AIシステム開発 検収｜Claudeで受け入れテスト項目を作る手順

外部の会社にAIシステムを作ってもらったものの、納品されたものをどう確かめて受け取ればよいか分からない、という担当者の方は少なくありません。要件書はあっても、そこから確認項目を起こす作業は手間がかかり、確認が甘くなりがちです。この記事では、Claudeを使って受け入れテスト項目の下書きを作り、検収を進める手順を、設定の画面操作と指示文の例まで含めて説明します。発注先の選び方はAI開発会社の選び方も参考にしてください。

AIシステム開発の検収とは？できること

検収とは、発注した側が納品物を確認し、約束した内容どおりかを判断して受け取る手続きです。受け入れテストは、その確認を具体的な操作と期待する結果に分けて行う試験のことです。

Claudeに任せられるのは、要件書から確認項目を洗い出すこと、項目を表に整えること、結果の記録を集計して不合格の傾向をまとめることです。流れは「要件の資料→Claudeが項目表の下書き→担当者が実データで試す→結果を記録→Claudeが集計→人が合否を判断」の順になります。

準備するもの

設定の手順

設定は、Claudeにプロジェクトを作り、資料と指示文を保存する流れです。プロジェクトの仕組みは公式ヘルプのプロジェクトとは何ですかで確認できます。操作の詳細はClaudeのプロジェクトの使い方にもまとめています。

1. Claudeの画面の左側にある「プロジェクト」を開き、新しいプロジェクトを作成して「AIシステム検収」のように名前を付けます。
2. プロジェクトのナレッジ（資料の置き場）に、要件書と仕様書のファイルを追加します。
3. 同じくナレッジに、発注先との契約書にある納品物の範囲や検収の条件の該当部分を追加します。
4. プロジェクトの指示の欄に、次の章の指示文を貼り付けて保存します。
5. プロジェクト内で新しいチャットを開き、「要件ごとに受け入れテスト項目の表を作って」と依頼します。
6. 出てきた表を担当者が読み、要件にない項目や抜けを指摘して直させます。
7. 項目表を表計算ソフトに貼り、担当者が実データで試して「合格・不合格・保留」と気づきを記入します。
8. 記入済みの表をチャットに添付し、不合格と保留の傾向を整理させて、発注先への連絡文の下書きを作らせます。表の集計はClaudeでCSVを集計する方法の手順が使えます。
9. 責任者が結果を見て、受け取る・修正を依頼する・再試験するのいずれかを決めます。

そのまま使える指示文の例

次の文を、プロジェクトの指示の欄に入れる例です。自社の用語に合わせて書き換えてください。

【目的】
自社が発注したAIシステムの検収のため、ナレッジにある要件書と仕様書から、受け入れテスト項目の表を作る。

【手順】
1. 要件を1つずつ読み、要件番号を付ける。
2. 要件ごとに、正常な場合・異常な場合（入力の誤りや欠け）・境界の場合（件数や文字数が多い、少ない）の項目を作る。
3. 各項目に「試す操作」「用意するデータ」「期待する結果」「合否の見分け方」を書く。
4. AIの出力を含む項目は、正解が1つに決まらないため、「誤りとみなす例」と「許容する範囲」を書く。
5. 表は、要件番号・項目名・操作・データ・期待結果・合否の見分け方・結果（空欄）・メモ（空欄）の列で出す。

【守るルール】
- 資料に書かれていない機能や数値を作らない。資料にない点は「資料に記載なし・要確認」と書く。
- 合否の最終判断はしない。判断は担当者と責任者が行う。
- 法的な有効性や契約上の判断はしない。必要な場合は専門家への確認事項として書く。
- 個人情報や認証情報は、表やメモに書き写さない。

【報告】
最初に、要件の数と作った項目の数、資料から読み取れず要確認とした点の一覧を示す。そのあとに表を出す。

うまく動かすコツと注意点

• 要件があいまいなままだと、項目も確認しにくいものになります。「速い」「使いやすい」は、秒数や操作の回数など測れる言い方に直してから渡しましょう。
• AIを使ったシステムは、同じ入力でも出力が少し変わることがあります。1回の成功で合格とせず、複数のデータで試して傾向を見ることが大切です。
• 異常の項目を厚めに作らせましょう。正常な場合は発注先も試しているため、差が出やすいのは入力の誤りや欠け、件数が多い場合です。
• Claudeが作った項目は下書きです。要件の読み違いや抜けがあり得るので、担当者が資料と見比べて確認してください。
• 試すデータに個人情報が含まれる場合は、Claudeに渡してよいかを社内ルールで確認します。迷う場合は、氏名などを置き換えたデータを使います。
• 不具合の扱い（修正の期限、再検収の方法）は、検収の前に発注先と文書で決めておくと話が進みます。
• 小さく試してから本格導入する進め方はPoC（概念実証）の解説も参考になります。

導入チェックリスト

• □ 要件書・仕様書・検収の条件がそろっている
• □ 要件のあいまいな表現を、測れる言い方に直した
• □ Claudeのプロジェクトに資料と指示文を保存した
• □ 項目表を担当者が資料と見比べ、抜けを直した
• □ 試すデータの扱いを社内ルールで確認した
• □ 合否を決める責任者と、不具合の扱いを決めた
• □ 結果の記録を残し、発注先への連絡に使う形にした

株式会社木立の実践

株式会社木立は、Claudeのスケジュールタスクで、コラム記事の補充と予約投稿、Webサイトのアクセスの日次レポート、経営ダッシュボードの毎朝の更新、朝のブリーフィングなどを毎日自動で動かしています。こうした仕組みを作るときも、指示文に「守るルール」と「報告の形」を決め、実行結果を人が確かめてから運用に移す進め方をとっています。検収の考え方も同じで、期待する結果と合否の見分け方を先に言葉にしておくことが、運用後の手戻りを減らします。戦略立案から開発・運用・社内定着まで一社で担当しており、課題に合わせてClaude・OpenAI・Gemini・Azure AI・AWS Bedrockなどから選びます。株式会社木立のAIコンサルティングは、ヒアリング1回でその直後から始められ、決まったマニュアルを使わず、進め方・使うAI・成果物をすべてお客様ごとにオリジナルで設計します。

よくある質問

検収の項目は、発注先と一緒に作るべきですか。

発注前か着手の早い段階で、検収の基準を一緒に確認しておくと行き違いが減ります。Claudeで作った下書きを発注先に見せ、解釈の違いを早めに合わせる使い方が向いています。

AIの回答の品質は、どう合否を決めればよいですか。

正解が1つでない出力は、「誤りとみなす例」と「許容する範囲」を先に決め、複数の例で試します。許容する割合を決める場合は、業務への影響を見て責任者が決めてください。

Claudeに合否まで判定させてもよいですか。

合否は人が決めることをおすすめします。Claudeには記録の集計と不合格の傾向の整理を任せ、受け取りの判断は責任者が行います。

契約上の検収条件も、Claudeに確認させられますか。

条項の洗い出しや確認点の整理には使えますが、有効性や責任の判断は専門家に確認してください。

まとめ

• 検収は、要件を測れる言い方に直し、正常・異常・境界の項目を実データで試して記録する進め方が基本です。
• Claudeのプロジェクトに資料と指示文を保存すると、項目表の下書きと結果の整理を毎回同じ形で任せられます。
• 合否の判断と受け取りの決定は人が行い、不具合の扱いは発注先と事前に決めておきましょう。

AIシステムの検収や発注の進め方は、AI開発、AIコンサルティング、ニューロマーケティングの各ページもご覧ください。自社の場合を相談したい方は、無料の業務診断またはお問い合わせからご連絡ください。