Decision
判断範囲と介入点の確定
AIに任せる領域と、人が最終判断する領域を明確化。現場の介入ポイント、例外処理、停止条件まで含めて設計します。
- AIが出すべき出力と、出してはいけない出力
- Human-in-the-loopの介入条件と責任線
- 運用停止とロールバックの条件
Discovery Phaseは、要件定義やPoCの言い換えではありません。 AI導入を「責任を持って使い続けられる判断インフラ」に変換するために、 判断範囲、精度指標、証跡、監査、責任分界、継続運用を先に確定します。 その結果として、本開発を段階投資に変換し、失敗コストを最小化します。
Discovery Phaseのゴールは、要件を綺麗に書くことではありません。 経営がGo/No-Goを判断でき、実装に入っても説明責任と継続運用が破綻しない状態に固定します。
AIに任せる領域と、人が最終判断する領域を明確化。現場の介入ポイント、例外処理、停止条件まで含めて設計します。
「当たった／外れた」ではなく、業務に必要なSLOを指標に落とします。閾値、サンプリング、評価手順を固定します。
事故や苦情が起きたときに説明不能にならないために、ログ、根拠、再現性を「先に」仕様化します。
技術リスクだけでなく、運用、法務、信用の破壊リスクを洗い出し、軽減策と判断根拠を文書化します。
本番導入後の再学習、モデル更新、データ変更、障害対応を前提に、止めずに回す運用仕様を設計します。
実装スコープを境界づけ、コストと期間をレンジで提示。ステークホルダー説明に耐える計画に落とします。
Discovery Phaseは「作業の進捗」ではなく「判断の確度」を積み上げます。 各ゲートで証跡と論点を固定し、次の投資に進むかを経営が決められる状態にします。
実装の成否は、モデルではなく「判断と責任の設計」が先に固まっているかで決まります。 先にやるべき案件を、明確に切り分けます。
要件もデータも固まっていない状態で本開発に入ると、ほぼ確実に予算と責任が爆発します。
原因は技術ではなく統治の欠損であることが多い。責任線と証跡を先に修復します。
説明責任を求められる案件は、後から整えても間に合いません。最初から監査前提で固定します。
納品して終わりではなく、継続運用の責任まで設計対象に含める必要がある案件です。
週次で進めます。ただし目的は進捗ではなく、各週で「判断の根拠」が増えていくことです。 最終的に、経営がGo/No-Goを判断できる資料として提出可能な形にまとめます。
Discovery Phaseは見積作業ではありません。事故が起きた瞬間に「説明不能」にならないための設計です。 成果物は、投資判断支援資料として提出可能な形に固定します。
Discovery Phaseの位置づけと、導入判断の前提が揃うかどうかで誤解が起きやすいポイントだけに絞って回答します。
要件やデータが曖昧でも構いません。曖昧なまま本開発に入る方が危険です。 30分で論点を棚卸しし、判断範囲、精度、責任、証跡、運用のどこに穴があるかを特定します。 必要なら、最短距離のゲートと成果物スコープを提示します。