PoC・検証の記事
PoC（概念実証）の合格ラインの決め方、範囲の切り方、本番化との間にある壁、そして中止の判断。自社で使って確かめるドッグフーディングも扱います。
21本
- 予算をかけずに始めるPoC開発費をかけずにAI活用の見込みを確かめる方法を、既製ツールと手作業でどこまで検証できるか、何を記録すれば判断材料になるかという観点から、実行できる手順として整理します。約6分で読めます
- PoCを誰に頼むか、自社でやるかAIのPoCを外注するか自社で進めるかの判断軸と、PoCだけを安く請ける相手に頼んだ場合に本番化で生じる問題、本番を作る前提の相手と組むことの意味を発注側の視点で整理します。約5分で読めます
- PoCと本番の間にある壁PoCが成功しても本番化が止まる原因は、負荷・権限・例外データ・運用体制の4つに集約されます。それぞれが何を要求するのかと、この壁を見込んだPoCの設計を発注側の視点で整理します。約6分で読めます
- PoC止まりになる7つのパターンAIのPoCが本番化しないまま終わる典型的な原因を、担当者の異動、成功基準の後付け、業務側が使う気がないといった観点で整理し、着手前に潰しておくための具体的な確認事項をまとめます。約6分で読めます
- PoCの範囲を最小にする切り方PoCの範囲は「最も判断が難しいケース」だけを切り出すのが要点です。簡単なケースで成功しても本番化の判断材料にならない理由と、業務の一工程だけを抜き出す具体的な切り方を整理します。約6分で読めます
- PoC報告書に何を書くべきかAIのPoC報告書を、できたことの列挙ではなく次の判断に使える文書にするための書き方を、できなかったことと理由の記述を中心に、作成の手順として順を追って整理します。約5分で読めます
- PoCの期間と費用の考え方PoCの期間は、意思決定者が結果を見て次を決められる周期から逆算します。長いPoCが失敗しやすい構造と、費用を「開発費・API利用料・自社の人件費」の3つに分けて見積もる考え方を整理します。約7分で読めます
- PoCを中止する判断の下し方AIのPoCを途中で止める判断について、中止が失敗ではない理由、サンクコストに引きずられる組織の構造、止める判断を下せる人と場の作り方、中止を評価する文化のつくり方を整理します。約5分で読めます
- PoCの合格ラインを先に決めるPoCが終わらない原因の多くは、合格ラインを決めないまま始めたことにあります。開始前に「この数値を超えたら本番、超えなければやめる」を紙に書く方法と、曖昧な基準がPoC地獄を生む構造を整理します。約5分で読めます
- AIの精度をどう評価するか「だいたい合っている」を数値に変える方法を、発注側が評価に参加する前提で整理します。3段階の判定表の作り方、見逃しと誤検出の重みの違い、担当者ごとの判定のばらつきをどう扱うかを扱います。約6分で読めます
- PoCに必要なデータの用意きれいなデータが揃うのを待つとPoCは始まりません。手元にあるものから始める考え方と、評価用データと入力用データを分ける理由、個人情報を含む場合の扱いを発注側の視点で整理します。約6分で読めます
- PoC契約で決めておくことAIのPoCを外部に委託する際の契約について、準委任が原則となる理由、成果物をどう定義するか、提供したデータとPoCで作ったプロンプトの権利の扱いなど、着手前に決めておく論点を整理します。約6分で読めます
- PoC成功後、最初に作るものAIのPoCが良い結果で終わったあと、いきなり全社展開せず1部署・1業務の限定本番運用を挟む理由と、その限定運用で確かめること、作るべき最小限の仕組みを整理します。約6分で読めます
- 社内でだけ通用するプロダクトの罠社内用語や既存データ形式などの暗黙の前提に依存した設計は、外部に出そうとした時点で作り直しになります。依存が生まれる箇所と、外販を視野に入れるなら最初に分けておくべき境界を整理します。約7分で読めます
- ドッグフーディングの効果を測る社内利用の成果を感想ではなく数字で判断するための指標を整理します。利用率・継続率・旧手段への回帰率の見方と、社内で使われないものは市場でも使われないという前提の扱い方を解説します。約7分で読めます
- ドッグフーディングの限界と誤判断自社が典型的な利用者でない場合、ドッグフーディングは判断を誤らせます。社内検証で見える問題と見えない問題を分け、外部検証と併用すべき境界、判断を歪める三つの偏りへの対処を整理します。約7分で読めます
- ドッグフーディングの始め方自社プロダクトを業務の本番として使い始めるための手順を整理します。対象業務の選び方、旧ツールを止める退路の設計、不満を記録する仕組み、言い出しにくさへの対処、判断の日の決め方まで解説します。約6分で読めます
- AI機能は自分で使わないと分からないAI機能の出力品質は仕様書に書けません。既製のAI APIを組み込んだ機能を毎日の業務で使い続けて初めて分かる「惜しい」と「使えない」の差、そこから導かれる採否の判断材料を整理します。約5分で読めます
- 社内の不満を仕様に変える手順「使いにくい」という社内の声は、そのままでは開発に渡せません。事実と解釈を分け、頻度と深刻度で並べ、要求仕様の文に翻訳するまでの手順と、社内の声を鵜呑みにしないための確認方法を整理します。約7分で読めます
- ドッグフーディングとは何をすることか自社プロダクトを自分たちで使う「ドッグフーディング」の定義を、社内お試しとの違いから整理します。業務の本番として使い、不便でも旧手段に戻らない設計が、検証としての価値を生む理由を解説します。約5分で読めます
- AIのPoCとは何を確かめる工程かAIのPoC（概念実証）で確かめるべきは「動くか」ではなく「事業として成立するか」です。技術検証・業務検証・経済性検証の3種に分けて、既製のAI APIを前提に何をどの順で確かめるかを整理します。約6分で読めます
自社の状況に当てはめて考えたいときは、ご相談ください
アイデア段階でも、要件が固まっていなくても構いません。先進性・UX・コストパフォーマンスの観点で、次の一手を一緒に整理します。ご相談・お見積りは無料、通常1営業日以内にご返信いたします。
無料で相談する
資料の添付は、送信後に届く受付メールへの返信でお送りいただけます。