PoC

新規事業開発を検討しつつも、失敗した際のコストや手戻りが心配で、一歩を踏み出せないと悩む担当者は少なくありません。
PoCとは、新しい技術やアイデアの実現可能性を、本格導入の前に小規模な検証で確かめるプロセスです。実際の開発に着手する前に検証を挟むことで、想定外の失敗によるコスト増加を防ぎながら、リスクを事前に把握できます。
本記事では、量子コンピューティングを活用したPoCを実施しているSMBCグループの知見をもとに、PoCのメリット・デメリットや実施手順、成功させるポイントなどを解説します。PoV・PoB・MVPとの違いにも触れているので、ぜひ参考にしてみてください。

PoC（Proof of Concept：概念実証）とは

PoC（Proof of Concept：概念実証）とは、新しいアイデアや技術の実現可能性を検証するために、本格的な開発や導入に入る前に実施するプロセスです。
新しい技術やサービスを取り入れる際、いきなり大規模な開発に着手すると、問題が生じた場合の手戻りが大きくなりがちです。
PoCによって小規模な検証を先行させれば、アイデアが机上の空論で終わるリスクを早期に見極められます。本格的な投資判断の前に、実現可能性を確かめる仕組みといえるでしょう。

PoCとPoV・PoB・MVPとの違い

PoCと混同されやすい言葉に、PoV・PoB・MVPがあります。いずれも新しい取り組みの検証プロセスですが、検証する対象と目的が異なります。
PoCとそれぞれの主な違いは以下の通りです。

PoCに関連する「プロトタイプ」や「フィージビリティ・スタディ」について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

プロトタイプ
フィージビリティ・スタディ

PoV（Proof of Value）との違い
PoV（Proof of Value）は「価値実証」と訳され、技術やサービスがユーザーにもたらす価値を検証するプロセスです。
PoCが「実現できるか」を確認するのに対し、PoVは「価値があるか」を確認します。たとえば、ユーザビリティテストを行い、利用者の反応を調査する取り組みがPoVにあたります。
新しい取り組みでは、PoCで技術的な実現性を確認し、そのうえでPoVでユーザー価値を確かめる順序で進めるのが一般的です。

PoB（Proof of Business）との違い
PoB（Proof of Business）は「ビジネス実証」と訳され、事業としての採算性を検証するプロセスです。
PoCが技術的な観点で「できるか」を確認するのに対し、PoBは経済的な観点で「事業として成立するか」を確認します。事業計画の精度を高め、投資判断の材料とすることが目的です。
PoCとPoVで技術面とユーザー価値を確認したうえで、最後にPoBで事業としての妥当性を見極める流れを採用する場合があります。

MVP（Minimum Viable Product）との違い
MVP（Minimum Viable Product）は、顧客に価値を提供できる必要最小限の機能を備えた製品やサービスを指します。
PoCが概念やアイデアの検証にとどまるのに対し、MVPは実際に顧客が使える製品として市場に投入し、反応を見ながら改善を重ねる点が異なります。
ただし、技術的な実現性を確かめる試作が必要な場合は、PoCの前段階でMVPに近い試作を行うケースもあります。プロジェクトの状況に応じて、柔軟に順序を判断しましょう。

PoCが活用される主な業界

PoCは特定の業界に限らず、幅広い分野で導入されています。なかでも、新技術の検証コストが大きくなりやすい業界や、失敗時のリスクが高い業界で積極的に活用される傾向があります。
ここでは、代表的な4つの業界を取り上げます。

• 金融業界
• IT業界
• 製造業界
• 医療業界

金融業界
金融業界は、セキュリティや個人情報保護の要件が厳しいため、新技術を本格導入する前にPoCで安全性と実効性を確認する動きが見られます。
AIによる与信審査モデルの検証や、従業員専用AIアシスタントツールの導入などが一例として挙げられます。
厳格なセキュリティ環境を再現したうえで、限られたデータのみを扱う小規模な検証からはじめるケースが一般的です。

IT業界
IT業界では、新規システムの開発やクラウド移行の際に、本番環境に近い条件でPoCを行うのが一般的です。
新しいシステムが既存業務にどのような効果をもたらすかを検証し、対象業務での有効性が確認できれば、社内の他部門やほかのユーザーへ展開範囲を広げていきます。AIを活用したシステム開発でも、実装前のPoCが欠かせない工程です。

製造業界
製造業界は、比較的低コストで検証結果を得られるPoCと相性のよい業界です。
IoTを活用したスマートファクトリー化や生産ラインの自動化では、改良を重ねながら製品やシステムを完成形に近づけていく必要があります。
PoCによる段階的な検証を重ねることで、本格導入時の手戻りを減らせるのが利点です。

医療業界
医療業界では、新しい治療法や医薬品の効果を確認するために、大規模な臨床試験の前に小規模な検証を繰り返す文化が根付いています。
患者の安全にかかわる領域であるため、限定された環境・対象者でのPoCを通じて、有効性と安全性を段階的に確認する進め方が重視されています。

PoCを行う4つのメリット

PoCを実施することで、主に4つのメリットを得られます。

• 本格的な開発よりもコストを抑えられる
• 早期に課題を洗い出し解決を図れる
• 事前にリスクを把握できる
• 結果をもとに円滑な意思決定ができる

本格的な開発よりもコストを抑えられる
小規模な範囲に絞って検証するPoCは、本格開発と比べて投じる費用や工数を圧縮できます。
新しい技術やサービスをいきなり本格開発すると、途中で実現不可能だと判明した場合、それまでに投じた人員や費用が無駄になってしまいます。PoCは限定した範囲で実施するため、早い段階で実現可能性を判断できます。
たとえば、新規システムの導入では、まず一部の業務・部門でPoCを行い、効果が確認できてから全社展開する進め方が一般的です。
本格投資の前にPoCを挟むことで、無駄な開発コストを避けられます。

早期に課題を洗い出し解決を図れる
本格開発に進む前の小規模な検証だからこそ、後工程で致命傷になりかねない課題を先に発見できます。
本格開発に入ってから問題が見つかると、設計のやり直しや仕様変更が必要になり、スケジュールへの影響も大きくなります。PoCの段階で課題を洗い出しておけば、対応にかかる時間と手間を最小限に抑えられます。
実際の利用環境に近い条件で検証すると、開発者側の想定だけでは気づけない、現場ならではの課題が見つかることも珍しくありません。検証結果は次のフェーズに進む前に、必ず振り返って改善につなげましょう。

事前にリスクを把握できる
実物に近い環境で試すPoCは、本格導入後に表面化しかねない技術的なリスクを、投資判断の前段階で洗い出せます。
実際の利用環境に近い条件で検証するため、動作の安定性や使い勝手を確認できるためです。技術的に実現可能かどうかを見極められるだけでなく、利用者や現場担当者からのフィードバックも得られます。
特に、失敗時の影響が大きい基幹システムの刷新やセキュリティシステムの導入では、PoCによるリスクの事前把握が欠かせません。

結果をもとに円滑な意思決定ができる
検証済みのデータが手元にあれば、経営層や投資家の判断材料になり、感覚的な議論に頼らず、次のフェーズへ進むかどうかを決めやすくなります。
技術的な実現可能性についてデータを得られるため、それを根拠に次のフェーズへ進むかどうかを判断しやすくなるためです。
PoCの成果を報告する際は、数値や具体的な検証結果を交えて共有すると、関係者の理解と合意を得やすくなります。

PoCで気をつけたい3つのデメリット

PoCには多くのメリットがある一方、進め方を誤ると期待した効果を得られない場合もあります。
実施前に、主な3つの注意点を押さえておきましょう。

• 検証を繰り返すほどコストが増加する
• 想定と異なる結果が出る場合がある
• 検証だけで終わり本導入に進まないケースに陥りやすい

検証を繰り返すほどコストが増加する
1回あたりの費用を抑えられるPoCも、繰り返す回数が増えれば、トータルのコストは膨らんでいきます。
十分なデータを得るために想定パターンを増やしたり、検証をやり直したりすると、検証の規模に比例して費用も積み上がります。目的があいまいなまま検証をはじめると、際限なく繰り返してしまうことも少なくありません。
対策として、検証をはじめる前に「どこまでのデータが得られれば十分か」というゴールを具体的に設定しておくことが重要です。ゴールを検証できる最低限の機能・範囲に絞り込むことで、無駄な繰り返しを防げます。

想定と異なる結果が出る場合がある
期待していた効果が得られず、想定外の結果に終わるケースもPoCでは珍しくありません。
新しい技術やアイデアである以上、事前の仮説通りに進むとは限りません。特に、検証条件が本番環境と異なっていたり、対象データが偏っていたりすると、実態を反映しない結果が出やすくなります。
想定と異なる結果が出た場合も、それ自体を失敗と捉える必要はありません。得られたデータをもとに課題を洗い出し、改善したうえで再検証すれば、次のアイデアや開発の精度向上につながります。

検証だけで終わり本導入に進まないケースに陥りやすい
検証を重ねるうちにPoC自体が目的化し、本来のゴールだった本格導入までたどり着けないケースもあります。
いわゆる「PoC貧乏」と呼ばれる状態で、経営層・企画者・開発者の間で目指す姿の認識がずれたまま検証だけが続き、コストだけが積み上がっていきます。
この事態を避けるには、PoCを始める段階で「本導入に進む・進まない」を判断する基準をあらかじめ関係者間で合意しておくことが有効です。判断基準を明確にしておけば、検証で終わらせず、次のフェーズへ着実に進められます。

PoCの実施手順・進め方

PoCを効果的に進めるには、着実に手順を踏むことが欠かせません。ここでは、代表的な4つのステップを紹介します。

1. 目的を明確にする
2. 実施内容を決定する
3. 検証を開始する
4. 結果を評価する

1.目的を明確にする
PoCの精度を左右するのは、着手前にどれだけゴールを具体化できているかです。
何を達成したいのか、どのようなデータや効果を得たいのかがあいまいなままPoCをはじめると、検証がぶれてしまい、途中で目的を見失いがちです。検証の対象範囲や、必要なリソース、スケジュールも、この段階で具体的に定めましょう。
あわせて、PoCそのものがゴールにならないよう意識することも大切です。あくまで本導入の判断材料を得る手段であることを、関係者間で共有しておきます。

2.実施内容を決定する
目的が定まったら、達成に必要な検証方法を組み立てます。
実施内容の検討では、開発者側の視点に偏らないよう注意が必要です。実際に使うユーザーや現場担当者の立場から、どのような機能・条件を検証すべきかを洗い出します。
あわせて、検証にかかわる関係者の役割分担や、コミュニケーションの体制も整理しておくとスムーズです。

3.検証を開始する
検証結果の信頼性は、本番環境にどれだけ近い条件で実施できるかで決まります。
環境要因によるノイズを避けるため、可能な限り実際の導入環境と同一の条件で検証を行いましょう。また、さまざまな層・立場の対象者に実施することで、偏りのない客観的なデータを集められます。
検証中に新たな課題が見つかることも珍しくありません。想定外の事象が起きた場合は、その場で記録を残し、後の評価に活用できるようにしましょう。

4.結果を評価する
PoCの価値は、得られた結果を目的に照らして客観的に評価できるかで決まります。
あらかじめ設定した目的・目標に対して、検証結果がどの程度達成できたかを分析します。十分な効果が確認できれば、本格開発への移行を進めます。
想定と異なる結果が出た場合は、課題を洗い出し、改善したうえで再検証するか、プロジェクトの継続・撤退を判断する材料として活用しましょう。

PoCを成功させる3つのポイント

PoCを効果のある取り組みにするには、押さえておきたい3つのポイントがあります。

• 範囲を限定して実施する
• 検証条件を同じにする
• 検証の途中で課題が発生した場合は継続・撤退を適切に判断する

範囲を限定して実施する
検証範囲を絞り込むほど、PoCは早いスピードで結果を得られるようになります。
最初から広い範囲で検証しようとすると、必要なリソースやスケジュールが膨らみ、本来の目的である早期の実現可能性の確認から遠ざかってしまいます。
まずは特定の部門・業務・機能などに対象を絞ったスモールスタートで効果を確かめ、手応えを得られてから徐々に範囲を広げていくのが有効です。

検証条件を同じにする
信頼できる結果を得るには、本番で使う環境と検証環境の条件をそろえることが欠かせません。
同じシステムやサービスでも、導入環境が違えば動作結果に差が出ることがあります。できるだけ本番に近いセキュリティ環境やデータ条件のもとで検証することで、実態を反映した有効なデータを得られます。
条件を途中で変えてしまうと、検証結果の比較ができなくなる点に注意しましょう。

検証の途中で課題が発生した場合は継続・撤退を適切に判断する
課題が見つかるたびに立ち止まらず、あらかじめ決めた基準に沿って淡々と判断を下せるかどうかが、PoCの成否を分けます。
「PoC貧乏」を避けるためにも、目的に照らして十分な効果が見込めないと判断した場合は、早めに撤退する決断も必要です。反対に、課題はあっても改善の見込みがあるなら、原因を洗い出したうえで再検証に進みましょう。
継続・撤退いずれの場合も、判断の根拠を関係者間で共有しておくことで、その後の意思決定がスムーズになります。

PoCの事例｜SMBCグループがQuanmatic社と広告配信最適化のPoCを実施

SMBCグループは、量子コンピューティング分野のスタートアップQuanmatic社と協働し、三井住友銀行アプリの広告配信を最適化するPoCを実施しました。
目的は、アプリ上でユーザーに配信する広告のクリック率（CTR）向上です。年齢や性別、居住地、世帯年収など、ユーザーが持つ41の特徴量から、広告のクリックに影響しやすい要素を「QFS（量子特徴量選択）」という手法で絞り込みました。特徴量をむやみに増やさず絞り込むことで、学習・推論にかかる時間を短縮しつつ、過学習を防げる点がこの手法の利点です。
検証にあたっては、銀行データを扱う都合上、入室制限をかけた専用の環境にサーバーを設置し、セキュリティを確保したうえで解析を実施しました。解析後はデータを消去し、再現できない状態にするなど、金融機関ならではの厳格な手順を踏んでいます。
Quanmatic社代表の古賀氏によれば、PoCでQFS手法を実装した事例は世界でも珍しいといい、広告配信の最適化にとどまらず、金融分野における量子技術活用の重要な一歩になったといえます。
PoCの具体的な進め方や関係者のインタビューは、以下の記事で詳しく紹介しています。

取り組み

2025.11.06

【金融×量子コンピューティング】Quanmatic社と協業しPoCを実施

まとめ

PoC（概念実証）は、新しい技術やアイデアの実現可能性を、本格導入の前に小規模な検証で見極める手法です。PoV・PoB・MVPと組み合わせることで、技術面だけでなくユーザー価値や事業性まで段階的に確認できます。
コスト抑制や早期の課題発見、円滑な意思決定といったメリットがある一方、検証だけで終わらないよう、目的の明確化と継続・撤退の判断基準づくりが欠かせません。
SMBCグループの事例のように、範囲を絞ったスモールスタートから着手し、自社に合った形でPoCを取り入れてみてはいかがでしょうか。
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