです。
なので様々な AI エージェント向けに、自分たちのチーム用に調査して実装して維持していくことをせずとも、コパードが製品の更新の一環で提供し続けているものを利用することで安心安全に Salesforceと相対することができるわけです。
Copado について理解を深めていただいたところで、要件定義フェーズを見ていきましょう。
Copado という製品の思想は、プロジェクトのすべてのフェーズのすべてで「ユーザーストーリー」という共通の情報で通して情報管理をすることです。
ユーザーストーリーというのはアジャイル開発の文脈でよく出てくる言葉ですが、
ウォーターフォール開発でも要件として取り扱うものを意識していただければ、実はそんなに大きな差はありません。
利用者が誰で、目的は何で、実現できるとどのような価値があるものなのかをきっちりと書き、業務上の説明と機能仕様、対応する技術仕様と受け入れ条件までをまとめていきます。
Copado CI/CD ではこれを標準のオブジェクトと項目として提供しているので、曖昧な要件のまま先のフェーズに進んで認識齟齬や仕様上のバグといった手戻りが起きないようにすることができます。
ここまで読んできて
「ユーザーストーリー、要件を、要件定義フェーズできっちりと書くのがいいのはわかっているけど、なかなかできないんだよね。決まらないから先送りしちゃうこともあるし」
と思った方いらっしゃいますよね。多くの方はそうだと思います。
もう少し進んで「だから生成AIにやらせはじめている」という方も多いでしょう。
生成 AI に要件を整理してもらったあと、どこで管理をしていますか。
ドキュメントまで自動生成して、どこかの共有フォルダにドキュメントをアップロードして管理されていませんか。
続きの連載でも取り上げますが、ユーザーストーリーは要件定義だけのものではなく、構築にもテストにもリリースにも必要なものです。
利用者の要望が、本番環境にリリース済みの機能として利用できる状態になっているかどうかを管理する最小単位である必要があります。
なので、ファイルが最小単位である共有フォルダでの管理は、どこかで管理上の摩擦が残り、人手による無駄な工数を発生させてしまいます。
もしも、 Jira や Azure DevOps のようなアプリケーションライフサイクルマネジメント製品 (ALM) できっちりと管理できているということであれば、それらのサービスに組み込みの AI を使って丁寧なユーザーストーリー（ Jira なら課題、 Azure DevOps なら作業項目）を作っておきましょう。
要件の Single Source of Truth (SSOT) になります。
もしもまだこの領域で要件を管理するための仕組みを持っていない場合は、導入を検討すべきです。
ファイルとしての要件は SSOT となるシステムに入れておけば、いかようにでも出力できる時代になりました。
Jira も Azure DevOps も、当然ながら Copado CI/CD も管理されたデータを API で出力できます。これを生成 AI で取り出して、必要なフォーマットに保存することは数分でできるわけなので、最重要なポイントは要件の単位できっちり管理することです。
さて、まだ要件を管理する仕組みがない場合、 Copado CI/CD もユーザーストーリーという要件管理の仕組みを持つので有力な選択肢です。
そして Copado CI/CD を使うのであれば、 Copado AI でユーザーストーリーを書くこともまた有力な選択肢です。
Copado AI は、Copado が持つ Salesforce ナレッジと、Salesforce メタデータへのアクセス、 Copado CI/CD に蓄積された要件の SSOT の3つをうまく利用し、プロンプトから渡されたコンテキストの要件の元ネタをうまく整理して、ユーザーストーリーを作成します。
要望が大きすぎる場合には、適切な単位に分割して管理しやすいサイズのユーザーストーリーを複数作ることも行います。
最後に、要件定義フェーズでの Copado AI の活用イメージをまとめました。ご確認ください。
会議に関連するファイル、プロジェクトの運用基準に関連するファイルを Copado AI にアップロードします。
プロンプトライブラリから、要件をまとめるプロンプトを呼び出し、送信します。
まとめられた要件を確認し、内容を壁打ちしながら詰めていきます。
最後にユーザーストーリーとして登録してもらいます。
今回の画面イメージはチャット UI を用いたものですが、外部から利用するときにも同様なことが行えます。
また、ここで示したものはほんの一例です。
自分たちのチームの要件定義中の作業を踏まえて実施したい作業がある場合、AI の適用について悩んでいるなどあれば、ぜひご相談ください。
次回（第3回）は、構築フェーズとテストフェーズについて取り上げます。お楽しみに。
第一回はこちら
より速くリリースし、リスクを排除し、仕事を楽しんでください。
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