AI導入案件のスコープを決めるとき、多くの現場で最初につまずくのがここだ。「完成させます」と請負的に約束するのは危険なのに、かといって「時間だけ提供します」という準委任の建て付けでは、依頼する側が不安になる。
以前の記事で、FDEとSESの違いは「工数提供」か「成果責任」かにあると書いた。この記事では、その成果責任を実際の契約・スコープにどう落とし込むかを書く。
目次
なぜAI案件は「完成」を約束しにくいのか
従来のシステム開発では、要件が固まっていれば「この機能を作ります」という請負的な約束がしやすい。仕様が明確なら、完成の定義も明確にできる。
生成AIを使う案件では、これが難しい。モデルの出力は確率的で、精度がどこまで上がるかは作ってみないとわからない部分がある。「精度95%を保証します」というような約束は、技術的に無責任になりやすい。かといって、何の責任も持たない準委任契約では、依頼する側は「何にお金を払っているのかわからない」と感じてしまう。
スコープを分割して握る
この矛盾を解消する現実的なやり方は、スコープを「検証すべきこと」と「実装すべきこと」に分けて、それぞれ握り方を変えることだ。
検証フェーズ: 準委任＋明確な検証項目
精度がどこまで出るか、業務に組み込めるかどうかを見極める段階では、成果を保証しない準委任が適切だ。ただし、これは前回書いた通り「時間の切り売り」ではない。準委任であっても、検証項目——何を、どんな基準で確認するのか——は具体的に握っておく。
「AIを使って業務効率化を検証します」ではなく、「◯◯の業務における誤り率を計測し、△△%以下であれば次フェーズに進む基準とする」というレベルまで具体化する。成果は保証しないが、検証の完了条件は明確にする、というのがこのフェーズの握り方だ。
実装フェーズ: 検証結果をもとにスコープを確定する
検証フェーズの結果が出たら、そこで初めて「何を作るか」のスコープを確定できる。この段階まで来れば、精度や制約の実態がわかっているので、請負に近い形で約束できる範囲が見えてくる。
ここで重要なのは、検証フェーズの結果次第で、実装フェーズのスコープが変わることをあらかじめ合意しておくことだ。「検証の結果によっては、当初想定していた機能の一部を見送る、あるいは代替案に切り替える」という可能性を、検証フェーズの契約時点で共有しておく。これを省くと、検証後にスコープを調整するたびに「話が違う」という摩擦が生まれる。
責任の持ち方を言葉にする
準委任だからといって、何も約束しないわけではない。私が実務で意識しているのは、「何を保証しないか」ではなく「何にコミットするか」を先に言葉にすることだ。
- 精度の数値そのものは保証しない。ただし、精度を継続的に計測・報告する体制は作る
- 完璧な自動化は約束しない。ただし、間違えたときに業務が止まらない仕組みは設計する
- スケジュールの厳密な固定は避ける。ただし、各フェーズの完了条件と、次フェーズに進む判断基準は明確にする
こうした「コミットの言語化」があるかないかで、準委任契約でも依頼する側の安心感はまったく違ってくる。
まとめ
AI案件で請負的に「完成」を約束するのはリスクが高い一方、何も約束しない準委任は依頼する側の不安を招く。現実的な落とし所は、スコープを検証フェーズと実装フェーズに分け、検証フェーズでは「検証項目の完了条件」を、実装フェーズでは「検証結果をもとにしたスコープ確定」を握ることだ。
そして契約の形にかかわらず、「何を保証しないか」ではなく「何にコミットするか」を言葉にすることが、成果責任を果たすFDE的な動き方の核になる。
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