前ブログに続いて、今回はAIプロジェクトのPdM / PM が抑えるべき納品物について書きます。
今回もchatGPT先生にご意見いただきました。
― PdM / PM が最初に押さえるべき観点 ―
AIプロジェクトの納品物は3種類
AI案件の納品物は、大きく分けて以下の3つです。
- 意思決定者向けの納品物（業務で使うもの）
- 運用・保守のための納品物（継続させるもの）
- 技術的な納品物（再現・改善するもの）
PdM / PM は、
この3つが揃っているかを常に確認する役割です。
① 意思決定者向けの納品物（最重要）
1. AIのアウトプット（画面・帳票・API）
最も重要なのは、
AIの結果そのものです。
- 予測値・スコア
- 推奨アクション
- リスク判定結果 など
ここで重要なのは、
精度よりも「使える形」になっているかです。
例：
- CSVで渡すのか
- BIツールで見るのか
- 管理画面で確認するのか
2. 利用ルール・判断ガイド
AIは「参考情報」であることが多いです。
そのため、
どう使うかのルールが必須になります。
- この数値が出たらどう判断するか
- 使ってはいけないケース
- 人が最終判断すべきポイント
これがないと、
「結局使われないAI」になります。
② 運用・保守のための納品物
3. 運用フロー・業務手順書
誰が いつ 何を確認し どう対応するか
AIを組み込んだ後の業務フローを明文化します。
PdM / PM が関与しないと、ここが抜け落ちがちです。
4. モニタリング指標・運用KPI
納品して終わり、ではありません。
- 精度は劣化していないか
- データは正常か 利用されているか
最低限、以下は定義します。
- モデル評価指標
- データ異常検知
- 利用頻度
③ 技術的な納品物（現場向け）
5. 学習・推論コード一式
- 学習コード
- 推論コード
- 設定ファイル
「誰が見ても再現できる状態」
になっていることが重要です。
6. データ定義・前処理仕様
- 使用データ一覧
- カラム定義
- 前処理ルール
ここが曖昧だと、将来の改善が止まります。
7. モデル仕様書（軽量でOK）
数十ページの立派な資料は不要です。
最低限、
- モデルの目的
- 入力データ
- 出力内容
- 制約・注意点
これだけで十分です。
フェーズ別：納品物の対応関係
PdM / PM が見るべきチェックポイント
- クライアントは「使い方」を理解しているか
- 運用担当が困らない状態か
- 技術的にブラックボックス化していないか
まとめ
AIプロジェクトの納品物とは、
AIモデルそのものではありません。
「業務で使い続けられる状態」
それ自体が納品物です。
PdM / PM の価値は、
この全体像を設計できることにあります。
いいですね。
今回に関しては、自分の想像を超えない範囲でした。
いかかでしたでしょうか？
前回の記事とあわせて読むことで、
仕事の進め方から納品物まで、
AIプロジェクトの全体像がひと通り見えたのではないかと思います。
AIプロジェクトは、作って終わりではなく、開発と運用のサイクルで改善され続けてはじめて意味があります。
そのために、PdM / PM が何を考えて用意していくべきか。
この記事が、これからAIプロジェクトに関わる方のご参考になれば幸いです。
Data Nexus Science 
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