「生成AIを使った業務アプリを作ったものの、現場でほとんど使われていない」「PoC（概念実証）までは進んだが、そこから先に進めない」——こうした声を、開発を終えた企業からよく耳にするようになりました。以前の記事では、AIプロダクトのMVP（実用最小限の製品）をいかに早く形にするかという「開発の初速」を扱いましたが、実際には作った後にこそ本当の課題があります。この記事では、生成AIプロダクトを「作っただけ」で終わらせず、事業成果につなげるための開発・運用の勘所を整理します。なお、PoCで止めないの要点をA4横2ページにまとめた資料「PoCで止まる会社と、業務に届く会社。」もご用意しています。
『作っただけ』で止まる生成AIプロダクトという新たな課題
生成AIツールの民主化により、以前より短期間・低コストでプロトタイプやMVPを作れるようになりました。しかし「作れること」と「成果が出ること」は別の問題です。せっかく開発したAIプロダクトが一部の社員しか使わないまま放置されたり、経営会議で報告するための実績が作れなかったりするケースは珍しくありません。開発初速のハードルが下がった今だからこそ、次に問われるのは「作った後、どう成果につなげるか」という運用設計の視点です。実際に運用まで伴走した例はウェルセンス様の事例をご覧ください。
Why Now
56%が活用推進、それでも『期待を大きく上回る成果』はわずか10%という二極化の実態
PwC Japanグループの調査によると、日本企業では「社内で生成AIを活用中」「社外にサービス提供中」と回答した割合が56%まで上昇し、前回調査から13ポイント増加しました。数字だけを見れば活用は着実に広がっているように見えます。しかし同調査では、生成AIの導入によって「期待を大きく上回る」効果を得たと回答した企業は日本ではわずか約10%にとどまり、米国の45%と比べて大きな差があることも示されています。効果を上げている企業に共通するのは、生成AIを単なる効率化ツールとして断片的に使うのではなく、事業構造の抜本改革の手段と捉え、業務プロセスへ本格的に組み込んでいる点です。つまり今、多くの企業が直面しているのは「導入するかどうか」ではなく、「導入した後にどこまで本気で組み込めるか」という二極化の分岐点なのです。
「PoCは作ったが成果が出ていない」という段階からでもご相談いただけます。
Misconceptions
PoCが失敗する企業に共通する3つの誤解
誤解1：良いツールを作れば現場が勝手に使いこなす。実際には、どれほど優れたAIプロダクトでも、既存の業務フローに組み込まれていなければ現場は使い方を見出せず、いつの間にか使われなくなります。ツールの完成度と定着度は別の指標です。
誤解2：現場任せにすれば自然と定着する。実際には、経営層のコミットメントが欠けたプロジェクトは優先順位が下がりやすく、担当者の異動や繁忙期をきっかけに立ち消えになるケースが多く見られます。定着には、経営が成果指標を追い続ける仕組みが不可欠です。
誤解3：人材不足はエンジニア採用で解決できる。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2025」によれば、日本企業の85.1%でDXを推進する人材が不足していると回答しており、7割の企業が外向きの成果（製品・サービス創出等）を出せていません。採用競争が激しい領域を自前で埋めようとするより、外部パートナーとの協業を前提に設計する方が現実的な場合が多いのです。
Process
PoCを事業成果に変える3ステップ：KPI設計・経営巻き込み・外部パートナー活用
- 開発初期段階からKPI・業務プロセス組込みを設計する：「作ってから使い方を考える」のではなく、開発の企画段階で「どの業務のどの数値を、どれだけ改善するか」を定義し、AIプロダクトを既存の業務フローの中に位置づけておくことが重要です。AIプロダクト開発でMVPを最速で作る方法で紹介したスピード感は、このKPI設計とセットで初めて成果に結びつきます。
- 経営トップのコミットメントを得る仕組みづくり：定例会議でのKPI報告や、経営層自身がプロダクトの利用状況を確認する場を設けるなど、現場任せにしない体制を最初から組み込みます。経営が関心を持ち続けることが、定着の最大の推進力になります。
- 外部パートナー活用でDX人材不足を補う：社内に十分なDX人材がいない場合、開発から運用改善までを伴走してくれる外部パートナーを活用することで、人材不足を理由にプロジェクトが止まる事態を避けられます。当社が運営する製造業向け調達プラットフォーム「NEWJI」も、調達・購買業務の属人化解消という明確な業務課題を起点に、開発後の改善サイクルまで見据えて運営している事例です。
Comparison
開発体制別比較：内製・受託・ツール導入・伴走型パートナー
| 開発体制 | KPI設計・経営連携・運用後の改善支援 |
|---|---|
| 内製のみ（自社人材で開発） | 柔軟性は高いが、KPI設計や経営巻き込みのノウハウが不足しがちで、担当者依存になりやすい |
| 受託開発ベンダー（納品して終了） | 開発品質は安定するが、納品後の運用改善やKPI追跡までは契約範囲外となることが多い |
| ツール・SaaS導入のみ | 導入は早いが、自社業務プロセスへの組込み設計は自社側で行う必要がある |
| オプティソースのAIプロダクト開発支援 | 開発初期からKPI設計に関わり、経営層との連携や運用後の改善サイクルまで伴走する。ただし内製に比べ社内にノウハウが蓄積しにくい面もあり、並行した人材育成の相談も可能 |
FAQ
AIプロダクト開発の運用フェーズでよくある質問
PoCから成果が出るまでどれくらいの期間がかかりますか？
業務範囲やKPI設計の有無によって差がありますが、開発初期からKPIを設計しているプロジェクトでは、リリース後1〜3ヶ月程度で初期指標の変化が確認できるケースが多く見られます。設計が後回しになっているほど、成果の可視化までに時間がかかります。
経営層を巻き込むタイミングはいつが適切ですか？
開発着手前の企画段階が理想です。すでに開発が進んでいる場合でも、KPIの再定義と定例報告の場を設けることで、途中からでも経営コミットメントを取り戻すことは可能です。
AIプロダクトの運用改善支援は、どれくらいの費用感で依頼できますか？
既存PoCのKPI設計見直しなど部分的な支援から、開発初期からの伴走まで依頼範囲によって費用は大きく変わります。まずは現状のPoCの規模や課題感をヒアリングしたうえで、必要な支援範囲に応じたお見積りをご案内しています。
すでに作ったPoCの改善だけを依頼することはできますか？
可能です。ゼロからの開発だけでなく、既存のPoCやMVPを対象にKPI設計の見直しや業務プロセスへの組込み支援から始めるご相談も承っています。
社内にAI人材がいない場合、どこから相談すればよいですか？
まずは現状の課題と目指したい業務改善のイメージを伺うところから始めます。人材採用を待たずに、外部パートナーとの協業前提で計画を立てることも可能です。
生成AIプロダクトの活用は、日本企業全体で見れば着実に広がっている一方、成果を実感できている企業とそうでない企業の差は開き続けています。その分岐点は開発スピードではなく、開発初期からのKPI設計・経営層のコミットメント・外部パートナーの活用にあります。「作っただけ」で終わらせないために、まずは現状のPoCやプロダクトの棚卸しから始めてみませんか。
