AIのPoCと一般的PoCプロセス・進め方の違いは？【初心者必見】

AI（機械学習）のPoCどうやって進めればいいのか知りたい

と言った課題を解決します。

前回の記事で、一般的なシステム開発・導入におけるPoC（Proof of Concept)のプロセス・進め方を紹介しました。

・企画・ビジネスケース
・購入　or 構築検討
・PoC (概念検証）実施　←本記事で、技術別に進め方の違いを紹介します。
・本格開発 or 本格導入
・運用

PoC(Proof of Concept)の基本プロセスをもとに、最新技術（AI・のPoC検証で考慮が必要なプロセスや勘所に関して紹介します。

システム開発・導入における上記のPoC（概念検証）の実施の違いを以下の技術別に紹介していきます。

✅ご紹介するPoCプロセス一覧

・AI導入のPoCプロセス・進め方
・IOT 導入のPoCプロセス・進め方
・機械学習導入のPoCプロセス・進め方
・RPA 導入のPoCプロセス・進め方

✔目次

開発・パッケージ導入におけるPoCの進め方

開発やパッケージ導入でのPoCは通常の開発やシステム導入のミニ版と考えることが出来ます。

ビジネスケースの検討から始めます。新技術導入において、検証が必要な機能・要件を特定します。

ここまでご説明したP o Cの流れを基準に、ＡＩ・ＩＯＴ・機械学習・ＲＰＡの違いを解説していきます。

ＡＩのPoCプロセスでも、一番重要な点はPoCに入る前の工程です。これは、この後にご説明するＰｏＣでも同じです。

AIのPoCで重要なポイント２つ

データ準備＝Input
モデル作成 =Process

このInputとProcessが重要になります。

概念的にAI(人工知能）をとらえると至極当然と言えます。

ＡＩという考えるプロセスをアウトプットで評価するわけですので、PoCするものが正しくなるか？を検証するために、通常の業務アプリとは違い、「いかにPoCで実施するProcess精度を適切にするか？」でPoCの質が決まります。

結果、ＡＩ（人工知能）の性質上、上記2つがそろわないと、検証したくともできません。

以下の画像を使いおさらいです。

、をする場合の勘所として、

AI(人工知能）のPoCで適切なプロセスを検証するためには
・インプットとなる教師データの準備
・どのようなモデル（Process)を作るか？
を抑える。
・それにより、意味のあるPoCでOutputを検証可能。

AIのPoCプロセスでの最重要は、通常のPoC同様、ビジネスケースから実施すべきＰｏＣの特定です。その中でしっかりと時間とゴールを明確にしPoCを実質する必要があります。これは、どのPoCでも不変の本質です。

AIのPoC特有の勘所として、ＡＩの特質上、データ準備、モデル作成が鍵になります。切り取ったPoCになるとはいえ、適切なInputとProcessが非常に重要になります。

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