Partner articleAI開発会社ガイド2026/7/7

AIシャドーパイロット失敗事例とRFP対策

現場が非公式にAIを試し、データやログが残らない失敗を防ぐためのRFPと運用対策を整理します。

結論

AIシャドーパイロット失敗事例とRFP対策では、要件の粒度を「AIで何を作るか」だけに留めず、非公式利用、データ、ログ、承認までRFPや契約に書く必要があります。生成AIは運用中にモデル、データ、プロンプト、利用者が変わるため、検収時点の機能確認だけでは不足します。

現場が非公式にAIを試し、データやログが残らない失敗を防ぐためのRFPと運用対策を整理します。

AI開発の費用は、モデル利用料や画面開発だけでは決まりません。AIシャドーパイロット失敗では、レビュー工数、ログ設計、権限設計、社内教育、監査証跡、リリース後の改善まで費用に入れる必要があります。RFPでは、初期構築費、PoC費、本番化費、運用費を分け、追加変更の単価も明記します。

受託者は、対象AI機能について、非公式利用、データ、ログ、承認を含む運用設計を提出すること。発注者は、利用ログ、レビュー記録、変更履歴、停止条件の証跡をもって検収する。

この文例はそのまま使うのではなく、自社の業務、データ、利用者、リスク階層に合わせて具体化してください。

RFPを作る前に AI開発会社で相談先を確認し、比較観点は AI開発会社の選び方と AI開発RFPの書き方を併読してください。内製に近いテーマは AI学習で担当者育成も同時に進めます。

機能の作り方はベンダーに余地を残し、データ、ログ、レビュー、停止条件などの統制要件は明確に書くのが現実的です。

いいえ。精度に加えて、レビュー記録、ログ、権限、停止条件、変更管理、削除証明を含めるべきです。

必要です。PoCほど現場が自由にデータを入れやすいため、入力禁止、学習データ不使用、削除、再利用範囲を明確にします。