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AI導入に必須!PoC(概念実証)を成功させる進め方とポイント
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こんにちは!調和技研で企業様のAI導入をサポートしているPMOグループの丸井です。
前回の記事では、AIの導入を考えたときに最初に取り組むべきステップである
「AI導入アセスメント」の進め方についてご紹介しました。
今回は、実際のAIの導入段階であるPoC(※)について、調和技研における進め方と
ポイントをご紹介します。AIを導入する際に必要な2つ目のステップとして、どのように進めていけば良いのか、この記事がイメージをつかむきっかけとなれば幸いです。
(※)Proof of Concept:概念実証。作成予定のAIが実現可能かを確認する検証作業
1. PoCとは?AI導入における役割と重要性を開設
1-1. AI導入前に理解しておくべきPoCの意味と目的
「PoC」とは「Proof of Concept」の略で、日本語では「概念実証」と訳されます。
AI導入においては、作ろうとしているAIシステムが要求されるレベルで実現可能か、実際に企業の課題解決に役立つかどうかを確認するための試験的なプロセスを指します。
AIの導入にはコストと時間がかかるため、いきなり本格的に実装し、運用を開始するのは
リスクが高いと言えます。
PoCを通して、例えば「顧客対応時間を短縮できるのか」や「業務効率化にどの程度寄与
するのか」といった具体的な目標に対して検証を行うことで、リスクを最小限に抑えつつ
実現可能性を把握することができます。
具体的には、PoCでは以下のような項目について確認します。
- 技術的実現可能性の確認
対応スコープとなる課題をAIが解決できそうか、どの手法を適用するのがよいか
検証します。 - データの適用性評価
既存のデータを用いて、期待する精度を達成できそうかを確認します。利用する
データは、主には自社内で保有しているものを使用します。
メール・チャットのやり取りや設備のセンサーデータなど、他社が持ちえない自社
だけの情報を用いて、自社内での業務効率向上などに役立てる場合が多いためです。
AIをその他外部利用者へ提供する場合などは、必要に応じて外部から取得したデータ
も利用することがあります。 - 投資価値の判断
AIを導入することで期待される効果(例えば、投資金額に対してどの程度利益が
上がるか、または経費が削減されるか。業務が何%効率化するか等)を評価します。 - 現実的な期待値の設定
AIが何を実現できるのか、実現までのプロセスでどんな制約があるのかを明確にする
ことで、過度な期待や過小評価を防ぐことができます。 - 潜在的な課題の特定
プロジェクト初期段階でデータの不備や要件の矛盾といった問題点を洗い出すことで、後々のトラブルを回避できます。 - プロジェクトの方向性確認
早期に成果を見せることで、経営層やプロジェクトメンバーの合意形成を促進し、
計画をスムーズに進行できます。反対に、設定した目標に達しない見込みが大きければ、ここでプロジェクトの打ち切りも検討します。
1-2. なぜAI構築前のPoC実施がプロジェクト成功のカギとなるのか
PoCでは、選定した技術の業務課題との適合性や、データの品質、AIモデルの精度を事前に確認するため、最適な設計や導入計画が立てやすくなります。
また、関係者の理解を深めるための実証実験としても機能するため、プロジェクトの成功率を大幅に高めることができます。
AIプロジェクトを成功させるには、PoCの実施を通じて技術的な可能性や課題を明らかにし、ステークホルダー全員が納得できる形で進めることが重要です。
AI導入の成否はPoCの成功にかかっているといっても過言ではありません。PoCを適切に
実施することで、計画全体の精度を高めることができるのです。
2. PoCの進め方:AI導入を確実に進めるための具体的な流れ(ステップ)
2-1. 【ステップ1】目標設定と課題・要件の明確化
AIプロジェクトのスタート地点は、「何を達成したいのか」という目標設定です。
この段階で、以下の質問に答えられるようにすることが重要です。PoCの前段階である
AI導入アセスメントを実施した場合には既に検討は済んでいますが、ここで改めて確認
します。
- 解決したい具体的な課題は何か?
- その課題を解決することで得られるビジネス価値は何か?
- 課題解決の成功基準(KPI)はどのように定義するのか?
例えば「顧客対応を効率化したい」のように漠然とした目標を設定するのではなく、
「AIチャットボットを活用して、問い合わせ対応の時間を20%削減する」といった具体的なゴールを設定します。課題と目標を明確にすることで、PoCの方向性を正確に定めることができます。
2-2. 【ステップ2】必要データの確認/データ収集
データは、AIそのものの質を左右する重要な要素です。
これは、AIが与えられた学習データに基づいて確率的・統計的判定を行うためです。
このステップでは、AIモデルの構築に必要なデータを確認し、収集・準備します。
その際、以下の点の考慮が必要です。
- データの種類
画像データ、音声データ、時系列データなど。AIエンジニアがデータを確認し、
適切なAI構築手法を選定します。 - データの品質
欠損値や誤りがないか、作成したいAIの目的に適合しているかを確認します。 - データの期間
需要予測をしたい場合などで時系列データが必要な場合、十分な期間分のデータが
あるかを確認します。
例えばAIチャットボットの場合、過去の問い合わせ内容や対応履歴のデータが必要になり
ます。このデータが不足している場合には、まずは問合せ受領時のやりとりをどのように
データとして貯めていくかなど、データ収集プロセスを整備することが先決です。
作成したいAIの難易度によって必要な学習データ量は変わるため、AIエンジニアとも相談
しつつ、どのようなデータがどのくらいの量必要か、確認しながら進めましょう。
2-3. 【ステップ3】AI技術選定とプロトタイプの開発
データが揃ったら、次に進むのはAI技術の選定とプロトタイプの開発です。
この段階で行うべき作業は以下の通りです。
- 適切なAI技術の選定
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など、データを見ながら課題の解決に
最適な技術を選びます。
どの手法が適しているかは作業開始してみないとわからない部分が多いため、すべての仕様を最初に決めておく、といったことはできません。
PoC段階では、効果の出せそうな手法やそれを採用した場合の仕様、かかりそうな
工数を複数パターン想定し、それらの選択肢の中から柔軟に検討を進めていきます。 - プロトタイプの開発
コストとリソースを極力かけずに、選定した技術を用いて試作モデルを作成し、
動作と精度を確認します。
上記を進める上では、作業計画についても柔軟な管理が必要です。
最新技術を使用していたり、学習に時間がかかる等の理由で作業日数を正確に見積もれ
ないことも考えられるため、作業状況に応じて都度見直しながら進めていきます。
2-4. 【ステップ4】評価指標の設定と結果分析
PoCの成功・失敗を判断するためには、具体的な評価指標を設定し、その指標に基づいて
結果を分析します。
こちらもAI導入アセスメントを実施した場合には既に検討していますが、ここでも改めて
確認します。
具体的には、以下のように進めます。
- 評価指標の設定
AIモデルの正確性、処理速度、ビジネス指標(AI導入による売上の増加率やコスト
削減率)など、どんな項目でどの程度達成できればよいか、リスク(悲観)シナリオ
からストレッチ(楽観)シナリオまで、幅を持たせて明確にします。 - PoC結果の分析
評価指標を基に、AIが期待通りの成果を出しているかを確認します。期待値との差分
を分析し、課題を特定します。 - 改善の余地の特定
必要に応じてモデルを調整し、再検証を行います。
作成当初のAIのアウトプットには、上下幅が出る可能性があります。この幅は、検証を繰り
返す中で不確定要素を解消しつつ収束させていきます。そのため、すべてが上手くいった時
の楽観的な予想である上限の指標、最低限このラインまでは必要という下限の評価指標を
決めておき、ある程度の柔軟性をもった評価ができるとよいでしょう。
このプロセスにより、AI技術の現実的な効果や課題が明らかになり、次の段階に進む準備が整います。
3. PoCから本格的なシステム構築に進むための準備
3-1. PoCで得た知見を活かして本導入に移行する
PoCが成功した場合、次は本導入の計画に移ります。PoCで得た結果や知見は、本導入の
計画を立てる上で欠かせない情報です。
まずはPoCを通じて明らかになった課題や改善ポイントを整理しましょう。この段階でAI
のモデルやアルゴリズムが業務要件をどれだけ満たしているかを再確認します。
次に、PoCの結果を基に、運用環境に適したインフラの選定やシステムの拡張計画を具体化します。また、関係部署やスタッフとの調整を行い、スムーズな本導入を目指しましょう。以下のポイントも参考としてください。
- 本導入のスコープを定義
PoCで試した範囲を基に、本格運用の対象範囲を決めます。 - 運用体制の構築
AI運用に必要な人材やリソースを確保し、責任分担を明確にします。 - スケールアップの計画
PoCで成功した仕組みを拡大し、業務全体に展開します。
本導入はPoCでの経験を踏まえ、現実的で達成可能な目標設定を行うことが成功の鍵です。
3-2. 導入後、改善サイクルの回し方
AIの導入は、ゴールではなく新しいスタートです。作ったまま置いておくとAIの精度も
変わらず、時間の経過とともにAIが陳腐化してしまいます。
導入後もデータを蓄積して改善サイクルを回すことで、AIのパフォーマンスを継続的に
向上させることができます。
このAIを育てる仕組みを作れると、AIが使用されるほどにAIの性能は向上していきます。
- データ更新と学習
AIは新しいデータを基に学習し続ける必要があります。定期的にデータを更新し、
再トレーニングを実施します。 - フィードバックの収集
実際の業務で使用するユーザーからフィードバックを収集し、改善点を明確に
します。 - 運用効率の最適化
必要に応じてAIのパラメータ調整やプロセスの見直しを行い、運用効率を高めます。
AI導入後も継続的なメンテナンスと改善を行うことで、長期的な成功を実現できます。
4. まとめ
AI導入を成功させるためには、PoC(Proof of Concept)を計画的に進めることが欠かせ
ません。
まず、PoCの目的を明確にし、AI導入で解決したい具体的な課題を設定します。次に必要
なデータを整理し、データの質や量がPoCに適しているか確認しましょう。
データ準備が整ったら、小規模な環境でAIモデルを構築し、業務課題に対する効果を検証
します。この際、KPIを定義し、結果を客観的に評価できる仕組みを用意することがポイントです。
最後に、PoCの結果を関係者と共有し、導入に向けた課題や改善案を明確にすることで、
次のステップへスムーズに移行できます。
AI導入は単なる技術導入ではなく、業務改革の一環です。
PoCを効果的に活用しながら、実現可能なステップを踏むことで、AIの導入を確実に進めて
いきましょう。
調和技研では、AIを用いた業務改善の様々な実績があります。AI導入をご検討の企業様は
ぜひお気軽にご相談ください。
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AI導入コンサル、セミナー実施や、AI研究開発のプロジェクト管理業務に従事。教育事業会社でのコンテンツ作成・運営、製造業での需要予測・需給調整経験などを経て2022年調和技研に入社。今思えば需給調整はAIを導入すれば即解決(?)だったかもしれない。リモートワークの良さを享受しつつも、運動不足が目下の課題です。