AI提案を受けたときの確認事項

AI活用の提案を受けたとき、何を確認すればよいかは判断しにくいものです。技術の詳細は評価しづらく、提案書の見た目や実演の印象で決めてしまうこともあります。

本記事では、発注側が確認すべき質問を六つの観点で整理します。特定の会社に有利になる内容は含めておらず、弊社への発注を検討する場合にもそのまま使っていただける中立な一覧です。

対象業務についての確認

最初に確認すべきは、提案が何を解こうとしているかです。ここが曖昧な提案は、進行中に範囲が膨らみます。

• 対象となる業務は具体的にどの工程か。工程の前後との境界はどこか
• その工程の現状の処理件数と、想定される利用人数はいくつか
• AIが担う部分と、人が担う部分の境界はどこか
• 対象外としている業務は何か。なぜ対象外なのか

四つ目の質問が特に有効です。何を対象外としたかを答えられる提案は、業務を理解した上で範囲を決めています。「すべて対応可能です」という回答が返ってくる場合は、範囲が定まっていない可能性があります。

実現方式についての確認

次に、どう作るのかです。ここでは技術の詳細ではなく、既製品と開発の境界を確認します。

• 既製のAIサービスやツールでは、この要件を満たせないのか。満たせない理由は何か
• 使用するAIサービスはどれか。将来的に別のサービスへ切り替えることは可能か
• 新たに開発する部分は何か。そのうちAIに関わる部分と、通常のシステム開発の部分の内訳はどうなっているか
• 既存の社内システムとの接続はあるか。あるならどのような方式か

一つ目は必ず聞いてください。既製のサービスで足りるのに開発を提案されているなら、それは判断が必要な論点です。逆に、開発が必要な理由を業務の言葉で説明できる提案は信頼できます。この境界の考え方はAIツール導入と自社開発の分かれ目で整理しています。

三つ目も重要です。AI活用の開発は、実際には周辺の業務システム開発が作業量の大半を占めます。内訳を聞くことで、費用の妥当性が判断しやすくなります。提案してきた会社がどの層を本業としているかについては、AI開発会社の種類と頼めることをご覧ください。

データの扱いについての確認

AI活用に固有の論点であり、後から変更しにくい部分です。

• AIサービスに渡すデータの範囲はどこまでか。渡さないデータは何か
• 入力したデータがモデルの学習に使われない設定になっているか。契約上そう定められているか
• データはどの地域のサーバーで処理されるか
• 個人情報が含まれる場合、どのような取り扱いになるか
• やり取りの履歴はどこにどれだけの期間保存されるか。誰が閲覧できるか

これらは提案側が答えられて当然の項目です。即答できない場合、後から確認して回答をもらってください。曖昧なまま進めると、運用開始後に社内から指摘が入り、設計の変更が必要になることがあります。関連する実務はスタートアップのセキュリティと個人情報保護で扱っています。

費用についての確認

AI活用の費用は、一度きりの支出と継続的な支出が混ざります。分けて確認してください。

• 開発費、ライセンス費、従量費、保守費のそれぞれはいくらか
• 従量費の単価と、想定している利用量はいくつか。その想定の根拠は何か
• 利用量が想定を超えた場合、費用はどうなるか
• 費用の上限を設ける仕組みは設計に含まれているか
• 二年目以降に継続してかかる費用はいくらか

四つ目は必ず確認してください。上限の仕組みがない設計では、利用が増えたときに予算が機能しません。含まれていない場合は、追加するよう依頼するか、不要と判断した理由を聞いてください。費目の分類についてはAI活用の初年度予算の組み方で整理しています。

運用についての確認

作った後に誰が何をするかです。提案書では簡単に触れられがちですが、実際の負担はここに集中します。

• AIの出力が妥当かどうかは、誰がどのタイミングで確認するのか
• 出力の品質をどう評価するのか。評価の仕組みは納品物に含まれるか
• AIサービス側の仕様変更やモデルの更新があった場合、誰が対応するか。費用はどうなるか
• 指示文の調整は誰が行うか。自社で行える形になっているか
• AIサービスが停止した場合、業務をどう続けるのか

四つ目は見落としやすい項目です。指示文の調整を毎回開発会社に依頼する形だと、業務の変化に追いつけません。自社の担当者が変更できる形になっているかを確認してください。誰が担当すべきかはAI活用は誰が担当すべきかで扱っています。

五つ目は、品質・性能・運用に関わる要件、いわゆる非機能要件の一部です。外部サービスに依存する以上、停止は起こり得るものとして設計に含める必要があります。

撤退についての確認

最後に、うまくいかなかった場合の話です。提案段階でこれを聞けるかどうかが、相手を判断する材料にもなります。

• どの段階で「続けるかやめるか」を判断するのか。判断の材料は何か
• 効果が出なかった場合、契約はどうなるか。途中で止めることはできるか
• 作ったものの所有権と、ソースコードの引き渡しはどうなるか
• 別の会社に引き継ぐ場合、何が必要か

この質問群に対して、率直に答える提案は信頼できます。「必ずうまくいきます」という回答や、撤退の話を避ける反応が返る場合は、注意が必要です。AI活用は、効果が出るかどうかを事前に確約できる性質のものではありません。

想定例：ある企業が三社から提案を受けた場面を考えます。提案書の完成度は各社とも高いものでした。同じ質問一覧を全社に投げたところ、「対象外としている業務は何か」への回答に差が出ました。二社は「特にありません」と答え、一社は「件数が少ない工程と、金額の判定に関わる工程は対象外としました」と理由付きで答えました。この企業は三社目を選び、範囲が明確だったことで進行中の認識のずれが少なかったと振り返っています。

答えにくい質問ほど後で効く

ここまでの質問のうち、提案側が答えにくそうにした項目は、記録しておいてください。多くの場合、その項目が後から問題になります。答えにくいのは、隠しているからではなく、まだ決まっていないからです。決まっていない項目は、契約後に決めることになり、その時点では発注側の交渉力は下がっています。

開発パートナー全般の選び方については開発パートナーの選び方もあわせてご覧ください。

弊社のAI活用開発へのご相談にあたっても、この一覧の質問をそのままお使いいただけます。既製のサービスで足りる場合や、効果が薄いと判断した場合は、その旨をお伝えします。お問い合わせからご連絡ください。打ち合わせはオンラインで全国に対応し、ご相談・お見積りは無料です。

なお、本記事は契約や個人情報の取り扱いに関わる論点を含みます。一般的な情報として参考にしていただき、個別の事案は専門家・所管官庁にご確認ください。