【ITニュース解説】GenAI Foundations – Chapter 5: Project Planning with the Generative AI Canvas

近年、文章や画像を自動で生成する「生成AI」を活用したシステム開発プロジェクトが急速に増えている。しかし、新しい技術を単に導入するだけでは、プロジェクトが成功するとは限らない。目的が曖昧なまま開発を進めると、期待した成果が得られなかったり、途中で計画が頓挫したりする危険性がある。こうした課題を解決し、生成AIプロジェクトを成功に導くための計画手法として「Generative AI Canvas」というフレームワークが提案されている。これは、プロジェクトの全体像を一枚のシート上で視覚的に整理し、関係者全員が共通の理解を持つためのツールである。このキャンバスは、プロジェクトの目的や価値を問う「なぜ？」から始まり、具体的に「何を」「どうやって」作るのか、そしてそれを「どう検証するのか」という4つの主要なブロックで構成されている。

最初のブロックは「価値の定義（Why?）」であり、プロジェクトの根幹をなす最も重要な部分である。ここでは、そのAIソリューションが顧客やビジネスに対してどのような独自の価値を提供するのかを明確にする。技術的に可能だからという理由で開発を始めるのではなく、解決すべき課題は何か、その解決によってどのようなメリットが生まれるのかを深く掘り下げる。例えば、顧客からの問い合わせに24時間365日対応するチャットボットを開発する場合、その価値は「顧客満足度の向上」と「オペレーターの業務負担軽減」といった具体的な形で定義される。この段階でプロジェクトの目的とゴールを明確にすることで、以降の計画がぶれることなく、本当に意味のある開発に集中できる。

次に、「構築（What?）」のブロックでは、定義した価値を実現するために具体的に何を構築するのかを決定する。まず、AIが最終的に何を生成物として出力するのかを定義する。これは、顧客への回答テキストかもしれないし、要約されたレポートやプログラムのコードかもしれない。そして、その生成物を生み出すために不可欠なのがデータである。どのようなデータをどこから調達し、AIが学習できるようにどのように準備・加工し、最新の状態に保つかという「データ戦略」を練る必要がある。さらに、プロジェクトには現実的な制約が伴うため、開発に必要なサーバー費用や人件費などのコストを算出し、それによって得られるリターン（投資対効果、ROI）を予測する。この分析によって、プロジェクトがビジネスとして成り立つかどうかを客観的に判断することが可能となる。

三つ目のブロックは「提供（How?）」であり、構築するものが決まった後、それを技術的にどうやって実現し、ユーザーに届けるかを計画するフェーズである。ここでは、プロジェクトの目的に最も適した生成AIモデルを選択し、必要に応じて独自のデータで性能を調整する方法（ファインチューニングなど）を検討する。開発したAIシステムをどのようにサーバー上に展開（デプロイ）し、既存のウェブサイトや業務システムと連携（統合）させるかというアーキテクチャ設計もこの段階で行う。重要なのは、システムを一度作って終わりにするのではなく、継続的に改善していくための仕組みを組み込むことである。そのために、AIの回答の正確性や処理速度など、システムの品質と成功を測るための「評価指標」をあらかじめ定義しておく。この指標に基づいて定期的に性能を測定し、改善を繰り返すことで、ソリューションの価値を高め続けることができる。

最後のブロックは「検証（Validate）」である。プロジェクトは計画通りに進むとは限らず、予期せぬ問題が発生することも少なくない。そのため、プロジェクトの全期間を通じて、常に計画と現状を照らし合わせ、軌道修正を行っていく必要がある。このブロックでは、AIが事実と異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション」のような潜在的なリスクを洗い出し、それをどう検知し、どう軽減するかの対策を講じる。また、開発したシステムが生み出している成果が、最初に定義した「価値」に本当に貢献しているかを定期的に評価する。これにより、プロジェクトが安全かつ信頼性の高い方法で進められ、長期的に持続可能なソリューションであることを保証する。このように、Generative AI Canvasは、アイデア段階から実装、運用、改善に至るまで、生成AIプロジェクトのライフサイクル全体を体系的に整理し、成功へと導くための羅針盤となるフレームワークである。システムエンジニアを目指す者にとって、この考え方を理解することは、技術力だけでなく、プロジェクトを俯瞰し、ビジネス価値を創造する能力を養う上で非常に有益と言えるだろう。