まずはPoC（Proof of Concept）として小規模な検証を行い、AIによる業務効率化やコスト削減の可能性を確認する企業も増えています。

しかし、その一方で、

「PoCではうまくいったが、本番導入まで進まない」

「AIの精度は確認できたものの、実際の業務に組み込めない」

といったケースも少なくありません。

AI活用において重要なのは、AIを「試すこと」ではなく、実際の業務で継続的に使える状態まで持っていくことです。では、なぜAI導入はPoCで止まってしまうのでしょうか。

PoCと本番導入の間にある「壁」

PoCは、新しい技術やアイデアが実際に活用できるかを検証するための取り組みです。

例えば、生成AIを使った社内問い合わせ対応や営業支援ツールを限定的な環境で試し、「一定の効果が期待できる」と判断できれば、次の段階として本番導入を検討します。

ところが、PoCと本番環境では求められる条件が大きく異なります。

PoCでは限られたデータやユーザーを対象に、まず「AIが動くか」「期待する結果が得られるか」を確認できます。

一方、本番環境では、既存システムとの連携やセキュリティ、データ管理、ユーザー権限、運用体制など、さまざまな要件を満たさなければなりません。

そのため、PoCで技術的な成功を確認できても、本番導入の段階で新たな課題が見つかることがあります。

つまり、「AIが動くこと」と「企業の業務で使えること」は同じではないのです。

なぜ本番導入が難しいのか？

AI導入がPoCで止まる理由の一つが、最初から本番環境を想定した設計になっていないことです。

例えば、PoCでは簡単に接続できたデータが、本番環境ではアクセス権限やセキュリティ上の制約によって、そのまま利用できないケースがあります。

また、既存の業務システムとの連携が必要になれば、APIやデータベース、認証などの追加開発も必要になります。

さらに、AIを業務に組み込む場合は、「誰がどのように使うのか」という視点も欠かせません。

AIの回答精度が高かったとしても、現場の業務フローに合わなければ、社員が使わなくなってしまう可能性があります。

例えば、

「AIを使うために別のシステムを開かなければならない」

「どのような指示を出せばよいかわからない」

「AIの回答を確認する作業に時間がかかる」

といった問題があれば、期待していたほどの業務効率化にはつながりません。

そのため、本番導入を成功させるには、AIの性能だけでなく、業務・システム・ユーザーの3つを一体として考えることが重要です。

「AIを導入すること」を目的にしない

AIプロジェクトでは、「生成AIを導入すること」自体が目的になってしまうケースにも注意が必要です。

本来、AIは業務上の課題を解決するための手段です。

例えば、「営業部門に生成AIを導入する」というテーマだけでは、何を改善したいのかが明確ではありません。

「営業資料の作成時間を削減したい」

「過去の商談情報を活用して提案準備を効率化したい」

「問い合わせ対応の負担を減らしたい」

など、具体的な業務課題まで掘り下げる必要があります。

そのうえで、「AIを導入した結果、何がどれだけ改善すれば成功なのか」というKPIを設定します。

AIの回答精度だけを見るのではなく、作業時間、対応件数、コスト、利用率など、実際の業務成果を見ることがポイントです。

PoCを本番導入につなげるために

では、PoCを一過性の実験で終わらせず、本番導入へつなげるにはどうすればよいのでしょうか。

まず重要なのは、PoCの段階から本番環境を意識することです。

検証時点で、実際に利用するデータやシステムとの連携方法、セキュリティ要件などをある程度想定しておけば、本番化の際に大幅な作り直しが発生するリスクを抑えられます。

次に、現場の担当者をPoCの段階から巻き込むことも重要です。

実際にシステムを利用する人からフィードバックを得ることで、「技術的には問題ないが、現場では使いにくい」といった課題を早期に発見できます。

そしてもう一つ重要なのが、本番導入を担う人材・体制を早い段階から確保することです。

AI、クラウド、データ、セキュリティ、既存システムとの連携など、本番環境では複数の専門領域を横断した対応が必要になります。

ここが、多くの企業にとって大きなハードルとなっています。

PoCの壁を越える「FDE」という選択肢

こうした課題への対応策として、近年注目されているのがFDE（Forward Deployed Engineer）です。FDEは、顧客企業の現場に入り込み、業務課題の把握から要件定義、設計、開発、導入、運用改善まで一貫して関わるエンジニアです。

一般的な開発では、要件が決まった後に開発を進めるケースが多い一方、FDEは「そもそも何を作るべきなのか」という段階から顧客と一緒に考えます。

特にAI・DXプロジェクトでは、企業ごとに業務フローや既存システム、データ環境が異なります。

そのため、単にAIの技術を導入するだけではなく、企業固有の環境に合わせてAIを実装し、実際の業務で使える状態まで持っていくことが重要です。

FDEは、まさにこの「PoCと本番導入の間」にあるギャップを埋める役割を担います。

 

生成AIの活用が広がる現在、AIを試すこと自体は以前より簡単になりました。一方で、本当に難しいのは、PoCで得られた成果を実際の業務へ組み込み、継続的に利用できる仕組みにすることです。

AI導入をPoCで終わらせないためには、技術検証だけでなく、業務課題・既存システム・データ・セキュリティ・現場運用まで含めて、本番環境を見据えて進めることが欠かせません。そして、その実装を支える選択肢の一つがFDEです。

Hatonetでは、AI・クラウドなどの技術力を持つエンジニアが企業の現場に入り込み、課題整理から要件定義、AI・AIエージェントの開発、導入、運用改善まで伴走するFDE型のAI・DX支援を提供しています。

「PoCまでは進んだが、その先に進めない」という企業にとって、FDEはAI活用を本番へ進めるための有力な選択肢となるでしょう。