RFP・要件定義書の作成になぜ1〜2ヶ月もかかるのか

「RFP作成支援コンサルは1〜2ヶ月かかる」と聞くと、実際に必要な作業量に対して長すぎるのでは、と感じる方も少なくないはずです。この記事では、その期間の内訳を分解した上で、中小企業がAIを活用することでどこまで期間を圧縮できる可能性があるのか、また注意すべき点は何かを整理します。

RFP作成支援コンサルは、なぜ「1〜2ヶ月」なのか

システム開発の発注を検討する際、大手コンサルティング会社のRFP(提案依頼書)作成支援サービスを調べると、納品まで1〜2ヶ月という期間が示されていることがあります。

実際にRFPや要件定義書に書き込む項目自体は、それほど多くありません。対象業務、現状の課題、目標とするKPI、扱うデータ、連携先システム、セキュリティ要件、予算感——このあたりを整理すれば、文書としての体裁は整います。近年はAIを使ったRFP自動生成ツールも登場しており、こうした項目をフォームで入力するだけで、その場で数分のうちにドラフトが出来上がる仕組みも見かけるようになりました。

では、なぜ大手コンサルは同じような内容の整理に1〜2ヶ月もかけているのでしょうか。実情を整理すると、時間がかかっている本体は「文書を書く作業」ではないことが見えてきます。

時間がかかっている本体は「文書作成」ではない

1. 複数部門の合意形成

大企業でシステムを発注する場合、1つの部署だけで意思決定が完結することは稀です。営業、情報システム、経理、法務など、複数の部門にヒアリングして回り、それぞれの要望や制約を調整する必要があります。これは情報を集める作業というより、部門間の温度差やスケジュールの都合(会議室が取れない、担当役員が出張中など)を調整する、いわば社内政治の領域です。AIがどれだけ速くドラフトを作れても、この調整プロセス自体は短縮されません。

2. コンサル側の課金構造

大手コンサルの多くは人月単価での契約が基本になっています。そのため、早く終わらせることが必ずしも収益上のインセンティブにならない構造があります。「確立された手順」という言葉は、中間報告会や経営層への説明会、承認稟議といった、儀式化されたレビュー工程を指していることも多く、成果物の複雑さに単純に比例した時間ではない場合があります。

3. リスク回避のための形式的な精緻化

要件定義やRFPは、定型項目を漏れなく埋めるだけでもある程度の体裁は整います。それでも大手コンサルがさらに時間をかける背景には、後々「言った・言わない」のトラブルに発展しないよう、議事録や確認書、承認印といった証跡を積み重ねる目的もあります。これは成果物そのものの精度向上とは、必ずしも直結しない工程です。

中小企業なら事情が変わる

上記の3つの理由は、いずれも「組織の規模」に強く依存しています。中小企業のBtoB意思決定者の場合、そもそも部門間の政治的な調整や、重厚な稟議プロセスを経る必要がないケースが多く見られます。意思決定者自身がヒアリングの対象者を兼ねていることも珍しくありません。

このような環境であれば、「情報を集める→ドラフト化する」というサイクルをAIで圧縮することで、本来必要な期間をかなり短縮できる可能性があります。一方で、この速さの優位性は組織構造に依存するため、部門間調整が重い大企業に同じ手法をそのまま当てはめても、同様の効果は期待しにくい点には注意が必要です。

費用面で見た「時間をかけること」の意味

RFP・要件定義書の作成を外部のコンサルに依頼すると、期間の長さに比例して費用も積み上がっていく傾向があります。人月単価での契約が基本になっている以上、1〜2ヶ月という期間はそのまま数百万円規模の費用として跳ね返ってくることも珍しくありません。

一方で、AIを使ったドラフト生成そのものにかかる原価はごくわずかです。中小企業がこの部分をAIで圧縮できれば、コンサル費用そのものを抑えつつ、開発費に予算を多く配分できる可能性があります。ただし、AIが担えるのはあくまで「情報の整理・文書化」の部分であり、要件を固めるための対話や意思決定そのものを代替するわけではない点は分けて考える必要があります。

曖昧なRFPが開発現場に与える影響

開発を受注する側の視点で見ると、RFPや要件定義書の精度は、その後の見積もり精度に直結します。対象範囲や対象外の記載が曖昧なまま進めてしまうと、開発着手後に「これも当然含まれていると思っていた」という認識のズレが発生し、追加費用や納期遅延の原因になりがちです。

AIでドラフトを高速に作成できたとしても、入力する情報が薄ければ、出てくる文書も一般的なテンプレートの域を出ません。逆に言えば、現状の業務フローや課題、KPIをどれだけ具体的に言語化できるかが、その後の見積もりや開発の精度を左右する、という点は今後も変わらないポイントです。

AIによるRFP生成で気をつけたいこと

AIを使ったRFP・要件定義書の自動生成ツールを実際に試してみると、フォーム入力からドラフト生成までは確かに数分で完結します。ただし、生成された文書の中身をよく見ると、案件固有の深掘りがされないまま、どのプロジェクトにも当てはまるような定型的な記述になっている部分が見られることがあります。

これは、その場限りのフォーム入力という断片的な情報だけを根拠にAIが文書を組み立てているために起きる傾向です。「ヒアリング項目を漏れなく聞く」「体裁を整える」ことと、「その企業の実情を踏まえた提案に落とし込む」ことの間には、まだ距離があるのが実情です。

RFPや要件定義書の作成を検討する際は、生成スピードだけでなく、どれだけ自社の状況を踏まえた内容になっているかも合わせて確認することをおすすめします。曖昧な要件のまま複数のベンダーに見積もりを依頼してしまうと、比較のための土台自体がずれてしまい、結局は手戻りが発生しやすくなります。

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