生成AIのPoC開発とは？本格導入前に小さく試すメリットと進め方を解説

生成AIを業務に導入したいと考えていても、「本当に自社で活用できるのか」「期待した効果が得られるのか」と悩む企業も多いでしょう。

そこで活用したいのが、本格的な導入前に実現可能性や効果を検証するPoC（概念実証）です。PoCなら、まず小さな範囲で生成AIを試しながら、技術面だけでなく実際の業務で使えるかどうかも確認できます。

一方で、PoCは進め方を誤ると、時間や費用をかけたにもかかわらず本格導入につながらないこともあります。

この記事では、生成AIのPoC開発の基本から、メリット、進め方、失敗しやすいポイント、費用まで詳しく解説します。生成AIの導入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

生成AIのPoC開発とは？

PoC（Proof of Concept）は、新しいアイデアやコンセプトの実現可能性と効果を検証するプロセスです。日本語では「概念実証」と訳され、AI開発をはじめ、さまざまな分野で活用されています。

AI開発プロジェクトでは、以下の5つのステップがあります。

1. 企画
2. アセスメント
3. PoC
4. 開発
5. 実用

PoCは、AI開発や導入を進める前に、技術的な実現可能性を確認する重要なステップです。

また、PoC、実証実験、プロトタイプ、MVPは、それぞれ異なる開発段階で使われる用語です。PoCは技術の実現可能性、実証実験は実際の環境での問題点、プロトタイプはアイデアや技術の方向性、MVPは市場での受け入れられ方を確認するために用いられます。

これらの違いを理解して、適切なタイミングで使用することが、AI開発プロジェクトを進める上で重要です。

PoC開発のメリット

PoC開発には、生成AIを本格的に導入する前に、その効果や実現可能性を確かめられるというメリットがあります。

事前に問題点を確認することで、開発後の大きな失敗を防ぎやすくなります。ここでは、PoC開発の主なメリットを3つ紹介します。

リスクを減らせる

生成AIを使った新しい取り組みを始めるとき「本当に実現できるのか」「期待した効果が得られるのか」といった不安に感じることもありますが、不確かな部分を確認しないまま本格的な開発を進めると、途中で問題が見つかり余計な時間や費用がかかる可能性があります。

PoC開発では、本格的な開発の前に小さく試すことで、技術的に実現できるかどうかを確認しながら開発を進めることができます。そのため、事前に問題点を発見しやすく、不確かなまま開発を進めるリスクを抑えられることがメリットです。

コストを抑えやすい

生成AIを本格的に導入するには、開発やデータの準備などに多くの費用がかかります。

そのため、最初から大規模な開発を進めてしまうと、思ったような結果が出なかった場合に、その費用が無駄になってしまう可能性があります。

PoC開発では、まず小規模な範囲で試しながら問題点を確認し、その結果をもとに必要な部分だけを改善したり別の方法を検討したりできるため、無駄なコストを抑えながら開発を進めやすくなります。

開発を進める判断材料になる

PoC開発で得られた結果は、今後の方針を決めるための判断材料にもなります。

実際にどの程度の効果が見込めるのかを確認できれば、本格的な開発に進むべきかどうかを検討しやすくなります。

また、PoCの結果は投資家や外部企業にとっても、プロジェクトを判断する材料になります。具体的な検証結果を示すことで資金調達や業務提携につながる可能性もあるので、特にAIシステムの外注を検討している企業にとって、事前に結果を確認できる点は重要です。

生成AIPoCで特に気をつけるべきポイント

生成AIのPoCを進める際は、技術的に実現できるかだけでなく実際の業務で安心して使えるかまで考えることが重要です。特に、生成AI特有の出力の不確実性や、本番導入までの進め方、チームの体制については、事前に整理しておきましょう。

出力の不確実性（ハルシネーション）への対応

生成AIから出力される情報は正しい情報だけでなく、事実とは異なる内容をもっともらしく出力するハルシネーションを起こすことがあります。

そのため、PoCでは生成AIがどの程度正確に回答できるのかを事前に確認することが大切です。実際の業務で利用する場面を想定して検証を行い、どのようなケースで誤った回答が出やすいのかを把握しておきましょう。

また、AIの回答をそのまま業務に利用するのではなく、必要に応じて人が内容を確認できる仕組みを整えておくことも重要です。PoCの段階からこうした点を確認しておくことで、本格的な導入後のトラブルを防ぎやすくなります。

PoC→MVP→本番導入の段階設計

PoCがうまくいったからといって、すぐに全社へ導入するのではなく段階を分けて進めることが重要です。

まずPoCで技術的に実現できるかを確認し、次に限られた機能や利用者を対象とした小規模な範囲で実際の業務で役立つか確かめる必要があります。その結果をもとに改善を重ね、問題がないことを確認してから本番導入へ進めることが大切です。

最初から大規模な開発を目指すのではなく、小さく試して、結果を見ながら段階的に広げていくことで、必要以上の時間やコストをかけるリスクを抑えられます。

PoCチームに必要な人材

PoCを進める際は、一つの分野に詳しい人だけでチームを作ってしまうと技術的に実現できても、実際の業務で使えないシステムが出来上がってしまう可能性があるため、異なる立場から意見を出せるメンバーを集める必要があります。

基本的には、開発を担当するエンジニアと実際にAIを利用する現場担当者、AIに関する知識を持つ専門家が必要でしょう。エンジニアが技術面を支え、現場担当者が業務上の課題や使いやすさを確認し、AI専門家が目的に合った技術や方法を提案するといったように分担することで、効果的かつ実務でも活用できるシステムを作ることができます。

また、扱う情報によってはセキュリティやデータ管理を担当する人材を加えることも必要になる場合があるので、PoCの目的や規模に応じて必要なメンバーを検討し、それぞれの立場から意見を出し合える体制を作りましょう。

生成AI開発プロジェクトの流れ

生成AI開発のプロジェクトの流れには大きく分けて、

• プロトタイプ開発
• AIソリューション開発

の2つがあります。

以下で、それぞれについてくわしく解説します。

プロトタイプ開発

プロトタイプ開発は、試作品の作成によってAIツールの実現可能性の検証や業務効率向上のニーズに応え、低コストでリスクの少ないAI開発を実現します。具体的な流れは、設計、テストデータ準備、データクレンジング、チューニング、ロジック開発、検証のステップから成ります。

検証後に機能の実現可能性が確認されれば、システム提案と継続的な開発を行います。難しい場合は追加検証し、最適なシステムを提案。助成金や補助金を利用した開発提案も可能で、負担額を大幅に削減できます。

AIソリューション開発

AIソリューション開発は、AIツールやAIサービスの開発から社内への導入まで、包括的なサービスを提供します。

弊社の開発プロセスでは、設計と検証にウォーターフォール方式を採用し、各機能の開発にはアジャイル方式を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用。

通常、設計に1ヶ月、開発テストに4ヶ月、検証に2ヶ月、実際の導入に2ヶ月を想定しており、これらの段階を経て9ヶ月で開発を完了することを目指します。ただし、プロジェクトの性質や要件により、開発期間は調整可能であり、柔軟性を持たせています。

なお、生成AIの国内開発事例について知りたい方はこちらからご覧ください

AI機械学習におけるPoCの進め方

PoCの大まかな流れは上記で紹介しましたが、機械学習のPoCは具体的に以下の5ステップで進めていきます。

• PoCに関わるメンバーの選定
• 仮説とゴールの設定
• 具体的な計画の策定
• 機械学習モデルの開発・検証
• 検証結果の分析・次のステップへ

それぞれの手順は以下で解説するので、ぜひ参考にしてみてください。

PoCを本番運用につなげるためのポイント

PoCで一定の成果が得られても、そのまま本番運用に移せるとは限りません。

本番環境では、セキュリティや安定して利用できる仕組み、運用ルールなどを事前に整えることが重要です。特に、社員などのAIリテラシーを高めるための研修を実施し、トラブルが起きた際に誰が対応するのかといったルールを明確にしておきましょう。

また、外部企業に開発を依頼する場合は、依頼先の選び方も重要です。

完成したシステムを受け取ることを重視する「納品型」と、開発後の改善や運用まで一緒に進める「伴走型」では、支援の範囲が異なります。自社でどこまで対応できるのか、導入後も支援が必要なのかを整理したうえで、自社に合った依頼先を選ぶことが大切です。

生成AIのPoC開発で行う作業

生成AI開発のPoC開発で行う作業には以下の3つがあります。

作業	作業概要
データの取得と確認	データ品質や充足度、整合性を検証し、AIモデルのために整形します。問題があれば再収集や前処理が必要。
アノテーションと費用対効果の確認	データセット整備と費用対効果の重要な要素。正確なアノテーションと、コスト対効果のバランスがAIモデルの性能向上に関わり、高コストや限定的な効果が見られれば他の方法を検討するべき。
実現性の確認	AIモデルの実装やデプロイメントが可能か検証し、技術的側面や時間、予算制約を考慮します。データ利用、セキュリティも評価。アイデアの実行可能性を明確にし、開発成功への方向性決定とスムーズな進行ができます。

以下で詳しく解説します。

データの取得と確認

まず、必要なデータを収集し、そのデータがPoCの目的に適しているか、データの品質や充足度を検証し欠損データやノイズがないかを確認します。また、データのフォーマットや整合性も確認し、AIモデルの学習に適した形式に整形。この段階で問題が見つかれば、必要なデータの再収集や前処理が必要となります。正確なデータは、PoCの成功に不可欠であり、適切なデータの取得と確認は信頼性の高い結果を得るために欠かせない作業です。

アノテーションと費用対効果の確認

アノテーションはデータセットのラベリングやタグ付けを指し、AIモデルのトレーニングに必要です。このステップでは、データを正確にアノテーションし、AIが学習できるように整備します。

一方で、費用対効果も検証。アノテーションにかかる費用と、そのアノテーションによってAIモデルの性能がどれだけ向上するかを評価します。アノテーションのコストが高すぎたり、効果が限定的であれば、別のアプローチの検討が必要。費用対効果のバランスを見極めつつ、アノテーション作業を適切に進めることがPoCの成功に繋がります。

実現性の確認

実現性の確認の段階では、AIモデルの実装やデプロイメントが実際に可能かどうかを検証します。実現性の確認には、技術的な側面だけでなく、時間や予算に関する制約も考慮されます。具体的には、AIモデルのトレーニングや推論に必要なリソース、データの利用可能性、セキュリティ要件などが評価されます。

このステップにより、アイデアが現実的に実行可能かどうかが明らかになり、進行すべき方向を決定するのに役立ちます。また、実現性の確認は後の開発段階でのスムーズな進行と成功につながる重要な要素です。

生成AIのPoC開発とアジャイル開発の違い

生成AIにおけるPoC開発とアジャイル開発では、目的・プロジェクトの段階・成果物が異なります。

それぞれの違いを表にまとめました。

開発の種類	PoC開発	アジャイル開発
目的	生成AI開発や導入の実現可能性を知る	実証実験を経て生成AIモデルを完成させる
プロジェクトの段階	初期	開発
成果物	生成AI開発や導入の実現可能性に関するデータ	生成AIモデルの完成系

PoC開発の主な目的は、上記のとおりで、生成AI開発や導入の実現可能性を知ることです。これらを知った上で、実際に開発するかどうかの判断をおこなうことになります。

一方、アジャイル開発は、設計・開発・テスト・改善のプロセスを何回も回しながら、柔軟に開発を進めていく手法です。

どちらか一方を選ぶケースはもちろん、PoC開発→アジャイル開発の流れで進めることもあります。

なお、生成AI開発におけるベストな環境の作り方が知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

生成AIのPoC開発で失敗する主な原因

生成AIのPoC開発は、本格的な導入前に実現可能性や効果を確かめるための重要な工程です。しかし、目的や評価方法を決めないまま始めたり、必要なデータを確認せずに進めたりすると、検証だけで終わってしまう可能性があります。

ここでは、生成AIのPoC開発で起こりやすい失敗例を紹介します。

データ状況を把握しないまま始める

生成AIのPoCでは、必要なデータがそろっているかを事前に確認することが大切です。データの量が不足していたり、形式がばらばらだったり、欠損やノイズが多かったりすると、予定していた検証を進められない場合があります。

特に、PoCを始めてからデータ不足に気づくと、追加の収集や整理に時間や費用がかかってしまうため、どのデータを使うのか、十分な量があるのか、実際に利用できる状態なのかを事前に確認しておきましょう。

必要なデータが不足している場合は、PoCの範囲や進め方を見直すことも重要です。

目的が曖昧なままPoCを始める

「生成AIを使って何か業務を効率化したい」といった曖昧な状態でPoCを始めると、何を検証すればよいのか分からなくなります。AIを導入すること自体が目的になってしまい、検証結果を見ても、本格導入する価値があるのか判断できません。

そのため、PoCを始める前に、どの業務のどの課題を解決したいのかを明確にしておくことが重要です。

さらに、どのような状態になればPoCを成功とするのかまで決めておけば、検証の方向性がぶれにくくなります。PoCの目的は、AIを試すことではなくその先の本格導入につなげることだと意識しましょう。

検証範囲を広げすぎる

PoCで最初から多くの業務や機能をまとめて検証しようとすると、必要なデータや作業が増え、期間やコストが膨らみやすくなります。

また、問題が起きた場合にどこに原因があるのか分かりにくくなることもあるので、まず対象となる業務や機能を絞り、小さな範囲から始めることが大切です。

例えば、社内の問い合わせ対応をAIで効率化する場合も、最初からすべての問い合わせを対象にするのではなく、特定の部署や問い合わせ内容に限定して検証します。結果を確認しながら徐々に範囲を広げることで、無駄なコストや時間を抑えられます。

現場の意見を取り入れない

PoCが技術的に成功しても、実際に使う現場の業務に合っていなければ本格導入を行うことはできません。

例えば、AIを導入したことで新しい作業が増えたり、毎回人が回答を確認しなければならなかったりすると、期待したほど業務を効率化できない可能性があります。

そのため、PoCの計画段階から実際にAIを使う現場担当者から意見を聞き、業務上の課題や使い勝手を確認することが重要です。現場から得た意見を検証に反映することで、実際の業務で使いやすい仕組みに近づけられます。

生成AIのPoC開発にかかる費用

ここでは、PoC開発に必要な費用を示します。

弊社の開発費用をご紹介します。
期間は、2~4ヶ月、月120万円からとなっております。

	PoC開発
価格	1,200,000～1,600,000／月
期間	2～4ヶ月
内容	データ取得と確認 アノテーションと費用対効果の確認 実現性の確認

より詳しくは、こちらのページをご確認ください。

生成AI開発の費用についてはこちらをご覧ください。

弊社の生成AIのPoC開発事例

弊社では生成AIに関する開発を数多く手がけております。

以下に、弊社で手掛けた事例をいくつかご紹介します。

自社専用のAIチャットボット開発実績

弊社では、自社専用のAIチャットボット開発も行っています。

AIチャットボットには専門知識を学習することができ、例えばマーケターやエンジニア、コンサルタントなど、専門家を複数登場させることも可能です。

AIチャットボットを作成することで、社内の質疑にかかる工数を減らすことができ、余剰時間を産むことができます。

弊社は、透明性を重要視しており、このAIチャットボット作成手法を一般公開しています。

以下の記事からご覧ください。

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自社専用のAIチャットボット開発に興味がある方には、まずは無料相談をご用意しております。
こちらからご連絡ください。

社内人事業務の自動化実績

弊社では、生成AIを活用し社内人事業務を99%自動化をした実績がございます。

社内人事評価にAIを導入することで、社員満足度を定量的に評価でき、社内人事を99%自動化することができます。

方法は以下の通りです。

1. 社員インタビューをAIが自動で文字起こし
2. 文字起こしした内容をAIに読み込ませる
3. 会話内容をAIが解析し、社員満足度を定量的に評価

成果物: スコアリングした数値データ（レーダーチャート）、スコアリングに影響を与えた注目すべき会話内容（Excel）

これにより、人が介在する業務は社員インタビュー時のみとなり、それ以外は全てAIが自動で対応します。

社内人事業務の自動化に興味がある方には、まずは無料相談をご用意しております。
こちらからご連絡ください。

生成AIのPoC開発のご相談はWEELへ！

生成AIを自社の業務に取り入れたいと考えていても、「本当に使えるのか」「期待した効果が得られるのか」と不安に感じることもあるでしょう。そこで、いきなり本格的な開発や導入を進めるのではなく、まずはPoCで小さく試してみることをおすすめします。実際の業務やデータを使って検証することで、自社で生成AIを活用できるかどうかを確認しやすくなります。

PoCの進め方や必要な準備が分からない場合は、すべてを自社だけで進める必要はありません。専門的な知識や開発経験を持つ企業に相談しながら、自社に合った方法でPoCを始めることも一つの方法です。

よくある質問