見切り発車のAI PoCが引き起こす悲劇：技術的には成功でも「中止」になる……一体何が起こってる？

第2の落とし穴：PoC開始後にデータの管理状況に気づくのは遅すぎ

「触ってから考える」では遅すぎる

　データ整備に想定外の工数がとられる。AIプロジェクトに携わる人なら一度は経験するはずである。よくある実態は以下のようなものだ。

• 社内システムにデータはある。しかし構造化されていない、または複数システムに分断されている
• 量は十分に見えるが、実際に使えるのはその一部（たとえばラベルなし、欠損多数）
• 「デジタル化している」と言われたがPDF化されているだけなので前処理の工数がかかる
• 個人情報・機密情報が混在しており、マスキング処理なしには使えない

　「データの問題は触ってみないとわからない」という言葉は半分正しい。たしかに詳細はデータを触って初めてわかることもある。しかし触る前に確認できることを怠ったまま走り出すから、PoCの途中で立ち往生するのだ。事前の棚卸で可視化できる問題は想像以上に多い。

　データ棚卸を省略したプロジェクトは次の2つのどちらかに落ち着く。

　どちらも、本体PoCで得られるべき意思決定の材料が手に入らない。根本原因は共通したスコープ設定の甘さだ。