PoCを、
本番への設計として位置づける。
PoCは「試す」ためではなく「設計を検証する」ためにある。 多くのPoCが本番につながらない理由は、設計思想の欠如にある。 私たちのPoCは、本番展開を前提とした構造として設計する。
POC TYPE 01 ――
データ基盤 PoC
CDP・DWH・データレイクの導入前に、実際のデータで設計の妥当性を検証する。本番構築の前提条件を確立し、投資判断の根拠を作る。
標 準 期 間
4〜8週間
対 象
CIO・経営企画・DX推進
POC TYPE 02 ――
AI / ML PoC
予測モデル・生成AI・AIエージェントの業務適用を検証する。「動く」ではなく「経営判断に使える」状態を定義し、本番展開への設計図を作る。
標 準 期 間
6〜10週間
対 象
CTO・AI推進担当・経営企画
WHY POC FAILS ――
PoCが
本番につながらない理由は、
設計思想の欠如だ。
多くのPoCは「技術的に動く」ことを目的に設計されている。だから成功する。しかし本番展開の段階で、経営要件・データ品質・組織体制という現実の壁にぶつかり、頓挫する。
PoCの問題は技術ではなく、本番を前提とした設計思想がないことにある。
PoCは小さく閉じた環境で設計するから「機能する」。本番は組織全体の意思決定構造に組み込まれるから「機能しなくなる」。
入力データの定義が本番環境と異なる。PoCで使ったクリーンなデータは、本番では存在しない。
「誰がどの判断にどう使うか」が定義されないまま構築が始まる。完成しても使われない。
本番展開の設計図がないPoC報告書は、投資判断の根拠にならない。予算が通らない。
POC TYPE 01 — DATA FOUNDATION ――
導入前に、
設計の妥当性を検証する。
CDP・DWH・データレイクの本番構築前に、実際のデータと経営要件で設計の前提を確立する。「動くか」ではなく「経営判断に機能するか」を検証する。
よくある失敗パターン
ツールのデモ環境でPoCを実施。サンプルデータでは動いたが、本番データに適用すると品質問題が多発。スコープが膨らみ、予算と期間が3倍になった。
私たちのアプローチ
実際の業務データでKPI定義・データ品質・統合パターンを検証。本番展開のアーキテクチャ設計図と投資対効果試算を成果物として提出する。
進め方 — HOW WE RUN IT
経営要件の構造定義
データアーキテクチャ/ＡＩ実装のPoCで問うべきは「精度が出るか」ではなく「この出力を誰がどの判断に使うか」だ。本番展開を前提として設計構造の中でモデルを検証する。
実データによるギャップ診断定義
ＡＩモデルを構築し、精度９５％まで達成。しかし本番データに適応すると精度が６０％まで低下。組織に使われないまま予算だけが消費された。
アーキテクチャの検証実装データによるギャップ診断定義
本番を前提とした設計でミニマルな実装を行う。ツール選定・統合方式・セキュリティ要件を本番スケールで検証する。
本番設計図と投資判断資料の作成
PoC結果をもとに本番アーキテクチャ設計図・実装ロードマップ・投資対効果試算を作成。経営への投資判断根拠を提出する。
標 準 期 間
4〜8週間
経営要件の複雑度による
主 な 成 果 物
→ KPIツリー・データマップ
→ データ品質診断レポート
→ 本番アーキテクチャ設計図
→ ツール選定評価レポート
→ 実装ロードマップ・投資対効果試算
私 た ち の P O C の 特 徴
- 実際の業務データで検証する（サンプルデータ不使用）
- ツール非依存——最適解を経営要件から選定する
- 本番設計図を成果物として提出する
- PoC完了後の実装フェーズに一貫して関与できる
POC TYPE 02 — AI/ML ――
「動く」ではなく、
「経営判断に使える」を検証する。
AI/MLのPoCで問うべきは「精度が出るか」ではなく「この出力を誰がどの判断に使うか」だ。本番展開を前提とした設計構造の中でモデルを検証する。
よくある失敗パターン
Jupyter NotebookでAIモデルを構築し精度95%を達成。しかし本番データに適用すると精度が60%まで低下。組織に使われないまま予算だけが消費された。
私たちのアプローチ
「誰がどの意思決定にこの出力を使うか」を定義した上でモデルを設計。本番データパイプライン・運用体制・精度モニタリングまでを含めた設計図を提出する。
進め方 — HOW WE RUN IT
AI活用の目的と判断構造の定義
「誰が・どの意思決定に・どう使うか」を経営レベルで定義する。AIの出力が経営判断に接続される構造を先に設計する。
データ品質診断とAI Ready評価
本番データの品質・定義整合性・欠損パターンを診断。AIが機能するための前提条件を定量評価し、整備すべきギャップを特定する。
本番前提でのモデル構築・検証
本番データパイプラインを再現した環境でモデルを構築・検証。精度だけでなく、推論速度・運用コスト・説明可能性を経営要件と照合する。
本番展開設計図と運用体制の提示
PoC結果をもとに本番展開アーキテクチャ・運用体制・精度モニタリング設計・投資対効果試算を作成する。
標 準 期 間
6〜10週間
モデル複雑度・データ量による
主 な 成 果 物
→ AI活用目的・判断構造定義書
→ データ品質診断・AI Ready評価レポート
→ 検証済みモデルと精度評価レポート
→ 本番展開アーキテクチャ設計図
→ 運用体制・モニタリング設計・投資対効果試算
対 応 領 域
→ 予測分析（需要予測・離反予測・LTV予測）
→ 生成AI・RAG・AIエージェント業務適用
→ 異常検知・品質管理・レコメンデーション
WHY CHOOSE US ――
PoCで終わらせない。
本番への設計図を出す。
多くのPoC支援会社はPoC完了をゴールとする。私たちのゴールは本番展開だ。PoCは本番実装への設計検証として位置づける。
01
経営要件から設計する
技術要件ではなく経営要件から始める。「何を判断するために何が必要か」を定義した上でPoC設計に入る。この順序が本番成功の前提だ。
02
実データ・本番環境で検証する
サンプルデータやデモ環境では検証しない。実際の業務データ・実際の制約条件の中で設計の妥当性を確認する。だから本番に移行できる。
03
本番設計図を成果物とする
PoC報告書ではなく本番アーキテクチャ設計図を提出する。投資判断・実装ロードマップ・投資対効果試算まで含めた経営判断資料として完結させる。
PHASE 01 — POC
設計の検証
経営要件の定義・実データ検証・アーキテクチャ設計図の作成。本番展開の前提条件を確立する。
PHASE 02 — DESIGN
本番設計・実装
PoCで検証した設計をもとに本番アーキテクチャを実装する。設計思想を継承したまま本番構築に移行できる。
PHASE 03 — OPERATION
経営定着・完了
システム稼働をもって完了としない。経営判断に機能している状態を確認して完了とする。
CONTACT
まず、PoCの設計から話しましょう。
どのツールを使うか、どのモデルを試すかより先に
「何のために、何を検証するか」を定義することから始めます。