生成AIの開発を外注する前に、社内で決めておく4つのこと

「生成AIで何かやりたいが、何から相談すればいいか分からない」というご相談をよくいただきます。結論から言うと、要件が固まっていなくても相談は始められます。ただし、社内で先に決めておいたほうが早く進む項目はあります。

この記事では、実際の相談で詰まりやすい順に4つ挙げます。開発会社に依頼する前のチェックリストとして使ってください。

1. どの業務を対象にするか、ひとつに絞る

最初の相談で一番多いのが「社内全体の効率化をしたい」という形です。方向性としては正しいのですが、この状態からいきなり開発に入ると、ほぼ確実に途中で止まります。対象が広すぎて、何ができたら成功なのかが決まらないからです。

絞るときの目安は次の3つです。

• 毎日または毎週、繰り返し発生している業務（月1回の業務は効果が出るまで時間がかかる）
• 担当者が「これは自分でなくてもできる」と感じている業務
• 手順を人に説明できる業務（説明できない業務は、AIにも指示できません）

この3つに当てはまる業務をひとつ選べば、それが最初の対象です。全社展開はその後の話になります。

2. 判断を人が持つ範囲を決める

生成AIは、下書きを作ったり、候補を出したり、要点をまとめたりするのは得意です。一方で、最終的な判断を任せる設計にすると、運用が始まってから必ず問題になります。

たとえば問い合わせ対応であれば、次のように線を引きます。

• よくある質問への回答 → AIが自動で返す
• 料金や契約条件が絡む質問 → 担当者に引き継ぐ
• クレームや例外的な相談 → 最初から人が対応する

この線引きは、開発会社が決めることではありません。業務を分かっている社内の人が決める必要があります。逆に言えば、ここさえ決まっていれば、実装方法は開発側で提案できます。

3. 使うデータがどこにあるか把握する

社内ナレッジ検索や問い合わせ対応を作る場合、AIが参照する元データが必要です。ここで確認しておくのは、次の3点です。

どこにあるか。 共有フォルダ、社内Wiki、メール、紙。散らばっていること自体は問題ありませんが、どこにあるか誰も分からない状態だと着手できません。

いつの情報か。 数年前の規程が最新版と混在していると、AIは古いほうを根拠に答えます。これは技術で解決できる問題ではなく、どれが最新かを決める作業が必要です。

外に出していい情報か。 個人情報や取引先の機密情報が含まれる場合、扱い方の設計が変わります。含まれるかどうかだけでも先に把握しておくと、設計の手戻りが減ります。

4. 導入後、誰が面倒を見るか決める

見落とされやすいのがこれです。作ったものは、運用が始まってから必ず調整が必要になります。想定していなかった質問が来る、業務のやり方が変わる、参照する資料が更新される。そのたびに手を入れる人が必要です。

決めておくのは役割であって、専任の担当者を置くという意味ではありません。

• 動かなくなったときに気づく人
• 回答内容がずれていると判断できる人
• 変更を依頼する窓口になる人

この3つが同じ人でも構いません。決まっていないまま納品されると、誰も触れないまま使われなくなります。私たちが開発と社内研修をセットでご提案しているのは、この段階で止まる例が多いためです。

決まっていなくても相談してよいこと

逆に、以下は先に決める必要はありません。相談の中で一緒に決めていく部分です。

• どのAIモデルを使うか
• チャット形式にするか、既存システムに組み込むか
• 開発の進め方や期間
• 画面の作り

技術的な選択は、業務要件が決まってから逆算するものです。先に技術から入ると、業務に合わないものができあがります。

この記事が当てはまらないケース

ここまでの内容は、社内業務の効率化を目的とした導入を前提にしています。自社サービスに生成AI機能を組み込みたい、という場合は前提が変わります。エンドユーザーが使うものになるため、精度の水準、応答速度、想定外の入力への対応など、検討すべき項目が増えます。

また、扱う情報の機密性が特に高い業界では、そもそもどの構成が取れるかから設計が始まります。この場合も、上の4点のうち「3. データの所在」が最初の論点になる点は変わりません。

まとめ

依頼前に決めておくと早いのは、次の4点です。

1. 対象業務をひとつに絞る
2. 人が判断を持つ範囲を決める
3. 使うデータの所在・鮮度・機密性を把握する
4. 導入後に面倒を見る役割を決める

すべて埋まっていなくても構いません。埋まっていない項目が分かっていること自体が、相談を早く進めます。