全2回　RPA、AIなどの続々登場の新技術、少ない事例の中でスムーズに自社へ導入する方法とは？ 《連載:第2回》 最新デジタル技術導入前のPoC、実施方法と評価方法

業務に変革をもたらし、生産性向上や働き方改革を実施していくためには、未知の技術にも積極的に取り組むことは重要であり、そこにはPoC（Proof of Concept＝概念検証）が鍵の1つとなることに触れました。今回は、PoCの実施と評価のあり方の観点から考えてみたいと思います。

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業務プロセスの改善と評価を繰り返す

前回の記事では、PoCを実施すること、そしてその目標をきちんと設定することの重要性を指摘しました。PoCを実施するためのシステム構築に着手し、ここで最初に実施するのは、対象データの選定作業です。

PoCはコンセプトを検証することが目的ですが、本番導入で使用するデータとかけ離れたサンプルデータを使用しても正しい効果は測れません。PoCの対象にした業務プロセスで扱う実データを用意し、本番に近い環境で検証を行う必要があります。

実データを用意することは、容量的にもセキュリティの観点からも難しいという場合があるでしょう、そのときにはどれだけのデータを用意すれば正しい効果測定ができるかをソリューションベンダーとすり合わせましょう。

対象データが決定し、PoCを実施するためのシステム構築が完了したら、いよいよ検証の開始です。対象の業務プロセスによっては、短期間で効果が確認できる場合もありますが、時刻やデータなどの条件を変更しながら入念に検証作業を繰り返します。PoCの実施期間は少なくとも1カ月程度は必要です。効果が見えない場合には条件を変更するだけでなく、対象の業務プロセスの改善まで踏み込んで評価を繰り返してみます。

検証段階においては、業務プロセスの改善が自社のガバナンスに沿うものか、マネジメント体制は十分かといった部分まで見る必要もあります。さらに、ある程度の効果が見えてきたら、本番導入後のオペレーションを考慮してPoCの期間中に業務プロセスの手順やルールをマニュアル化したり、担当者のトレーニングを実施したりするとさらに効率的です。

PoCの結果は厳格に評価する

PoCの最後には、その目標の達成度について評価を行うことになります。ここではPoCの対象にした業務プロセスの効果を評価するのはもちろん、PoCの対象外とした業務プロセスの効果も類推します。

AIやRPAなどの新しいデジタル技術を導入する場合は、業務プロセスの効果を見るだけでなく、技術的な課題が存在しないか、課題があった場合は解決が可能かという評価も行います。この時点でPoCの結果を厳格に評価しないと、本番導入後に期待外れの結果になることもあり得る話なのです。

PoCの結果、目的のコンセプトと合致しないという結論になったとしても、それもPoCの効果と考えるべきです。PoCを実施せずに本番導入し、導入したシステムがまったく効果なしだった場合に比べ、損失規模は格段に違うからです。逆に、PoCで目的のコンセプトと合致しない結果が出たのに、ずるずると本番導入に移行してしまうということは絶対に避けなければいけません。

PoCを実施し、その結果が業務効率化・生産性向上を実現するものだと評価できたら、本番導入に向けたプロトタイプを構築してトライアルに移行します。ここではPoCで対象にした業務プロセスにまず新しいデジタル技術を採用し、スモールスタートによる本番導入することにし、軌道に乗ったら次のフェーズに移行するという方法をとると良いでしょう。

こうしてIT部門の運用現場の業務効率化に成功すれば、ビジネス部門にRPAやAI／機械学習などの最新デジタル技術を採用する際の足掛かりにもなります。PoC実施のコツをつかめば、本番導入までの期間短縮にもきっとつながるはずです。