AI導入のPoCが止まる理由とは？

本番運用につながらないプロジェクトの共通点

多くの企業がAI導入に取り組む中で、
PoC（概念実証）までは進むが、本番運用に至らないというケースは非常に多く見られます。

「技術的には動いているのに、なぜ止まるのか？」
本記事では、AIプロジェクトがPoC段階で止まりやすい理由と、
その背景にある共通点を整理します。

PoCは本来、
「本番導入に進むかどうかを判断するための検証」です。

しかし現場では、次のような状態に陥りがちです。

この状態では、PoCが終わっても
「で、次に何をするのか」が分からないまま止まってしまいます。

PoCでは、技術検証を優先するあまり、
本番運用で必要な要素が考慮されないことがあります。

例えば、

PoCがうまくいっても、
本番では「使えない」と判断される原因になります。

AIプロジェクトがPoCで止まる大きな要因の一つが、
業務部門の関与不足です。

その結果、
「技術的には正しいが、業務では使いにくい」
という状態が生まれます。

AI導入では、
業務理解と現場視点が不可欠です。

PoCの結果を評価する際に、
次のような判断が行われることがあります。

これらは、
事前にKPIが定義されていないことが原因です。

PoCの段階でも、

を明確にしておく必要があります。

PoCでは問題なくても、本番を想定すると、

といった点が急に問題になります。

これらが整理されていないと、
「怖くて本番に出せない」という判断になりがちです。

AI導入では、
リスクをゼロにすることではなく、管理できる状態にすることが重要です。

本番導入に進むには、
次のような運用視点が欠かせません。

これらが決まっていないと、
PoCの先に進むことができません。

PoCを本番につなげるためには、
最初から次の視点を持つことが重要です。

PoCが止まること自体は、必ずしも失敗ではありません。
問題なのは、なぜ止まったのかが整理されていないことです。

PoCは、

を明確にするためのプロセスです。

その視点を持つことで、
AI導入は「止まるプロジェクト」から
前に進む取り組みへと変わっていきます。