PoCとは

PoC（Proof of Concept、概念実証）は、新しい技術やアイデアが実際に役立つかを、本格的に開発する前に小さく試して確かめることです。AIでは、手元のデータで目標の精度が出るか、業務に組み込んだときに費用に見合う効果があるかを見極めるために行います。

なぜAIでPoCが重視されるのか

AIの性能は、学習に使うデータの量や質に大きく左右されます。そのため、作ってみるまで、どこまでの精度が出るかを予測しにくいという特徴があります。いきなり大きな予算をかけて開発し、最後に「使えない」とわかると、損失が大きくなります。そこで、対象を1つの工程や一部のデータに絞って試し、続けるか、やり方を変えるか、やめるかを早めに判断します。

進めるときの注意

• 始める前に、目標の精度や削減したい費用など、次に進む条件を決めておきます。
• 期限を区切ります。条件を変えながら試すばかりで本格導入に進めない状態は、「PoC疲れ」などと呼ばれます。
• PoCで使うデータが、本番の条件をどこまで代表しているかを確かめます。

契約での位置づけ

経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」は、AI開発をアセスメント、PoC、開発、追加学習の段階に分けています。段階ごとに契約を結び、結果を見て次に進むかを決める進め方で、「探索的段階型」と呼ばれます。PoC段階の主な成果物は、検証の結果をまとめたレポートなどです。結果を前もって約束できないため、仕事の完成を約束する請負型ではなく、検証作業を行うことを約束する準委任型の契約が想定されています。

覚え方

「PoCは本番前の小さな試運転。合否の基準と期限を先に決める」と覚えます。