AI導入を成功に導くPoCとは？PoC実施の注意点も紹介

最終更新日:2024/04/04

近年は、多くの企業が人手不足問題を抱えており、その課題を解消するための一手段としてAI・人工知能導入に踏み切っている企業も少なくありません。また、大量のデータを処理する業務などにおいては人間よりも遥かに素早く行うことができ、正確性も極めて高いため、AIを導入したほうが生産性も高めていくことができるわけです。

そのため、今後はさらにAIの重要性が高まっていくことが予想されますが、AIの導入を成功させるためには「PoC」という重要な工程を踏まなければなりません。では、この「PoC」とは一体どのようなものなのでしょうか。今回は、AIの導入を成功させる上で必要不可欠なPoCについて詳しくみていきましょう。

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PoC（Proof of Concept）とは？

この「PoC」という言葉自体を初めて耳にする方も多いでしょう。PoCとは「Proof of Concept（プルーフオブコンセプト）」の略で、和訳すると「概念実証」という意味を持つ言葉です。その名の通り、コンセプト（概念）の実現可能性がどれくらいなのかを確かめる検証のことを指しています。

例えば、企業がAIの活用によって何かしらの目標を達成したいと考えたときに、「そのAIを導入することが目標を達成させるために有効な手段なのか」「そもそも技術的に導入することは可能なのか」「AI開発にどれくらいの期間を費やし、どれくらいの精度を合格ラインとするのか」といった点などを、本格的に導入に踏み切る前に確認していくことが大切になるわけです。

ただし、PoCはあくまでもコンセプト（概念）を検証するために行うものなので、すでにコンセプトが決まっている段階の試作モデルではないことをしっかりと理解しておかなくてはなりません。つまり、もしPoCによって「そのAIはコンセプトと一致していない」という結果が得られたのであれば、本番導入を断念するという決断を下していく必要もあるということです。

もちろん、本番導入を断念すれば「目的の達成」に遅れが生じてしまいます。しかし、PoCの結果を無視して、目的を達成する上で適切ではないAIを導入してしまえば、それ以上の損失を生んでしまう可能性があるのです。そのようなことから、PoCはAIの導入を成功させる上で極めて重要な工程とされています。
 

PoCを実施するにあたり行うべきこと

PoCを実施する際には、初めに「どの程度の業務効率化を実現できれば理想的なのか」という点を想定して要件定義を行っていきます。その要件定義を行った上で、実際にその理想を実現できそうなソリューションを複数ピックアップしていき、「目的を達成するために必要な機能が備わっているか」「自社の予算に見合うコストか」「万が一トラブルが生じた際に素早く解決してもらえるサポート体制が整っているか」といった点を比較していくわけです。

ただし、PoCは必ずしもひとつのソリューションに対して行っていく必要はありませんので、この段階でソリューションをひとつに絞っていく必要はありません。また、ソリューションから受けられるサポートの質も極めて重要になりますので、PoCの実施に対して協力的な姿勢をみせない販売会社に関しては、この段階で候補から外してしまって良いでしょう。

そして、PoCを行うソリューションを絞り込むことができたら、実際にPoCを行うためのチームを組んでいきます。チームのメンバーには、そのAIの運用現場のインフラ担当者や、開発担当者、技術的な知識を持ち合わせている人材、ソリューションを提供する企業のエンジニアなどを加えていくと効率的に進められるでしょう。

また、IT部門での業務効率化を目的としている際のPoCであれば上記のようなメンバーで問題ありませんが、ビジネス部門での業務効率化を目的としたPoCを行う際には、ビジネス部門の担当者や責任者もチームに加える必要があります。実際にAIを活用していく現場の担当者や責任者がいないままPoCが進んでいくと、導入する上で適切とはいえない結果が出た場合でもOKとしてしまう可能性があるためです。そのため、必ず「実際にAIを導入する現場の担当者（責任者）」はチームに加えるようにすることをおすすめします。

当然、複数の人間が集まって意見を交わしながらPoCを進めていくわけですから、場合によっては意見が食い違うケースもあるでしょう。そのような場合に、相手の意見を尊重することなく自分の意見だけを貫き通そうとする人がいると、効率的にPoCを進められなくなってしまいます。したがって、相手の意見に聞く耳を持たないような協調性に欠ける人は、チームに加えないようにしたほうが良いでしょう。
 

PoCのゴール（目標）設定が成功を左右する

PoCを行うためのチーム編成が完了したら、次に「PoCのゴール設定」を行っていきます。当然、AIを導入する目的は業務効率化や生産性向上といったものになるわけですが、それだけでは具体性に欠けるため、より具体的なゴール（目標）を設定していくことが大切になるのです。

そのため、頻繁に行われる業務をいくつか洗い出し、その効果を測定していくことなどが大切になるでしょう。目標設定の方法としては、「その業務の処理時間を○%削減した上で、その業務におけるコストの削減効果が○%になるかどうか検証する」といったように、できる限り具体的な数値を設定していくことをおすすめします。
 

PoCの結果は厳しく評価しよう

そして最後にはPoCの結果を評価していく必要があるわけですが、PoCの対象となった業務プロセスの評価を行うことはもちろんのこと、PoCの対象外となっている業務プロセスの評価も重要になります。また、業務プロセスの効果だけを評価していくのではなく、技術的な面で課題が生じていないかどうかを評価していくことも大切です。

こういった形で厳しくPoCの結果を評価していかなければ、いざAIを導入しても予想とは異なる結果を生んでしまう可能性も否めません。導入後に予想とは異なる結果を生んでしまえば、業務効率を下げてしまうのはもちろんのこと、そのAI導入に費やしたコストまですべて無駄になってしまうのです。何より、AIを導入するために費やした時間を無駄にしてしまうことは大きな損失といえますので、そのような事態を避けるためにもPoCの結果は厳しく評価していくことが大切になるでしょう。

仮に、PoCによって「このAIは目的を達成させる上で適切ではない」という結論になったのであれば、その事実を素直に受け止めることが重要です。先走ってAI導入を進めてしまえば、のちのち大きな損失を生んでしまう可能性もありますので、PoCはできる限り慎重に行っていくことをおすすめします。

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