【完全ガイド】AI実証実験（PoC）とは？進め方や成功に導くためのポイントも解説

AI実証実験（PoC）とは？

AI実証実験（PoC：Proof of Concept）とは、AIソリューションの本格導入を決定する前に、特定の業務やビジネスシーンにおいて「技術的な実現可能性」と「期待されるビジネス効果」が実際にあるかを検証するための小規模なテストプロジェクトです。全社的な大規模システム導入とは異なり、PoCは限られた範囲で実施される管理されたテストであり、多額の投資リスクを最小限に抑えながら、導入の成否を見極めるための客観的な判断材料を得ることを目的としています。

具体的には、提案されたAIソリューションが実際の業務環境で機能するかという技術的な実現可能性、期待される業務改善やコスト削減などの費用対効果（ROI）、そしてデータ品質やシステム連携といった運用上の課題を初期段階で確認できます。このプロセスは、明確な仮説と評価基準のもとで実施され、その結果は次のステップ（パイロット導入や本格展開）への確実な意思決定に活用されます。

AI実証実験を実施する4つの理由

AI実証実験を今すぐ始めるべき説得力のある理由がいくつかあります。

① ソリューションの実現可能性を検証

AI実証実験を実施することで、本格的な予算や人員を投入する前に、提案されたAIソリューションが実際の業務課題を解決できるかを検証できます。具体的には、技術的な動作確認に加えて、既存システムとの連携性や、必要なデータの質・量の充足性、期待される精度の達成可能性など、実務レベルでの実現性を徹底的に見極めます。

② 貴重な知見を獲得

AI実証実験を通じて、AIモデルの性能特性、必要なデータの種類や量、運用に求められる技術スキルなど、本格導入に不可欠な実践的知見を獲得できます。また、検証過程で明らかになった課題やボトルネックをもとにソリューションの改善や最適化を行うことで、実運用環境への移行をより確実なものにし、導入後のトラブルを未然に防ぐことが可能になります。

③ リスクを最小化

AI実証実験の最大の利点は、本格展開前に技術的課題や運用上の問題を早期発見し、大規模投資に伴うリスクを最小限に抑えられることです。小規模なテスト段階で課題を洗い出すことで、本番環境での致命的な失敗を防ぎ、時間とコストを大幅に削減できます。また、実証実験で解決困難な問題が判明した場合でも、関係者は冷静に代替案を検討し、アプローチを変更する柔軟性を保てるため、新技術導入に伴う事業リスクを段階的な検証プロセスによって着実に低減できるのです。

④ 可能性を実証

成功したAI実証実験は、AIの具体的な効果を数値やデータで示す説得力のある事例となり、経営層や関係部署からの理解と協力を得るための有力な根拠となります。実際の業務環境での検証結果を提示することで、抽象的な説明では得られにくい納得感と信頼性を生み出します。

AI実証実験5つの開発ステップ

AI実証実験を成功裏に開発するため、以下の5ステップのプロセスをご提案します。

ステップ１：AIで解決したい課題を明確化

AI実証実験（PoC）の成功は、AIで達成したい具体的かつ測定可能なビジネス目標を定義できるかどうかにかかっています。このステップでは、ビジネスに最も大きな価値をもたらすユースケースを選択することが極めて重要です。

目標がまだ不明確な場合は、まず競合他社がAIソリューションをどのように活用しているかを調査し、目標のたたき台を作成することをお勧めします。競合調査を行い目標リストを作成した後、以下の多角的な質問を投げかけることで、現時点でのプロジェクトの最適な機会を特定できます。

• 解決したい問題は具体的か？
• 成功を判断するために結果を定量的に評価できるか？
• この問題を他の技術で解決しようと試みたことがありますか？
• プロジェクトを完遂するための十分な人材とリソースがあるか？
• プロジェクトはビジネスにどのような影響を与えるか？
• この問題をAIで解決することの潜在的なリスクと制約は何か？

AIで対処したい課題は、社内の技術チームと共に特定することも、または専門のサービスプロバイダーに連絡してビジネスが直面している緊急課題を特定し、AIが最適なソリューションであるかどうかを判断することもできます。

ステップ２：データの選定と準備

AIや機械学習の取り組みにおいて、データの品質と完全性は、AI実証実験プロジェクトの成否を左右する極めて重要な要素です。このステップでは、AIモデルのトレーニングと、解決すべき問題の正確な反映を可能にするため、データの収集、整合性および正確性の確保に時間を投資する必要があります。

具体的には、様々なソースからデータを収集し、徹底的なクリーニング、欠損情報の補完、そしてAIに最適化された形式への構造化を行います。このデータの前処理の目的は、AIモデルにクリーンで意味のある学習データを提供し、実行可能なインサイトと高い精度を生み出すことにあります。

ステップ３：モデルの設計とAI実証実験の構築

データの準備が完了した後は、ビジネス目標に照らし合わせ、最も適切で効果的なAIモデルを選択・設計することから開発段階を開始します。モデルの選定後、準備された学習データを用いてトレーニング（学習）を実行します。この際、モデルのパフォーマンスは、定義された評価基準を満たすように段階的に微調整（チューニング）され、継続的に改善されていきます。

ステップ４：AI実証実験のテストと評価

構築されたAI実証実験モデルは、精度、応答速度、拡張性といった技術的な側面だけでなく、ビジネスへの影響を測定するためにも徹底的に評価されます。これら技術とビジネス両面からの厳密な評価に基づき、AI実証実験モデルは微調整や再トレーニングが繰り返し行われ、必要な精度と信頼性が確保されます。このステップの最終的なアウトプットは、次のデプロイステップに進むか否かを決定するための重要な判断材料となります。

ステップ５：展開

このステップは、AI実証実験開発プロセスの最終段階であり、成功裏にテスト・微調整されたAIモデルを本番環境に統合します。具体的には、モデルを会社のインフラストラクチャに組み込み、ソリューションがリアルタイムでデータを処理し、実行可能なインサイトを生成し、全体的なビジネス戦略に貢献できるようにすることが含まれます。

また、デプロイ後も、モデルがビジネスの変化するニーズに合わせて進化し、長期的に価値を提供し続けることを保証するため、継続的な監視とサポートが極めて重要となります。

AI実証実験（PoC）の成功事例

ここからは、AI実証実験（PoC）の具体的なメリットと戦略的価値をより深くご理解いただくために、ルビナソフトウエアが実際に支援した成功事例をご紹介します。

実証実験：文書からの重要情報抽出

ルビナが成功裏に完了させたAI実証実験プロジェクトの一つに、請求書をはじめとする文書からの重要情報抽出に焦点を当てたものがあります。このプロジェクトの目標は、手動によるデータ入力作業を削減し、財務文書処理の効率を向上させることでした。具体的には、会社名、住所、請求書番号、合計金額といった主要な詳細情報をAIが自動で抽出することを目的とし、このソリューションによって請求書処理の合理化とオペレーションコストの削減を目指しました。

技術的なソリューションとして、請求書画像からテキストを検出・認識するために光学文字認識（OCR）技術であるPaddleOCRを適用しました。開発における技術スタックには、Python、PaddleOCR、PyTorchが含まれ、OCRと情報抽出機能に重点を置いています。本ソリューションは社内の研究目的で成功裏に実装され、サンプル請求書セットに対して高い精度で処理を完了しました。

実証実験：英語発音トレーナー

本件は、学習者の発音スキル向上を支援するためにルビナが開発したもう一つの優れたAI実証実験プロジェクトです。このソリューションは、音声認識技術を活用して学習者の発音を記録・テキスト化し、ケンブリッジ辞書を参照することで発音の精度を評価します。特に、GoogleのOR-Toolsライブラリを活用することで、学習者の発音と参照発音を比較し、不一致を特定し、パーセンテージスコアと具体的な発音エラーをフィードバックすることが可能です。

PythonとOR-Toolsで構築されたこのソリューションは、成功裏に開発・展開され、クライアントへのコンサルティングに活用されています。システムは初心者の発音を正確に評価する能力を持ち、アメリカ英語とイギリス英語の両方の発音評価オプションを備えています。

実証実験：RAG文書処理

当社が手掛けたAI実証実験の代表的な例として、RAG文書処理システムがあります。これは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）の能力を活用し、顧客特有の文書理解・要約や専門的な情報検索のニーズに対応することを目的としたソリューションです。RAGの導入により、LLMが学習していない社内データや最新情報に基づいた、正確で信頼性の高い回答の生成が可能になります。

技術的なアプローチとして、LangChainライブラリを使用して文書をベクトル化し、ベクトル空間に変換することで、効率的な処理と検索を実現します。情報検索の際には、LLMを利用してベクトル化された文書から関連情報を抽出し、ユーザーの特定のクエリに答える仕組みです。

実証実験：OCR手書き・印刷テキスト認識システム

もう一つの注目すべきAI実証実験プロジェクトは、手書きおよび印刷されたテキストを含む画像から文字を認識・抽出し、データ抽出とデジタル化のプロセスを支援するOCRシステムです。このソリューションの目的は、様々な形式の文書に含まれる非構造化データを自動的に構造化し、バックオフィス業務の効率を飛躍的に向上させることにあります。

このシステムは、Pythonで実装されたOCR技術を利用しており、特にPaddleOCRとVietOCRライブラリを組み合わせて活用することで、手書きテキストを含む画像からも文字を正確に認識・抽出します。本AI実証実験は研究目的で社内に成功裏に実装されましたが、より鮮明な画像であるほど、システムの精度が高くなるという結果が得られています。

AI実証実験（PoC）支援におけるルビナの強み

ルビナソフトウエアは、企業のAI実証実験を成功に導くための豊富な実績とノウハウを有しています。最新のAI技術を活用し、お客様のビジネス課題解決から本格導入まで、一貫したサポートを提供します。

主なAI実証実験支援サービスは以下の通りです。

大規模言語モデル（LLM）開発

お客様の業務要件に合わせた大規模言語モデルを構築し、実際の業務環境での有効性を検証します。限定的な範囲で言語モデルを開発することで、実運用に向けた課題を早期に発見し、モデルの精度やパフォーマンスを段階的に最適化できます。これにより、手作業による煩雑な業務を自動化し、業務効率の大幅な向上を実現します。

AIチャットボット開発サービス

業務自動化や顧客対応の効率化を目的としたAIチャットボットのプロトタイプを開発し、実務環境での効果を検証します。チャットボットは企業のAI活用において最も導入しやすい手段の一つであり、問い合わせ対応の自動化による人的コストの削減や、24時間365日対応による顧客満足度の向上など、即効性の高い成果が期待できます。

自然言語処理（NLP）

ルビナは、自然言語処理（NLP）モデルを活用し、顧客とのやり取りなどの非構造化データを処理することで企業を支援します。特に、感情トレンドの可視化や、実行可能なインサイトの抽出を通じて、サービスの強化や顧客体験の向上に貢献。テキストデータに潜む潜在的な価値を引き出し、ビジネスの意思決定をサポートします。

時系列分析

弊社は、時系列分析の技術を活用し、既存のソフトウェアシステムの動作パターンを深く理解することで企業を支援します。AI技術による異常検出を使用することで、将来の市場価値や傾向を正確に予測し、企業が市場の変化に迅速に適応できるようにします。

弊社ルビナソフトウエアは750名以上のIT専門人材を擁し、多数のAI実証実験プロジェクトで培った豊富な知見とノウハウを活かして、お客様のAI実証実験を成功に導きます。プロジェクト期間中は、時差に関わらず24時間365日体制でサポートを提供し、円滑なコミュニケーションを実現します。また、お客様の重要なデータを保護するため、厳格なセキュリティ対策を実施し、安心してご利用いただける環境を整えています。

AI実証実験の実施をご検討の際は、ぜひルビナにご相談ください。

よくある質問（FAQ）

以下では、AI実証実験（PoC）の導入を検討中の企業からよく寄せられる疑問とその回答をご紹介します。

Q1：AI実証実験（PoC）とは？

AI実証実験（PoC：Proof of Concept）とは、AIソリューションの本格導入前に、特定の業務で技術的な実現可能性とビジネス効果（ROI）を検証する小規模なテストプロジェクトです。目的は、多額の投資リスクを最小限に抑え、客観的なデータに基づき、次のステップへの確実な意思決定を行うことにあります。

Q2：AI実証実験（PoC）を実施するメリットとは？

AI実証実験（PoC）は、大規模な投資リスクを最小限に抑え、確実な意思決定を可能にします。主な目的は、本格導入前に技術的な実現可能性と費用対効果（ROI）を客観的な数値で検証すること、および、運用上の課題や実践的知見を早期に獲得することです。これにより、プロジェクトの成功率を高め、経営層からの協力を得るための有力な根拠となります。

Q3：AI実証実験（PoC）の開発ステップとは

AI実証実験を成功に導くプロセスは、通常5つの段階で構成されます。まず、解決したいビジネス課題を具体的かつ測定可能に定義し、それに合わせて学習データを選定・準備します。次に、最適なAIモデルの設計・開発と検証環境の構築を行います。その後、モデルの精度とビジネス効果を厳密にテスト・評価し、評価結果に基づき、成功したモデルを本番環境にデプロイします。この段階的なプロセスを経ることで、リスクを抑えた確実なAI導入が可能になります。

Q4：AI実証実験（PoC）をどのように導入すれば良いですか？

AI実証実験（PoC）の導入を成功させるには、まずビジネス課題の明確化と目標設定が不可欠です。次に、目標達成に必要な学習データの質と量を確保し、最適なAIモデルの選定と開発を進めます。そして、モデルの技術的な精度とビジネス効果を徹底的に評価し、その結果に基づいて、次の展開ステップに進むか否かを確実かつ柔軟に判断することが重要です。この段階的な検証プロセスを経ることが、リスクを抑えた導入の鍵となります。

AI実証実験は、専門的な知識と高度な開発技術を要するため、自社のみで完遂することは容易ではありません。弊社ルビナソフトウエアは、お客様のビジネス課題に合わせた最適なAIソリューションの提案から、データの前処理、モデル開発、評価、本番展開まで、全ステップにおいて専門的かつトータル的な支援を提供します。

AI導入でお困りの際は、ぜひお気軽にご相談ください。

まとめ

AI実証実験（PoC）は、単なる技術検証にとどまらず、企業のDX戦略を成功に導く重要なステップです。本格導入前に小規模なテストを実施することで、技術的な実現可能性とビジネス上の効果を確認し、投資リスクを最小限に抑えながら、AI活用の可能性を最大化できます。

「AI実証実験（PoC）をどこから始めれば良いかわからない」

「複雑なデータの前処理に課題がある」

といったお悩みをお持ちではありませんか？

ルビナソフトウエアは、長年の実績と高度な専門知識に基づき、お客様のビジネス課題に合わせた最適なカスタムソリューションをご提案します。750名以上の専門人材による豊富な実績と、24時間365日のサポート体制で、PoCの開発・評価から、成功したモデルの本番環境への展開まで、トータルで支援いたします。

AI導入を検討されている方、実証実験の進め方にお悩みの方は、ぜひルビナまでお気軽にご相談ください。お客様のビジネス課題に最適なAIソリューションをご提案いたします。