DX
目的と評価基準を決める: 「回答の正答率80%以上」「作業時間30%削減」など、成功の基準を数字で決める
対象範囲を絞る: 1部署、1業務、1か月など、小さく区切る
実データで試す: サンプルデータではなく、実際の業務データで検証する
評価して判断する: 基準を満たせば本格導入へ、満たさなければ改善か撤退かを判断する
PoCとは
新しい技術やアイデアが実際に効果を発揮するかを、本格導入の前に小規模に検証すること。
PoCとは
PoC（Proof of Concept、ピーオーシー）とは、日本語で「概念実証」と訳され、新しい技術やアイデアが本当に実現できるか、期待した効果が出るかを、本格導入の前に小さく試して確かめることです。AIやDXのプロジェクトでは、ほぼ必ずと言っていいほど登場する言葉です。
たとえば「AIで問い合わせ対応を自動化したい」と考えたとき、いきなり全社に導入するのではなく、まず一部の問い合わせだけを対象にAIの回答精度を試してみる。これがPoCです。
なぜPoCが必要なのか
AIは「やってみないとわからない」部分が大きい技術です。社内データの質や量、業務の性質によって、同じAIでも精度がまったく違ってきます。
PoCを行うことで、次のようなことが事前にわかります。
- 技術的に実現できるか
- 期待した精度や効果が出るか
- 現場の担当者が実際に使えるか
- 本格導入にどれくらいのコストがかかるか
数百万円をかけて本開発した後に「使えなかった」となるリスクを、数十万円規模の検証で減らせるのがPoCの価値です。
PoCの進め方
「PoC疲れ」に注意
PoCを繰り返すばかりで本番に進まない状態を「PoC疲れ」や「PoC死」と呼びます。原因の多くは、評価基準が曖昧なまま始めてしまうことです。「なんとなく良さそう」で終わらせず、本格導入の判断基準を最初に決めておくことが大切です。
具体例
ある保険代理店では、Difyを使って2週間で社内規程の質問ボットを試作し、10名の社員に使ってもらいました。正答率と利用頻度を測定したうえで本開発に進み、PoC段階で見つかった「古い規程が混ざっている」問題を事前に解消できました。
AI導入の進め方は生成AIの業務導入ガイドも参考にしてください。
関連サービス
Swaaabでは、目的設定と評価設計を含めたPoCの実施をAIコンサルティングとして支援しています。