01再現性
同じ入力で再試験できるか
- 判断できる状態
- 発注側管理の評価セットと手順がある。
- 見送りのサイン
- ベンダーが選んだ成功例だけで検収。
AI DECISION GUIDE契約・検収
AI開発の検収・受入基準
検索意図：AI開発を何で合格とするか、契約前に基準を決めたい
1行で回答
AI開発の検収は、固定した評価セットで正答・重大誤り・回答不能・引継ぎ・速度・権限を用途別に判定します。
対象：AI開発の受入テストと検収条件を決める担当者 最終更新：2026.08.18 根拠区分を各主張に表示
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DECISION CRITERIA
発注前に確認する3つの判断基準
「精度」の一語で済ませず、対象入力、期待結果、許容誤り、回答不能、人の修正、速度、権限、再試験を受入条件にする。
02影響
重大な誤りを分けたか
- 判断できる状態
- 用途別に許容・不許容を定義している。
- 見送りのサイン
- 全項目を平均精度だけで判定。
03救済
不合格時の扱いがあるか
- 判断できる状態
- 修正、再試験、費用、期限を合意済み。
- 見送りのサイン
- 納品後に基準を協議する。
DECISION FLOW
評価セットから不合格時の再試験までを契約前にそろえる
01COVER
評価セットを固定
検収では、発注側が確認した代表入力と期待結果を固定し、提案時とは別の評価セットを使う。
accept.dataset02INSIGHT
重大誤りを分ける
正答率だけでなく、重大な誤り、回答不能、人への引継ぎ、根拠表示を用途別に判定する。
accept.failure03FRAMEWORK
非機能も検収する
応答時間、同時利用、権限、ログ、障害時の動作など、業務継続に必要な非機能条件も受入対象にする。
accept.nonfunctional04ACTION
再試験を決める
不合格時の修正範囲、再試験、追加費用、検収期限を契約前に合意し、評価後の解釈差を減らす。
accept.remedyCLAIMS & EVIDENCE
判断の根拠と成立条件
外部統計のように見える根拠なしの数値は置かず、各判断がどの実務フレームに基づき、どの前提で成立するかを明示します。
発注側の評価セットを固定する
検収では、発注側が確認した代表入力と期待結果を固定し、提案時とは別の評価セットを使う。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：業務担当者が評価セットをレビューできる。
誤りと回答不能を分けて判定する
正答率だけでなく、重大な誤り、回答不能、人への引継ぎ、根拠表示を用途別に判定する。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 参照元
- AI導入 要件整理シート
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：誤りの種類と業務影響を分類できる。
非機能条件も受け入れる
応答時間、同時利用、権限、ログ、障害時の動作など、業務継続に必要な非機能条件も受入対象にする。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 参照元
- AI開発 見積書の見方
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：想定利用人数とピーク条件が定まっている。
不合格時の再試験を合意する
不合格時の修正範囲、再試験、追加費用、検収期限を契約前に合意し、評価後の解釈差を減らす。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：契約・見積・RFPで同じ受入基準を参照する。
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