AI開発福岡ブログ：AIプロジェクトの“要件定義”で失敗しないために ― XENON40流の『失敗しようがない要件の作り方』
2025/10/15
AIプロジェクトが失敗する原因の半分以上は、要件定義のミスです。
要件が曖昧なまま進むと、
「できたけど使われない」
「精度は高いが業務に合わない」
といった悲劇が起こります。
AI-XENONでは、“失敗しようがない要件定義”として、
XENON40流の明確なプロセスを採用しています。
■ 1. AI要件は「技術」ではなく「業務」から作られる
失敗する要件定義に多いのが、
「AIで◯◯を自動化したい」という“技術先行”のアプローチです。
成功する要件定義は逆で、
まず業務フローを分解し、AIが介在できる“発生点”を特定する
ところから始まります。
■ 2. 要件定義で整理すべき“6つの核心”
XENON40流の要件定義は、次の6点を明確にします。
① 何のためのAIか？
業務課題と期待成果を言語化します。
② AIが担当する“判断”は何か？
分類、要約、予測、アラートなど。
③ 入力ルールと必要データ
データ形式、項目、更新頻度を揃えます。
④ 例外処理フロー
AIが判断できない場合の人間側の動き。
⑤ UI動線
どこでAIを呼び出し、どこで結果を見るか。
⑥ 運用フェーズでの改善計画
ログ監視、フィードバック、再学習タイミング。
この6点を押さえれば、後工程で迷うことはありません。
■ 3. 要件定義に“XENON40のテンプレート”を使うメリット
AI-XENONでは、要件定義の段階からXENON40の構造を利用します。
・ユーザー管理
・権限
・ログ
・AI要約
・RAG
・CORE20
・UIコンポーネント
これらを前提にするため、
“0から設計する部分”が大幅に減ります。
結果として、
要件定義 → 開発 → 運用
までの手戻りが最小化されます。
■ 4. 成果が出る要件は“現場の声”から生まれる
要件定義の成功は、
どれだけ現場を巻き込めるかで決まります。
- 現場の困りごと
- 判断の基準
- 作業の順番
- 情報の流れ
- 例外対応のリアル
これらをヒアリングの段階で深掘りすることで、
AIが活躍できるポイントが明確になります。
■ 5. 要件定義＝“AI導入の勝負どころ”
要件が曖昧なまま進むと、
開発の終盤に必ず
「思っていたのと違う」
が発生します。
逆に、要件がしっかりしていれば、
後工程は驚くほどスムーズです。
AI-XENONのプロジェクトでは、
要件定義だけで価値を感じていただけるほどの密度で進めます。
■ おわりに
AIの要件定義は、技術ではなく“業務の理解”から始まります。
XENON40流の要件プロセスなら、
企業固有の業務にフィットした、
失敗しようがないAIシステムが構築できます。
