PoCの目的は「導入」ではなく、続ける根拠を作ること
生成AIの検証では、デモが動くことと、実務で成果が出ることを分けて考えます。品質、時間、コスト、安全性を実測し、継続・修正・中止を判断できる状態がPoCのゴールです。
業務を5つの要素へ分解する
対象業務を「作業」「入力情報」「判断」「承認」「例外」に分けると、AIへ任せる範囲と人が残すべき判断が見えます。たとえば問い合わせ対応なら、分類と回答案はAI、重要顧客や規約に関わる回答は担当者確認という分担が可能です。
最初のテーマを選ぶ3軸
効果頻度、所要時間、売上・品質への影響
実現性入力データ、既存ツール、例外の多さ
安全性機密性、誤りの影響、人による確認可否
高頻度で、正解例があり、結果を人が短時間で確認できる業務は初回検証に向いています。反対に、発生頻度が低く、誤りの影響が大きく、判断根拠が暗黙知の業務は急いで自動化しません。
検証前に決める数値
- 1件あたりの処理時間
- 手戻り・修正率
- 人が確認する時間
- 例外の発生率
- 継続する基準と中止条件