「PoC疲れ」を打破するDX投資

第1章：PoC疲れが生むDXの迷路

東京の中堅企業、株式会社フォーカス・テック。DX推進部の責任者、蓮木 蓮（はすき れん）は毎日会議と資料作りに追われていた。社内では生成AIを使ったAI業務自動化のPoCが次々と成功する。AIの精度が95%に達した例もある。だが本番運用に移せず、現場は疲弊していく。上司の諏訪部長はため息混じりに言う。「PoCはうまくいったはずなのに、ROIは見えない。現場の動機づけが崩れている。」

問題の根本は「成果の見せ方」だけではない。蓮が見る現場はこうだった。とりあえずAIを入れてみる“とりあえず病”。現場を巻き込まない丸投げ。データは部署ごとに分かれている（データサイロ）、全社で使えるように整えていない。内部メモにはこう書かれていた。「DXはデジタル化の先にある。デジタル化は業務のデジタル化、デジタライゼーション、そしてDXへと続くべき道連れだ」。だが現場は「デジタル化＝DXではない」という基本を見失っている。

数字は冷たいが現実を示す。AIプロジェクトの失敗率は約85%、PoCから本番移行が壁となり約90%が実行まで辿り着かないとされる。日本企業のDX成果は20〜30%程度にとどまる。これらは投資の不確実性と現場の疲弊を示す事実だ。

蓮は気づく。守りのデータ統合、全社データガバナンス、データ基盤整備、そしてデータ民主化こそが必要だと。ベンダーロックインに注意しつつ、ぐるなびや日産などの事例に学び、ROIを明確にした運用設計へ舵を切るしかない──蓮は夜、デスクの灯りの下で次の一手を考え続けた。

第2章：守りのデータ統合が描く本番の地図

ある夜、蓮の元に現れたデータガバナンス担当の水野は静かに言った。 「データは単なる資産じゃない。組織の意思決定を支える“受容可能な水脈”です。現場が使える形に整えないと、PoCは検証で終わります。」

現場を走り回る蓮が可視化した風景は、想像以上に荒れていた。レガシーシステムのブラックボックス化、紙ベースの記録、欠損や不整合だらけのデータ。これらは、PoCの成果が現場に波及しない構造的な要因だ。実際、調査では約80%前後のPoC／AI案件が本番移行に至らないとされ（※複数調査の平均値）、多くの企業がROIやROXを示せずにプロジェクトを中断している。

主な構造的要因は次のとおりだ。

• システムのサイロ化：部門ごとに異なる定義やフォーマットが存在し、統合が難しい。
• レガシーとベンダーロックイン：古い基幹系は外部連携が乏しく、改修コストが高い。
• データ品質の欠如：欠損、重複、意味のずれが分析結果を信頼できなくする。
• ガバナンス不足：責任・権限が曖昧で標準化が進まない。
• 人材・スキルの不足：内製化やリスキリングが追いつかず、LMSでの教育も未整備なケースが多い。

これらは互いに連鎖する。IT人材不足が内製化の障壁となり、ベンダー依存が解除されないままデータ定義が放置される。結果、PDCAを回すための「可視化→品質改善→共通基盤」が実行できず、本番化の障害が解消されない。

水野は続けた。「まず守りのデータ統合で土台を固める。現場が信頼して使えるデータを作れば、撤退基準やアウトカム指標も現実的になる。LMSでリスキリングを進め、内製化を段階的に進めれば、ベンダーロックインも緩和できます。」

第3章：田中恵介との出会いと、誤謬の正体を暴く — 解決策の提示（概要）

ある日、田中恵介と出会い解決策の提示された。 示した視点を受け、蓮と水野は「PoC疲れ」を越える具体策を描いた。ここでは現場で使えるアプローチを複数、メリット・デメリットとともに示す。

撤退基準
PoCを続けるか止めるかを決める事前のルール。技術検証だけで終わらないよう、組織適合性やコスト基準を含める。

アウトカム指標
成果（業務改善や顧客価値）を直接測る指標。入力（作業時間）ではなく結果（受注率、工数削減など）に注目する。

守りのデータ統合
部門横断で使える「信頼できるデータ基盤」を作る取り組み。品質改善、共通定義、可視化を中心にする。

PoC貧乏
次々にPoCを回すが本番化せず、時間と予算だけ浪費する状態。

アプローチA：経営主導＋CDOガバナンス

• メリット：全社方針が揃い、優先度が明確。権限で障壁を潰せる。
• デメリット：トップダウンになりすぎると現場の受容が低下する。時間がかかる。

アプローチB：撤退基準＋段階ゲート＋共創予算（アジャイル運用）

• メリット：早期に見切りがつき、無駄投資を防ぐ。部門間の共同出資で受容が高まる。
• デメリット：基準設計が曖昧だと逆にPoC停止が遅れる。予算調整が煩雑。

アプローチC：守りのデータ統合＋品質改善プロジェクト

• メリット：一度基盤を作ればPoCの再現性が高まり、本番移行がしやすくなる。
• デメリット：初期に手間と投資が必要。短期成果が見えにくい。

アプローチD：アウトカム指標中心のKPI設計＋PDCA＋可視化ダッシュボード

• メリット：成果に直結する判断ができる。PDCAで改善が回る。現場が納得しやすい。
• デメリット：適切な指標設定が難しい。データが整っていないと意味をなさない。

推奨の組み合わせ（実務手順）

1. 経営が短い統一ビジョンを示す。
2. PoCごとに撤退基準を決め、共創予算で責任を分担。
3. 最優先で守りのデータ統合に着手し、まずは1〜2のアウトカム指標を可視化。
4. 小さなPDCAを短期で回し、勝ちパターンを横展開する。

田中の言葉どおり、DXは「デジタル化の先」にある。経営の後押しと現場が受け入れる仕組み（撤退ルール、共創予算、データ基盤、アウトカムKPI）を同時に整えれば、PoCは疲弊ではなく成長への通路になる。次章では、この流れを現場でPDCAとして回す具体手順とKPI設計を示す。

第4章：守りのデータ統合を核にした実践計画

蓮は水野と共にブループリントを作り、現場を巻き込みながら次の手順で実行した。

1. 横断マップ作成（1〜2週間）

   • 事業部とITで業務フローと必要データを洗い出す。紙・Excelの所在を明確に。
   • 成果物：業務×データ横断マップ（Excelまたは図）

2. 組織ガバナンスと共創予算の合意（1ヶ月）

   • 事業部が一部予算を持ち、PMは共通KPIで投資判断。月次レビューを設定。

3. 撤退基準の明文化（即時）

   • 例：本番化後3ヶ月で導入部門の受容率＜60％、工数削減が目標の50%未満なら撤退検討。

4. アウトカム指標への置換（設定即時）

   • KPI例：月間100時間削減、エラー率20%低減、リードタイム10%短縮、CSスコア3点向上。

5. 実作業（並行）

   • データ欠損補完、紙データのスキャン→OCR、項目の標準化ルール適用。担当を日次で割当。

6. ダッシュボードとPDCA（四半期）

   • KPIを可視化し四半期で改善サイクル。結果は経営と現場で共有。

7. コスト管理と内製化計画

   • クラウド費用はFinOpsで監視。外注依存を下げるためスキルを現場で育成。

8. ベンダーロックイン対策と段階展開

   • API中心、エクスポート要件を契約に明記。段階的に本番移行しリスクを限定。

蓮と田中は、小さな勝ちを積み重ね現場の信頼を回復した。地味な作業を「守りの基盤」と捉え、定量目標と撤退ルールでPoC疲れを防いだ。

PoC：概念実証。技術や仮説を小規模で試す段階。
データガバナンス：データの扱い方や責任を決める仕組み。
ROI/ROX：投資収益（ROI）と体験価値（ROX）。費用対効果の見える化。
FinOps：クラウド費用の最適化手法。
ベンダーロックイン：特定ベンダーに依存するリスク。

第5章：実践の成果と、DXが成長戦略へと動く瞬間

蓮たちの現場は、守りのデータ統合を軸にしてPoC疲れを乗り越えました。具体例として、ある工場ではデータ統合で検査フローを見える化し、検査時間が66%短縮。現場の判断が早くなり、生産停止時間が減り、ROX（顧客・現場の経験価値）が向上しました。業界全体ではDX成果が20–30%にとどまる課題がある一方、守りの基盤を作った企業は短期で効果を出し、長期的な成長投資へつなげています。なお、業界では最大12兆円規模の機会損失が指摘されており、放置は大きな痛手です。

ポイントとなる成果と示唆

• データ品質と可視化でPDCAが回り、改善の速度が2倍に（社内指標）。
• PoCは「技術検証」から「現場適合性の継続運用」へ転換。
• 内製化・ノーコード活用で導入コストとベンダーロックインを低減。

すぐ実行できる3ステップ

1. アウトカム指標（顧客満足、検査時間、成約率）を決める。
2. 小さな段階展開と撤退基準を設定し、失敗を早く止める。
3. ダッシュボードで経営層へリアルタイム共有し、PDCAを回す。

蓮は、プロジェクト完了を「終わり」ではなく「新しい始まり」と捉えました。守りのデータ統合は、PoC疲れを現場の学習と成長に変える確かな道で、小さな勝ちを積み上げ、DXを真の成長戦略に変えられると…

DX投資は「技術だけ」では成功しません。経営ガバナンス・人材戦略・IT投資構造の三つを一体で設計し、軸に「守りのデータ統合」を据えることで、PoC疲れを脱し、DXを成長戦略に変えられます。

重要ポイント

• 守りのデータ統合 を共通基盤にする
• PoCは必ず 撤退基準 を設定する（組織適合性を含む）
• KPIを出力（成果）ではなく アウトカム指標 に置換する
• PDCA と可視化を短いサイクルで回す（例：90日）
• 経営と現場をつなぐ 共創予算 を確保する
• Mode1/Mode2 の役割を明確に分ける

具体的な次の一歩

1)  現状可視化（主要プロセスとデータソース洗い出し）
2)  撤退基準を決定（例：期待効果の50%未満なら停止）
3) 小さな本番化（守りのデータ統合で稼働）→アウトカム測定
4) 継続: PDCAで改善、経営に定例報告（ROX/ROIで説明）

まずは「現状を可視化」することを提案します。小さく始め、撤退基準 と アウトカム指標 を最初に決める――これがPoC疲れを断つ最短の道です。