こんにちは。「はじめてのAI講座」第四回をお届けします。
前回は「第3回AIってどうやって作るの？開発の流れを知ろう」というテーマで、
実際にAIはどうやって開発されているのか、開発のステップを紹介しました。

今回は、AI導入を検討する上で重要なステップ「PoC（お試し導入）」について解説します

目次

1. PoCってなに？
2. PoCの進め方（詳しく解説）
3. よくある失敗例（詳しく解説）
4. 成功する企業の共通点とは？
5. まとめ

1. PoCってなに？

AIを導入する際、「PoC（ピー・オー・シー）」という言葉をよく耳にしませんか？
これは「Proof of Concept」の略で、日本語では「概念実証」と呼ばれます。

PoCとは、「このAIが業務で本当に役立つのか？」を小規模に試すことを指します。
つまり、AI導入前にその効果を試してみる「お試し期間」のような段階です。

たとえば、ある企業がAIで書類の仕分けを自動化したいと考えたとします。
いきなり全社導入するのではなく、まずは一部の部署で試験的にAIを使ってみて、その精度や効果を確認します。これがPoCです。

1.1. なぜPoCが必要なの？

AIは便利なツールですが、魔法のようにすべてを解決してくれるわけではありません。
導入しても効果が出ないケースもあるため、まずは小さく始めて、リスクを減らしながら本格導入の可能性を探るのがPoCの目的です。

1.2. PoCを行うメリット

• 自社の課題にAIがフィットするか確認できる
• 実運用前にリスクや問題点を把握できる
• 社内の関係者がAI導入に納得しやすくなる

2. PoCの進め方（詳しく解説）

PoCは、次の5つのステップに分けて計画的に進めるのが成功のカギです。

• STEP 1：課題の明確化
  
  まずは、「AIで何を解決したいのか？」を明確にしましょう。
  漠然としたままだと、PoCの目的も効果もぼやけてしまいます。
  たとえば、こんな課題がよくあります：
  
  ・作業に時間がかかり、人手が足りない
  ・点検や検査にムラがあり、精度が安定しない
  ・データはあるのに、有効活用できていない
  
  → 現場の困りごとを“具体的な言葉”で言語化するのがコツです。

• STEP 2：成功基準を決める(KPIの設定)
  
  PoCが成功したかどうかを判断するには、「数字で測れる目標」が必要です。
  これを KPI（重要業績評価指標） といいます。
  
  たとえば：
  
  ・ミスを30％減らす
  ・作業時間を20％短縮する
  ・目視検査と同等以上の精度を出す
  
  → あいまいな目標ではなく、現実的で“定量的”な数値目標を立てましょう。

• STEP 3：データの準備と学習
  
  AIの精度はデータの質と量に大きく左右されます。
  画像・音声・ログ・テキストなど、AIに学習させるための素材が必要です。
  でも実際には
  ・思ったよりデータが少ない
  ・ラベル（正解情報）がついていない
  といった“あるあるトラブル”もよく起きます。

→データ準備には時間がかかることも多いので、早めに着手しておくと安心です。

• STEP 4：実証実験の実施（PoCの実施）
  
  ここでいよいよAIを動かしてみます。
  実際の業務に近い形で「お試し導入」して、どのくらい効果があるかを検証します。
  この時点では、試作品レベルでもOK！
  
  大切なのは：
  
  ・現場の課題にアプローチできているか？
  ・KPIに近づいているか？

そして何より、現場の声をよく聞くこと。
使う人が納得していないと、後で本番導入しても定着しません。

• STEP 5：結果の評価と次のステップの検討
  PoCが終わったら、KPIと実際の結果を照らし合わせて、効果を確認しましょう。
  
  結果によって、次のステップが変わります：
  
  ・〇目標達成 → 本番導入へGO！
  ・△効果が低かった → 改善点を整理しよう
  ・×根本的に合ってなかった → 新しいアプローチを検討

→PoCは「ゴール」ではなく、「次への判断材料」。
何が良かったか・どこが足りなかったかを、きちんと振り返ることが大切です

3. よくある失敗例（詳しく解説）

PoCがうまくいかない原因の多くは、準備不足やコミュニケーションの欠如にあります。以下に代表的な失敗例を紹介します。

• 目的や課題があいまい
  「なんとなくAIを使ってみたい」と始めた場合、PoCの評価基準が曖昧になり、「効果があったのかどうか分からない」という結果に陥りがちです。
• データの準備が不十分
  AIには正確なデータが必要ですが、現場のデータが紙ベースだったり、形式がバラバラだったりすると、そもそもAIが学習できません。
• 成功基準を設定していない
  KPI（成果指標）を明確にしていないと、PoC終了後に「で、成功だったのか？」と結論が出せません。
• 社内の連携が取れていない
  現場担当者やIT部門、経営層など、関係者の理解がバラバラだとPoCが孤立し、成果が社内に広がりません。
• 社外パートナーの選定ミス
  技術だけでなく、業務理解が深いパートナーを選ばないと、「できること」と「やりたいこと」がすれ違う結果になります。

4. 成功する企業の共通点とは？

PoCをうまく活用し、AI導入で成果を出している企業には、いくつかの“共通点”があります。
小さな工夫の積み重ねが、大きな成功につながっているんです。

1. 小さく始めて、大きく育てる
   
   まずは「一部の部署」「特定の業務」に限定してPoCを実施。
   大規模に始めず、小さな成功体験を重ねていく企業が多く見られます。
   小さな成果でも「成功の実感」があると、社内の理解と協力が得やすくなります。
   
   
2. 目的と評価基準がハッキリしている
   
   「なぜやるのか？」「どんな効果を期待するのか？」が最初から明確です。
   たとえば：
   ・ 作業時間を30％減らしたい
   ・ ミスを半分に減らしたい
   ・ 月10時間の業務を自動化したい
   といった “数字で見える目標” を設定しています。
   
   
3. 部門をまたいだチームで動いている
   
   AIの導入はITだけの話ではありません。
   成功する企業は、現場・管理職・経営層が連携しながら進めています。
   特に現場の声を早い段階で取り入れると、実用性の高いPoCになります。
   
   
4. “使う人”を主役にしている
   
   実際にAIを使う現場の人が、設計や改善の段階から関わっています。
   ・ 「こういうときに困る」
   ・ 「この工程はムダに感じる」
   といったリアルな意見が、AIの精度や使いやすさにつながります。
   
   
5. 外部のプロに相談している
   
   自社だけで悩まず、外部パートナーの知見を活用しているのも大きな特徴。
   PoCの進め方に悩んだら、相談できる相手がいるだけで安心です。
   
   たとえば、弊社サイエンスパークではこんなサービスを展開しています。
   ・ AI・DXコンサルティングサービス
   ・ メカトロニクスDXコンサルティング
   
   これらのサービスでは、PoCの設計から実行まで、業務に合わせたアドバイスが受けられます。

5. まとめ

PoCは、AI導入の「お試し段階」でありながら、成功への大事な一歩です。
「なんとなくAIを試す」ではなく、「何を解決したいのか」を明確にし、目的と計画を持って進めることが成功のカギです。

わたしたちサイエンスパークでは、PoCを通じて着実に成果を上げるためのサポートも行っています。
まずはお気軽に「AIなんでも相談室」から、課題を聞かせてください。