本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。本頁以智慧資料流探索器（Intelligent Data Flow Explorer, IDFE）為情境。將需求分成必要、應有、可有與本期不做四類。
本案例依原書第 5 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。
原書使用 MoSCoW 框架進行需求驗證與優先排序。IDFE 的必要項目包括完整資料流與轉換追蹤、角色型存取控制及個人識別資訊匿名化；應有項目是即時更新；可有項目是影響分析或 AI 驅動異常偵測；本期不做的是多雲支援。
| 分類 | 原書 IDFE 範例 |
|---|---|
| 必須有 | 完整資料流與轉換追蹤、角色型存取控制、個人識別資訊匿名化 |
| 應該有 | 即時更新 |
| 可以有 | 影響分析或 AI 驅動異常偵測 |
| 本期不做 | 多雲支援 |
在 Excel 建立需求清單，記錄分類、商業理由、依存關係、核准者與版本；AI 可檢查分類衝突，但不得自行變更優先順序。
原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。
排序必須與核心問題、法規及資源限制一致。「本期不做」是清楚的範圍決定，不代表該需求毫無價值。
請依已提供的商業目標與限制檢查 MoSCoW 分類是否一致；若證據不足，標示需由利害關係人決定。