生成AI PoCのGo／No-Goを決める7項目｜判定シートの作り方

「デモは動いた。では本番に進めてよいのか」。生成AIのPoCで迷いやすいのは、この判断です。回答精度だけを見て進めると、確認作業が増えたり、運用責任が決まらなかったりします。この記事では、検証前に合意しておきたい判定項目を整理します。

■ 1．解決する業務課題

対象業務、利用者、処理件数、現状工数を明確にします。「AIを使うこと」を目的にせず、どの作業のどの負担を減らしたいのかを1文で記載します。

■ 2．品質の許容範囲

通常ケースと例外ケースを分け、正答・誤答の定義、確認者、評価用データを決めます。平均点だけでなく、重大な誤回答をどう扱うかを合意します。正答率の一律の基準は設けず、業務の影響に合わせて定義します。

■ 3．確認・修正を含めた業務効果

AIの処理時間だけでなく、入力準備、内容確認、修正、再実行の時間を計測します。従来業務と同じ条件で比較し、短縮時間が他の作業に移っただけではないかを確認します。

■ 4．データと権限

利用データの範囲、アクセスできる人、保存先、更新責任者を確認します。必要な情報にアクセスできないときの動作や、不要な情報を参照しない仕組みも検証対象です。

■ 5．人へ戻す条件

回答の根拠がない、例外に該当する、影響の大きい判断を含む場合など、人が確認する条件を具体化します。停止・差し戻し・訂正の担当者と手順を決めます。

■ 6．費用と運用体制

利用料に加え、保守、問い合わせ、教育、評価データ更新の負担を見積もります。誰が品質を監視し、変更を承認するかまで決めます。運用担当が決まらなければ、条件付き継続または保留の論点になります。

■ 7．判定日と追加検証の上限

Go、条件付きGo、追加検証、No-Goの4区分で結論を出します。追加検証の場合は、何を確認すれば決められるか、期限、追加費用の上限、決定者を記録します。

■ そのまま使える判定シート

各項目を次の順で記載します。

①評価項目

②合意した基準

③検証結果と証拠

④未確認事項

⑤残存リスク

⑥対応担当・期限

⑦決定者・判定日

架空の社内FAQ検証なら「根拠が確認できない回答は人へ戻す」「確認・修正込みの工数を比較する」「利用対象部門を限定する」などを事前に合意します。これは設計例であり、導入実績や効果を示すものではありません。

■ 会議での使い方

評価担当は結果と証拠を、業務責任者は業務上の許容範囲を、IT・セキュリティ担当は運用条件を確認します。最終決定者は、未解決事項を受け入れるか、条件を付けるかを明示します。条件付きで進める場合は、条件の完了を誰が確認するかも残します。

PoCの価値は、成功という結論だけではありません。進めない理由を早く把握し、追加投資を抑えることも成果です。まずは次回の会議資料に、判定基準・証拠・未確認事項・決定者の4欄を加えてみてください。

■ 導入準備の相談

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