レポート
2025.07.18(金) 公開
PoCフェーズにおけるAI活用
限られたリソースで成果を最大化するPoC設計
PoCは多くの場合、限られた時間・コスト・人員のなかで行う必要があります。だからこそ、「最小限で最大の成果を得る」ための検証設計が求められます。ここでもAIの出番です。たとえば、次のようなプロンプトでPoCの構成案を依頼できます。
入力プロンプト：KPIの設計支援
【ChatGPT回答例】
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ターゲット業種・チャネルを1つに絞ることで、比較検証をシンプルにする
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過去の業務データを再学習に活用し、新規収集の負荷を軽減する
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顧客接点やヒアリングは人数を限定し、深さと一貫性を優先する
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中間レビューを設け、仮説の修正余地を残す
こうした提案をたたき台にすれば、PoCの実行可能性が高まり、意思決定の納得感も得やすくなります。
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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