データ分析

AI開発ベンダー選びで失敗しないための7つの質問

目次

  1. はじめに
  2. なぜベンダー選定で失敗が起こるのか？
  3. 質問①：このベンダーは「業務」を理解しているか？
  4. 質問②：「成果物の範囲」と「成果の定義」が明確か？
  5. 質問③：PoCではなく、実装経験があるか？
  6. 質問④：プロジェクトマネジメント体制はどうか？
  7. 質問⑤：納品後の運用・改善も支援できるか？
  8. 質問⑥：技術以外の“共感力”があるか？
  9. 質問⑦：価格だけで判断していないか？
  10. まとめ

1. はじめに

AI開発の委託先を選ぶとき、見積と提案書だけで判断していませんか？

実は、多くのAIプロジェクトが「ベンダー選定のミス」でつまずいています。技術力はあっても、業務理解やプロジェクト運営、活用フェーズまで含めた総合力が欠けていると、PoC止まりになり、結果が出ません。

この記事では、AI開発のパートナーを選ぶ際に必ず確認すべき“7つの質問”を通じて、選定の基準と注意点をわかりやすく解説します。

2. なぜベンダー選定で失敗が起こるのか？

  • 技術力だけで判断してしまう：AIの専門用語や最新技術に強いが、業務理解や実装力が乏しいケース
  • 提案内容が“実装”まで見えていない：PoC止まり、デモ止まりで、業務活用には進まない
  • 進行体制が弱く、プロジェクトが迷走する：要件整理や社内調整がベンダー任せにできない
  • 納品して終わるスタンス：運用フェーズで支援がなく、社内にノウハウが残らない

ベンダー選定は、“技術力＋業務理解＋伴走力”の3点セットで見ることが重要です。

3. 質問①：このベンダーは「業務」を理解しているか？

AIを業務に活用するには、単にモデルをつくるだけでは不十分です。

  • ベンダーはあなたの業界・業務の構造やKPIを理解しているか？
  • 業務プロセスや実際の意思決定に沿った提案がされているか？

“業務に使えるAI”をつくるには、“業務を理解しているベンダー”が必要です。

4. 質問②：「成果物の範囲」と「成果の定義」が明確か？

提案書や見積書に、以下のような情報が明記されているかを確認しましょう：

  • 成果物は何か？（モデル、ダッシュボード、運用ドキュメントなど）
  • 成果の判断基準は何か？（精度90%以上？活用部門の定着？）
  • 成果に至るまでのスケジュールとマイルストーンがあるか？

あいまいな成果定義は、後のトラブルのもとになります。最初の段階で明文化できるベンダーかが重要です。

5. 質問③：PoCではなく、実装経験があるか？

AIベンダーの中には、「PoC止まり」の実績しかないケースもあります。

  • 本番環境への組み込み実績があるか？
  • セキュリティ・データ連携・UI統合まで手がけた経験があるか？
  • 実装後の運用改善やユーザートレーニングまで支援した実績があるか？

PoCで終わらせず、“使われる仕組み”までつくれるかが見極めのポイントです。

6. 質問④：プロジェクトマネジメント体制はどうか？

AI開発は「つくって終わり」ではなく、多くの関係者が関与する長期的なプロジェクトになります。

  • 専任のプロジェクトマネージャー（PM）は配置されているか？
  • プロジェクトの進行管理・課題管理のフローは明示されているか？
  • 週次／月次での定例報告やコミュニケーション設計はどうなっているか？

進行管理の仕組みがないと、途中で目的がずれたり、納期が遅延するリスクが高くなります。

7. 質問⑤：納品後の運用・改善も支援できるか？

AIは導入して終わりではありません。モデルの精度改善、ユーザーのフィードバック反映など、運用フェーズこそ重要です。

  • モデルの再学習や改善に対応できるか？
  • UI/UXのチューニングや、利活用状況のモニタリング体制はあるか？
  • 社内人材へのノウハウ移管や教育支援まで視野に入っているか？

継続的に改善できる“長期パートナー”としての視点があるかを確認しましょう。

8. 質問⑥：技術以外の“共感力”があるか？

AI導入は現場の協力が不可欠です。ベンダーが“使う人”の立場に共感し、伴走できるかどうかも重要な視点です。

  • 現場ヒアリングに時間を割き、丁寧に対応してくれるか？
  • 技術用語を噛み砕いて説明し、理解を促す工夫があるか？
  • クライアントの“できる／できない”に寄り添った提案があるか？

技術よりも「対話力」や「現場感覚」の方がプロジェクト成功の鍵になることも多いのです。

9. 質問⑦：価格だけで判断していないか？

AI開発は“成果が出るかどうか”が何より重要です。

  • 見積の妥当性は「何にどれだけかかるか」で説明されているか？
  • 他社より安くても、品質・支援範囲が狭くないか？
  • 本当に必要なフェーズ（設計、PoC、実装、運用）をカバーできているか？

価格の安さではなく、「期待成果に対して適正かどうか」で判断しましょう。

10. まとめ

AI開発ベンダー選びは、単なる“委託先選定”ではなく、パートナー選びです。

  • 技術力だけでなく、業務理解・実装経験・運用支援の総合力があるか？
  • 成果定義と役割分担が明確か？
  • 共感力と対話力を持ったチームか？

この7つの質問を通じて、「自社にとって本当に信頼できるAIパートナー」を見極めましょう。

関連記事

TOP