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？

PoCを成功に導く、開始前のチェックポイント

教訓1：PoC開始前に「仮説課題シート」を業務部門と合意する

　以下の項目を埋めたシートを、情シス・業務部門・経営層の3者で合意してからPoC予算を申請する。これを承認フローに組み込むことで、「なんとなく始めるPoC」を構造的に防げる。もしくはこれらの試算をするためにPoC前にpre-PoCを実施することもお勧めする。

教訓2：PoC予算の20-30%をデータ棚卸フェーズに充てる

　数値は筆者の体感にはなるが、データ棚卸はPoC本体の「前工程」であり、省略するとPoC本体が破綻する。棚卸で確認すべき内容は次の通りだ。

• データの所在と形式（DB、ファイル、紙、PDFなど）の一覧化
• 利用可能なデータ件数と品質（欠損率、ラベルの有無）の確認
• 個人情報・機密情報の混在状況と利用制限の確認
• PoCスコープで必要なデータ量との照合

　棚卸の結果に基づいてPoCのスコープを絞り込む。データ不足が判明した場合の撤退基準や代替案を事前に合意しておくことも重要だ。これはPoCの失敗ではなく正しい意思判断となる。

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　PoCが失敗するのはAIの技術が未成熟だからではない。「誰の、何を、どれだけ改善するか」という問いが曖昧なまま走り出し、その問いに答えるためのデータの事前確認が甘いからだ。始まる前に詰んでいるPoCは、残念ながら今日も走り続けている。

　次回は、PoCが技術的に成功した後に立ちふさがる「本番化の壁」を取り上げる。プロトタイプはなぜそのまま本番で使えないのか。そして誰が最初から「テーブルに座っていなければならないか」について論じる。