こんにちは、おゆかよです。プロジェクトを始める前に「本当にこれ、できるの?」をチェックするフィージビリティスタディ。応用情報技術者試験でも頻出のこの概念を、博士と一緒に分かりやすく解き明かしていきます!


F/Sを評価する5つの視点:TELOSモデル


- Technical(技術的実現性):今の技術力で作れるか?
- Economic(経済的実現性):予算内に収まるか、利益は出るか?
- Legal(法的実現性):法律や規制に違反していないか?
- Operational(運用面の実現性):現場の人が使いこなせるか?
- Schedule(スケジュールの実現性):期限までに終わるか?
例えば「2026年までに完全自動運転の空飛ぶタクシーを100台走らせる」という計画を立てたとしよう。技術的にはプロトタイプがあっても、法的に都市部での飛行許可が出るか(Legal)や、1回の運賃が100万円になってしまわないか(Economic)を調べるのがF/Sなんだよ。
AI導入プロジェクトでのF/S


昔なら「技術的に可能か」だけを気にすればよかったけど、今はAIアクトのような規制への対応や、学習データの著作権問題もF/Sの段階で厳密にチェックしないと、後からプロジェクトが中止になるリスクが高いんだ。また、AIの推論コスト(トークン代やGPU維持費)を計算に入れた投資利益率(ROI)の算出も欠かせないよ。
実務でよくある「F/Sの失敗例」


実際にあったケースでは、ある企業のDXプロジェクトで、技術的な検証(PoC)は成功したのに、いざ導入したら現場の社員が「今のやり方のほうが早い」と言って誰も使わなかった。これはTELOSの「Operational(運用面の実現性)」を軽視した典型的な失敗例だね。F/Sは「Go」を出すためだけでなく、「No Go(やらない)」と決断するための勇気あるプロセスでもあるんだ。
応用情報技術者試験に向けた対策ポイント


例えば、初期投資額が1,000万円で、毎年250万円の利益が出るシステムの回収期間は、(1,000 \div 250 = 4)年といった簡単な計算が出ることもある。また、F/Sがシステム開発ライフサイクルのどの段階で行われるか(通常は企画・要件定義の前)を問う問題も多いから、全体の流れを把握しておこう。
まとめ


今回のポイントを整理すると以下のようになります。
- フィージビリティスタディ(F/S):プロジェクトの実行可能性を事前に調査・評価すること。
- TELOSモデル:技術・経済・法・運用・スケジュールの5つの評価軸。
- 2026年の視点:AI規制やESG、持続可能な利益率の重視。
- 試験対策:回収期間法などの計算や、企画プロセス内での位置づけを把握。
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