AIベンダーの選び方：提案の良し悪しを見抜く評価軸の作り方

なぜ「AIベンダーの提案」は比較が難しいのか

AI導入を検討し始めたとき、多くの企業が最初につまずくのが「各社の提案をどう比べればいいかわからない」という問題です。見積金額、使うAIの種類、PoC（試験導入）の期間、画面イメージ、実績…提示される情報がバラバラで、しかも専門用語が多く、同じ土俵で評価しづらいのが実情です。

比較が難しくなる原因は、AIは「出来る／出来ない」が一言で決まりにくい技術だからです。例えばRPAやパッケージ導入なら、機能一覧で差が見えます。一方でAI導入は、データの質や業務フロー、現場の運用、例外処理の多さによって成果が大きく変わります。つまり、提案書の見栄えより「前提条件の整理」と「運用まで含めた設計」が成否を左右します。

また、AIベンダー側も「失注したくない」ため、魅力的な表現で可能性を広く見せる傾向があります。もちろん悪意とは限りませんが、発注側が評価軸を持っていないと、①実現性が低い提案、②運用負荷が高い提案、③将来コストが膨らむ提案を選んでしまいがちです。

そこで本記事では、ITや開発に詳しくない方でも使える「提案の良し悪しを見抜く評価軸」の作り方を、AI導入の全体像（企画→PoC→本番→運用）に沿って解説します。最後まで読めば、ベンダーの提案を“価格”ではなく“成功確率”で比べられるようになります。

AI導入の目的を「業務と数値」に落とし込む（評価軸の土台）

ベンダー選定の前にやるべき最重要ステップは、AI導入の目的を「業務のどこを、どれだけ良くするか」に翻訳することです。「生産性を上げたい」「DXを進めたい」だけだと、どの提案も良く見えてしまい、比較ができません。

おすすめは、目的を次の3点で言語化することです。

• 対象業務：どの部署の、どの作業を対象にするか（例：問い合わせ一次対応、見積作成、検品記録の点検など）
• 指標：改善を測る数字（例：対応時間、工数、ミス率、応対件数、リードタイム、教育コストなど）
• 到達ライン：いつまでに、どこまで（例：3か月で月100時間削減、半年で誤入力を30%減など）

ここで重要なのは、「AIで何ができるか」から出発しないことです。AI導入は手段なので、先に業務課題と効果指標を置き、次に最適な手段（AI以外も含む）を検討するほうが失敗しにくくなります。目的が曖昧なまま提案依頼をすると、ベンダーは“それっぽいデモ”を作れてしまい、PoCは成功しても本番で効果が出ないという状況が起きます。

実務では「現場ヒアリング→業務フロー→課題→指標」の順がスムーズです。例えば、問い合わせ対応をAI化したい場合でも、「チャットボットを入れる」ではなく「一次回答で完結する割合を上げ、担当者の割り込み対応を減らす」と定義できれば、提案の評価軸が作れます。さらに、回答の正確性（誤回答のリスク）や、FAQの更新体制（運用）まで論点が自然に広がります。

この“土台”ができると、提案依頼書（RFP）も短くて済みます。長大なRFPより、目的と制約条件が整理されたRFPのほうが、良い提案を引き出せます。

提案の良し悪しを見抜く「評価軸」テンプレ（7つの観点）

ここからは、AIベンダーの提案を比較するための評価軸を、非エンジニアでも運用できる形で提示します。全社で同じ物差しを持てるよう、7つの観点に分けるのがコツです。評価軸は「技術の優劣」ではなく「目的達成に必要な条件が揃っているか」を見るためのものです。

課題定義と要件の明確さ（ゴールが合っているか）

良い提案は、まず課題の理解が深いです。提案書に「現状の業務フロー」「ボトルネック」「AIで置き換える範囲」「AIではなく運用で解く範囲」が明確に書かれています。逆に、「AIで自動化できます」「精度を高めます」だけで、対象業務の切り分けが曖昧な提案は要注意です。

• 対象外のケース（例外処理）は定義されているか
• 成果指標（KPI）と測り方が合意できるか
• 責任分界（どこまでがベンダー、どこからが自社）が明確か

データ前提の確認（データが勝負の9割）

AI導入では、データが整っていないと精度も効果も出ません。良い提案は「必要なデータが何で、どこにあり、どの程度の品質か」を最初に確認します。例えば、文書検索AIなら「FAQ、マニュアル、対応履歴の更新頻度と表記揺れ」、需要予測なら「販売実績、欠品、販促、天候など外部要因」を見ます。

• データ棚卸し：どのデータが必要で、入手方法は何か
• データ整備：欠損・重複・表記揺れ・ラベル不足への対応
• データの権利：利用範囲、持ち出し可否、契約終了後の扱い

データの話が薄い提案は、「PoCはデモデータで見栄え良く、本番で詰む」典型になりやすいです。

解決アプローチの妥当性（AIを使い過ぎていないか）

AIベンダーの提案は、最先端モデルの名前が並びがちです。しかし、目的が工数削減なら「ルール化」「入力フォーム改善」「検索性向上」で十分なこともあります。良い提案は、AI以外の選択肢も含めて比較し、AIを使う理由を説明します。

• 生成AI（文章作成）なのか、分類・予測なのか、検索・要約なのかが整理されているか
• 精度が必要な箇所は人手確認（Human-in-the-loop）を設計しているか
• 業務フローに自然に組み込めるUXになっているか

実現性とリスクの扱い（「できる」ではなく「条件付き」を言えるか）

AIは確率的に動くため、100%を約束しにくい領域があります。誠実な提案ほど「できること／できないこと」「精度が落ちる条件」「運用でカバーする方法」を明記します。逆に、何でもできます型の提案は、プロジェクト後半でトラブルになりやすいです。

• 失敗パターン：何が起きると精度が落ちるか（例：入力が短すぎる、例外が多いなど）
• 回避策：入力ガイド、確認画面、例外のエスカレーション設計
• 検証計画：何をもってPoC成功とするか、事前に合意できるか

セキュリティ・コンプライアンス（情シス観点の必須項目）

AI導入で見落とされがちなのが、情報の取り扱いです。顧客情報、社内機密、個人情報が含まれる場合、クラウド利用規約やデータ保管場所、アクセス制御が重要になります。良い提案は、技術だけでなく運用ルールまで含めたガバナンスを示します。

• データはどこに保存され、誰がアクセスできるか
• ログ（入力・出力）をどこまで残すか、監査対応は可能か
• モデル学習にデータが利用されない設計になっているか（必要に応じて）

体制・コミュニケーション（AIは「伴走」が成果を決める）

AI導入は、要件が途中で固まり、運用しながら改善する性格があります。良いベンダーは、プロジェクト体制（責任者、窓口、レビュー頻度）と意思決定プロセスを明確にします。提案内容が良くても、進め方が悪いと現場に定着しません。

• 週次・隔週の定例、デモの頻度、レビューの方法があるか
• 仕様変更の扱い（追加費用・スケジュール影響）が透明か
• 現場教育（利用ルール、プロンプト例、よくある誤り）の計画があるか

費用の内訳と将来コスト（安い提案ほど“後で高い”ことがある）

見積は「開発費」だけでなく、運用費、クラウド利用料、モデル利用料、保守、改善サイクルの工数まで含めて比較しましょう。特に生成AIは、利用量（トークン）や同時アクセスでコストが変動します。

• 初期費用と月額の内訳が明確か（何が固定で、何が変動か）
• 追加データ、機能追加、利用部署拡大時の価格体系が妥当か
• 解約・乗り換え時のデータ移行、ソースコードの扱いが明確か

PoC（試験導入）で「成功しやすい提案」かを判定するチェックリスト

AI導入の提案を評価する際、PoCの設計が最も重要な判断材料になります。PoCは「小さく試す」フェーズですが、単なるデモで終わると、時間と費用を使って“分かった気になる”だけになります。良いPoCは、本番の成果に直結する条件を短期間で検証します。

以下のチェックリストを、提案比較の質問としてそのまま使えます。

• PoCの目的：精度検証なのか、運用フロー検証なのか、費用対効果検証なのかが明確か
• 評価指標：正答率・再現率のような技術指標だけでなく、業務指標（処理時間、手戻り、現場満足度）を入れているか
• 対象範囲：対象業務の一部を切り出し、例外も含めて検証できる設計か
• データ準備：自社側の作業（データ抽出、匿名化、ラベル付け）がどれくらい必要か提示されているか
• 現場参加：実際の利用者が触ってフィードバックできる場（デモ会、試用期間）があるか
• 失敗時の扱い：精度が出ない場合の打ち手（データ追加、ルール併用、UI改善）と撤退基準があるか

例として、社内文書検索のAI導入でPoCをする場合、単に「検索できました」では不十分です。現場が求めるのは「必要な回答にたどり着けるか」「誤情報が混ざらないか」「文書更新があったときに反映できるか」です。そのため、PoCでは、よくある問い合わせ上位20件を使って、検索結果の妥当性と運用手順（文書の追加・差し替え）の手間まで検証するのが現実的です。

また、生成AIを使う場合は、プロンプト（指示文）を作って終わりではなく、回答の根拠提示、禁止事項（個人情報の出力など）、確認フローをPoCで試すべきです。提案書にその視点が入っているかどうかで、ベンダーの経験値が見えます。

提案依頼（RFP）に入れると失敗しにくい質問集

評価軸を作っても、提案書に必要な情報が揃っていなければ比較できません。ここでは、AI導入の提案依頼時に入れておくと、提案の質が一段上がる質問をまとめます。難しい技術の質問ではなく、意思決定に必要な情報を引き出す質問です。

• 目的・KPI：当社の目的に対し、KPIをどう定義し、どう測定しますか
• 対象範囲：AIで自動化する範囲と、運用で対応する範囲をどう切り分けますか
• 必要データ：必要なデータ一覧、形式、量、品質条件、準備工数を提示してください
• 精度の考え方：精度が落ちる条件と、その回避策（確認フロー、ルール併用）を提示してください
• PoC設計：PoCの期間、手順、成功基準、成果物、撤退基準を提示してください
• セキュリティ：データ保管場所、アクセス制御、ログ、監査、契約終了後のデータ扱いを提示してください
• 運用：リリース後の改善サイクル、問い合わせ対応、モデル・プロンプトの更新方法を提示してください
• 費用：初期費用と月額費用の内訳、変動費の条件、拡張時の価格体系を提示してください

ポイントは、相手の言葉で語らせることです。例えば「セキュリティ対策は万全です」では比較になりません。「どこに保存し、誰がアクセスし、ログは何を残し、何日保管するか」を聞くと、具体性で差が出ます。

また、提案の提出形式も揃えると比較が楽になります。例えば「A4で10枚以内、上記質問に沿って回答、見積は内訳必須」と指定するだけで、情報の粒度が揃い、選定会議が進めやすくなります。RFPはベンダーを縛るためではなく、成功に必要な情報を同じフォーマットで集めるための道具です。

ありがちな失敗パターンと回避策（AI導入あるある）

AI導入で起きやすい失敗は、技術が原因というより「前提のズレ」「運用設計の不足」「期待値の管理不足」から生まれます。ここでは、ベンダー選定の段階で回避できる代表例を整理します。

見積が安い提案を選んだら、後から費用が増えた

初期費用が安い提案は魅力的ですが、運用費や追加開発が別立てで、結果的に高くなることがあります。回避策は、将来コストを含めた比較です。例えば、利用部署が増えた場合の費用、データ更新が増えた場合の費用、問い合わせが増えた場合のサポート費用など、拡張シナリオで見積条件を揃えましょう。

PoCは成功したのに、本番で使われなかった

原因は「PoCがデモ止まり」「現場の運用に乗っていない」「例外処理が設計されていない」ことが多いです。回避策として、PoCの時点で現場が実際に触り、入力の手間、確認フロー、誤り時の対応を含めて検証します。UI/UXや業務フローに落ちないAIは、どれだけ精度が高くても定着しません。

精度の議論だけが続き、意思決定できない

AIの精度は重要ですが、無限に改善できます。意思決定のコツは「業務で許容できる誤り」と「人が確認するポイント」を決めることです。例えば、請求書の自動仕訳で100%を目指すと終わりません。高リスク項目だけ人が確認し、低リスクは自動化する設計なら、現実的に効果を出せます。

社内の合意形成が遅れ、プロジェクトが止まる

AI導入は、情シス、現場、法務、セキュリティ、経営の利害が交差します。回避策は、提案段階で「意思決定者」「承認が必要な論点（個人情報、クラウド、ログ）」を洗い出し、ベンダーに説明資料やレビュー会をセットで提案させることです。体制の提案が薄いベンダーは、進行面で苦労しがちです。

ベンダーに丸投げして、社内にノウハウが残らない

特に生成AIや業務AIは、運用しながら改善することで価値が出ます。回避策は、プロンプト例、運用マニュアル、改善ログ、教育コンテンツなど「社内資産」が成果物に含まれているかを確認することです。契約上、成果物の帰属や再利用範囲も明確にしておくと安心です。

まとめ

AIベンダーの提案は、見栄えや最新技術の名前だけでは比較できません。AI導入を成功させるには、まず「どの業務を、どの数値で改善するか」を定義し、その上で提案を同じ物差しで評価する必要があります。

評価軸としては、課題定義、データ前提、解決アプローチ、実現性とリスク、セキュリティ、体制、費用と将来コストの7観点が有効です。特にPoCは、デモで終わらせず、本番運用に直結する条件（例外処理、現場の使い勝手、更新フロー）まで検証できる設計かどうかが重要になります。

提案の良し悪しは「AIがすごいか」ではなく「目的達成に必要な前提が揃い、運用まで設計されているか」で決まります。本記事の質問集とチェックリストを使い、複数ベンダーの提案を同じフォーマットで揃えて比較すると、選定会議の納得感も高まるはずです。

もし「自社の目的整理から一緒に進めたい」「RFPを作る段階で壁打ちしたい」「PoCの設計が妥当か第三者視点で見てほしい」といった状況があれば、株式会社ソフィエイトまでご相談ください。業務理解からAI導入の設計、開発・運用まで一気通貫で伴走します。