記入例
Excel の「記入例」シートと同じ内容です。当てはまるものに ✓ を付け、文章の欄と表を埋めて使います。
生成AI PoC計画書GENERATIVE AI PoC PLAN
| 計画書番号Plan No. | POC-2611-01 | 作成日Date | 2026/11/02 |
|---|---|---|---|
| PoCの名前Title | 注文書と見積書の突き合わせを、生成AIで自動化できるかの検証 | ||
| 起案部署Department | 営業管理部 | 起案者Prepared by | 山田 |
| 開始日Start | 2026/11/16 | 終了日End | 2026/12/04 |
| 判断の予定日Decision Date | 2026/12/11 | 依頼先Vendor | △△テック株式会社 |
目的（いまの課題と、確かめたいこと） Purpose
課題: 取引先ごとに書式が違う注文書を、見積書と1件ずつ目で突き合わせている。月末に作業が集中し、品番・単価の食い違いの見逃しが出ている。 確かめたいこと: 注文書と見積書の品番・数量・単価・納期の食い違いを、生成AIで見逃しなく見つけられるか。
対象の業務と、AIに任せる範囲 Scope
対象: 受注時の注文書（PDF・FAX）と見積書（PDF）の突き合わせ。 AIに任せる: 2つの書類を読み、明細を対応づけて、食い違いを一覧にする。 人が判断する: 食い違いの理由の確認と取引先への問い合わせ。今回は対象外: 販売管理システムへの入力。
現状の数字 Current Baseline
| 指標 | いま | 測り方 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 月の件数 | 600組 | 受注システムの件数（直近6か月の平均） | 月末の5日で半分 |
| 1組あたりの時間 | 10分 | 担当2名が5日分を記録して平均 | 明細20行以上は20分超 |
| 月の作業時間 | 100時間 | 600組 × 10分 ÷ 60 | モデル試算 |
| 食い違いの見逃し | 6か月で3件 | 誤出荷・請求訂正の記録から数える | うち2件は単価 |
成功の判定基準（精度・時間・費用の目標値） Success Criteria
| 指標 | 目標値 | 測り方 | 区分 | 結果 |
|---|---|---|---|---|
| 見逃し（重く見る誤り） | 0件 | 評価用100組で、正解データの食い違いを全部見つけたか | 必須 | |
| 誤検出 | 10%以下 | 食い違いのない組のうち、食い違いありとした割合 | 必須 | |
| 人の確認時間 | 1組3分以内 | AIの一覧を見て確かめる時間を、担当2名で測る | 必須 | |
| 処理時間 | 1組30秒以内 | 2つの書類を渡してから一覧が出るまで | 参考 | |
| AIの利用料 | 1組15円以内 | 評価用100組の利用料 ÷ 100（モデル試算） | 必須 |
データ（件数・入手方法・個人情報の扱い） Data
| データの種類 | 件数 | 入手方法 | 個人情報・機密 | 使い道 |
|---|---|---|---|---|
| 注文書（PDF・FAX） | 160件 | 過去6か月分を受注フォルダから抽出 | 取引先の担当者名・電話番号 → マスキング | 調整60・評価100 |
| 見積書（PDF） | 160件 | 注文書と対になるものを見積フォルダから | 単価は機密。秘密保持契約の後に渡す | 同上 |
| 正解データ | 160組 | 受注担当2名が別々に作り、突き合わせる | なし | 採点の基準 |
- 個人情報を含まない
- マスキングして渡す
- 秘密保持契約を結ぶ
- 学習に使わないことを確認
- 国内で処理する構成
- 終了後に返却・削除
期間と進め方 Schedule
| 時期 | すること | 担当 |
|---|---|---|
| 1週目（11/16〜） | 範囲と判定基準を確定し、正解データを作る | 業務側・依頼先 |
| 2週目（11/24〜） | 3つの構成（上位モデル・軽量モデル・軽量モデル＋参照資料）で測る | 依頼先 |
| 3週目（11/30〜） | 結果をまとめ、試作を業務の担当者が触る。12/4に報告会 | 全員 |
体制 Team
| 役割 | 部署・名前 | すること | 工数の目安 |
|---|---|---|---|
| 責任者 | 営業管理部長 佐藤 | 判定基準の承認・PoC後の判断 | 2時間 |
| 業務の担当 | 受注担当 鈴木・高橋 | 正解データの作成・結果の確認 | 各20時間 |
| 情報システム | 情報システム課 田中 | データの受け渡し・セキュリティの確認 | 8時間 |
| 依頼先 | △△テック株式会社 | 構成の設計・測定・試作・報告 | 見積書のとおり |
費用 Cost
| 項目 | 金額 | 根拠・備考 |
|---|---|---|
| 依頼先の検証費用 | （見積書の金額を転記） | 見積書の番号を書く。本開発に進むときの扱いも確かめる |
| 社内の工数 | 200,000円（モデル試算） | 50時間 × 時間単価 4,000円 |
| AIの利用料（検証中） | （見積書に含むか確認） | 含まないときは、評価用の件数 × 1組の目標単価で見込む |
PoC後の判断（結果を見る前に合意する） Decision Rules
| 結果 | 判断 | 次にすること |
|---|---|---|
| 必須の基準をすべて満たした | 本開発に進む | 選んだ構成で本開発の見積りを取り、稟議に回す |
| 一部の書式だけ届かない | 範囲を絞って進む | 届かない書式は人の確認に回す前提で、効果を計算し直す |
| 見逃しが残る・費用が合わない | 見送る | 入力の形（FAXをやめる等）を変えてから測り直すかを決める |
本番化の条件 Conditions for Production
①必須の判定基準をすべて満たす。②月600組で動かしたときの費用（AIの利用料・保守）が、削減できる作業時間の金額を下回る。③情報システム課のセキュリティの確認を通る。④担当者が確かめる手順と、AIが誤ったときの戻し方が決まっている。
判定基準とPoC後の判断は、検証を始める前にこの計画書で承認を得る。
| 起案Prepared by | 確認Checked by | 承認Approved by |
|---|---|---|
| 山田 | 田中 | 佐藤 |
このテンプレートでできること
- 目的から本番化の条件まで、PoCの計画を1つの書式にまとめる
- いまの件数・時間と、精度・時間・費用の目標値を表で並べる
- 正解データの件数・入手方法・個人情報の扱いを先に決める
- 結果ごとの判断（進む・範囲を絞る・見送る）を事前に書いておける
- 判定基準に使う指標と、検証の段階の早見表つき
- A4縦の印刷設定。記入例と空欄のシートの両方入り
こんな方におすすめ
- 生成AIのPoCの計画や稟議を、これから書く担当の方
- PoCが「それなりに動いた」で終わり、本番化を判断できなかった方
- 外部に検証を頼む前に、社内で目的と基準をそろえたい方
シートの構成
- 使い方
- 書く順番と、先に決めておくこと
- 記入例
- 注文書と見積書の突き合わせを、生成AIで自動化できるかを3週間で確かめる例
- 生成AI PoC計画書
- 空欄の書式。PoCごとにコピーして使う
- 判定基準の早見表
- 精度・時間・費用の指標の選び方と、検証の段階
項目と書き方
| 項目 | 書き方 | 例 |
|---|---|---|
| 目的 | 何に困っていて、PoCで何を確かめるかを1文ずつ | 注文書と見積書の食い違いを、見逃しなく見つけられるかを確かめる |
| 現状の数字 | 月の件数・1件の時間・月の作業時間・誤りの件数。数日分を測って平均する | 月600組・1組10分・月100時間 |
| 成功の判定基準 | 精度・時間・費用の目標値と測り方。必須と参考に分ける | 評価用100組で見逃し0件（必須） |
| データ | 種類・件数・入手方法・個人情報の有無・調整用と評価用の分け方 | 注文書160件（調整用60・評価用100） |
| 期間と体制 | 週ごとにすることと担当、役割ごとの工数の目安 | 3週間。受注担当2名が正解データを作る |
| PoC後の判断 | 結果ごとに、どう判断して次に何をするか。結果を見る前に合意する | 判定基準を満たした → 本開発の見積りを取る |
作るときの注意
01
判定基準は作り始める前に決める
結果を見てから基準を決めると、関係者の納得が得られません。目標値と測り方は、計画書の承認と一緒に決めます。
02
重く見る誤りを1つ決める
見逃しと誤検出のどちらが困るかは業務で違います。事故につながる誤りを1つ選び、正解率より優先して測ります。
03
正解データは業務の担当者が作る
何を正しいとするかは業務の担当者が決めます。2名が別々に作って突き合わせると、判断が分かれる事例が見つかります。
04
費用は本番の件数で見積もる
AIの利用料は件数に比例して増えます。PoCの費用だけでなく、本番の月の件数で動かしたときの費用も測ります。
項目の根拠にした規格
- 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」（AI編） AIの開発を、アセスメント・PoC・開発・追加学習の段階に分けて進める考え方（探索的段階型）
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」 AIを使う事業者が取り組むこと（安全性・プライバシー・セキュリティ・透明性など）
手作業を減らすなら
受託サービス
PoCの計画づくりから、一緒に進める
業務の担当者と判定基準と正解データを決め、精度・速さ・費用を同じ物差しで測ります。本開発に進むかを判断できる材料と、実際のデータで触れる試作を納めます。
PoC開発を見るよくある質問
PoCの期間はどのくらいが目安ですか？
テーマと範囲によりますが、正解データがそろえば数週間で結果を出せることが多いです。長くなるときは、対象の範囲を絞ります。
正解データは何件あればいいですか？
まずは数十件〜100件程度から始めることが多いです。件数の多さより、業務で起きる型（書式・例外）の漏れがないことを優先します。
個人情報が含まれるデータを使ってもいいですか？
社内の規程と、依頼先との契約で決めます。マスキングできるものはマスキングし、学習への利用の有無とデータの保存場所・終了後の扱いを契約で確かめます。
判定基準を満たさなかったら失敗ですか？
いいえ。届かなかった型や理由がわかれば、範囲を絞る・入力の形を変える・見送るの判断ができます。判断できる材料をそろえることがPoCの目的です。
フォームを送信すると、すぐにダウンロードできます
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