RFP（提案依頼書）は、ベンダーに「何を解決したいか・どう評価して選ぶか」を伝える文書です。AI案件のRFPは、普通のシステム開発のRFPをそのまま流用するとうまくいきません。仕上がりが事前に読みにくく、ベンダーごとに実力差が大きく、料金や精度が「やってみないと分からない」要素を多く含むからです。本稿は、初めてAI導入のRFPを書く人が、曖昧さを残さず・公平に比較でき・後で揉めない依頼書を作るための実務ガイドです。
FIG.1 曖昧なRFPは曖昧な提案を呼ぶ。入口の明確さが結果の質を決める
01AI案件のRFPは普通のRFPと何が違うか
通常のシステム開発は、要件が固まれば成果物がほぼ確定します。AI案件はそうはいきません。精度は実データを入れてみるまで読めず、同じ課題でもアプローチ（既製AIの利用／検索拡張／追加学習）でコストも品質も大きく変わります。だからRFPでは「手段」を縛りすぎず、「解きたい課題と合格条件」を厳密に書くのがコツです。
| 通常のシステムRFP | AI案件のRFP |
|---|---|
| 要件が固まれば成果が確定 | 精度は実データ検証まで不確実 |
| 機能の有無で評価しやすい | 「どの指標で何%」を定義しないと比較できない |
| 固定価格になじみやすい | PoC→本契約の段階契約が向くことが多い |
| 納品で完了に近い | 運用後の精度劣化・モデル更新まで見る |
回答期間も違います。複雑なAI案件で「2週間で提案を」は短すぎます。アーキテクチャや検証計画まで書いてもらうなら、3〜4週間を確保するのが現実的です。提案の分量も、ページ数の目安（例：15〜25ページ）を示すと比較しやすくなります。
02RFPに必ず入れる7項目
まずは案件の種類を問わず必要な土台です。AIに限らず、この7つが抜けると提案がばらつきます。
背景と目的
なぜやるのか、解きたい課題は何か。「AIを導入する」ではなく「問い合わせ一次対応の工数を減らす」のように、手段でなく目的で書く。
スコープ
対象業務と対象外を明記。曖昧だと後から「これも込みのはず」と揉める。
要件
機能要件と非機能要件（精度・応答速度・可用性・セキュリティ）。AIでは非機能、特に精度の定義が要。
データ条件
提供できるデータ、学習・追加学習への利用可否、保管場所と消去条件。後述するように最重要項目の一つ。
評価基準と配点
価格・精度・体制・実績の重みを事前に公開する。何を重視するか伝えると、的を射た提案が集まる。
体制とスケジュール
マイルストーン、役割分担、そして「実際に誰が担当するか」。AIは個人の力量差が大きい。
契約条件
知的財産（出力物の権利）・解約・SLA・責任範囲。雛形任せにせず自社で確認する。
03評価基準は「先に・数値で・公開して」
RFPで最も差が出るのが評価基準の書き方です。原則は三つ。提案を募る前に決める／測れる形にする／ベンダーに公開する。配点を伏せると、ベンダーは何が重要か分からず無関係な情報で水増しした提案を出し、比較が難しくなります。配点を見せれば、各社があなたの重視点に正面から答えてくれます。
評価基準を隠すと、提案は「比較できないカタログ」の山になる。先に見せるほど、答えは鋭くなる。
