GPT-5.6 Sol前提のAI開発RFPの書き方
GPT-5.6 Solを使うAI開発を依頼する前に、RFPへ用途、評価、データ、権限、ログ、費用、モデル選定をどう書くべきかを整理します。
結論
GPT-5.6 Solを使うAI開発のRFPでは、「GPT-5.6 Solを使ってください」と書くだけでは不十分です。重要なのは、どの業務で、どのデータを使い、どの失敗を避け、どの評価で合格とするかです。モデル名だけを指定すると、提案は華やかでも、検収時に判断できない開発になりやすくなります。
RFPでは、モデル指定より先に業務目的と評価条件を書きます。そのうえで、Sol、Terra、Lunaをどう使い分けるか、また将来モデルが更新されたときにどう評価し直すかを聞きます。高性能モデルを前提にするほど、権限、ログ、費用、保守、停止条件を明確にする必要があります。
RFPに必ず入れる項目
最初に、対象業務を具体化します。「社内問い合わせをAI化する」ではなく、問い合わせの種類、利用者、参照文書、回答前確認、有人引き継ぎ、更新担当まで書きます。次に、入力データと出力の扱いを分けます。顧客情報や契約情報を扱う場合は、マスキング、保存、閲覧権限、削除手順を含めます。
評価条件もRFPに入れます。評価データ、期待回答、禁止回答、根拠確認、差し戻し条件、合格基準がないと、モデルの出力が「良さそう」に見えるだけで終わります。GPT-5.6 Solのような強いモデルは、説得力のある文章を出せるため、評価基準が曖昧なままだと誤りを見落としやすくなります。
モデル選定を固定しすぎない
RFPでは、Solを使う可能性を示しつつ、すべての処理をSolに固定しない方がよいです。高難度の推論、長い資料の読み比べ、コード修正計画、セキュリティ確認にはSolが向く一方、定型分類や短い要約はTerraやLunaで十分な場合があります。
開発会社には、モデルルーティングの方針を提案してもらいます。どの処理をSolに任せるのか、どの処理を軽量モデルに分けるのか、失敗時にどう再試行するのか、キャッシュをどう使うのかを確認します。費用の見積もりでは、入力・出力トークンだけでなく、推論エフォート、ツール呼び出し、再評価、運用レビューも含めます。
検収条件を先に書く
検収では、成功例だけでなく失敗例を試します。権限外の文書を聞く、曖昧な質問をする、古い資料と新しい資料が混ざったケースを入れる、禁止された外部実行を依頼する、長文入力で重要条件を埋もれさせる、といったテストが必要です。
また、モデルの安全対策による拒否や遅延も検収対象にします。サイバーや生物学など機微な領域では、正当な依頼でも追加確認が入ることがあります。RFPには、拒否された場合の代替手順、レビュー担当、ログ確認、再申請手順を書いておくと、現場が止まりにくくなります。
図解で確認するポイント
この記事の画像は、要件、データ、評価、検収、責任分界をRFPの中でつなげて確認するための図解です。AI開発をモデル指定だけで進めず、業務上の合格条件を先に決めることを示しています。
AllAI内での次の行動
AI開発を外注する場合はAI開発会社一覧で候補を比較し、提案書の危険サインはAI開発提案書で見るべき危険サインで確認します。モデル費用はGPT-5.6 Solとモデル選定・費用の見方も参考にします。
FAQ
Q. RFPでGPT-5.6 Solを名指ししてよいですか? A. 名指ししても構いませんが、業務目的、評価条件、代替モデル、更新時の再評価を併記する方が安全です。
Q. 開発会社に何を質問すべきですか? A. 評価データ、ログ、権限、モデルルーティング、費用試算、失敗時の戻し方、運用保守の範囲を確認します。
Q. 検収で最も重要なことは何ですか? A. 成功デモだけでなく、誤回答、権限外要求、古い資料、禁止依頼、外部ツール実行を試すことです。
出典:
- OpenAI「GPT-5.6 Sol プレビュー」: https://openai.com/ja-JP/index/previewing-gpt-5-6-sol/ (確認日: 2026-07-09)
- OpenAI GPT-5.6 Preview System Card: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6-preview (確認日: 2026-07-09)
- 経済産業省 AI事業者ガイドライン 第1.2版: https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html (確認日: 2026-07-09)
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