AI開発スキル完全マップ｜90日で内製化を軌道に乗せる方法

はじめに

生成AIの登場で「AI開発」という言葉の意味が大きく変わりました。本記事で扱うAI開発とは、ChatGPT・Gemini・Claudeといった生成AIを活用し、コード生成や設計・運用プロセスを高速化する開発のこと。ゼロから学術的にモデルを作る話ではありません。現場で価値を出すための要件化・プロンプト設計・RAG（社内情報の検索連携）・評価/監視・権限/ガバナンス・自動化までを、最小コストで回す実務スキルのことです。
一方で、現場からよく聞く声は「何から始めるべきか分からない」「担当をどう割り振れば良いか曖昧」「PoCまでは早いが運用で詰まる」。つまり、必要なスキルの“全体像”と“到達手順”が見えないのが最大のボトルネックです。
本稿では、ペルソナ（DX/情シス、PM/新規事業、CTO/Tech Lead、中小企業の経営・部門長、CS責任者、製造/物流の改善リーダー、L&D、人材・転職志望者）が求める情報に合わせ、90日で成果が出るスキル設計を解説します。最小チームの役割分担、職種別のスキルマップ、評価と運用の要点、そして失敗パターンまで、現実に回せるロードマップを提示。
なお、筆者はノーコード受託開発を主業とし、要件整理から試作、運用設計までを横断的に支援してきました。だからこそ、内製と外注の境界線や、“作って終わり”にしない運用設計を具体的にお伝えできます。読み終える頃には、「自社はどこから始め、90日後に何を達成すべきか」が明確になっているはずです。

---

まず決めるのは「目的」と「KPI」

AI導入の成否は目的→指標→データ→体制の順でほぼ決まります。

• 目的（Why）：例）問い合わせ一次対応の自動化で応答待ち時間を50%短縮
  
• 主KPI（What）：応答時間、一次解決率、エスカレーション率、顧客満足
  
• 副KPI（Cost/Risk）：APIコスト/件、ハルシネ（事実誤り）率、閲覧ログ整備率
  
• 必要データ（With What）：FAQ、仕様書、業務マニュアル、最新ルール
  
• 体制（Who/How）：役割定義、権限、変更フロー、品質ゲート
  “プロンプトの巧拙より先にKPI”。これが早期に成果を出す王道です。

実務でつまずきやすいのは、「何を測れば成功と言えるか」を決め切らないまま設計を進めてしまう点です。KPIは“改善レバーとセットで語れる指標”だけに絞るのがコツです。たとえば一次応答の自動化なら、主KPIは「応答時間中央値（p50/p90）」、副KPIは「APIコスト/件」「エスカレーション率」とし、それぞれに改善アクションの対応表を持たせます（例：応答時間が悪化→関数呼び出しの同期処理を非同期化、RAGの上位kを見直す、プロンプトのコンテキスト長を調整等）。同時にベースライン（導入前の数値）を最初の1〜2週間で採り、KPIダッシュボードの更新間隔（毎日/毎週）と責任者まで先に決めます。ここまで決まっていれば、プロンプトやRAGの微調整がKPIの改善にどう効いたかを因果で説明でき、社内合意が取りやすくなります。逆に、この枠組みがないと“うまくいった気がする/しない”という感想戦になり、開発が長期化します。

最小チームの役割とスキルマップ

下表は、最小3〜4名で回すための役割・スキルのひな型です（人員が少ない場合は兼務）。

役割	コア責務	必須スキル	望ましい知識
企画/PM	目的・KPI設定、要件化、優先順位付け	業務分解、KPI設計、仮説検証	セキュリティ/法務、効果測定
プロンプト/設計	プロンプト設計、関数呼び出し、ガードレール	Few/Chain/Tool-Use、評価指標設計	マルチエージェント、レッドチーミング
データ/ナレッジ	ナレッジ整備、RAG索引設計、更新運用	埋め込み/検索、メタデータ設計	FAQ運用、ドキュメント標準化
実装/自動化	API連携、ワークフロー、監査ログ	ノーコード/ローコード、REST/JSON	失敗時リカバリ、通知設計

ポイント

• まずは「ナレッジ整備＋評価」に厚めに投資。モデル選定より効果が出ます。
  
• 権限・ログ・版管理は初日から。後付けは高くつきます。
  
• ノーコード基盤を活用し、UI/自動化は素早く、データ基盤は堅実にが基本。

役割分担のポイントは、精度を左右する“ナレッジ整備”を中心に設計を組むことです。生成AIの回答品質は、モデル自体よりも供給する文脈（RAGの索引品質）に強く依存します。したがって、プロンプト担当とデータ/ナレッジ担当は二人三脚で動きます。具体的には、（1）文書のチャンク設計（段落単位/見出し単位など分割粒度）、（2）メタデータ付与（版・適用開始日・部門・機密区分）、（3）更新フロー（誰が・いつ・どう直すか）の3点を最初に決め、プロンプト側は根拠提示と禁則ルール（確証がないときは回答を控える）を明文化します。評価は、オフラインでは代表ケース集（成功/失敗/グレー）を固定して再現性を担保し、オンラインではA/Bでユーザー行動の変化を確認します。最後にフェイルセーフとして、信頼度が閾値未満ならFAQリンクや有人対応への誘導を返す等、“誤答より無答を選ぶ”ルートを必ず用意します。これにより、初期スモールスタートでも品質事故のリスクを最小化できます。

30/60/90日ロードマップ

0–30日（設計と検証の“型”を作る）

• 目的/KPI確定、対象業務の粒度調整（“週10時間以上の作業”に的を絞る）
  
• ベースプロンプト、関数呼び出し、RAG索引の初期設計
  
• 10〜30件の代表ケースでオフライン評価（正答/根拠/禁則の3軸）
  
• ノーコードで一次UI（入力→応答→フィードバック）を作り内輪試用
  

31–60日（本番想定の精度と運用）

• FAQ/仕様書の差分更新フロー整備（更新責任者と周期）
  
• オンライン評価（A/B）開始、APIコスト/件とレイテンシ監視
  
• 監査ログ・アラート導入、誤回答のエスカレーション手順策定
  
• 社内パイロットの範囲拡大（1部署→2部署）
  

61–90日（スケールとガバナンス）

• ユーザー教育（使って良い/悪いの境界、機密の扱い）
  
• SLO（サービス目標）設定：応答時間・可用性・改善速度
  
• 取扱データの棚卸し（個人情報・著作権・禁則）と簡易DPIA
  
• 外部展開/他業務への横展開を企画（再利用可能な部品化）
  

失敗を避ける運用・評価のコツ

• 評価は“設計→改善”のエンジン：オフライン（再現性）＋オンライン（行動変化）の両輪。
  
• ナレッジの鮮度＝精度：FAQと業務ルールの更新サイクルが止まると精度は必ず落ちる。
  
• ハルシネ対策は二段構え：①根拠必須の返答設計、②禁則（答えない勇気）をルール化。
  
• 小さく始め、大きく学ぶ：まずは“1業務×明確KPI”に絞る。横展開は部品化後。
  
• 内製/外注の境界：運用・ナレッジ更新は内製、初期設計・評価基盤は専門家伴走で短期構築が費用対効果高。
  

---

まとめ

最後に、明日から着手できる3ステップを提示します。

1. KPIを紙に書く：主KPI（時間短縮/精度/満足）と副KPI（コスト/リスク）を1枚に。
   
2. 最小チームを指名する：企画/PM、設計、ナレッジ、実装の4責務を“名前”に落とす。兼務で可。
   
3. 30件の代表ケースを集める：成功・失敗・グレーを混ぜ、評価の母集団を先に作る。
   これだけで、初月の迷走をほぼ防げます。以降は、上記30/60/90日ロードマップに沿って淡々と前進するだけです。
   

当社はノーコード受託開発を主軸に、要件定義→試作→評価→運用までの一連を短期で立ち上げる伴走支援を行っています。プロンプトやRAG設計、評価テンプレート、監査ログや権限設計といった**“すぐ効く部品”**を持ち合わせており、内製チームの育成を前提に移管します。
強引な売り込みはしません。もし、

• 「KPIの置き方が合っているか確認したい」
  
• 「最小チームの役割分担が妥当か見てほしい」
  
• 「30件の評価セットを一緒に整理したい」
  といった最初の一歩の壁があれば、気軽にご相談ください。貴社の業務KPIに直結する“現実解”を、最小コストでご提案します。