自然言語を活用した業務アプリケーションの要件整理

自然言語を活用した 業務アプリケーションの要件整理 「AIを使いたい」を具体的な業務要件に変えるための一手

「AIを使いたい」と言われたら？ まず確認したいのは、使いたい技術ではなく解決したい業務課題 顧客の要望：社内データをAIで検索したい 確認：誰が、何を知り、それを使って何をしたいのか ポイント ● 検索だけで十分か ● 業務操作も必要か ● 結果を見て次のアクションにどうつなげたいか

「AIを使いたい」と言われたら？

結論 自然言語による業務アプリケーションには3つの異なる課題がある ● データを利用できる状態 ○ 所在、管理者、データ品質、取得方法を整理 ● データの意味を理解できる状態 ○ 指標の定義、計算方法、情報間の関係性を整理 ● 自然言語で業務に活用できる状態 ○ 質問の解釈、回答、根拠の提示、業務操作を設計

何を質問すべきか 観点 質問内容 指標の定義 分析で使う数値の意味は決まっていますか？ 定義の管理 計算方法や集計条件は誰が管理していますか？ 定義の再利用 部署や担当者によって集計方法が変わることはあり ますか？ データの関係 異なる情報を関連付ける方法はありますか？ 結果の検証 分析結果が正しいことを誰が確認できますか？ 運用体制 定義やデータが変わった際に更新できる担当者は いますか？

最初に確認したいこと 観点を4つに整理

何を解決したいのか？ 「AIで何をするか」より「どんな困りごとを減らすか」を聞きます 聞く：今は何に時間がかかっていますか？ 深掘り：なぜその作業が必要ですか？ 確認：改善できたかを何で測りますか？

誰が、いつ、どのように使うのか？ 利用者と利用場面が違えば、必要な機能も変わります 聞く：使うのは現場担当者ですか、管理者ですか？ 深掘り：毎朝使うのか、問題が起きたときに使うのか 確認：誰がどの情報を見ることができるか

どのような質問をしたいのか？ 実際に入力しそうな言葉を顧客自身に挙げてもらいます

どのような回答が必要なのか？ 「回答できる」と「業務で使える」は同じではありません 聞く：数値・表・グラフ・文章のどれが必要ですか？ 深掘り：根拠や参照した情報も表示しますか？ 確認：分からないときはどう答えてほしいですか？

回答を得た後に何をするのか？ 情報を知るだけか 仕事を進めるところまで求めるかを分けます 情報提供：減少顧客と減少率を表示する 意思決定支援：取るべき対応を提案する 業務実行：承認を受けて担当者へ通知する

データは誰が持っているのか？ 場所だけでなく、所有者・管理者・利用許可を確認します 聞く 必要なデータはどの部署・担当者が持っていま すか？ 深掘り 内容を理解し、説明できる管理者は誰ですか？ 確認 利用許可や取り出しの相談先は明確ですか？

データの定義は揃っているのか？ 分析できるかどうかは、数字や用語の定義が共有されているかで変わります 聞く 「売上」「顧客」「障害件数」は何を意味 しますか？ 深掘り 定義書や集計ルールは文書化されています か？ 確認 異なる部署でも同じルールで集計できます か？

データの意味を揃えることが重要 データの意味や計算方法をあらかじめ整理していた →複数の分析方法で同じ定義を利用できた

どれだけのデータをまとめるのか？ データの種類・量・期間・更新頻度によって、準備の難しさが変わります 聞く 対象のシステムやExcelは全部でいくつあります か？ 深掘り データ件数・容量・保存期間はどの程度です か？ 確認 いつまでのデータが必要で、何分・何時間ごと に更新しますか？

そのデータを使い続けられるのか？ 一度集めるだけでなく、品質の維持と変更への対応が必要です 聞く 欠損・重複・表記ゆれを誰が確認しています か？ 深掘り データの定義や形式が変わったら誰が知らせま すか？ 確認 今後の修正や問い合わせに対応できる体制はあ りますか？

どこまで操作を任せるのか？ 任せる範囲と人が承認すべき場面を決めます 情報提供：数値を示す 提案：対応の候補を示す 承認付き実行：人が確認してから通知する 自動実行：条件と上限を定めて処理する

安心して業務に使えるのか？ 「便利さ」と同じくらい、使ってよい条件を確認します 権限：担当外の情報は見せない 正確性：金額や集計値は検証可能にする 安全性：誤った指示や実行に備える 評価：どこまでできれば本番利用できるか

AIが必要なのはどの部分か？ 自然言語を使うからといってすべてをAIに任せません 集計する → 既存の分析システムが得意 文書を探す → 検索の仕組みを活用 意図を読み取る・説明する → AIを活用 決まった手順を実行する → ワークフローを活用

導入後は誰が管理するのか？ 公開して終わりではなく、業務システムとしての運用を考える 聞く：回答が間違っていたら誰に連絡しますか？ 深掘り：情報更新や利用者追加は誰が担当しますか？ 確認：費用・応答時間・利用ログをどう管理しますか？

改善サイクルをまわす 運用→改善→検証→利用状況の確認→品質評価（応答品質の評価）

ケーススタディ：売上分析をAIで行いたい 相談内容：「売上をAIで分析できるようにしたい」 考えてみる：誰が／何を質問し／どんな答えを使い／その後どう動く？ 次のスライドで、質問を通じて要望を具体化します

ケーススタディ：どうヒアリングするか？ 一つずつ質問して、顧客の業務に近づけます 誰が？ → 営業担当者とマネージャー 何を知る？ → 売上減少した担当顧客 何を返す？ → 売上推移と分析の根拠 どう使う？ → 次の対応方針を考える どこまで任せる？ → 通知は本人の承認後

ケーススタディ：何が分かったか？ 要望を次の設計につながる業務要件に変えられました