レポート
2025.07.18(金) 公開
PoCフェーズにおけるAI活用
PoCにおけるAI活用の全体像
PoCでは、まず「どの仮説を」「どのような指標で」「どうやって検証するか」を明確にする必要があります。AIはこの設計プロセスをサポートし、KPIの洗い出しから、実験設計、データの収集・分析までを一貫して支援できます。
たとえば、AIに対して以下のようなプロンプトを与えることで、検証すべき指標やその妥当性を短時間で明確化できます。
入力プロンプト：KPIの設計支援
【ChatGPT回答例】
定量的KPI
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初回応答までの時間短縮率
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オペレーター対応件数の削減率
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チャットボットの自己解決率
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FAQアクセス数の増加率
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問い合わせ1件あたりのコスト削減額
定性的KPI
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顧客満足度の変化（NPSなど）
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対応品質に対するユーザーの主観評価
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スタッフの負荷軽減実感
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自由記述コメントから見える不満点・改善点
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チャットボットへの信頼感や違和感
このように、従来は時間がかかっていた設計作業を、生成AIを通じてスピーディーに進められることが、PoCのアジリティ向上に直結します。
この記事の著者
シニアコンサルタント
福山 秀仁
20年以上にわたり、国内外の企業や自治体に対し、新規事業開発、マーケティング、組織開発、プロジェクトマネジメント支援を提供。AI・データ活用からUXデザイン、ブランド戦略、地域創生まで多様な分野に精通し、構想力と実行力を併せ持つ。NOB DATAでは、戦略設計と実装の両面からAIプロジェクトの推進を担当。
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