PoC(概念実証)の罠と成功基準(KPI)の事前設計

PoC死の主因は「目的が曖昧なままAIを試すこと」や「合格基準の不在」です。事前にビジネスKPI(業務削減時間や費用対効果)とモデル評価指標の閾値を握り、本番実装のフィージビリティを初期から考慮します。 ア:正解です。目的の明確化と定量的成功基準の合意、本番運用の視野がPoC成功の鍵です。 イ:誤りです。目標数値がないとゴール判定ができずプロジェクトが漂流します。 ウ:誤りです。現実の汚れたデータで生じる課題を見落とし、本番適用時に破綻します。 エ:誤りです。非現実的な100%近い精度を要求すると実用化のタイミングを逸します(業務フロー側でのフォールバック設計が重要です)。

AI導入プロジェクトにおいて、実証実験が本番導入に至らず頓挫する現象(いわゆる「PoC死」)を防ぐためのマネジメント方針として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
PoCを開始する前に、業務上の目的、解決すべき課題、実務で許容される評価指標の定量的な成功基準(KPI)、および本番環境へのシステム連携要件を関係者間で明確に合意しておく。
イ
PoCの段階では一切の目標数値を設定せず、技術者が納得するまで数年間無制限に実験を繰り返す。
ウ
本番環境のデータではなく、完全に架空の美しいサンプルデータだけで精度100%を出せば直ちに本番展開する。
エ
AIの精度が 99.999% に達するまでは、いかなる場合もPoCを終了してはならない。