【第２回】AI要件定義の全体フレーム
― 何をどう考えさせるかを整理する仕事「AI要件定義と言われても、何を決めればいいか分からない」
これは中小企業の現場で非常によく聞く言葉です。
■ AI要件定義の本質：考え方を定義する
AIは“考える処理”を行います。
・要約
・分類
・比較
・優先順位付け
・判断支援
だからこそAI要件定義では、
「どう考えるか」を定義する必要があります。
■ AI要件定義で決めるべき4つのこと
AI要件定義は、次の4つを決めるだけで整理できます。
①何をさせるのか（AIの役割）
例：問い合わせ対応
・問い合わせ分類
・重要度判定
・回答案作成
・担当振り分け
例：見積業務
・類似案件検索
・利益率確認
・抜け漏れチェック
②何を見て考えるか（判断材料）
AIは情報がなければ考えられません。
例：見積業務
・過去見積
・利益率
・工事規模
・標準単価
・過去トラブル事例
例：クレーム対応
・問い合わせ内容
・過去対応履歴
・顧客情報
・感情表現
・損害有無
③どう判断するか（判断基準）
ここが要件定義の核心です。
例：クレーム対応
・怒り表現あり → 注意
・損害あり → 重要
・SNS投稿示唆 → 緊急
例：見積業務
・利益率20％未満 → 警告
・過去平均より安い → 注意
・高リスク条件あり → 上長確認
④何を出力するか（現場で使える形）
AIが出すべきアウトプットを決めます。
・要約
・注意点
・分類結果
・回答案
・比較結果
・確認事項
ここが曖昧だと、
「AIを入れたが使われない」状態になります。
■ 判断要件定義の3ステップ
判断要件定義は次の3つで整理できます。
１．何を判断しているか（判断対象）
２．何を見て判断しているか（判断材料）
３．どう判断するか（判断基準）
■ 実務で使えるAI要件定義テンプレート
１．AIの役割
例：分類、要約、判定、案作成
２．判断材料
例：過去データ、顧客情報、履歴、数値
３．判断基準
例：重要度、リスク、優先度、閾値
４．出力形式
例：要約、注意点、タスク、回答案
■ まとめ
AI要件定義とは、
“考える業務”を整理し、会社の知識に変えること。
【社長への問い】
「あなたの会社では、“何をどう考えているか”整理されていますか。」
もし、
・ベテランしか分からない
・人によって判断が違う
・属人化している
こうした状態なら、
必要なのはAIツールではなくAI要件定義です。
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ここまで読んでいただきありがとうございます。
もし今、
・AI要件定義をどう進めるか知りたい
・属人化を解消したい
・AIを実務に活かしたい
という場合は、一度整理するだけで方向性が明確になります。
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2026年05月12日 10:05
