PoC（概念実証）とは？生成AI開発に導入するメリットと注意点

「PoC（概念実証）」は、生成AIの導入を成功に導く重要なステップです。このステップの重要さを理解することが、スムーズかつ有用性のあるソリューション導入を実現します。

そこでこの記事では、数々のソリューションを生み出してきた弊社スパイクスタジオが、PoCの重要性と以下のポイントについて解説していきます。

• PoCの定義

• PoCと技術検証・実証実験との違い

• PoCを生成AIの開発ステップに導入するメリット

• AI開発におけるPoC実施の流れ

さらに、PoCに失敗する企業の特徴や注意点についても紹介しますので、これから生成AIの開発・導入をおこなおうと考えている方は必見です。

PoCとは？概念実証の定義

「PoC（Proof of Concept）」とは、コンセプトの実現可能性を検証することです。和訳では概念実証と呼ばれており、主に新しいビジネスやプロジェクトを正式に立ち上げる前におこなわれるプロセスを指します。

PoCは、実際の環境で小規模におこなわれることが一般的です。この簡易的な検証は、新しいアイデアや技術、手法などの実現性を確認するために必要なステップになります。

まずは、PoCの定義や似ている単語との違いについてみていきましょう。

PoCと技術検証の違い

概念実証（PoC）と似ている言葉に「技術検証」というものがあります。概念実証と技術検証の違いは以下の通りです。

概念実証（PoC）：概念の事実を証明するための検証

技術検証：技術の実現可能性を確かめるための検証

どちらも新しいアイデアや技術の「実現可能性」を確認する手法ですが、目的やアプローチにおける明確な違いがあります。

概念実証（PoC）

技術検証

目的

アイデアやビジョンの実現可能性

新技術の信頼性確認（使用可能性）

範囲

総合的なテスト

技術そのもののテスト

PoCは、概念や技術の実現可能性を総合的にテストするため、技術はもちろんユーザーニーズやビジネスモデル、市場性なども考慮します。場合によっては両方を連携させることで、より効果的なプロジェクト運営が可能です。

PoCによって初期段階におけるリスクヘッジをおこない、その後技術検証をおこなうことで、詳細な実装と最適化が図れます。

PoCと実証実験の違い

PoCとほぼ同義で使われている「実証実験」ですが、明確には以下の違いがあります。

概念実証（PoC）：概念の事実を証明する検証

実証実験：実際の商品やプロダクトの検証

PoCは、プロジェクトの概念の事実証明に必要なプロセスであり、主にアイデアの初期段階におこなわれます。一方実証実験は、プロジェクトを実際に運用する際の問題を特定し、解決するためのプロセスです。

概念実証（PoC）

実証実験

目的

アイデアやビジョンの実現可能性

プロジェクト実装に向けた問題点抽出

タイミング

新規製品やサービスの開発前

新規製品やサービスの開発後

具体例

新技術の予備的試験

新商品の試験運用

ただし、前述のとおり、PoCと実証実験は明確に区別されずに使われているのが現状です。

PoCとプロトタイプ・MVPとの違い

プロトタイプとMVPは、主にPoCの成功後に制作されるいわば「試作品」です。「プロトタイプ」は、PoCや技術検証ののちに製作される試作品で、このプロセスは「プロトタイピング」と呼ばれます。

一方「MVP」は、実証実験の段階で導入される試作品です。新規製品やサービスが市場で受け入れられるかを検証するための、実用最小限の製品のことをいいます。

つまり、PoCの検証過程あるいは検証後に試作されるのがプロトタイプ、のちの実証実験において試作されるのがMVPです。

AIの開発におけるPoCの重要性

PoCにおける定義が明確になったところで、次はAI導入・開発におけるPoCの位置付けについてみていきましょう。AI開発プロセスにおけるPoCの重要性について詳しく解説しますので、ぜひご参考ください。

AI開発プロセスの中のPoC

AI開発におけるプロセスの流れは以下の通りです。

1. 企画

2. アセスメント

3. Poc

4. 開発

5. 実用

まず、企画でAI活用の目的を規定し、アセスメントで具体的な事業計画を立てます。その次の段階でおこなうのがPoCです。AI活用によって達成したい目的があるときは、導入が本格化する前にPoCで以下の項目を確認します。

• 本当にそのAIが目標達成に有効か

• 技術的な観点からも導入可能か

• 開発期間にどのくらいのコストを費やすのか

• どの程度の精度なら合格ラインなのか　など

まずは、技術的な問題点や成果か臨めそうかなどを、PoCによって検証する必要があるのです。

AI開発プロセスにおいてなぜPoCは重要なのか？

AI開発は、技術上「どこまで精度が出るのかが実践してみないとわからない」という特性があります。そのため、PoCで成果が実証されないと、実際の開発・実用のステップへ移行できないのです。

先述した通り、PoCはAI導入前のコンセプトを検証するためのものであり、プロトタイプやMVPなどの試作モデルではありません。もし、PoCの結果がAI導入のコンセプトと一致しなかった場合は、導入を断念する決断も必要になります。

その際は、目標達成に遅れがでてしまいますが、それでもリスクを避けるためには必要な行程であるため、軽視してはいけません。不適切なAI導入は、プロジェクトの遅延よりもはるかに大きな損失を招くリスクがあります。

そのため、生成AI開発・導入プロセスにおいて、PoCは重要な役割を果たしているのです。

PoCをAI開発に取り入れるメリット

PoCをAI開発に取り入れるメリットは主に3つあります。

1. リスクヘッジができる

2. コスト効率が向上する

3. 支援獲得・意思決定の有用な資料になる

1. リスクヘッジができる

PoCを導入することで、プロジェクト開始前にリスクが特定でき、軽減できるメリットがあります。開発の初期段階において、機能性や収益性などを確認しておくことで、プロジェクトが本格化する前に潜在的な問題点の特定ができるためです。

ビジネスにおけるAI導入では、無駄なリソースを避け、より安全に技術導入を進めることが求められます。リスクヘッジの手段として、PoCは大いに有効です。

2. コスト効率が向上する

第二の利点としては、PoCにおける初期段階の検証により、無駄なコストの削減が叶うことが挙げられます。技術の有効性を測定してプロジェクトの方針を見直すことで、製品開発の前段階における効果的なフィードバッグとその修正が実現できるためです。

PoCのプロセスは、長期的な投資を必要とする技術・プロジェクトにおいて、無駄な出資を避けるための有効手段にもなりえます。

3. 支援獲得・意思決定の有用な資料になる

PoCの実施により、新しい取り組みにおける実現性・有用性の実証ができることから、企業は具体的なデータと結果を得ることが可能です。これにより、主観的な意見や予測に依存することなく、客観的な情報に基づいた意思決定が実現できます。

また、PoCを通じて、投資対効果（ROI）を事前に測定することも可能です。AI導入における効果やメリットを事前に確認できることから、経営層も安心して判断を下せます。さらに、投資家や外部企業からの業務提携・資金調達もしやすくなるでしょう。

AI開発におけるPoCの進め方

AI開発におけるPoCの進め方は以下の通りです。

1. PoCの要件定義

2. PoCチームの編成

3. 明確な目標値設定

4. 計画策定と内容の決定

5. 検証の実施と分析

6. 評価と判断

PoCの要件定義

PoCをおこなう前に、まず業務効率化の目標を設定する要件定義をおこないます。「どの程度の効率化を理想とするか」を明確にし、「何を検証するのか」「目的および成功基準は何か」を策定することで、PoCが進むべき方向性を定める手順です。

要件定義が完了したら、候補となる複数のソリューションを選定します。PoCの段階では、1つのソリューションに絞る必要はありません。「必要な機能」「予算に見合うコスト」「サポート体制」などを選定基準にして、よく比較検討します。

PoCチームの編成

PoCを実施するチームは、多角的な視点とスキルセットが求められます。チームには、AIの開発担当者や、外部エンジニアなどのソリューション提供企業に参画してもらい、効率的に進めることが大切です。

また、外部ベンダーだけでなく、以下に該当する社内の担当者も必要になります。

• 運用現場のインフラ担当者

• ビジネス部門の担当者（ビジネスインパクト、ROIを評価できる人材）

• 技術的知識を持つ人材（データの分析やアルゴリズムの選定）

開発段階においては、実際にAIを活用する現場の視点が必要不可欠です。現場や社内の人間が不在なまま開発を進めると、導入時におけるミスマッチを見過ごす可能性があります。

明確な目標値設定

次に、PoCにおける検証によって得たいデータや成果など、具体的な目標値（KPI）を設定します。特に、検証結果を意思決定などに活用する場合は具体的な数値が必要です。

その数値達成を目標とし、ゴールまでの期間も設定します。たとえば、「3ヵ月以内に、業務の処理時間を30％削減、コストの削減効果20％を目指す」といった形です。

計画策定と内容の決定

明確な目標値を定めた後は、具体的な計画を詳細に策定し、検証方法・内容の決定をおこないます。策定する具体的な計画内容は以下の通りです。

• 目標

• 検証項目

• スケジュール

• 実施内容

• 体制

• 役割分担

• 検証案の検討　など

このステップまでに、検証に必要となる設備やリソース、条件などを整え、簡易版または試作版のAIを開発しておく必要があります。ここまでのステップがPoC実施の準備段階です。

検証の実施と分析

設定した検証方法や条件下でPoCを実施し、試作版がどのように機能するか、実際の使い勝手はどうかなどを検証します。このステップでは、可能な限り実際の環境に近い条件下で実施することが大切です。

さまざまな環境におけるフィードバックを得るため、対象者全員に試用してもらい、その意見を収集しましょう。多くの対象者から評価を得ることにより、客観的かつ精度の高い検証が実現できます。

評価と判断

検証後は、得られたデータを基に結果を評価します。対象者からのフィードバックはもちろん、実現可能性や技術的課題、費用対効果などを総合的に評価し、当初の仮説と照らし合わせて分析をおこなうことが大切です。

PoCの検証結果が良かった場合は、そのまま本格導入・開発のステップへと進行します。問題点が確認された場合は新たな仮説を設定し、再度検証をおこなう形です。また、AI導入自体が適切でないと判断された場合は、結果を受け入れて別のステップを検討しましょう。

PoCに失敗する企業の特徴とデメリット

PoCに失敗する企業の共通点は以下の通りです。

1. 目標設定や要件定義が明確でない

2. 完璧な結果を求めている

3. 学習データが少なすぎる

4. 外注に頼りすぎる

PoCにおけるデメリットとして、「PoC疲れ」「PoC死」と呼ばれるコスト浪費の懸念が挙げられます。ここからは、PoCのデメリットと失敗に陥る要因についてみていきましょう。

1. 目標設定や要件定義が明確でない

PoCの検証プロセスにおける目標設定や要件定義が明確でない場合、実施後の成果物を適切に評価できなくなります。実施後の成果物に期待通りの結果が得られず、検証のプロセスを繰り返すことにより、結果としてコストや時間が増大する可能性があるのです。

また、要件定義に不備があると、実際の開発段階でさまざまな問題が顕在化する可能性もあります。特に、技術的な実現性や具体的な運用性に関して、多くの課題点が浮かび上がってしまうでしょう。

2. 完璧な結果を求めている

目標設定の数値が高すぎると、プロジェクトにおける「PoC疲れ」が発生します。達成不可能な目標は、プロジェクトメンバーのモチベーションを低下させ、プロジェクト全体のパフォーマンス低下につながってしまうのです。

さらに、問題特定や解決策発見が後回しにされる、精度を求め過ぎた結果、AIの処理速度が遅くなり、やり直すことになるなどの問題も起こります。特にAIは、「100％完璧な動作ができるわけではない」ということを念頭に置いて、開発・導入することが大切です。

3. 学習データが少なすぎる

AIが効果的に機能するためには、質の高い大量のデータが必要です。学習用データが不足していると、AIモデルは正確な学習ができず、予測・分類の精度が低下します。特定のパターンしか学習できないと、実際の環境に対応できない可能性もあるでしょう。

開発するAIにある程度の精度を求めるなら、一定の「教師データ」を用意する必要があります。教師データとは、AIモデルが学習するための「例題」「正解」を提供するデータセットのことです。教師データがない状況では、モデル評価に工夫をするなど、評価方法を確立しておく必要があるでしょう。

スパイクスタジオ担当者からのコメント：PoCにおける教師データが用意できない場合は、「生成AIで学習データを生成する」「人力で大量のデータを作成する」の双方をハイブリッド式に採用する形で対策します。絶対に外せないという内容を人力で作成して元データとし、そのデータを生成AIでデータ生成することで拡張する形です。

4. 外注に頼りすぎる

PoCは、外注に頼りすぎても失敗します。特に、AI開発が初めての企業は専門部署がなく、ベンダーに丸投げして失敗してしまうケースも少なくありません。

現場不在でプロジェクトに取り組むと、自社内に技術や知識が蓄積されないデメリットがあります。PoC自体は成功しても、その後の開発・運用フェーズでプロジェクトが頓挫してしまうリスクが高まってしまうのです。

このような事態を防ぐためには、外注を活用しつつ社内でAIに関するナレッジを蓄積するような取り組みが求められます。開発会社からナレッジ共有を受けつつ、運用やメンテナンスを社内でおこなう「内製化」を意識することが大切です。

AI開発におけるPoCを成功に導くコツ

AI開発におけるPoCのプロセスを成功に導くコツは以下の通りです。

1. 現場を巻き込んでプロジェクトを推進する

2. スモールスタートを意識する

3. 結果は厳しく評価する

現場を巻き込んでプロジェクトを推進する

AI開発におけるPoCを成功させるには、現場を巻き込んでプロジェクトを進めることが重要です。特にAIにおける評価指標は多岐にわたることから、現場のエンジニアや実際に運用するチームとの綿密なコミュニケーションが求められます。

また、PoCはできるだけ実際の業務環境に近い条件下でおこなうことが理想です。PoCの結果を現場にて試用した後は、現場からのフィードバックをもとに改善をおこないます。これにより、実用性や費用対効果が正確に評価でき、導入後のギャップを最小限に抑えられるのです。

スモールスタートを意識する

PoCは小規模かつ迅速に実施することが理想です。具体的なユースケースを設定し、必要な機能のみを搭載して試行することで、短期間でフィードバックを得ることができるでしょう。このアプローチは「スモールスタート」の考え方を採用しており、多くの成功体験を積み上げることが、さらなる展開を促進します。

結果は厳しく評価する

PoCを成功させるには、結果を厳しく評価することも重要になります。PoCの対象である業務プロセスのみならず、それ以外の業務への影響、技術的な課題点なども慎重に検証しましょう。

AI導入後に期待した効果が得られなければ、かえって業務効率が低下し、コストの無駄につながる可能性があります。そのため、事前にしっかりと評価をおこなうことで、リスクヘッジをすることが大切です。

また、PoCの結果が期待に沿わなかった場合はその事実を受け入れ、むやみに導入を進めないという判断も重要になります。

生成AIの開発・導入にお悩みの方はスパイクスタジオにお任せください

PoCのメリットは、開発の初期段階においてリスクを低減し、無駄なコスト発生を避けられることです。ただし、うまく運用できないとプロジェクトが前に進まず、リソースを消費してしまう懸念もあります。

PoCを含む生成AIのプロジェクト進行は、各フェーズにおいて明確な判断と評価をおこなうことが大切です。弊社スパイクスタジオは、生成AI黎明期から培ってきた実績と、数々のソリューションを開発してきた熟練のチームが在籍しています。

開発はもちろん、導入から効果測定までの伴走や、内製化のためのナレッジサポートも可能です。貴社のニーズに合った生成AI開発支援を提供いたしますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。