目標の成果に届く「システム開発」の進め方
デジタル化した「情報」をどの様に利用して成果とするのか？ 使用する情報、処理、
運用、組織体制など、一連の仕組みを業務要求として定義し、これを基に「成果」を
試算することで、目標の成果に届くシステム開発を確実なものにする。
定義した一連の要求を「提案依頼書」（RFP）にまとめ、Sier・ベンダーからの
提案書（想定されるシステム要件・開発期間・費用‥他）を受領する
データ化された情報を、どのように利用して「目標の成果」に繋げるのか？
成果出しの根拠となる具体的な「策」を定義する
「策」を具体的な「機能」（Input→Process→Output ）に落とし込み、
情報と機能の運用の連携に問題が無いかを確認する
運用や情報の変化に対応可能な「機能」が、設備環境や技術などの情報変化に対し適時・適切な対応を実現するための「運用支援体制」を明確化する
【成果に届く要求定義の流れ】
業務改革の効果や開発費‥他を含めた「投資対効果」（ROI）を明確化し、
システム開発の着手を判断する
DX・AXを実現する業務改革の「策」と「策の紹介」サンプル
【１．圧倒的な精度と信頼性の確保】
策1：基幹業務の無人化
確率的推測を完全に排除し、事前に定めた明確な論理に基づく確実な情報「選定」を行うことで、ミスの許され
ない業務の自動化を実現します。
策2：現場主導による容易な精度改善
選定結果の根拠をすべて可視化（ホワイトボックス化）。テーブルの重要度設定を調整するだけで、現場主導で
即座に精度を最適化できます。
策3：強化学習不要の即日稼働
データ収集や事前学習のプロセスを排除。現場の「正しい判断基準」を直接システムに登録するだけで、即座に
本番稼働を実現します。
策4：日々変化するデータに影響されない処理の実現
日々変動するデータに対しても、不変の「考え方」を軸にテーブルを検索・関連付けることで、再学習の手間なく、
常に最新状況に応じた最善の選定を行います。
策5：ベテランの知見を活かせる仕組み開発
個人の記憶や経験への依存から脱却。あらゆる条件の全組み合わせを網羅的に評価させることで、属人化を排除し、
見落としのない最高精度の結果を定着させます。
【２．高度な業務自動化と「全体最適」の実現】
策6：人を超える総合判断による人員削減
従来のプログラムでは欠落しがちだった複雑に絡み合う複数の要求を統合し、矛盾のない高度な論理処理をシステム
上で再現します。
策7：手戻りの完全排除
複数部門の要求や制約を初期段階から「全社的な判断材料」として統合。上流で確実な情報選定を行うことで、
後工程での手戻りをなくします。
策8：擦り合わせ会議の大幅削減
利害が対立する条件に対しても、過去の調整実績やノウハウをデジタル化して組み込み、論理的に最適な妥協点を
選定させます。
策9：ブラックボックス化の防止
要求定義の段階で全条件の組み合わせテーブルを生成・検索する仕様により、将来的な条件追加に伴うコードの
肥大化やバグを未然に防ぎます。
【３．驚異的な導入ハードルの低さと高ROI】
策10：システム開発費の大幅削減
個別開発を廃止し、共通の論理フレームワークにマスターデータとテーブルを登録するだけの汎用的な手法で、
低コストに適用範囲を拡大します。
策11：現場主導のシステム構築
プログラミングは一切不要。業務担当者自身が「判断基準と重要度」をテーブルに直接設定するだけで、独自の
選定の仕組みを構築・運用できます。
策12：新ルールへのシームレスな移行
新技術や新規定の適用を「運用世代コード」を用いて管理。指定した部門やファイル単位での移行を可能にし、
ビジネスのスピードと競争優位性を確保します。
策13：システム維持管理費の大幅削減
処理ロジックと判断基準（テーブル）を完全に分離。運用開始後に条件が変更・追加されてもプログラム改修や
再テストが不要となるため、保守運用にかかるコストと工数を劇的に削減します。
【４．企業の知的資産の保護と未来への拡張性】
策14：暗黙知のデジタル資産化
ベテラン社員の頭の中にしかない高度なノウハウをデジタル化してテーブルに組み込み、知見の喪失を防ぎ、企業
の成長を支える永続的な資産として活用します。
策15：確実な自律制御の実現
複数センサー情報を用いたハードウェア制御においても、常に「同一入力に同一出力」を保証する決定論的な選定
を組み込み、挙動の不確実性を排除します。
策16：最終チェック業務の撤廃
熟練者の論理基準に基づいた責任ある「意思決定（選定）」プロセスをシステムに完全に代行させることで、人間
による最終確認プロセスを不要にします。
策17：独自ノウハウの特許化と競合ブロック
基本特許技術と、自社独自の業務ノウハウを融合させた仕組みを自社単独の周辺特許として権利化し、他社の追随
を許さない強固な障壁を構築します。
他にも、システムと連携するツールが使用するライブラリーデータの自動収集や、ツール設定の自動化や、生成AI（LLM）
連携によるハルシネーション対応、および非定型業務の自動化など、業務支援の要求に応じた様々な「策」を関係者が
集まって定義することが重要であると考えています。