共同検証（PoC）の基本設計：目的・範囲・成功基準を先に決める

目的と判断軸：PoCは“いける／いけない”を決めるための実証

PoC（Proof of Concept、概念実証）の目的は、プロジェクトやサービスの導入を本格化する前に「本当にうまくいくのか」を短期間で検証することにあります。よくある誤解は、PoCを“小規模の本番導入”や“営業案件のテスト利用”と混同してしまうケースです。そうすると、範囲がどんどん膨れ上がり「結局、正式導入もされないまま長期化するPoC」になりがちです。

本来のPoCは、あくまでも「意思決定に必要な未知を解消する」ためのものです。したがって、「この条件を満たせばGo、満たせなければNo-Go」と明確に分けられるKPIを事前に定義することが不可欠です。 例としては、以下のような指標が考えられます。

• 処理性能が1秒あたり〇〇トランザクション（TPS）以上で動作するか

• 誤検知率が△％未満に収まるか

• 作業工数が現行比で×％削減できるか

また、“判断の締め切り”と“誰が最終責任を持つか”を事前に決めておかないと、PoCが「判断を先送りするための装置」になってしまいます。意思決定者を明記し、判断日をカレンダーに固定することが成功の第一歩です。

成功基準を設計するときには、「比較可能性」が重要です。つまり、現行システムや代替案と並べて差分を数値化できるようにしておかないと、評価が「なんとなく良さそう／イマイチそう」という感覚論に流れてしまいます。技術面のKPIと業務面のKPIは分けて書き、両方の基準を満たした時にのみGoとする、と明記しておくと判断がブレません。

スコープと制約：PoCは“時間・機能・データ”を思い切って絞る

PoCの設計では「やること」と同じくらい「やらないこと」を決めるのが重要です。PoCは限られた期間で実施するものなので、業務全体を再現するのではなく、意思決定に必要な“代表シナリオ（ゴールデンパス）”に絞り込むのが鉄則です。

例えば、新しい検索エンジンを導入する場合、すべての利用ケースをPoCで再現するのは非現実的です。検索速度と精度という主要なKPIを測るためのデータセットを選び、そこだけをPoCの対象にするのが望ましいやり方です。また、実データが必要な場合でも、個人情報は匿名化し、サンプル件数を最小限にするなど、情報管理とコストの両面を考慮して制約を設けます。

さらに、非機能要件（例：システムの安定稼働時間、セキュリティ水準、拡張性）についても、「最低限ここまでクリアすれば良い」という閾値を先に置き、本番移行後に拡張して検討すべき項目とは区別します。

そして必ず「Out of scope（PoCではやらないこと）」を一行で良いので明記します。たとえば「全社展開は今回のPoCでは対象外」と書いておくだけで、追加要求の雪だるまを防げます。PoCで外れたテーマは、次のパイロットや本格導入フェーズで検討すると明記しておけば、関係者も納得しやすくなります。

ステークホルダーと責任：RACIで誰が何を決めるかを固定する

PoCは関係者が多くなりがちです。技術担当、営業担当、情報システム、セキュリティ、法務など、様々な部門が関わるため、誰が責任を持ち、誰が相談役なのかを曖昧にしてしまうと、意思決定が遅れたり、責任が押し付け合いになったりします。

そのため、RACIマトリクス（Responsible＝実務責任／Accountable＝最終責任／Consulted＝助言／Informed＝通知）で役割を明確に書き出すことが推奨されます。とくにAccountable（最終的な判断を下す人）は必ず1人に限定し、複数名にしないのが鉄則です。

また、PoC開始時点から法務・情報セキュリティ・購買などの部署を巻き込んでおくことで、後半での差し戻しを防げます。週次の定例会議やSlackの専用チャンネルなど、合意形成を迅速に行うための“場”を事前に設計しておくことも、PoCの成功に直結します。

発注側と提供側の双方で同じRACIを作り、鏡合わせの関係にしておくと、責任範囲が一目で分かり、誤解や混乱が起きにくくなります。さらに、変更が生じた際には必ずRACI表を更新し、関係者全員に通知するルールを作っておくと、組織の混乱を避けられます。

出典：Google Cloud Architecture Framework（PoCの狙いと非機能の扱い）
出典：Microsoft Azure Well-Architected Framework（要件とトレードオフ）
出典：Atlassian「RACIマトリクス」

共同検証（PoC） 設計 テンプレ（全体像）

「1ページ概要」テンプレ（そのまま貼れる目次）

PoCの最初に作るべき資料は「1ページで全体像を把握できる概要シート」です。ここに以下の項目をすべて盛り込みます。

• 目的と背景

• 検証する仮説（何を証明したいか）

• 成功基準（技術KPIと業務KPIを並記）

• スコープとOut of scope（対象外項目）

• 検証シナリオ（代表シナリオ）

• 非機能要件の閾値（性能、セキュリティ、拡張性など）

• 期間・体制・RACI

• 想定リスクとその緩和策

• 判定会の日程

• 成果物（レポート、デモ、設定スクリプトなど）

この1枚があると、意思決定者は「このPoCはやる価値があるか」「やらない理由はあるか」をすぐに判断できます。詳細計画や契約条件は、この概要ページにリンクさせる形で用意すればよく、資料の重複を防げます。また、必ず“版数”と“更新日”を明記しておき、関係者が「最新版を見ているか」を一目で確認できるようにします。

実験設計テンプレ（評価観点と測り方）

実験設計は「何をどのように測定するのか」をあらかじめ整理した表の形で作ります。評価観点ごとに以下を列挙します。

• 観点（性能、精度、運用負荷、ユーザー体験など）

• 測定方法（使用するツール、必要なデータやサンプルサイズ、環境設定）

• 合格閾値（例：レスポンス1秒以内、エラー率1％未満）

• 代替合格基準（最低条件を満たさなくても補助条件で合格とするルール）

• 比較対象（現行システムや競合サービス）

また、測定は必ず「再現性」があるように設計します。属人的なやり方に任せると結果がぶれてしまうため、スクリプト化やチェックリスト化を徹底し、誰が測っても同じ結論に至る状態を作ります。定量で測れない観点については、アンケートや業務観察を活用し、その場で記録できるフォーマットを整えます。

セキュリティ・法務・データの前提テンプレ

PoCで扱うデータやシステムには、本番と同等のセキュリティを必ず求める必要はありません。しかし最低限のルールは設けるべきです。以下のような項目を明文化します。

• 扱うデータの分類（個人データ、機微情報、匿名化データなど）

• データの保管場所とアクセス権限

• ログ取得の方法と保存ルール

• データの持ち帰り禁止、PoC終了時の完全消去手順

• 越境データ移転や第三者提供が発生する場合のNDAやDPA契約

特にクラウドサービスを利用するPoCでは、Well-Architected Frameworkのセキュリティ原則（ID管理、鍵管理、ネットワーク分離など）を押さえておくことが大切です。PoC終了後には「誰が何にアクセスしたか」という証跡を残しておくと、後からの監査対応もスムーズになります。

出典：AWS Well-Architected Framework（セキュリティ設計の原則）
出典：NIST SP 800-53 rev.5（セキュリティ管理ファミリー）
出典：ISO/IEC 27001（ISMSの枠組み）

スケジュールと体制の設計テンプレ

マイルストーン表（週単位で前後関係を見せる）

PoCでは「いつ何をやるか」を明示するスケジュールが極めて重要です。多くのPoCが失敗する理由のひとつは、スケジュールが曖昧なまま進んでしまい、気づけば“期限切れの検証”になってしまうからです。そこで、Kickoff → 環境準備 → 設定／開発 → 中間レビュー → 評価実施 → 最終デモ → 判定会 → クロージング、という流れを 週単位のマイルストーン表 にまとめます。

それぞれのマイルストーンには、入場条件（必要な準備が完了しているか）と退出条件（そのフェーズが完了したと見なす基準）を必ず付けます。たとえば「環境準備」なら、必要なアカウント発行とデータ提供が済んでいることを入場条件とし、想定したユーザーがログインでき、初期設定が済んだことを退出条件とします。

また、会議体（例：週次定例、レビュー会、判定会）と成果物（例：報告書、検証結果、スクリプト）をそれぞれのマイルストーンにひも付けると、準備不足や責任の所在が明確になり、無駄なやり直しが減ります。

スケジュールを立てる際は、必ず バッファ（余白） を設けます。特に法務審査や購買手続きは時間が読みにくく、1〜2週間の余裕を見ておくと現実的です。さらに、週次の進行会で「どこで遅れているか」を分解し、早めに手を打つ習慣を組み込むことがPoCの成功率を大きく高めます。

役割分担（RACI）テンプレ

役割分担を曖昧にすると、PoCはすぐに迷走します。そこで、主要タスク（要件定義、環境構築、データ提供、実験、分析、セキュリティチェック、法務確認、デモ準備、レポート作成、判定会運営など）を縦軸に、発注側／提供側の役職を横軸にして RACIマトリクス を作成します。

• R（Responsible）＝実行責任者

• A（Accountable）＝最終責任者

• C（Consulted）＝相談役

• I（Informed）＝情報共有対象

A（最終責任者）は必ず1名に限定し、複数名にしないことが鉄則です。RとAが重複すると責任が不明確になり、Cを入れすぎると合意形成に時間がかかります。PoCに関係する全員をCにしてしまう失敗はよく見られるので、「その人の意見がなければ判断の質が落ちるか」という基準で絞るとスムーズです。

さらに、RACIは 発注側と提供側で“鏡合わせ”に作る のがポイントです。発注側にRがあるタスクには、提供側にも対応するRが存在するようにすると、責任分担のギャップがなくなり、進行もスムーズになります。

リスク／前提条件／変更管理テンプレ

PoCは短期間でも、必ず予期せぬリスクが発生します。そのため、リスク管理表を作り「発生確率」「影響度」「検知方法」「緩和策」を一覧化しておきます。たとえば「実データ提供が遅延する」「競合イベントと日程が重なる」「担当者が急に異動する」といったリスクを想定しておくと、対応がスムーズです。

また、PoCの設計段階で置いた 前提条件（例：必要なデータは2週間以内に提供される、最低限のアカウントが揃うなど）が崩れた場合は計画の見直しが必要です。前提条件は必ず明文化し、後からの混乱を防ぎます。

さらに、変更管理のルールを決めておきます。「変更が必要な場合はログに残す → 影響評価 → 承認 → 関係者通知」という流れを必須にし、口頭の約束だけで進めないようにします。特に「判定会の延期」や「スコープ拡張」はPoCを無期限化させる典型的な要因なので、Accountableの承認を必須にし、承認SLA（例：2営業日以内）を設けるとよいでしょう。

出典：Atlassian「RACIマトリクス」
出典：Microsoft Azure Well-Architected（運用とプロセスの設計）

計測・評価・判定のテンプレ

指標設計（技術KPI×業務KPI）テンプレ

PoCで最も重要な成果は「数字に基づいた判断材料」です。そのため、評価指標は必ず 技術KPI と 業務KPI の両面で設計します。

• 技術KPI：性能（処理速度、スループット）、可用性（稼働率、フェイルオーバー時間）、精度（誤検知率）、応答時間（レイテンシ）、エラー率など

• 業務KPI：作業時間の短縮率、一次解決率、売上・原価への影響、ユーザー満足度（アンケートやNPS）など

指標は「現行比」と「絶対値」の二軸で置くと、外部環境や規模の違いに左右されにくくなります。例えば「レスポンス時間が現行比で30％改善し、かつ1秒以内であること」といった具合です。

また、評価に使うサンプルや観測期間もあらかじめ決めます。データが少なすぎると偶然の影響が大きくなり、過大評価や過小評価につながります。

測定方法と再現性テンプレ

PoCの評価は「誰が測っても同じ結果になる」ことが重要です。属人的な測定方法に頼ると、後から「Aさんがやった時は良かった／Bさんがやったら悪かった」という不毛な議論が生まれます。

そのため、テストデータの生成方法、環境条件、使用するツール、実行手順、ログの取得方法までを手順書にまとめます。比較対象（現行システムや競合サービス）は、同じ負荷・同じ条件で測定するよう揃えることが必須です。

測定結果の可視化は、ダッシュボード（時系列グラフ、箱ひげ図、分布図など）と、判定用の「合格／不合格表」の2種類を用意します。ダッシュボードは傾向把握に、合否表は判定会での意思決定に役立ちます。

Go／No-Go判定会テンプレ

PoCの最終イベントが「判定会（Go／No-Go会議）」です。ここでは、次の3パターンの結論を出すのが基本です。

1. Go（本格導入に進む）

2. 条件付きGo（特定の課題を解決することを条件に導入）

3. No-Goまたは追加検証（再PoCを実施）

判定会では「評価観点ごとの合否 → 総合判断 → To-Doの整理 → 導入可否の決定」という順番で議論します。最後に「決定内容と理由」「導入しない場合の代替策」「社内外に伝えるための要約」を必ず残します。

もし判定を先送りする場合でも「何が決まればYesと言えるのか」を文章化し、期限を設けます。期限なしの先送りはPoC疲弊の原因になるため要注意です。

出典：Google Cloud Architecture Framework（評価・運用のベストプラクティス）
出典：AWS Well-Architected（測定と継続的改善）

実務のコツと“やりがち失敗”の回避

失敗パターン（PoCが伸びる、目的がぼやける）を防ぐ

PoCで頻発する失敗の典型は「目的が曖昧なまま走り出してしまい、どこまでやるかの線引きができずに時間ばかり過ぎていく」ケースです。特に、成功基準が明確に定められていないと、途中で追加要求が次々と持ち込まれ、気づけば「ほぼ本番構築」のような大規模プロジェクトになってしまいます。こうなると、PoC本来の役割である「導入可否の判断のための実証」から外れてしまい、消耗だけが残ります。

もう一つの失敗パターンは「責任者不在による停滞」です。PoCの中で意思決定者が曖昧だと、承認が進まず、担当者が疲弊します。さらに、準備不足で測定や検証がやり直しになることもよくあります。こうした失敗は、1ページ概要で成功基準とアウトオブスコープを固定し、RACIで責任を可視化し、実験設計テンプレで評価方法を事前に合意しておく ことで大部分を防げます。

特に重要なのは「判定会の日付を最初に確定する」ことです。この一行があるかないかで、プロジェクトがダラダラ続くか、一定の期限で結論を出せるかが大きく変わります。

最後に、PoCにおけるもうひとつの罠は「本番品質をPoCに求めてしまうこと」です。本番要件を全てPoCに詰め込むと、リソースも時間も膨張します。PoCでは「意思決定に必要な範囲」だけを対象にし、「本番で求める水準」と「PoCで最低限見るべき水準」を区別して文書化することが重要です。

価値が伝わるデモ設計（ストーリーと“見せ場”）

PoCの成果を伝える上で、デモは非常に強力な手段です。ただし、デモが「技術者の自己満足的な見せ場」に終わってしまうと、意思決定者には響きません。デモは必ず「誰に」「何を」伝えるのかを明確にし、それに合わせてストーリーを構築します。

例えば業務担当者には「日常業務がどれだけ短縮できるか」を見せ、技術部門には「どの条件で安定稼働するか」を示すと効果的です。ストーリーの流れとしては、（1）現状の課題や痛みを提示 → （2）新しい方法をデモで見せる → （3）結果としてどの数字が改善するかを提示 → （4）今後の展望や拡張性を示す、という順番がわかりやすいです。

また、デモには「見せ場」を作ることが大切です。例えば「Before/Afterで業務時間が劇的に減る瞬間」や「1クリックで大きな処理が完了する場面」「エラーが出ても即復旧できるところ」などです。これにより、参加者が“腹落ち”する体験ができます。

長すぎるデモは集中力を奪うため、5〜10分程度の短いデモを複数用意しておき、対象者に合わせて切り替えるのが現実的です。また、事前にFAQや想定質問への回答を準備しておくと、説得力と安心感が大幅に増します。録画や再現スクリプトを用意しておけば、後から参照しても同じ体験ができ、検証の透明性も担保できます。

契約・法務（NDA／DPA／成果物の権利／費用負担）の型

PoC契約は「小規模だから契約は簡単でいいだろう」と軽視されがちですが、実はトラブルを避けるために非常に重要です。必須項目としては以下が挙げられます。

• 秘密保持（NDA）：提供されるデータや知見を外部に漏らさない取り決め

• データ取扱い（DPA等）：個人情報や機微データを扱う際の管理方法と責任分担

• 成果物の権利：検証で作成したスクリプトや設定ファイルをどちらが保有できるか

• 費用負担の明確化：検証環境のクラウド利用料や人的工数を誰が負担するか

• 終了後のデータ消去とログ保全：PoC完了後のセキュリティ担保と監査対応

「無償PoC」としてスタートする場合でも、費用や工数に上限を設けないと、想定以上のリソースが消耗され、双方が疲弊する事態になりがちです。また、PoCの成果を事例として公開できるかどうか（匿名化して発表可能かなど）も、後から揉めやすいので最初に合意しておくべきです。

契約文書は、経済産業省の「AI・データ利用契約ガイドライン」やIPAの「情報システム・モデル取引・契約書」などの公的ガイドを参照し、社内の標準テンプレートを整備しておくと、安全かつ効率的にPoCを進められます。

出典：経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」
出典：IPA「情報システム・モデル取引・契約書」

まとめ：共同検証（PoC）を“設計×テンプレ”で短く強く回す

共同検証（PoC）は、「未知を短期間でつぶして導入可否を判断する」ための手段です。ところが現場では、PoCが「小さな本番プロジェクト」になってしまったり、結論が先送りされ続けたりする失敗が繰り返されています。

その失敗を避けるためには、以下の3つが欠かせません。

1. 設計：目的・成功基準・スコープを1ページで固定する

2. テンプレ：実験設計、RACI、マイルストーン、判定会をテンプレ化して即運用できる形にする

3. 記録：セキュリティや法務を最初に押さえ、終了後の証跡を残して監査にも耐えられるようにする

また、テンプレは一度作って終わりではありません。毎回のPoC終了後に振り返りを行い、「何が役立ったか」「何が足りなかったか」を更新していくことで、組織全体でPoCの品質とスピードを高めていけます。こうした改善の積み重ねによって、PoCは“伸びて疲弊する取り組み”から“短く確実に結論を出せる武器”へと変わっていきます。

つまり、共同検証（PoC）は 「設計 × テンプレ × 継続改善」 の三位一体でこそ真価を発揮します。現場が迷わず動けるように、今回紹介したテンプレを土台として、自社に合わせてチューニングしていくことが、成功への近道です。