DX推進下のPoC事例｜業務効率化につながる検証パターンとは

DXを推進する企業が増える中で、新しい技術やシステムを導入する前段階として実施されるPoCが注目を集めています。しかし、ただ検証を行うだけでは、本当の意味での業務効率化にはつながりません。

実際の企業事例を交えながら、DX推進下におけるPoCの役割と、業務効率化を実現するための具体的な検証パターンを解説します。PoCを効果的に活用し、自社のDX推進を加速させるヒントが見つかるでしょう。

さらに、実施する際の注意点も紹介しているため、失敗を避けながら着実に成果を上げる方法が分かります。DX推進に悩む担当者にとって、実践的な指針となる内容をお届けします。記事を読み進めることで、検証を価値ある取り組みに変えるための具体的な手法が理解できるでしょう。

PoC（概念実証）とは

PoCとは、Proof of Conceptの略称であり、新しい技術や概念が実際に実現できるかを検証するプロセスを指します。日本語では概念実証と訳され、アイデアや計画を小規模な範囲で試す取り組みとして位置づけられています。

DX推進においてPoCは、本格的なシステム導入や業務改革を行う前に、その実現性や効果を確かめる重要なステップです。限られた期間と予算で実施するため、リスクを抑えながら新技術の可能性を探れるでしょう。理論上の計画だけでは見えない課題や問題点を、実際の環境で確認できる点が特徴です。

また、関係者間で共通認識を形成し、次のステップへ進むための判断材料を得られます。小規模な検証から始めることで、失敗のコストを最小限に抑えつつ、イノベーションへの挑戦が行えるでしょう。

DX推進下でPoCが果たす6つの役割

DX推進の文脈において、PoCはさまざまな役割を担っています。新技術の検証から投資判断まで、企業の変革を支える重要な機能を持っています。

ここでは、企業がPoCを実施する際に期待できる主な役割について見ていきましょう。それぞれの役割を理解することで、自社での検証設計に活かせます。

新技術やデジタル施策の実現可能性を検証する

AIや機械学習、IoTといった新技術を導入する際には、自社の業務環境で実際に機能するかを確認する必要があります。PoCを通じて、技術的な課題や制約を事前に把握できるため、本格導入時の失敗を防げるでしょう。

例えばクラウドサービスの導入を検討する場合、既存システムとの互換性やセキュリティ要件を満たせるかをPoCで検証します。理論上は実現できても、実際の業務環境では想定外の問題が発生するケースも少なくありません。そのため、小規模な検証を行い、技術的な実現可能性を見極めていきます。また、新しいデジタル施策が企業文化や業務フローに適合するかも重要な検証ポイントです。

業務課題に対する解決策の有効性を見極める

PoCは、提案された解決策が本当に業務課題を解消できるかを確認する機会です。仮説として立てた改善策が、実際の業務環境でどの程度効果を発揮するかを測定できます。

業務プロセスの自動化を例に挙げると、RPAツールを導入して作業時間がどれだけ削減されるかを実測します。理論値と実際の効果には差が生じるケースもあるため、PoCを通じて正確な効果を把握していきましょう。

さらに、複数の解決策を比較検討する際にも、PoCは有効な手段です。それぞれの施策を小規模で試し、最も効果的なアプローチを選択できます。現場の意見を取り入れながら検証を進めることで、実用性の高い解決策を見出せるでしょう。

本格導入前にリスクや課題を洗い出す

PoCの重要な役割として、システム導入に伴うリスクを事前に特定できる点が挙げられます。本格展開する前に問題点を発見し、トラブルを未然に防ぎ、導入後の混乱を最小限に抑えられるでしょう。

技術的なリスクだけでなく、運用面での課題も明らかになります。例えば新システムを使いこなすために必要なトレーニング期間や、マニュアル整備の必要性などが見えてきます。また、既存の業務フローとの整合性についても検証できるため、業務の停滞を避けられるでしょう。

セキュリティやコンプライアンスに関する課題も、PoCの段階で確認すべきポイントです。データの取り扱いやアクセス権限の設定など、本格導入前に解決すべき事項を洗い出しましょう。

関係部門間の認識を揃え意思決定を円滑にする

PoCは、関係者間で共通の理解を形成する場としても機能します。実際に動くシステムや成果物を見ることで、抽象的だった構想が具体的にイメージできます。

部門間での認識のずれは、プロジェクトの遅延や失敗の原因です。PoCを通じて早期に認識を揃えることで、後工程での手戻りを防げます。特に、IT部門と業務部門の間では、技術的な可能性と業務上の要件について齟齬が生じやすいため、PoCでの検証が必要です。

また、経営層に対して投資判断の材料を提供する役割も果たします。具体的な成果を示すことで、予算承認や本格導入の決裁をスムーズに進められるでしょう。関係者全員が納得した上でプロジェクトを進められるため、実行段階での協力も得やすくなります。

投資対効果を事前に評価し判断材料を得る

PoCによって、投資に見合う効果が得られるかを事前に評価できます。限られた予算で検証を行い、費用対効果を算出することで、本格導入の是非を判断する材料になります。

具体的な数値で効果を示せることは、経営層や投資決定者にとって重要な情報です。作業時間の削減率やコスト削減額など、定量的なデータを提示できるため、説得力のある提案が行えます。また、初期投資額と運用コストの見積もり精度も向上します。

複数の選択肢がある場合には、それぞれのROIを比較することで、最も投資効果の高い施策を選べるでしょう。限られた予算を有効活用するための判断基準として、PoCの結果は有用です。

DX施策を小さく始め改善につなげる起点となる

PoCは、小規模な実験から始めて段階的に拡大していくアプローチの出発点です。最初から大規模な投資を行うのではなく、検証を重ねながら改善を加えることで、成功確率を高められるでしょう。

失敗のリスクを抑えながら、新しい取り組みにチャレンジできる環境が整います。PoCで得られた知見をもとに次のステップでの改善点を明確にできるため、継続的な改善サイクルが構築できます。初期段階での失敗から学ぶことで、本格展開時の品質向上につながるでしょう。

さらに、PoCは組織内にイノベーションの文化を醸成する役割も果たします。小さな成功体験を積み重ねることで、新しい技術や手法への抵抗感が薄れ、変革への前向きな姿勢が生まれるでしょう。

DX推進下でPoCを採用した企業事例3選

実際にPoCを活用してDXを推進した企業の事例を紹介します。それぞれの取り組みから、具体的な検証方法や成果を学んでいきましょう。

これらの事例は、業種や規模が異なる企業での実践例であり、自社の状況に応じて参考にできる要素が含まれています。PoCをどのように設計し、どのような成果を得たのかを詳しく見ていくことで、実践的なヒントが得られるでしょう。

事例1.KDDIエボルバ × KDDI × 日立｜シフトパターンを計算できるシステムを開発

KDDIエボルバ、KDDI、日立の3社は、量子コンピューティング関連技術を活用した勤務シフト自動作成の実証実験を行いました。auのメッセージサポート業務を担うコンタクトセンターにおいて、スタッフの勤務シフト作成に要する時間を削減することが目的でした。

実証では、日立が提供する量子コンピューティングを模した計算技術であるCMOSアニーリングを使用した勤務シフト最適化ソリューションを採用しています。北海道地区事業所のスタッフの勤務シフトを作成したところ、データ準備やスタッフとの最終調整を含めて作成を完了できました。従来の手法では熟練した管理者でも相当な時間を要していましたが、この実証により管理者がシフト作成にかける時間を半分以上短縮できることが確認されました。

出典参照：量子関連技術で勤務シフト作成時間を5割超短縮、業務実証に成功｜KDDI株式会社

事例2.ローソン株式会社｜過去の走行データと各店舗の物量データをAIで分析

ローソンは、名古屋大学発のスタートアップであるオプティマインドと共同で、AIによる店舗配送ダイヤグラム最適化の実証実験を実施しました。従来の配送プログラムは作成に時間がかかり、一度決定すると長期間変更できないという課題がありました。

実証実験では、群馬県の常温・冷凍配送センターから管轄する店舗への配送を対象としました。配送車両の走行軌跡をGPSで詳細に解析した上で、店舗ごとの物量データを加味し、AIで最適な配送ダイヤグラムを作成しました。その結果、配送台数の削減とCO2排出量の削減が確認されました。

さらに、当日の各店舗の在庫状況や発注数量をもとに、AIが毎日自動で最適な配送ダイヤグラムを作成するシステムへの展開も計画されています。この取り組みにより、日々の物量変化に合わせた柔軟な配送体制を構築し、物流効率の向上を実現する見込みです。

出典参照：＜参考資料＞ＡＩによる店舗配送ダイヤグラム最適化の実証実験開始｜株式会社ローソン

事例3.みずほフィナンシャルグループ｜「IBM watsonx」を活用してエラーを削減

みずほフィナンシャルグループと日本IBMは、生成AIを活用したシステム運用の高度化に向けた実証実験を実施しました。銀行システムの運用では、不具合発生時の早期復旧が求められますが、エラーメッセージのパターンが複数あるため、熟練オペレーターでも原因特定から復旧までに時間を要していました。

実証では、ビジネスに特化したAIプラットフォームであるIBM watsonxの基盤モデルを活用しています。生成AIにインシデント対応で誤りが発生しそうなパターンを追加学習させ、イベント検知における運用支援アプリと連携させました。その結果、イベント検知におけるエラーメッセージの監視と対応で高い精度を実現しました。

出典参照：〈みずほ〉と日本IBM、システム運用に生成AIを活用する実証実験を通じて運用の高度化を実現｜株式会社みずほフィナンシャルグループ

業務効率化につなげるためのPoCの検証パターン

PoCを業務効率化に確実につなげるためには、適切な検証パターンを選択することが大切です。検証の視点が明確でないと、期待した効果を測定できず、意思決定に必要な情報が得られません。

ここでは、効果的な検証の視点を紹介します。自社の課題や目的に応じて、これらのパターンを組み合わせることで、より精度の高い検証が実現できます。

業務プロセスの自動化による工数削減検証

業務プロセスの自動化は、DX推進における最も直接的な効率化手段の1つです。PoCでは、特定の業務プロセスを選定し、自動化ツールやRPAを導入した際の工数削減効果を測定します。

検証では、現状の業務にかかる時間を詳細に計測した上で、自動化後の作業時間と比較することが基本です。単純な作業時間だけでなく、人的エラーの削減効果や、担当者が別の付加価値の高い業務に時間を使えるようになる効果も考慮しましょう。また、自動化できる業務の範囲と、人間が関与すべき部分を明確にすることも大切です。

実際の業務環境で検証を行うことで、理論値と実測値のギャップを把握できます。さらに、自動化に伴う初期設定の手間や、メンテナンスにかかるコストも含めて評価することで、真の効率化効果が見えてきます。

データ集約や可視化による意思決定のスピード検証

データを効果的に活用することで、意思決定のスピードと質を向上させられます。PoCでは、散在するデータを集約し、ダッシュボードなどで可視化した際の効果を検証します。

検証のポイントは、必要な情報にアクセスするまでの時間短縮と、データに基づく意思決定の精度向上です。従来は複数のシステムから手作業でデータを収集していた作業が、自動的に統合されることで、どれだけ時間が削減されるかを測定します。また、リアルタイムでデータを確認できることによる意思決定の迅速化も評価対象です。

さらに、可視化されたデータが実際の業務判断にどの程度活用されるかも重要な検証項目です。経営層や現場の担当者が、提供される情報を理解しやすく、実用的だと感じられるかを確認します。使いやすいインターフェースの設計も含めて検証することで、本格導入時の活用率を高められるでしょう。

既存システムとの連携可否の検証

新しいシステムを導入する際には、既存のITインフラとの連携が課題となることが多いです。PoCでは、技術的な接続可能性だけでなく、データの整合性や処理速度なども含めて検証します。

具体的には、APIを介したデータ連携がスムーズに行えるか、データフォーマットの変換が必要かなどを確認していきます。また、既存システムに負荷がかかりすぎないか、セキュリティ要件を満たせるかといった点も重要な検証項目です。システム連携に想定外の時間やコストがかかることが判明した場合、導入計画の見直しが必要です。

さらに、連携によって生じる運用上の変更点も洗い出します。例えば、データの同期タイミングや、エラーが発生した際のリカバリー手順などを明確にしておくことで、本格運用時のトラブルを防げるでしょう。

現場業務への適合性や運用負荷の検証

どれだけ優れた技術やシステムでも、現場の業務フローに適合しなければ効果を発揮できません。PoCでは、実際の業務担当者に使ってもらい、使い勝手や業務への適合性を評価します。

現場からのフィードバックを収集することで、システムの改善点が明確になります。操作が複雑すぎないか、必要な機能が不足していないか、業務の流れに沿った設計になっているかといった観点で評価するとよいでしょう。また、システム導入に伴う学習コストや、マニュアル整備の必要性も把握できます。

運用開始後の保守やメンテナンスにかかる負荷も検証項目です。日常的な運用業務が増えてしまっては、本来の効率化の目的から外れてしまいます。運用担当者のスキルレベルに合わせて、適切なサポート体制を計画することが大切です。

コスト削減効果とスケーラビリティの検証

PoCでは、短期的なコスト削減効果だけでなく、長期的な視点での投資対効果も評価します。初期投資、運用コスト、削減できる人件費や経費などを総合的に算出し、投資回収期間を明確にすることが大切です。

また、将来的な事業拡大に対応できるスケーラビリティも検証すべきポイントです。小規模な検証では問題なくても、対象範囲を拡大した際にシステムが対応できるかを確認する必要があります。利用者数の増加やデータ量の増大に対して、性能が維持できるか、追加コストはどの程度かかるかといった点が大切です。

さらに、他の部門や拠点への展開可能性も検討します。横展開することでコスト削減効果が倍増するケースもあれば、カスタマイズが必要で追加投資が発生するケースもあります。全社展開を見据えた検証を行うことで、より精度の高い投資判断が行えるでしょう。

DX推進下でPoCを行う際の注意点

PoCを成功させ、DX推進につなげるためには、いくつかの注意すべきポイントがあります。適切な計画と管理を行わなければ、検証が形骸化してしまったり、期待した成果が得られなかったりする恐れがあります。

ここでは特に重要な3つの観点を解説します。これらの注意点を押さえることで、PoCを真に価値あるものにし、DX推進を着実に前進できるでしょう。

PoCの目的をDX全体の文脈で明確にする

PoCを実施する際には、単に新技術を試すことが目的ではなく、DX戦略全体の中でどのような位置づけにあるかを明確にすることが大切です。組織の目指すべきゴールや、解決したい課題との整合性を保ちながら検証を進める必要があります。

目的が曖昧なまま検証を始めてしまうと、何を評価すべきかが不明瞭になり、有意義な結果が得られません。PoCの開始前に、関係者間で目的や成功基準を合意しておくことが大切です。また、経営層から現場担当者まで、全員が同じ方向を向いて取り組むためにも、目的の共有は欠かせません。

さらに、PoCの結果をどのように活用するかも事前に計画しておきます。成功した場合の次のステップや、期待した結果が得られなかった場合の代替案なども検討しておくことで、迅速な意思決定が行えるでしょう。

検証結果を次フェーズの意思決定につなげる設計を行う

PoCは検証して終わりではなく、その結果を次のアクションにつなげることが大切です。検証の設計段階から、どのような結果が出れば本格導入に進むのか、判断基準を明確にしておく必要があります。

定量的な評価指標を設定し、客観的に成果を測定できるようにすることが求められます。例えば、作業時間の削減率や精度の向上率など、具体的な数値目標を定めておくとよいでしょう。また、検証中に得られた課題や改善点を整理し、次フェーズでの対応策を明示することも大切です。

検証結果を関係者に報告する際には、意思決定に必要な情報を適切に提供することが大切です。技術的な詳細だけでなく、ビジネス上のインパクトや投資対効果を分かりやすく説明することで、経営層の判断をサポートできるでしょう。

PoC実施自体が目的化しないよう管理する

PoCを繰り返すこと自体が目的化してしまい、なかなか本格導入に進まないという課題を抱える企業も少なくありません。検証期間や予算、評価基準を明確に定め、適切なタイミングで判断を下すことが大切です。

検証の範囲を限定し、短期間で結論を出せるように計画を立てることが求められます。完璧を求めすぎて検証期間が長引いてしまうと、市場環境の変化や技術の進歩により、検証結果が陳腐化してしまう恐れがあります。また、失敗を恐れるあまり、いつまでも検証を続けてしまうことも避けるべきです。

PoCの結果に基づいて、本格導入、改善後の再検証、中止といった判断を迅速に行うことが、DX推進のスピードを保つカギです。定期的に進捗を確認し、当初の計画通りに進んでいるかをモニタリングすることで、PoC自体が目的化するリスクを低減できるでしょう。

まとめ｜DX推進下のPoC事例から業務効率化のヒントを得よう

DX推進におけるPoCは、新技術の実現可能性を検証するだけでなく、業務課題の解決やリスクの洗い出し、関係者間の認識統一など、多様な役割を果たします。KDDIエボルバ、ローソン、みずほフィナンシャルグループの事例からも分かるように、適切な検証を行うことで、業務効率化につながる具体的な成果を得られます。

業務プロセスの自動化やデータ活用、システム連携といった検証パターンを活用しながら、自社の課題に合わせた検証を設計することが大切です。また、PoCの目的を明確にし、結果を次のアクションにつなげる仕組みを整えることで、検証を確実に価値あるものにできるでしょう。