生成AI導入におけるPoC開発の課題とは？PoC疲れの原因と成功させるポイントをわかりやすく解説
- PoC開発は生成AIの実現可能性や事業価値を小規模に検証するプロセス
- PoC疲れを防ぐには目的や評価基準を明確に設計することが重要
- 事業化を見据えたKPIや検証方法の設定がPoC成功のカギ
最近話題の生成AIを自社商品やシステムに取り入れようと考えるも、PoC開発がうまくいかないといった課題を抱えている会社が増加傾向にあります。PoC開発は、事前に事業の実用可能性や効果を検証できるメリットがある反面、期待した効果を得られないが故にプロジェクト自体が頓挫してしまうケースも少なくありません。
そこで今回は、PoC開発における課題とその対策をご紹介します。最後まで目を通していただくと、PoC開発攻略の糸口が見えてくるかもしれません。
ぜひ最後までご覧ください。
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そもそも「PoC開発」とは？
PoC（Proof of Concept）開発は、日本語で「概念実証」の意味をもつ、事業の実現可能性と効果を確認するプロセスのことです。基本的に、製品を本格的に開発する前の初期段階に行われます。例えば、薬品の開発であれば、実際に効果があるのか事前にテストを行いますよね。それを生成AIを導入する際にも行う、というイメージです。
一見、手間がかかると感じる方も多いかもしれませんが、小規模な予算で事業の可能性を検証できたり、プロジェクトが頓挫した際のリスクを低減できたりする、といったメリットがあるため、新規事業を展開する際には欠かせない工程です。
「PoC疲れ」「PoC沼」とは
「PoC疲れ」「PoC沼」という言葉は、生成AI導入の現場でよく語られる現象です。多くのコストをかけてPoC開発を繰り返しても事業化できず、最終的にプロジェクトが頓挫してしまう状態を指します。新しい技術の可能性を検証するためにPoCを実施する企業は増えていますが、PoCの実施自体が目的化してしまい、成果が事業化につながらないケースも少なくありません。
生成AIのPoC開発のメリットやデメリットについては、下記の記事をご確認ください。
PoC開発が抱える具体的な課題
PoC開発を成功させるためにも、まずはこれから紹介する課題を理解することが大切です。以下で詳しく紹介していくので、1つずつご確認ください。
課題1.コストと時間がかかる
PoC開発では、想定以上のコストや時間がかかることがあります。特に生成AIなどの新しい技術を検証する場合、高価な機器やソフトウェアの導入が必要になるほか、外部の専門家を活用するケースもあり、計画外の費用が発生することも少なくありません。
さらに、技術の有効性を検証するには時間も必要で、途中で方針の見直しや追加課題が生じることもあります。その結果、他のビジネス活動にも支障が出る可能性があるので注意しましょう。
生成AIの開発相場は下記で解説
課題2.データ準備の負担が大きい
生成AIを業務で活用するためには、社内データの整理や整備が必要になることがあります。例えば、社内文書やマニュアル、顧客対応履歴などをAIが参照できる形に整理しなければ、十分な精度で回答を生成できない場合があります。
しかし、データの収集や分類、不要情報の除去などには多くの工数がかかります。特にデータ管理体制が整っていない企業では、PoCを進める前段階として大きな準備負担が生じることがあります。
課題3.活用方法と評価基準を設計できない
PoC開発では、生成AIをどの業務に活用するのか、またその成果をどのように評価するのかを設計できないという課題があります。生成AIは文章作成や要約、問い合わせ対応など幅広い用途で利用できる技術ですが、自社の業務の中でどこに適用すれば効果が出るのか判断できない企業も少なくありません。
さらに、PoCの成果を評価する指標が明確でない場合、検証結果をもとに本番導入の判断を行うことが難しくなります。その結果、PoCを実施しても具体的な活用やサービス開発につながらないケースが生まれることがあります。
課題4.出力品質の揺れやハルシネーション
生成AIには、同じ質問でも回答内容が変化するなど、出力品質に揺れが生じることがあります。また、事実と異なる情報をもっともらしく生成する「ハルシネーション」と呼ばれる問題も。PoCの段階では一定の精度が確認できても、実際の業務で利用する場合には誤情報のリスクを考慮する必要があります。
そのため、生成AIを導入する際には、回答内容の確認プロセスや運用ルールを整備することが重要です。
課題5.実現につながらない
PoC開発がうまくいかずに、プロジェクトが頓挫してしまうケースはよくあります。逆に、PoC開発が成功したとしても、それが実際の製品やサービスに結びつかないケースも珍しくありません。技術的な課題をクリアできても、ビジネスモデルや市場の需要に合わないことがあります。その場合は、実現には至りません。
このような状況は、企業にとって時間とリソースの大きな浪費となるため、できる限り避けたいところです。
課題6.ITに明るい人材の不足
生成AIが絡むPoC開発には高度な技術的知識が求められるため、ITに明るい人材が必要不可欠です。しかし、多くの企業においては、こうした専門知識を持つ人材が不足しています。特に、新技術や特定の分野に精通した専門家の確保は難しく、その結果PoC開発が遅延したり、品質が低下するケースも少なくありません。
人材不足は、企業全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）にも影響を及ぼし、競争力の低下を招くリスクがあるため、早急に対策を講じましょう。
PoC開発の課題を解決する3つのカギ
PoC開発の課題を解決する方法として、以下の3つをご紹介します。
- MVP（Minimum Viable Product）
- DevOps
- オフショア開発
上記はいずれも開発手法のことを指しています。それぞれの方法の概要やメリットについて紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
MVP（Minimum Viable Product）
MVP（Minimum Viable Product）とは、顧客が抱えている課題を解決できる最低限の状態で、サービスや製品を提供する開発手法のことを指しています。PoCで得た検証結果をもとに、市場で実際の顧客反応を確かめる段階として活用されます。最初から完璧な製品を目指さず、リリース後の改善を前提とする点が特徴です。この考え方により、開発コストや時間を抑えながら実践的な検証が可能になります。
PoC疲れを防ぐには、PoCの段階で事業目的と評価指標を明確にすることが重要です。MVPは、PoCでの成果を市場に橋渡しするための実践的なアプローチです。PoC開発の負担を感じている場合は、MVPを取り入れて効率的な開発を目指しましょう。
DevOps
DevOpsは、企業の開発担当と運用担当が連携・協力して、サービスや製品をスムーズに開発するソフトウェアの開発手法です。担当者同士やツールの連携を強化することで、お互いのコミュニケーションを円滑に図れるようにします。
このDevOpsを取り入れれば、PoCの課題で挙げられる「PoC開発の担当者と事業の担当者間でコミュニケーションが取れていない」という課題を解決可能です。
オフショア開発
オフショア開発とは、国内よりコストが安い海外の企業に製品開発や運用保守を委託する開発方法です。経費削減ができるほか、海外人材を確保することで、IT人材の不足といった課題を解決できます。
PoC開発においても、IT人材の不足は深刻な課題です。もし、「IT人材を用意したいけどコスト面での負担が厳しい」といった悩みを抱えているのであれば、オフショア開発も視野に入れてみてください。
PoC開発の前に押さえておきたいポイント
PoC開発の前に、押さえておきたいポイントを知っていることで、PoC開発に失敗する可能性を低減させられます。PoC疲れやPoC地獄といった問題に直面する前に、ぜひ確認しておいてください。
PoC開発の目的
まずは、PoC開発の目的を明確にすることが大切です。PoC開発でよくある失敗の一つは、PoC開発そのものが目的になってしまうことです。その結果、事業に活かせる製品やサービスを開発できないケースがあります。
なお、PoC開発の目的は製品やサービスの実現可能性を検証することにあるので、最初から完璧を目指しすぎるのもよくありません。事業化を見据えた明確な目的を策定し、そこから必要な期間やコストなどの実施計画を立てましょう。
検証方法
PoC開発の検証方法にはさまざまなものがあるため、具体的にどの方法で検証するか決めましょう。
検証方法の一例として、KPIを計測する方法やユーザビリティテストがあげられます。。KPIは数値で計測できるデータを集める方法、ユーザビリティテストは操作のしやすさやUIの見やすさなど、数値では表せないフィードバックを受ける方法です。
これは製品やサービスの特性次第で採用すべき方法が異なるほか、場合によっては両方を組み合わせたほうがよいケースがあるのも特徴です。
評価用の質問セットの作成
生成AIのPoCでは、評価のための質問セットを事前に準備しておくことも大切です。
想定される問い合わせ内容や業務でよく使われる質問などをリスト化し、それに対する回答の正確性や網羅性を検証します。評価用の質問をあらかじめ用意しておくことで、PoCの結果を一定の条件で比較できるようになり、生成AIの性能や改善点を把握しやすくなります。
継続・中止の判断基準
PoC開発を始める前に、評価をした後、継続するか中止するかを判断するルールを決めておくことも重要です。
判断基準がないまま検証を進めると、PoCの成果を客観的に評価できず、検証が長期化する可能性があります。結果として、十分な効果が見込めないプロジェクトにも時間やコストを投入し続けてしまうおそれがあります。回答精度や業務時間の削減率など、具体的な指標をあらかじめ設定することで、PoCの結果をもとに次の意思決定を行いやすくなります。
コストの月次概算を把握する
PoC開発では、API利用料やクラウド環境の費用などが継続的に発生するため、事前に月次のコスト概算を算出しておくことが重要です。
生成AIは利用量に応じて費用が変動するケースも多く、PoC段階では問題なくても、本番運用ではコストが大きく増える可能性があります。あらかじめ月ごとの利用量を想定して概算費用を把握しておくことで、事業化の判断を行いやすくなります。
過去のPoC開発における失敗
過去のPoC開発で失敗した経験がある場合は、その経験を次のPoC開発に生かしましょう。失敗した原因を分析して、対策を練ってから次のPoC開発に挑むのが重要です。
もし、PoC開発が初めての場合は、他社のPoC開発の事例を参照するのも有効です。同じ失敗を繰り返さないよう、入念な計画を練ってPoC開発をスタートさせましょう。
生成AIを開発するリスクについては、下記の記事をご確認ください。
PoC開発におけるKPIの作り方
前章でも述べた通り、PoC開発では検証の成果を客観的に判断するためにKPI（重要業績評価指標）を設定することが重要です。KPIを定めておくことで、PoCの結果が事業化につながる可能性を判断しやすくなります。ここでは、PoC開発におけるKPIの作り方を解説します。
PoCの目的からKPIを設定する
まずは、PoC開発の目的を明確にしたうえでKPIを設定します。
業務効率化を目的とする場合は「作業時間の削減率」や「処理件数の増加」などの指標となる一方、生成AIの回答品質を検証する場合は「回答精度」や「誤回答率」などが評価指標になります。PoCの目的と直接関係する指標を設定することがポイントです。
定量評価と定性評価を組み合わせる
PoCの検証では、数値で測定できる指標と、利用者の感想などの定性的な評価を組み合わせることが有効です。
処理時間の短縮率や回答精度などは定量的に評価できます。一方、操作のしやすさや使いやすさといった要素は、ユーザーのフィードバックを通じて評価する項目です。両方の視点から検証することで、より実用性に近い評価が可能になります。
事業化を見据えた指標を設定する
PoC開発のKPIは、最終的な事業化を見据えて設定することが重要です。コスト削減額や作業時間の短縮率など、実際の業務に与える影響を測定できる指標を設定します。これにより、PoCの成果が事業として成立するかどうかを判断しやすくなります。
PoC開発の課題を対策してプロジェクトを成功させよう
PoC開発は、サービスや技術の実現可能性を検証するための実験的な開発手法で、通常は小規模な予算や期間で実施されることが多いです。しかし、現実には、コストや時間、データ準備、評価基準の設計など多くの課題が存在し「PoC地獄」や「PoC疲れ」といった問題が発生しています。
PoCを成功させるためには、目的の明確化や評価指標の設定、事業化を見据えた設計が欠かせません。技術検証だけで終わらせず、実際のサービスや業務活用につなげる視点を持つことが重要です。
プロジェクトの成功率を高めるためにも、当記事で紹介したPoC開発の課題やその対策方法を参考にしてみてください。
最後に
いかがだったでしょうか？
生成AIのPoCを確実に事業化へつなげるために、貴社の目的整理から検証設計、過去の失敗パターンの洗い出しまでを体系的に整理した最適なアプローチを提示します。
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
