1. なぜAIプロジェクトの要件定義が重要なのか？

AIプロジェクトは、従来のシステム開発とは異なり、「データ駆動型」であることが特徴です。そのため、要件定義を誤ると、AIモデルが期待した性能を発揮できず、ビジネス価値を生まないプロジェクトになってしまう ことがあります。

要件定義が甘いと発生する問題

成功するAIプロジェクトのためには、「要件定義の精度を高めること」が重要です。本記事では、AIプロジェクトにおける要件定義の進め方を、具体的な手順とポイントを交えて解説します。

2. AIプロジェクトの要件定義の進め方

要件定義は、次の6つのステップで進めます。

現在の業務課題を特定
- 例：カスタマーサポートの対応時間が長い → チャットボットで自動化したい
- 例：マーケティングのターゲティング精度が低い → AIで顧客セグメンテーションを改善
AI導入の目的を定義
- 目的は「コスト削減、売上向上、業務効率化、品質向上」など、具体的にする
- 例：「カスタマー対応の時間を30%短縮する」などの定量目標を設定
関係者の意見を収集
- 経営層、業務担当者、エンジニア、データサイエンティストが合意形成する

利用可能なデータの洗い出し
- どのデータを使うのか（社内データ、外部データ、オープンデータ）
- データのフォーマット（CSV、JSON、画像、動画など）
データの前処理要件
- 欠損値の処理方法
- アノテーション（教師データのラベル付け）の有無
- データのノイズ除去
データ収集・更新の方針
- 定期的にデータを収集するのか？
- AIがリアルタイムで学習する仕組みを作るのか？

モデルの種類を選定
- 画像認識？自然言語処理？異常検知？（タスクの種類を明確化）
- 例：チャットボットなら「GPT系」、異常検知なら「教師なし学習モデル」
モデルの精度要件
- 例：「AIの誤検知率を5%以下にする」「F1スコア0.85以上を目指す」
モデルの処理速度要件
- 例：「推論時間を1秒以内にする」
カスタマイズの範囲
- 事前学習済みモデルを使うか？それともゼロから学習するか？

AIプロジェクトの要件定義では、技術面だけでなく、ビジネス視点、業務フロー、データ品質、運用要件を包括的に検討することが重要 です。適切な要件定義を行うことで、現場で活用されるAIを開発し、ビジネス価値を最大化 できます。