GeminiのPoCのやり方：小さく試して効果を測る評価設計の方法

GeminiでPoCをやる前に押さえるべき前提（「作る」より「測る」）

Geminiを業務に導入したい、でも「何から始めればよいか分からない」「いきなり全社展開は怖い」という状況で有効なのがPoC（概念実証）です。PoCはプロダクトを完成させる場ではなく、投資に見合う効果が出るかを小さく確かめる実験です。ここを取り違えると、立派なデモはできたのに現場で使われない、という失敗につながります。

非エンジニアの方がPoCで混乱しやすいポイントは、「AIを入れると自動で何でも良くなる」と期待してしまうことです。実際には、Geminiの出力品質は入力（プロンプト）だけでなく、参照させる社内情報、業務のルール、例外対応、レビュー体制などで大きく変わります。つまりPoCで確認すべきは、AIモデルの賢さだけではなく、業務に組み込んだときに運用できるかです。

また、PoCは「短期間」「小予算」で終えるほど価値が高いです。理由は単純で、試行回数が増えるほど成功確率が上がるからです。1回のPoCに3か月かけるより、2〜4週間の小さなPoCを2〜3回回すほうが、課題の本質（データ不足、業務ルールの未整理、社内承認、セキュリティなど）を早く見つけられます。

本記事では、Geminiを使ったPoCを「何を」「どう測り」「どう意思決定するか」まで落とし込みます。特に、情シスや管理職の方が判断に使えるように、評価設計（KPI・品質基準・比較方法・失敗条件）を具体化します。

PoCのテーマ選び：業務の“芯”より周辺から始める

GeminiのPoCテーマは、いきなり基幹業務の中枢（受発注の自動承認、与信判断、採用の合否など）を狙うより、まずは周辺業務から始めるのが安全です。AIは便利ですが、誤りがゼロにはなりません。ミスの影響が小さく、効果が見えやすい業務を選ぶと、社内合意も得やすくなります。

テーマ選定の目安は次の3条件です。

• 入力がテキスト中心：メール、議事録、報告書、FAQ、手順書など
• 成果物の良し悪しが判断しやすい：テンプレに沿っているか、誤りがないか、抜け漏れがないか
• 現場が「今すぐ困っている」：繁忙、属人化、品質ばらつき、問い合わせ増など

具体例としては、次のようなPoCが取り組みやすいです。

• 営業：商談メモから提案書のたたき台作成、失注理由の要約、メール返信案
• カスタマーサポート：問い合わせ分類、回答ドラフト、過去事例の要約
• 総務・経理：規程・申請の問い合わせ対応、稟議の要点抽出、証憑チェックの補助
• 情シス：手順書の生成・更新、問い合わせ一次回答、障害報告のテンプレ化

一方で、PoC段階では避けたいテーマもあります。例えば「完全自動化が前提」「法務・監査の厳格判断」「個人情報の大量取り扱い」「リアルタイム性が必須」などは、評価設計が難しく工数が膨らみがちです。最初は“人が最終判断する前提”で、Geminiに下書きや整理をさせる形が現実的です。

最後に重要なのは、テーマを「AIで何ができるか」から考えないことです。「現場の作業がどこで詰まっているか」「何に時間が溶けているか」から逆算し、Geminiは手段として当てはめるのが成功パターンです。

評価設計の基本：KPIは「時間・品質・リスク」をセットで置く

PoCの成否を決めるのは評価設計です。ここが曖昧だと、PoCが「便利そうだった」で終わり、稟議や予算化に進みません。GeminiのPoCでは、KPIを1つに絞るのではなく、時間（効率）・品質（正確さ）・リスク（安全）をセットで置くと判断がぶれにくくなります。

まず「時間（効率）」は定量化しやすい指標です。例として、次のように定義します。

• 作業時間：1件あたり何分短縮したか（例：メール返信が12分→7分）
• 処理件数：同じ時間で何件多くこなせたか
• リードタイム：問い合わせ受付から一次回答までの時間

次に「品質（正確さ）」です。AIは“それっぽい間違い”を出すことがあるため、品質指標が不可欠です。

• 正答率：用語、数値、日付などの誤りがないか
• 網羅性：必要項目の抜け漏れがないか（テンプレ項目を満たすか）
• 編集量：人がどれくらい直したか（修正回数、差分量、手戻り件数）

最後に「リスク（安全）」は、情シスや管理部門が最も気にする領域です。

• 機密情報の混入：入力に社外秘が含まれない運用になっているか
• 出力の不適切性：差別・誹謗・断定的な法務助言などがないか
• 監査性：誰がいつどの入力で生成したかログが追えるか

これらを踏まえ、PoC開始前に「合格ライン」を決めます。例えば「工数20%削減」「誤りは1件あたり重大0・軽微2件以内」「レビュー時間が生成時間より短い」などです。合格ラインがないPoCは、意思決定できないPoCになります。

もう一つ、比較対象（ベースライン）を必ず置きます。AIなしの現状手順で同じタスクを処理し、時間・品質を計測してからGemini版と比較します。現場の感覚だけで「速くなった気がする」と言っても、説得力が弱くなります。

Gemini PoCの進め方：2〜4週間で回す実務プロセス

PoCは短期で回すほど学びが増えます。ここでは、非エンジニアでも社内調整しやすい2〜4週間の進め方を提示します。ポイントは、最初から完璧を狙わず、評価に必要な最小構成で実験を成立させることです。

スコープを固定する（やらないことを決める）

最初に、PoC対象を「部門」「業務」「入力データ」「出力フォーマット」「利用頻度」まで絞ります。例えば「情シスの問い合わせのうち、アカウント発行・権限変更の一次回答のみ」「入力は定型フォームのみ」「出力はテンプレ回答＋注意事項のみ」などです。スコープが広いほど、評価が曖昧になり失敗しやすいため、やらないことを先に宣言します。

データ（サンプル）を用意する

GeminiのPoCでは、過去の実データが価値を持ちます。問い合わせログ、メール、議事録、手順書などから、代表的な30〜100件程度を抽出します。重要なのは「簡単な例だけ」に偏らないことです。例外、曖昧、情報不足のケースも混ぜ、現実の難しさを再現します。

プロンプトと出力テンプレを作る

プロンプトは長文の工夫より、出力の型（テンプレ）を決めるほうが効きます。例えば「結論→根拠→確認事項→次のアクション」の順に出させる、敬語レベルを固定する、禁止表現（断定、法律助言）を入れるなどです。テンプレの例は次の通りです。

あなたは社内ヘルプデスク担当です。
入力：ユーザーからの問い合わせ内容
出力：以下の形式で回答案を作成してください。

【一次回答（結論）】
【確認したいこと（不足情報）】
【手順（番号付き）】
【注意点（セキュリティ/権限）】
【エスカレーション条件】
禁止：断定的な法務判断、推測での設定変更指示

こうした形にすると、品質評価（抜け漏れ、誤り）がしやすくなります。

運用フローに入れて試す（必ず人がレビュー）

PoCは実際の業務フローに近い形で回します。ただし、最初は「人が最終確認して送る」前提です。生成→レビュー→修正→送付までの所要時間を計測し、AIによってレビューが重くなっていないかも確認します。AIが速くても、人の確認が倍になれば意味がありません。

計測と振り返りを週1回行う

PoC中は週1回、定量（時間、誤り件数）と定性（使いにくい点、怖い点）をまとめます。「誤りの種類」を分類すると改善に直結します。例：用語の取り違え、前提の読み落とし、社内ルール未反映、情報不足なのに断定、など。改善策はプロンプト修正だけでなく、入力フォームの改善、手順書の整備、回答テンプレの変更など“業務側”の改善も含みます。

効果測定の具体例：スコアリングと判定会議の作り方

GeminiのPoCを社内で通すには、「誰が見ても納得できる評価表」が有効です。おすすめは、案件（サンプル）ごとにスコアを付け、合格率で判断する方法です。主観のぶつかり合いを減らし、改善点も見えやすくなります。

例えば、1件の生成物を次の観点で0〜2点で採点します。

• 正確さ（0:誤り多い / 1:軽微な誤り / 2:問題なし）
• 網羅性（0:抜け漏れ多い / 1:一部不足 / 2:必要十分）
• 読みやすさ（0:そのまま使えない / 1:要修正 / 2:ほぼそのまま）
• リスク（0:危険な表現あり / 1:注意が必要 / 2:問題なし）

合計8点満点で、例えば「6点以上を合格」「合格率80%以上」を目標にします。加えて、作業時間もセットで記録します。すると「合格率は高いが時間短縮が少ない」「時間は短縮したがリスクが残る」といったトレードオフが見えるようになります。AI導入は“総合点”で判断するのが現実的です。

判定会議（Go/No-Go）では、次を必ず確認します。

• PoCの目的は達成したか（KPIの合否）
• 失敗した場合、原因はモデル性能か運用設計か（改善余地の所在）
• 本番に必要な追加要件は何か（権限、ログ、監査、教育、ガイドライン）
• 次のアクションは何か（追加PoC、対象拡大、別ツール検討、中止）

ここで重要なのは「PoCで完璧にする」ではなく、「本番化に必要な条件を洗い出す」ことです。PoCで見つかった課題が明確なら、それは成功です。逆に「便利だった」で終わるPoCは、次の投資判断につながりません。

失敗しがちなポイントと対策：セキュリティ・現場定着・コスト

GeminiのPoCでつまずきやすいのは、技術よりも運用です。特に、情シスや管理部門が気にする論点を先回りしておくと、社内調整がスムーズになります。

機密情報の扱いが曖昧

「どこまで入力してよいか」が曖昧だと、現場は怖くて使えないか、逆に無自覚に機密を入れてしまうかのどちらかになります。対策は、入力禁止情報を明文化し、入力フォーム側で注意喚起することです。例えば「個人情報、取引先の未公開情報、パスワード、契約書全文は入力禁止」など。ルールが決まっていないPoCは、評価以前に止まることがあります。

現場の手戻りが増える

AIが生成した文章は整って見えるため、逆にレビューが慎重になり、手戻りが増えることがあります。対策は「AIの役割を下書きに限定」「必ず確認すべき項目チェックリストを作る」「断定表現を禁止する」などです。現場が安心して使える“枠”を作ると、時間短縮が出やすくなります。

期待値が高すぎる（自動化の誤解）

PoCの説明で「自動で回答します」「人がいらなくなります」と言ってしまうと、実際の性能とのギャップで失望が生まれます。おすすめは、「一次案を作る」「要点を整理する」「抜け漏れチェックを補助する」など、価値を現実的に表現することです。成功の鍵は、AIの能力ではなく期待値設計です。

コストが見えない

Gemini導入は、利用料だけでなく運用コスト（プロンプト改善、ガイドライン整備、教育、監査対応）が発生します。PoCでは、これらの工数も記録しておくと、稟議に耐える見積もりになります。「月に何件処理し、1件何分短縮し、年間何時間削減か」を出し、削減工数×人件費換算で概算効果を示すと説明が通りやすいです。

まとめ

GeminiのPoCは、デモ作りではなく「効果を測って意思決定するための実験」です。成功させるコツは、業務の周辺から小さく始め、時間・品質・リスクのKPIをセットで設計し、AIあり/なしのベースライン比較で客観的に判断することにあります。

PoCは2〜4週間で回し、サンプルデータを用意して、出力テンプレと人のレビュー前提の運用に落とし込むと失敗しにくくなります。評価はスコアリングで可視化し、合格ラインを事前に決めることで、稟議・予算化・次の拡大に進めます。さらに、機密情報ルール、現場定着の仕組み、運用コストの見える化まで含めて検証すれば、本番導入の成功確率は大きく上がります。

「どの業務からPoCを切るべきか分からない」「評価表や運用ルールを一緒に作りたい」「PoC後の本番化まで見据えて進めたい」という場合は、業務設計から伴走できる支援体制を用意しておくと、遠回りを減らせます。