せっかく検討したのに…生成AIプロジェクトが「PoC死」で終わる3つの原因とその対策
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生成AIの活用による業務の高度化が期待される一方で、企業が生成AIの導入を検討する際に事前の「PoC」（概念実証）にて成果を出せず、生成AIの導入に至らない──というケースが見られるようになっている。こうしたいわゆる「PoC死」を回避するために、企業はどのような戦略で生成AI活用を進めていくべきなのだろうか？ 本記事では、失敗する主な原因を探りながら、押さえるべきポイントとその実践方法について解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
生成AIのPoCが失敗に終わる本当の理由
2022年11月にChatGPTが公開されて以来、あらゆる業界において生成AIへの注目度が急速に高まっている。実際、各種調査結果を見ても大多数の企業が「生成AIの導入や活用が必要」という認識を示している。たとえばコールセンターやヘルプデスク業務では、FAQの拡充や問い合わせ対応の高度化に役立つため、生成AIの導入に向けた取り組みを進めている企業は珍しくない。
ただし現状では、生成AIをうまく業務に取り入れられている企業は少ない。経済産業省などが発行している資料では、最初に範囲を絞ったPoC（Proof of Concept：概念実証）を実施し、成果を示して社内の理解を得てから本格導入を目指す形が有効とされている。しかし、実態はPoCがうまくいかずに「PoC死」と呼ばれる状態に陥るケースが多い。
なぜ生成AIのPoCがうまくいかないのか？ その原因は主に3つにまとめることができる。また逆に、生成AIのPoCをうまく進めるためには、まず2つのポイントを押さえておくべきだ。ここからは、生成AIプロジェクトの「PoC死」を避け、業務に活用するための実践的な方法について探っていく。
ただし現状では、生成AIをうまく業務に取り入れられている企業は少ない。経済産業省などが発行している資料では、最初に範囲を絞ったPoC（Proof of Concept：概念実証）を実施し、成果を示して社内の理解を得てから本格導入を目指す形が有効とされている。しかし、実態はPoCがうまくいかずに「PoC死」と呼ばれる状態に陥るケースが多い。
なぜ生成AIのPoCがうまくいかないのか？ その原因は主に3つにまとめることができる。また逆に、生成AIのPoCをうまく進めるためには、まず2つのポイントを押さえておくべきだ。ここからは、生成AIプロジェクトの「PoC死」を避け、業務に活用するための実践的な方法について探っていく。
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・生成AI導入時に「PoC死」が起こる3つの原因
・機械学習は「育児」、生成AIは「新入社員教育」
・特に生成AI活用が進んでいるのは金融・保険業界と製造業界
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