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title: 自然言語を活用した業務アプリケーションの要件整理
tags:  #生成ai #aiエージェント  
author: [Kento Yamada](https://image.docswell.com/user/ymd65536)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 自然言語を活用した業務アプリケーションを作るときの要件を整理してみた。
published: November 09, 26
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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


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「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


# Page. 3

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「AIを使いたい」と言われたら？


# Page. 4

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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


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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？


# Page. 6

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最初に確認したいこと
観点を4つに整理


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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？


# Page. 8

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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


# Page. 9

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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


# Page. 10

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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？


# Page. 11

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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


# Page. 12

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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？


# Page. 13

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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？


# Page. 14

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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


# Page. 15

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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？


# Page. 16

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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？


# Page. 17

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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


# Page. 18

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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


# Page. 19

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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


# Page. 20

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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？


# Page. 21

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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）


# Page. 22

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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


# Page. 23

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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


# Page. 24

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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