1. 要件定義

推奨モデル：社内MD + レビュー用HTML

正本は常に Markdown + 要件ID + Mermaid。経営・依頼者側向けにはそこから読みやすいHTMLを生成し、読み会で合意します。HTMLを正本にしないのがポイントです。

具体例：Before / After

diff --git a/docs/requirements/REQ-042.md
+ ## REQ-042 受注キャンセル
+ - 用語: 「受注」(Order) ※ glossary参照
+ ```mermaid
+ flowchart LR; A[申請] --> B[承認] --> C[在庫戻し]
+ ```
+ 合意確認: 2026-06-10 HTMLレビュー済

要件MDサンプル（社内正本）

---
id: REQ-042
status: CONFIRMED
depends_on: [REQ-010]
terms: [受注, Order]
---

# REQ-042 受注キャンセル

## ユースケース
担当者が受注をキャンセルし、在庫を戻す。

```mermaid
flowchart TD
  A[キャンセル申請] --> B{出荷済み?}
  B -->|No| C[在庫戻し]
  B -->|Yes| D[返品フロー REQ-055]
```

## 受入条件
- [ ] 未出荷は在庫が戻る
- [ ] 出荷済みは返品フローへ誘導

合意ログ（サンプル）

効率と品質が同時に上がる理由

三層モデル：MD 正本 · レビュー HTML · YAML 索引

第1章の「社内 MD + レビュー用 HTML」に加え、実運用ではYAML 索引を第三層として持ちます。人間は MD/HTML を読み、AI とゲートは索引経由で REQ・未決・トレーサを追います。

索引エントリの必須観点（starter_kit）

この工程で使う AI（要件定義）

成果物サンプル一覧

実際のプロジェクトではファイル名・パスをテンプレに合わせてください。以下は掲載可能な具体イメージ（HTML/CSS埋め込み）です。

オンボーディング — 要件コース B（確認テスト・演習）

所要 15分（演習）+ テスト 5分。正解 4/5 以上でコース B の知識確認完了。

演習 — 曖昧語の指摘（10分）

次の要件文の問題点を指摘し、書き直し案を1行で述べよ（Bender 曖昧性レビュー / scan_ambiguous_words.py 接続）。

模範: 測定可能な閾値・主体・条件の欠如。例: 「API p95 < 300ms」「エラー時に Slack #ops へ」。

確認テスト（5問）

関連リンク