ベンダーとの認識齟齬（Miscommunication with Vendor）とは | AI用語集

解説

AIシステムの開発・導入を依頼したベンダーと、自社の担当者との間で「何を作るか」の認識がずれてしまうことです。完成品が期待と全く違うという失敗が起きます。

ベンダーとの認識齟齬とは、AIシステムの開発や導入を外部業者（ベンダー）に依頼する際に、「自社が求めているもの」と「ベンダーが理解しているもの」の間にギャップが生じることです。これはAI導入プロジェクトの失敗原因として非常に多く報告されています。

典型的な例として「問い合わせを自動化してほしい」と伝えたところ、ベンダーは「既存のFAQに答えるチャットボット」を作ったが、自社が求めていたのは「新規問い合わせを担当者に振り分けるシステム」だったというケースがあります。

この齟齬が生まれる原因は、要件の言語化不足、IT専門用語と業務用語の壁、ベンダーへの「うまくやってくれるだろう」という丸投げ意識などです。特にIT知識が少ない中小企業の担当者と、業務知識が薄いIT系ベンダーの組み合わせでは齟齬が起きやすくなります。

対策としては、完成イメージを図や画面モックアップで共有すること、定期的な進捗確認ミーティングを設けること、「こういう操作でこういう結果が得られる」という具体的なシナリオを文書化して合意しておくことが有効です。

ベンダーとの認識齟齬は、業務の判断基準や顧客対応、社内ナレッジを整理するときに確認しておきたい用語です。導入前に意味を揃えることで、ツール選定や社内説明のズレを減らせます。

言葉だけを先に決めるのではなく、どの業務で使うか、誰が確認するか、成果をどう測るかまで一緒に整理することが重要です。

ベンダーとの認識齟齬を自社の業務に当てはめる場合は、対象業務、既存データ、運用担当者、成果指標を先に整理すると判断しやすくなります。