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Beyond Data コラム
【No.5】AI導入成功の秘訣：PoC前に押さえるべき課題整理の全ステップ
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目次
AI導入が「PoC止まり」になってしまう原因とは？
多くの企業がAI導入の第一歩としてPoc（概念検証）、PoV（価値実証）を実施します。しかし、実際にはPoCだけで終わってしまい、期待した成果につながらないケースが少なくありません。
例えば、社内でPoCを実施した企業では、次のような課題がよく見られます。
製品を触っただけで、業務への適用方法が曖昧
- 面白い機能は確認できたものの、自社の業務フローにどう組み込むかが不明確で、現場が困惑
評価結果は出たが、次のステップが不明確
- 数値やデモの結果は得られたが、その結果を「具体的にどの部署で何を改善すべきか」が明文化されておらず、担当者が迷走
導入の意思決定に結びつかず、PoC、PoVで終わる
- 経営層に報告する際の資料や評価基準が不十分で、社内の合意形成が進まない
このようなよくある失敗の背景には、PoCを始める前に自社の課題や目的、AI導入のゴールが整理されていないことがあります。
PoC前の課題整理が成功の鍵
課題整理を適切に行うことで、AI導入の目的や期待成果を明確化できます。具体的には、次の点が整理されます。
| AI導入の目的 | 業務効率化なのか、意思決定の高度化なのか、目標を明確化 |
|---|---|
| 成果を出す業務領域 | PoCで検証すべき具体的な業務課題や対象範囲の特定 |
| 導入後の評価基準・KPI | PoCの結果を投資判断や導入計画に直結させる指標 |
これにより、PoCは単なる「体験」ではなく、実際の導入や投資判断につながる有効なステップになります。さらに、課題整理を行うことで、関係部署を巻き込み、社内推進体制を整えることができるようになります。
立ち止まって考えてみましょう
【チェックリスト】
- ☑ PoCで失敗してリソースを無駄にしていませんか？
- ☑ 社内でAI導入の目的やゴールは共有されていますか？
- ☑ PoCの結果を次のアクションに結びつけられていますか？
もし一つでも「？」と感じた項目がある場合、PoC前の課題整理が不十分である可能性があります。
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課題解決に向けたステップ例
| 【1】AI推進の理解 | AIの種類・活用方法・推進のポイントを勉強会で学習 |
|---|---|
| 【2】問題・課題の洗い出し | 担当者を巻き込み、現状をディスカッション |
| 【3】問題・課題の整理 | AI導入の目的・目標・ビジョンを上位計画と照合 |
| 【4】プロジェクト計画策定 | 解決に必要な要素を整理 |
| 【5】製品調査・検証（PoV支援） | 選定した要素が実務で活用できるか確認 |
| 【6】契約・計画推進 | AI活用テーマの実装と社内展開 |
- 個人・複数人への支援拡充
- 定型業務の高度化・自動化による生産性向上
- コア業務の意思決定の高度化・自動化による競争力強化
- 予測AI / ルールベースAI / 生成AI
- 「つくるAI」と「つかうAI」の分類
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【4つのメリット】
- PoCで失敗するリスクを事前に回避できる
- 自社課題に沿ったAI活用テーマを整理できる
- 社内でAIプロジェクトを推進する具体手法を入手可能
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当社の実績・信頼性
| 2014年 |
ルールベースAI「Corticon」取り扱い開始
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|---|---|
| 2025年 | 「Dataiku/Felo」取り扱い開始 |
- 多数企業でのAI導入支援実績
- AIPOや勉強会による社内AI推進の成功事例多数
※本記事の内容は公開時点（2025年12月15日）のものです。
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