拓海さん、最近部署で「AIの要件定義が難しい」と聞いています。これって要するに従来のやり方ではダメだということなんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要するにAIではデータや不確実性が絡むため、単に機能を決めるだけでは不足なんです。
なるほど。具体的にはどんな点が従来と違うのですか。現場への導入や投資対効果が気になります。
良い質問です。短くまとめると三点あります。第一にデータの質や偏りを要件として扱う必要がある点、第二に性能の確率的な振る舞いをどう評価するか、第三に倫理や説明可能性を要件に入れる必要がある点です。
データを要件にする、ですか。うーん、要するにデータさえ用意すればいいという話ではないと。では社内にあるデータで足りるかどうかはどう判断するのですか？
素晴らしい着眼点ですね！現実にはデータの代表性、ラベルの正確さ、欠損値の存在などをチェックリスト化して評価します。つまりデータの品質基準を要件として明文化する習慣が必要になるんです。
それは現場の負荷が増えますね。工場や営業に負担をかけないで済むやり方はありますか。投資対効果が一番の関心事です。
大丈夫、実務で使える工夫があります。まずは小さな実験（プロトタイプ）で要件を検証してから拡張する、次に既存の手順にデータチェックを埋め込む、最後に説明責任や性能基準を段階的に厳格化する、という段階的アプローチです。
段階的に進めるなら、失敗したときの責任問題や法的リスクも心配です。説明可能性（explainability）や倫理の要件は具体的にどう決めるべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現実解は三つあります。まず業務上の影響範囲を分類して高リスク領域だけ厳しくする、次にユーザー向けの説明レベルを段階化する、最後に監査ログや責任の所在を運用要件として設けることです。
分かりました。最後に確認ですが、これって要するに要件工学をAI向けに拡張して、データ・評価・説明責任を明文化するということですか？
その通りです。要点を三つにまとめます。データ要件を明確化する、性能と不確実性を評価基準に組み込む、倫理と説明可能性を運用要件に落とし込む。これらを段階的に検証すれば現場負荷も抑えられますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、論文の要点は「従来の要求定義に、データ品質・確率的評価・説明責任を加え、段階的に検証するための方法を体系化した」ということですね。
