AI開発 RFP 書き方｜記載項目・要件の粒度・評価基準と委託先比較

AI開発を外注しようと複数の開発会社に相談したところ、提案の範囲も見積もりの前提もばらばらで、どこを選べばよいのか判断できない。BtoB企業のマーケティングやDX推進の担当者にとって、こうした悩みは珍しくありません。原因の多くは委託先の力量ではなく、依頼する側が渡した情報がそろっていないことにあります。

この記事では、AI開発を外注する前に作る提案依頼書（RFP）について、書く項目、要件の粒度、評価基準、委託先比較の進め方を順に解説します。テンプレートを埋めるだけでなく、「なぜその項目が必要なのか」「どこまで書けば十分なのか」が分かるように整理しました。社内で初めてAI開発を発注する方でも、読み終えた時点でRFPの骨組みを作り始められることを目指しています。

AI開発のRFPとは何か：役割と関連文書との違い

RFPは「同じ条件で提案してもらうための依頼書」

RFP（Request for Proposal、提案依頼書）は、発注者が委託先の候補に対して「何のために、何を、どの条件で作ってほしいのか」を伝え、提案と見積もりを依頼するための文書です。目的は仕様を細部まで固めることではなく、複数の候補から同じ前提の提案を受け取り、比較して委託先を選べる状態をつくることにあります。

RFPがないまま口頭やメールで相談すると、各社が自分の得意な範囲で提案を組み立てるため、作る範囲、含まれる作業、運用の扱いがそろいません。その結果、金額だけを見て判断したり、契約後に「それは見積もりに含まれていない」という食い違いが起きたりします。

RFI・要件定義書との違い

RFPと混同されやすい文書に、RFI（情報提供依頼書）と要件定義書があります。RFIは、委託先の候補がどのような技術や体制を持っているかを広く聞くための文書で、RFPの前段で使います。要件定義書は、契約後に発注者と委託先が一緒に作る、何をどう作るかを確定させた文書です。

つまりRFPは、要件定義の入口にあたります。RFPの段階ですべてを確定させる必要はなく、「決まっていること」「決まっていないこと」「提案してほしいこと」を区別して書くことが大切です。AI開発は通常のシステム開発よりも、データの状態や精度など「試してみないと分からない」要素が多いため、この区別がとくに重要になります。

RFPを書く前に社内で整理しておくこと

「AIを入れること」を目的にしない

最初に整理すべきは、AIで何を解決したいのかです。「生成AIを活用したい」「AIで業務を効率化したい」という表現のままでは、委託先は提案の方向を定められません。困りごとは「誰が」「どの業務で」「何に困っているのか」で書き出します。たとえば「営業担当が問い合わせへの一次回答の作成に時間を取られ、顧客への初回連絡が遅れている」のように、業務と困りごとを結び付けて言語化します。

対象業務と「やらないこと」を決める

次に、今回の対象とする業務の範囲を決めます。関連する業務がいくつもある場合は、最初に取り組む業務を一つに絞り、残りは「参考情報」や「将来の検討対象」として分けて書くと、見積もりの前提がぶれにくくなります。あわせて「今回はやらないこと」を明記しておくと、委託先が範囲を広げすぎた提案をすることを防げます。

社内の体制と意思決定者を決める

RFPの窓口、業務側の担当者、情報システム部門、決裁者を事前に決めておきます。AI開発では、業務部門が求める使い勝手と、情報システム部門が求めるセキュリティや既存システムとの整合が衝突しやすいため、RFPを出す前に両者の合意を取っておくことが欠かせません。誰が最終的に委託先を決めるのかが曖昧なままだと、提案を受け取った後の比較が進まなくなります。

AI開発のRFPに書く基本項目

RFPの基本的な構成は、通常のシステム開発とほぼ共通です。以下の表は、最低限そろえておきたい項目と、書く内容の目安をまとめたものです。

表のうち、とくに見落とされやすいのが「現状の業務の流れ」と「提案してほしい内容と形式」です。業務の流れが書かれていないと、委託先はAIに任せる部分と人が担う部分を推測で設計するしかありません。また、提案の形式を指定しないと、各社の見積もりの内訳の細かさがそろわず、後の比較が難しくなります。AIエージェントのように業務の流れ全体に関わる開発では、要件の決め方が費用に直結します。詳しくはAIエージェント開発費用の内訳と要件の決め方も参考にしてください。

AI案件ならではの書き足す項目

基本項目に加えて、AI開発では次の項目を書き足しておくと、提案の質と比較のしやすさが大きく変わります。

成功指標は「業務の成果」と「AIの性能」に分ける

AI開発の成功指標を「精度」だけで書くと、精度は上がったのに業務は楽にならなかった、という結果になりかねません。成功指標は、業務の成果（手間が減った、対応が早くなったなど）と、AIの性能（回答が正しいか、必要な情報を拾えているかなど）に分けて書きます。業務の成果は発注者が決め、AIの性能の測り方は委託先に提案を求める、という分担にすると現実的です。

合格ラインは「確かめ方」で決める

AIの出力には揺らぎがあるため、合格ラインを抽象的な言葉で書くと、納品後に「答えが合っていない」という争いになりやすくなります。そこで、評価に使う想定質問や入力の例を発注者側で集め、それぞれについて良い出力と困る出力の例を並べておきます。業務上とくに避けたい間違い（金額や契約条件の誤りなど）がある場合は、その種類の質問を重点的に確認する、と書いておくと委託先も検証の設計をしやすくなります。

データは「不明」でもよいので書き出す

使うデータの状態が分からないからといって、データの欄を空けたままにするのは避けましょう。「場所は分かるが、量は不明」「形式がそろっているか確認していない」のように、分かっていることと分かっていないことを書き分けます。データの整理や加工は工数が大きくなりやすい作業なので、誰がどこまで準備するのかを明記しておくことが、見積もりのぶれを抑えるうえで重要です。

連携するシステムと情報の扱いを先に示す

AIを既存の顧客管理システムや社内の文書管理と連携させる場合は、連携するシステムの一覧と、それぞれの連携方法の分かる範囲を書きます。連携先が増えるほど費用と期間は変わるため、連携が増えた場合の追加費用の考え方も提案に含めてもらうと比較しやすくなります。連携の方式ごとの考え方は既存システムとAIを連携させる方式の選び方で整理しています。また、社内の情報を委託先に渡す以上、委託先の情報管理の体制は提案の段階で確認しておくべきです。確認項目は委託先のセキュリティ対策チェック項目が参考になります。

運用保守の範囲を「作った後」まで書く

AIのシステムは、稼働した時点で完成ではありません。参照するデータの更新、外部サービスの仕様変更への対応、出力の品質の見直しなど、稼働後に発生する作業があります。RFPには、稼働後に誰がどこまで面倒を見るのかの希望を書き、運用保守の費用を初期費用とは分けて見積もってもらいましょう。運用保守費用の内訳の読み方は生成AIの運用保守費用の内訳と見積もりの読み方で解説しています。

要件の粒度：どこまで書き、どこから委託先に任せるか

RFPで多い失敗は、書き込みが足りないことだけではありません。細部まで書き込みすぎて委託先の提案の余地をなくしてしまうことも、同じくらい問題です。発注者が決めるべきことと、委託先の専門性に任せるべきことを分けて考えます。

発注者が決めること

• 解決したい困りごとと、目指す業務の状態
• 対象とする業務の範囲と、やらないこと
• 業務の成果としての成功指標
• 合格の判定に使う質問や入力の例と、良い出力・困る出力の例
• 社外に出せない情報や、守るべき社内規程
• 予算の考え方、希望する時期、決裁の流れ

委託先に提案を求めること

• AIのモデルや構成の選び方と、その理由
• AIの性能の測り方と、検証の進め方
• データの整理や加工の方法と、必要な作業量の見込み
• 段階の分け方（検証、本開発、運用）と、各段階の成果物
• 利用料を含めた稼働後の費用の見込み

機能の要望は、「何を入力し、どんなルールで、何を出力するか」の文で書くのが目安です。画面の配置や技術の選定まで発注者が指定すると、委託先はその指定に沿って見積もるだけになり、より良い方法を提案する余地がなくなります。反対に、入力と出力が書かれていないと、委託先ごとに想定する機能の大きさがそろいません。

未定の項目の書き方

RFPの段階で決まっていない項目は、空欄にせず「未定」と書いたうえで、その理由と決める時期、委託先に求めることを添えます。たとえば「予算は未定。検証の結果を見て本開発の予算を決めるため、段階ごとの費用を分けて提示してほしい」のように書けば、委託先は前提を置いて見積もることができます。各社が置いた前提は提案書に明記してもらい、比較の際に確認します。

また、必須の要件を増やしすぎないことも大切です。すべてを必須にすると、要件を満たせる委託先が限られるうえ、費用も膨らみます。必須は本当に外せない条件に絞り、それ以外は「あれば望ましい」として分けておきましょう。

評価基準の決め方：RFPに先に書いておく

評価基準と選定の流れを開示する

評価基準は、提案を受け取ってから考えるのではなく、RFPに書いて委託先へ先に示します。何が重視されるのかが分かれば、委託先はその観点に沿った提案を準備できますし、発注者側も社内で選定理由を説明しやすくなります。重みづけは、社内の関係者で事前に合意しておきましょう。

表の観点のうち、AI開発でとくに差が出やすいのは「検証の進め方」と「費用の透明性」です。精度を言葉で約束するだけの提案より、どう確かめるかを具体的に示している提案のほうが、契約後の食い違いが起きにくくなります。

必須条件と加点の観点を分ける

評価は二段階で考えると整理しやすくなります。最初に、情報管理の体制や対応できる時期など、満たさなければ選べない必須条件を確認します。必須条件を満たした提案だけを対象に、上の表のような観点で比較し、重みに応じて評価します。価格は重要な観点ですが、価格だけで決めると、運用保守や利用料を含めた総額で逆転することがあるため注意が必要です。

委託先比較の進め方

RFPを書き終えたら、条件をそろえたまま比較を進めることが重要です。一般的な流れは次のとおりです。

1. 候補の委託先を選び、秘密保持契約を結んだうえでRFPを送付する
2. 質問の受付期間を設け、回答は全候補に同じ内容で共有する
3. 提案書と見積もりを、指定した形式で受け取る
4. 提案比較シートに、同じ行で各社の内容を並べる
5. 必要に応じて提案の説明を受け、不明点を確認する
6. 評価基準に沿って評価し、選定理由を記録する

質問と回答のルールをそろえる

候補の委託先から受けた質問への回答は、質問した会社だけでなく全候補に共有します。特定の会社にだけ追加情報を伝えると、提案の前提がずれてしまいます。質問の受付期間と回答の方法は、RFPに明記しておきましょう。

見積もりの返し方を指定する

見積もりは、作業の段階（要件定義、検証、本開発、運用保守）と費用の種類（初期費用、月額の費用、外部サービスの利用料）に分けて返してもらうよう指定します。内訳の形式をそろえておけば、どの作業が含まれていて、どの作業が含まれていないのかを比べやすくなります。見積もりの内訳の読み方はAI駆動開発の費用の内訳と委託先の比較基準で詳しく解説しています。

提案比較シートで同じ行に並べる

受け取った提案は、作る範囲、検証の進め方、データの扱い、費用、運用の範囲を行に、候補の委託先を列にした比較シートにまとめます。各社の会社紹介資料や資料請求で得られる一般的な情報だけでは、今回の案件への適合は判断できません。RFPの項目ごとに各社の回答を並べることで、前提の違いや抜けている作業が見えてきます。比較シートで前提が違うと分かった場合は、条件をそろえたうえで再度見積もりを依頼します。

小さな検証から始める選択肢

AIの性能やデータの状態が読み切れない場合は、いきなり本開発を発注せず、範囲を絞った検証（PoC）から始める方法もあります。その場合は、検証の合格ラインと、合格した場合・しなかった場合の次の進め方を契約前に決めておくことが重要です。合格ラインがないまま検証を始めると、試しに作ったところで止まり、本番に進めないという状況に陥りやすくなります。

つまずきやすい点と対処

AI開発のRFPで起こりやすい問題と、その対処を表にまとめました。RFPを書き終えた段階で、該当するものがないか確認してください。

とくに注意したいのは、精度を「保証」として求めることです。AIの出力には揺らぎがあるため、精度の保証を求めると、委託先は大きな余裕を見込んだ見積もりを出すか、条件付きの回答をすることになります。精度は「どう確かめ、どう改善するか」で約束してもらうほうが、発注者にとっても現実的です。

RFPを送る前の最終チェックリスト

RFPを委託先に送る前に、次の項目を確認しましょう。すべてが埋まっている必要はありませんが、未定の項目には理由と決める時期が書かれていることが望ましいです。

• 解決したい困りごとが、業務と結び付いた言葉で書かれている
• 対象業務の範囲と、今回やらないことが明記されている
• 現状の業務の流れ（入力、出力、分かれ道、例外）が説明されている
• 機能の要望が、必須と「あれば望ましい」に分かれている
• 成功指標が、業務の成果とAIの性能に分けて書かれている
• 合格ラインの確かめ方と、評価に使う質問や入力の例がある
• データの場所、状態、準備の担当が書かれている
• AIの出力を人が確認する箇所と、例外時の流れが書かれている
• 連携するシステムと、社外に出せない情報の範囲が示されている
• 稼働後の運用保守の範囲と、利用料の前提が示されている
• 見積もりの内訳の形式と、提案書に含めてほしい項目が指定されている
• 評価基準と選定までの日程が開示されている
• 質問の受付方法と、回答を全候補に共有することが明記されている

よくある質問

AI開発のRFPはどのくらいの分量で書けばよいですか？

分量よりも、比較に必要な前提がそろっているかが重要です。改修や小さな検証を依頼する場合は要点を絞った短いもので足り、連携するシステムが多い本開発では項目を増やして詳しく書くのが目安です。

データの状態が分からなくてもRFPを出してよいですか？

出して問題ありません。分かっていることと分かっていないことを書き分け、データの調査や整理を提案の範囲に含めてほしいと明記すれば、委託先はそれを前提に見積もることができます。

AIの精度は委託先に保証してもらうべきですか？

精度そのものの保証を求めるより、合格ラインの確かめ方と、基準に届かなかった場合の改善の進め方を提案してもらうほうが現実的です。評価に使う質問や入力の例を発注者側で用意しておくと、確かめ方の合意が取りやすくなります。

RFPを書く前に開発会社へ相談してもよいですか？

相談すること自体は有効ですが、目的、範囲、合格ラインは自社で決めることが大切です。RFPの作成を特定の会社に任せきりにすると、その会社に有利な条件になりやすく、公平な比較が難しくなります。

まとめ

AI開発のRFPは、仕様を細部まで固める文書ではなく、複数の委託先から同じ前提の提案を受け取り、比較して選ぶための文書です。書く項目は通常のシステム開発と共通する部分が多いものの、AI案件では成功指標、合格ライン、データ、利用料、人の確認、運用保守の範囲を書き足すことで、提案の質と比較のしやすさが大きく変わります。

要件の粒度は、目的・範囲・合格ラインは発注者が決め、技術の選び方や検証の方法は委託先に提案を求める、という分担が目安です。評価基準はRFPに先に書いて開示し、見積もりの返し方をそろえ、比較シートで同じ行に並べて比べましょう。未定の項目は空欄にせず、理由と決める時期を添えて書くことで、前提のずれを防げます。

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