生成AIのPoCで失敗しないために｜現場で生きる技術にするコツ

生成AIは期待値が高い一方、実務に役立てるには想像以上の工夫と準備が必要であるため、導入を進める企業から「PoCまでは実行したが、その先につながらなかった」という声を多く聞きます。
PoCとは、新しい技術やアイデアが現場で本当に使えるかどうかを、小規模に検証するプロセスです。

本記事では、生成AIのPoCでつまずく原因や事前に準備すべきこと、成功のポイントをわかりやすく解説します。現場で活用できる生成AIを育てるための実践的な知識を身につけ、導入時に役立てましょう。

なぜ生成AIの導入時にPoCでつまずくのか

生成AIのPoCで初期設計や進め方を誤り、成果を得られずにプロジェクトが停滞したことはないでしょうか。このような状況は「PoC疲れ」と呼ばれ、現場のモチベーション低下やコストの増大を引き起こす原因となります。
この章ではPoCが必要な理由と、多くの企業がつまずく原因などを説明します。

PoCはなぜ必要？

生成AIを導入する際は、自社の業務に活用できるかを見極めるPoCが不可欠です。
PoCを実施することで使い勝手や出力精度、導入後のコストパフォーマンスなどが明確になり、運用時における「想定とは違った」という失敗を防げるためです。

PoCで失敗する企業が多い理由

多くの企業がPoCに失敗する主な原因は、目的や評価基準が曖昧な状態で進めてしまうことです。

成果測定の基準が不明確では、検証結果の判断や現場での活用可否を見極められません。また、効果が出ても業務との関連性が薄ければ、生成AIの必要性を疑問視されるおそれもあります。
よくある失敗として、以下の例を挙げます。

• 経営と現場における認識のずれ
• 学習データ不足による精度の低下
• 成果指標がない状態での検証開始

PoCを生成AIの導入判断につなげるには、経営側と現場の認識を統一させ、十分な学習データを準備し、成果指標を定めて実施することが重要です。

生成AIならではのPoCの難しさ

生成AIの導入を決める際のPoCには、従来のシステム検証とは異なる難しさがあります。
まず「出力の不確実性」です。生成AIはプロンプトや学習データにより出力の精度が変わるため、常に意図する結果を得られるとは限りません。

加えて「最適なプロンプト設計の難しさ」も、課題といえるでしょう。性能を最大限に引き出すには試行錯誤が欠かせない分、PoCの工数や期間が増えるおそれがあるためです。

生成AI導入で失敗しないために｜PoC前に準備すべき3つのこと

生成AIの導入を成功させるには、検証前の準備が欠かせません。十分な準備をすることで想定外の事態を防ぎ、確実な成果につなげられます。
PoCに必要な準備は次の3つです。

1. AIの導入目的と成果イメージの明確化
2. AIに教えるデータの確認と収集
3. AI技術の選定

目的の決め方や確認すべき項目、AI技術を選ぶ際に外せないポイントを解説するので、参考にしてください。

PoCの準備1：AIの導入目的と成果イメージの明確化

PoCを成功させて生成AIの本格導入につなげるには、導入の目的を具体的に定義することが大切です。「業務の効率化」などの抽象的な目的では、達成度を評価できないためです。

たとえば、カスタマーサポートへの導入を目的とする場合は「問い合わせ対応時間を30分から15分に短縮する」といった、具体的な目標を設定するとよいでしょう。

目的を明確にするとPoC範囲や評価基準をスムーズに決められるため、現場との連携もスムーズになります。

PoCの準備2：AIに教えるデータの確認と収集

生成AIの成果に影響を与える要因は、学習させるデータの質と量です。
PoCを開始する前に、既存データを確認して必要な情報を収集し、整備計画を立てましょう。

たとえば、チャットボットでの活用を想定する場合には、以下のような準備が必要です。

• 過去の問い合わせ内容や対応履歴を確認する
• 不足しているテーマを洗い出す
• 抜けている情報を補完する
• 個人情報をマスキングする

質の高いデータをできるだけ多く学習させることが、生成AI導入の成功につながります。

PoCの準備3：AI技術の選定

生成AIには、テキスト生成・画像生成・業界特化型などさまざまなタイプがあります。自社の目的に合う技術を選定することが、PoC成功の鍵です。以下の点を比較・検討して、導入するAI技術を決めましょう。

• 精度
• レスポンス速度
• 導入コスト
• 自社向けカスタマイズの可否
• 対応言語

複数のモデルを比較し、自社の業務に適したタイプを選ぶことが、生成AI導入を成功させるポイントです。

生成AI導入を成功へ導くPoCの実施ステップ

今回はPoCを始める前に以下の準備が終わっているとして、その後の流れを説明します。

• 生成AIの導入目的と目標の設定
• AIに学習させるデータの収集
• 導入するAI技術の選定

生成AIの導入を成功させるには、次のステップに沿ってPoCを進めましょう。

1. 検証・評価内容を決定する
2. プロトタイプを製作し、検証を実施する
3. 評価を行い、成果や課題を次につなげる

それぞれのステップごとに詳しく解説します。

PoCの実施ステップ1：検証・評価内容を決定する

まず、設定した導入目的や目標に従い、PoCで検証・評価する内容を決めます。
検証・評価項目を下にまとめましたので、参考にしてください。

価値

• 選択したAI技術で、現状の業務課題を解決できるか
• 業務スピードや効率をどの程度改善できるか
• 生成AIでなければ解決できない課題なのか
• 既存の仕組みで代替できないか

技術

• 想定した仕組みが現場環境で正しく動作するか
• 生成AIの出力精度や品質は実務で通用するか
• 必要な計算リソースやセキュリティ要件を満たせるか

事業性

• 導入や運用にはどの程度の費用を必要とするのか
• 生成AIの導入によって、費用を上回る効果を得られるのか
• 長期的に運用・保守できる仕組みか

PoCの実施ステップ2：プロトタイプを製作し、検証を実施する

PoCで検証・評価する内容を決定したら、必要最小限のコストで、選定した技術を備えた生成AIのプロトタイプを製作し、実際の業務に近い条件で「価値・技術・事業性」についての検証を行います。

プロトタイプで技術検証と改良を重ねることで、「実務で動かない」というリスクを防げます。
生成AIによる費用対効果などを分析して、導入後に事業を継続できるか検証しましょう。検証結果を確認できるように、導入前後の業務スピードや生成AIの回答精度、コストなどを数値化しておくことがポイントです。

PoCの実施ステップ3：評価を行い、成果や課題 を次につなげる

PoCの最終段階では、得られた成果や課題を整理して次のアクションにつなげます。単に「できた／できなかった」で終わらせず、定量的・定性的な評価を行うことが重要です。

• 精度や応答速度、所要時間などの成果指標が、どの程度目標に近づいたか
• 現場の満足度や使用感はどうだったか
• 運用時に、想定外のリスクなどの課題はなかったか

たとえば、生成AIによって文書作成時間が50％短縮できた一方で、専門用語の誤変換が多いといった課題が見つかるケースもあります。
こうした結果を整理し、改善して本格導入するか、あるいは見送るかを判断します。

この段階で得られた知見は、別の業務領域での応用や次回のPoC改善に役立ちます。PoCを単発で終わらせず、継続させる姿勢が大切です

生成AIのPoCは専門家に任せるべき？メリットや選定の注意点

生成AIのPoCを実施する際に、自社で進めるか開発会社に依頼するかは、重要な判断ポイントです。ここでの判断がPoCの結果と効率を左右するため、両者のメリットや注意点を把握しましょう。

自社だけで進めるリスクと限界

自社主導でPoCを行うとコストを抑えられる一方、リスクや限界があります。

一般公開する前の製品情報を取り扱うときには、PoCによって情報が漏れるおそれがあるため、特に注意が必要です。セキュリティ対策を講じたうえで取り組みましょう。

自社でPoCを行うには、生成AIの専門知識を持つエンジニアが求められます。社内に高度な知識を持つ人材が少なければ育成する必要も出てくるため、育成コストがかかることもリスクです。生成AIやPoCに関する知見を持つ社員がまったくいない場合は、教育の場を設けること自体も難しいため、自社だけで進めていくには限界があるといえるでしょう。

開発会社への依頼でPoC成功率を高める

開発会社に依頼する最大のメリットは、PoCの成功率を高められる点です。

外部の専門家は最新の生成AIや他業界での活用事例に精通しており、適切な手法による実装を支援してくれます。ワークショップなどを通してノウハウが共有されるため、社内全体のAIスキルアップにつながるでしょう。

他に、PoCをスピーディーかつ確実に進められることやリソースの効率化、失敗リスクの低減といったメリットも得られます。

失敗しない開発会社の選び方

開発会社を選ぶときに「費用の安さ」だけで決めると、後から仕様のすり合わせ不足や期待値のズレが起きやすくなります。効率よくPoCを進めるためにも、開発会社を選ぶ際には次の3点を確認しましょう。

①生成AI領域の実績と専門性

依頼予定の会社が、過去にどのようなPoCや開発を行ってきたかを確認します。特に生成AIの進化は速いため、最新の技術動向にキャッチアップできているかが重要です。

②自社業界への理解と提案力

その会社が単なる「作れる会社」ではなく、自社の業務や課題を理解したうえで改善策を提案してくれるかがポイントです。自社業界への知見が深い開発会社ほど、PoCの成功率が高まるでしょう。

③柔軟な対応力と連携体制

PoCの過程で新たな課題や軌道修正が出てきた際、どの程度対応してもらえるかを確認することも重要です。明確な意図を伝えるためにも、連携体制を整えておきましょう。

契約前に評価指標（KPI）やPoC後のロードマップをすり合わせておくことで、成果に対する認識のズレを防げます。近年は無料相談を実施している開発会社も多いため、まずは相談段階で自社課題への理解度や対応力を見極めるとよいでしょう。

まとめ｜生成AIのPoCを成功させるためのポイントと実践のヒント

生成AIの導入には、業務の効率化などのメリットが多いです。しかし、PoCにつまずくと失敗するおそれもあります。

PoCは実務に近い環境で、スモールスタートで進め ることが失敗を防ぐ鍵です。必要に応じて専門家の力を借りつつPoCを重ね、自社に合う生成AIを導入しましょう。

現場で活用できる生成AIを導入するには、PoCの結果を次の行動に生かすことが 肝要です。