AI PoCでは、モデル性能だけでなく、何を判断するための検証か、誰が運用するか、改善をどう続けるかを先に決めておく必要があります。

1. PoC後に下す判断を決める

最初に決めるべきなのは、精度目標だけではなく、PoCの結果を使って誰が何を判断するかです。限定導入へ進む、対象業務を変える、データ整備を優先するなど、出口の選択肢を整理しておくと検証項目を絞れます。

  • 判断者
  • 判断日
  • 選択肢
  • 判断に必要な情報

2. AIの指標と業務の指標を分ける

回答精度だけでは導入価値を判断できません。対応時間、有人引き継ぎ率、完了率など、業務側の変化も確認します。短期間で最終効果まで判断できない場合は、先行指標と最終指標を分けます。

3. 対象範囲と例外処理を決める

AIが答える範囲、答えない範囲、人へ引き継ぐ条件を決めます。対象を広げすぎず、限定した範囲で運用品質を確認する方が改善点を把握しやすくなります。

4. ナレッジの更新担当を決める

回答の根拠となる情報は更新されます。誰が更新し、どの頻度で確認し、誤りをどう戻すかまで確認しておくと、商用化後の運用負荷を見積もれます。

5. 改善項目をタスクにする

ログを確認した後は、問題を分類し、優先順位を付け、会話設計・ナレッジ・システム・運用のどこを直すか決めます。担当と期限まで設定しておくと、改善を継続しやすくなります。

要点

PoCでは、デモの完成度だけでなく、次の判断に必要な情報が揃うかを確認します。