PoC検証
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最終更新日: 2023/12/26

PoC検証とは？

AIのPoC検証は、何らかのAIプロジェクトを始める前に、その企画や構想が本当に実現でき、望まれる効果があるのかどうかを検証することです。AI導入に必要なデータ収集・加工、「学習済みAIモデルの作成」とその効果の検証をしてくれるサービスもあります。

AIは開発費用が高いので、その精度や効果が予測できないと導入に踏み切れないところがあります。また、技術的に難易度が高くて専門家がいなかったり、データをどのように使えばAIソフトウェアとして活用できるのかわかりずらいこともあります。AIのPoC検証によって、AIプロジェクト導入時の精度や効果が確認できるため、プロジェクトを本格的に進めるかどうかをより適切に判断することができるようになります。

機能・用語解説

PoC検証サービス・企業一覧

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AIソリューション（受託開発/PoC）
株式会社Archaic

Archaicが提供する「AIソリューション」は、特許取得/出願済の豊富な固有技術と、幅広いジャンルに対応できる技術力、数々の大企業での実績により、お客様のご要望や課題解決を実現します。

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サービス
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“新規事業開発”特化の生成AIコンサル×受託開発サービス
株式会社世良

新規事業専門のコンサルファームと、10年以上AIを経験した特化型のエンジニアチームが御社の新サービスや事業改善を完全サポート。課題の特定、企画から開発、実装、リリースとサービス立ち上げまでを一気通貫でサポートさせていただきます。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
コンサルティング費用 0円プロトタイプ・MVP検証・PoC開発 50万円〜本開発 300万円〜	なし	あり	あり

サービス
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カスタマイズ型AIエンジン「クラフトAI」
株式会社言語理解研究所

株式会社言語理解研究所が提供するカスタマイズ型AIエンジン「クラフトAI」は、豊富な実績と独自のAI技術を活用することで、LLM（大規模言語モデル）の弱点である安定性や信頼性を克服し、企業がAIを実用化することを支援する”AIエンジンの受託開発/コンサルティング”サービスです。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
・ヒアリング：無償・構想/コンサルティング：40万円/月～・PoC/プロトタイプ/MVP試作：150万円/月～・本開発/実装/AIモデル開発：200万円/月～・運用：100万円/年～	なし	なし	なし

サービス
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法人向け生成AIソリューション（受託開発/PoC&コンサル）
ジンベイ株式会社

ジンベイ株式会社が提供する「法人向け生成AIソリューション（受託開発/PoC&コンサル）」は、企業のニーズに応じたカスタマイズAIソリューションを提供。迅速なPoCと専門コンサルティングにより、業務効率向上と新たなビジネスチャンスを創出します。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
お問合せください	お問合せください	お問合せください	お問合せください

サービス
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エンタープライズAI for ビジネス＆研究開発
株式会社フィックスターズ

＼あらゆるビジネス変革にAIを／株式会社フィックスターズが提供する「エンタープライズAI」は、あらゆる企業のビジネスニーズに合わせて、AIをビジネスや研究開発に活⽤するためのコンサルティングから開発運⽤までをワンストップで提供します。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
50万円～	10万円	あり	あり

サービス
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生成AIコンサルティング
株式会社Deepcraft

Deepcraftが提供するAIコンサルティングサービスは、業界で類を見ない速さと効率で生成AIを導入し、ビジネスに革命をもたらします。他のAIコンサルタントが数ヶ月かけるところを、わずか数週間で検証を実施し、専門的な知識がなくてもすぐに生成AIを活用開始できる環境を整えます。顧客のビジネス理解と技術的な実行能力の両方の視点から、問題解決を即座に行い、クライアントの自走を支援します。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
お問合せください	100万~300万	なし	なし

サービス
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卸売／該当件数　6件

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PoC検証機能比較表

製品名	comipro AI	サービスロボット「AYUDAシリーズ」	AIモデル開発・コンサルティングサービス	AI suite(エーアイスイート)	Gravio Enterprise AI Edition - PoC検証
機能				さまざまなAI技術と連携ができる機能を持つAPI群	画像AIを用いた顔認証や人の動きなどの情報や各種センサーによるIoTデータを簡単に統合活用
利用料金	お問合せください	【自律移動型サービスロボット AYUDA】お問合せください【感染症対策支援AIロボット AYUDA-MiraMe】月額利用料：1万2千円月額保守料：1万円	月額150万円〜400万円	要件によって異なりますのでお問い合わせください	Gravio Standard （標準価格：年額 240,000円／月額 20,000円） Gravio Enterprise Base Edition（標準価格：年額 800,000円） Gravio Enterprise AI Edition Gold（標準価格：年額 1,200,000円） Gravio Enterprise AI Edition Platinum（標準価格：年額 1,600,000円）
初期費用	お問合せください	【自律移動型サービスロボット AYUDA】お問合せください【感染症対策支援AIロボット AYUDA-MiraMe】本体：69万8千円～	なし	要件によって異なりますのでお問い合わせください	なし
無料プラン	お問合わせください
無料トライアル	お問合わせください	お問合わせください	お問合わせください	お問合わせください	お問合わせください
製品リンク	「comipro AI」の詳細はこちら	「サービスロボット「AYUDAシリーズ」」の詳細はこちら	「AIモデル開発・コンサルティングサービス」の詳細はこちら	「AI suite(エーアイスイート)」の詳細はこちら	「Gravio Enterprise AI Edition - PoC検証」の詳細はこちら

PoC検証の機能・用語解説

AI・DX用語集

機能名・用語	解説
具体性の検証	実際にシステムを使用する際、必要となるもの（作業）が何かを確認するために実施するものです。「実現性」や「効果とコスト」についての検証で効果が確認できた後に実施されるのが一般的です。
検証	システムの実装が完了したら、実際に使用して効果の検証を行っていきます。検証の際は、できる限り実際にシステムを使用する人に操作してもらうようにします。
効果とコストの検証	現場の環境に極力近づけた上で、期待通りの効果が得られるかどうかPoCを実施します。PoCの実施前にも、机上で「十分な費用対効果が得られるのか」を検討していくことが大切です。
試作	PoCを進めていく場合、まずは導入を検討しているシステムの試作品を、必要最小限の内容だけで構築していきます。
実現性の検証	「実際の環境においても想定通りにIoTセンサーがデータを拾えるか」、「実際の環境においても正常に電波が届くか」といったものが実現性についての検証です。
実装	試作が終わったら、次はその仕様通りに実際の環境へと実装していきます。当然ではありますが、現場に近い環境で実装したほうが、PoCの結果も具体的なものを取得できます。
PoC（概念実証）	「概念実証」「実証実験」の総称で、新たなアイディアが有効なものであるかどうかを試し、そのアイディアに企業として投資するかどうかを判断する。

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PoC検証実施前の注意点

PoC検証とは「Proof of Concept」の略で、日本語では「概念実証」と訳されます。PoC検証の主な目的は、「新たなシステムやプロダクトの開発が可能か」「導入効果が得られるか」を検証し投資をするか判断することです。

IT業界では新しい技術を用いることが多く、開発や導入にも多額の費用がかかります。誤った投資判断を避けるために「PoC検証」をおすすめします。

PoC検証を検討されている方に向けて、PoC検証実施前の注意点をご紹介します。

開発や導入の目的を明確にする

AI導入の検討時を例に「導入の目的」を考えてみましょう。PoC検証を行う場合、「AI導入によって解決したい課題は何か」を明確にすることが大切です。そして、PoC検証は「AI導入によって今ある課題を解決できるか」を確かめるために行います。

よくある失敗例として、AI導入を進めているうちに「AIを導入すること」や「PoC検証を行うこと」が目的に変わってしまうことがありますが、それでは本末転倒です。本来の目的を見失わないために、事前に目的を明確にしておきましょう。

検証範囲を明確にする

目的を明確にした後は「検証範囲」を明確にしていきます。検証範囲を広げすぎたり細部にこだわりすぎると、想定していた以上のコストや予定していた期間に収まらなくなる可能性が高まります。そのため、実施前には検証範囲を明確にすることが重要です。

PoC検証実施前の注意点

PoC検証の段階では、必要以上にディティールを追求はせず、「検証したいことは何か」を明確に洗い出し、検証が必要な範囲を絞り込むと良いでしょう。

PoC検証検討時に確認すること

PoC検証の目的と範囲が明確になったら、検証の計画を立てていきます。ここでは、PoC検証の流れをご説明します。

1.実現性

新しいシステムやプロダクトを導入する際は、実現性を検証しましょう。特に大掛かりで新規性が高い技術を導入する場合は、実現するにあたって想定していなかった課題が見つかる可能性もあります。

開発・導入には専門知識やノウハウが必要なため、PoC検証開始前の段階から技術者に参加してもらうとよいでしょう。

2.費用対効果

投資判断のためには、費用対効果の検証が欠かせません。費用対効果の検証は、実際の環境に極力近い環境で期待している効果が得られるかを確認することがポイントです。また、PoC検証を行う前に机上でも計算しておくとよいでしょう。

検証の結果「期待している効果が得られない」「費用が効果を上回る」ことが判明した場合は、導入を見送ることも検討しましょう。

3.具体性

実現性と費用対効果の担保ができたら、実際にシステムを使用する際に何が必要となるかを検証しましょう。たとえば「プロダクトの使いやすさの検証」や「分析結果の出力」などの検証を行います。

この検証では、実際にシステムを利用する現場の人員が参加することが重要です。現場の人員なしで進めると実状とかけ離れた使いにくいシステムになってしまうリスクがあります。

PoC検証検討時に確認すること

以上の3つの項目は全て重要な検証項目です。実現性・費用対効果・具体性を押さえて、精度の高いPoC検証の計画を立てましょう。

PoC検証実施時のポイント

PoC検証で精度の高い検証を行うためのポイントをご紹介します。

スモールスタートで行う

投資判断のために行うPoC検証で必要以上のコストや時間がかかってしまうと、PoC検証の段階で疲れが生じ本来の目的を見失いかねません。PoC検証の際は、最初から完全版を求め大掛かりに実施するのではなく、目的の検証範囲を絞り小さな検証を積み重ねていくことがポイントです。

PoC検証実施時のポイント

スモールスタートで検証を進めることで、コストを抑えスピーディーな検証が可能になるでしょう。

実際の環境に近い環境を用意する

PoC検証の精度を高めるためには、実際の環境に極力近い環境で検証を行うことが大切です。現場でPoC検証が可能な場合は現場で実施するのが良いですが、難しい場合は極力条件を合わせた仮想の現場環境を用意しましょう。現場に近い環境を用意することで、問題点とその解決アイデアについて検討がしやすくなります。

PoC検証のプロダクト資料請求

アイスマイリーでは、PoC検証サービス提供企業を紹介しています。PoC検証のプロダクト資料請求をまとめて請求したい方は、下記のボタンより無料でご請求いただけます。

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PoC検証パートナーの選び方

PoC検証は専門的な知識が要求されるため、自社内にその知見や経験のある人員がいないこともあるでしょう。その場合、一般的にPoC検証は外部のパートナーと進めていきます。

PoC検証サービスを提供している企業は多くありますが、企業によって得意なことが異なるため検証パートナー選びは非常に重要です。ここでは、パートナー選びのポイントをご説明します。

パートナーに補完してもらうべきことを明確にする

適切なPoC検証パートナーを選定するためには、自社に何が足りていないかを把握する必要があります。そして、自社で不足していることを補完してくれるようなパートナーを選ぶことが重要です。

前述の通り、PoC検証サービスを提供している企業にはそれぞれ強みがあります。自社でビジネス戦略は立てられるけれどシステム開発が弱いのであれば、システム開発に強い企業を選ぶと良いでしょう。

他にも、下記のような強みを持つ企業がパートナーに向いてるでしょう。

コンサルティング力があり、プロジェクトをリードできる
システム開発が得意でノウハウがある
専門性の高いコア技術の知見がある

PoC検証パートナーの選び方

以上のように、自社に不足していることを把握しサービス提供企業の強みを見極めて適切なパートナーを選びましょう。

PoC検証の流れ

PoC検証は一度実施して終わりではありません。何度か検証を繰り返し、課題を見つけて改良を重ねていくことが重要です。ここでは、PoC検証の流れをご説明します。

目的・方法を決定する
PoCによって検証したい効果や得たいデータなどを明確にしましょう。そして、目的に応じてPoC検証の方法を決定していきます。基本的な要件定義から取り組むことがポイントです。
試作化する
PoC検証用のシステムを作成します。いきなり完全を目指し大規模なシステムを試作するのではなく、スモールスタートで構築していくと良いでしょう。
検証する
試作化したシステムを検証します。この段階では、現場で実際にシステムを使用する人員に参加してもらい、使用感のフィードバックをもらいましょう。
評価する
検証結果から効果や実用性・リスクを評価します。新たな課題が見つかった場合は、次回の検証実施で改良していくことが重要です。