なぜ“PoC疲れ”が蔓延しているのか？──「またやり直せばいい」実験感覚から抜け出す5つのゲートモデル
#3：「センス」に頼る組織ほど失敗を繰り返す
「PoCはやった。しかし、本番化はしなかった」──AI活用に取り組む企業で、今こうした話が繰り返されています。失敗の原因は、アルゴリズムの精度不足や担当者の努力不足だけではありません。課題定義、データ確認、KPI判定、本番移行、現場定着のどこかで、立ち止まって判断すべきタイミングを逃していることにあります。連載最終回となる今回は、第1回・第2回で見てきた4つの失敗パターンを踏まえ、PoCをやりっぱなしの実験で終わらせないための5つのゲートモデルを紹介します。
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三澤 瑠花（ミサワ ルカ）
TCS Japan AI Center of Excellence（AI CoE）deputy head / AI lab lead。AIコンサルタント／データサイエンティスト。保険・建設・製薬・小売など多業界で、AI導入プロジェクトのプリセールス（提案・営業支援）からデリバリー（実装・納品）までを...
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