「AIを含むPoCの88%が本番導入に至らず（IDC×Lenovo調査）」ロス（コスト・タイム・作業）を劇的に改善させる「バーチャルPoC」を開発 (4/5ページ)
また、これは、合否を確認する作業ですので、個別の分析作業は含まれていません。
本検証は、実システムへの直接導入を伴わないが、実務上想定される判断条件を用いた挙動確認を目的とする点で、PoCに加えてフィールドテスト的性格を有する
以前行った実験では、構造的応答制御技術未適応のAIは不適切応答を行うことが分かりました。このことから、バーチャルPoCを適正に機能させるためには同技術を適用することが前提となります。
■一連のPoC作業にかかる時間の試算（1/400～1/600に縮減）
評価シナリオ設計、テスト実行、結果整理・報告という作業を想定した試算します。
① 従来：一般的なPoCでは「1 PoCあたり2～3日、つまり、200 PoC×2～3日=400～600人日」とされる
② バーチャルPoC：1人日（根拠は次の通り）
この実験では、AIの支援を受け1.5時間ほどで完了。一般の人が作業した場合、AIの支援を受ければ、①評価シナリオ設計：2〜3時間、②テスト実行：30分～1時間、③結果整理・報告：2〜3時間、合計5～7時間ですから1人日ということになります。
このデータをAIが分析すれば、①失敗パターンの分類、②評価観点の偏り、③シナリオ設計自体の問題、などの内容的な問題点も明らかにできるでしょう。
■ 期待される効果
① バーチャルだから
実証が困難なケースも空間でPoCが可能
原子炉管理、航空管制、航空機操縦、自動運転、鉄道運行管理、医療などにも対応
これら、超リスク案件では数千から数万のPoCが求められるが、作業を標準化しているため対応可能。
