AI提案書に潜む「誇張」のパターン

AI活用の市場拡大に伴い、実態以上の効果を謳う提案書も増えています。適切な提案かどうかを見極めるためには、提案書の読み方を知ることが重要です。

注意すべき4つのポイント

第一に「事例の具体性」です。「〇〇%改善」という数値がある場合、自社と同業種・同規模の事例かを確認します。業種が異なれば成果も大きく変わります。第二に「データ要件の明示」で、AIを動かすために必要なデータの条件が明示されているかを確認します。

第三に「PoC（概念実証）の提案」です。いきなり本番導入を提案するベンダーより、小さなPoCから始めることを提案するベンダーの方が信頼性があります。第四に「運用サポートの内容」で、導入後の保守・改善サポートの内容と費用が明確かを確認します。

良いベンダーを見極める質問

「同業他社での導入実績を詳しく聞かせてください」「私たちのデータを使ったPoC（試作）をやってもらえますか」「導入後に精度が落ちた場合の対応はどうなりますか」この3つの質問への回答の質で、ベンダーの実力と誠実さが分かります。