ある食品メーカーは、製品の外観検査を画像認識AIで自動化できるかを確かめるため、1つの製造ラインで撮影した画像を使ってPoCを行うことにした。このPoCの進め方として、最も不適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 C
この問題の論点：PoCの進め方と判断基準
ポイント
PoCは本格導入の前に、小さな規模で実現性と費用対効果を見極める検証です。判断基準と期限を決めて、進むか止めるかを判断します。
選択肢ごとの解説
- A
適切
判断基準を事前に決めておかないと、結果が良いのか悪いのかを評価できません。精度などの技術的な指標に加え、費用に見合う効果があるかという経済的な指標も決めておくのが基本です。
- B
適切
1つのラインの画像だけで高い精度が出ても、ほかのラインの製品や照明の条件では精度が下がるおそれがあります。検証データの代表性を確認しておくと、結果を正しく解釈できます。
- C
不適切 正解
期限も中止の基準もないまま検証を続けると、費用と時間がかかるだけで、本格導入にも中止にも進めません。こうした状態は「PoC疲れ」「PoC貧乏」などと呼ばれ、避けるべき進め方とされています。
- D
適切
PoCの目的は、本格的に投資する前に実現性と効果を見極めることです。見込みがないと早く判断できれば損失を小さくできるため、中止も正当な結論の1つです。
試験での狙われ方
PoCの目的や、検証を繰り返すだけで実用化に進まない状態を避ける考え方が、事例の形で問われやすい論点です。
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目35 AIプロジェクトの進め方）
- Studer et al., Towards CRISP-ML(Q): A Machine Learning Process Model with Quality Assurance Methodology (2021) （3.1.2 Success Criteria / 3.1.3 Feasibility）