データ連携・活用に向けたPoCで“沼”にハマる理由【第8回】

高坂亮多（セゾンテクノロジー CTO）

2026年2月12日

　データ活用に限らず「まずは試してみよう」「小さく始めてみよう」という姿勢は、とても健全です。データ活用／AI（人工知能）技術活用に向けたPoC （Proof of Concept：概念実証）に取り組む企業が増えているのも不思議ではありません。

PoCにおける「問い」は同じでも見ている「意味」が違う

　PoCを始めるとき一般には、業務部門もIT部門も同じ問いを持っています。「やりたいことは実現できそうか？」です。ただ、この問いに対して、業務部門とIT部門では違う意味で答えようとしていることがあります。実はPoCに対し業務部門とIT部門では、無意識のうちに異なる観点から状況を見ています。

・やりたいことは実現できそうか？
・この結果は、意思決定に使えそうか？

・このやり方は仕組みとして成り立つか？
・継続的に回せる形になりそうか？

　すなわち、業務部門は“ What（何ができるか）”を見ているのに対し、IT部門は“ How（どう実現するか）”を見ているのです。いずれも「できそうか？」という同じ問いに答えようとしているものの、何をもって「できた」とするかが異なるのです（図1）。

図1：PoC（概念実証）に対し業務部門とIT部門では気にしている領域が異なっている

　こうした違い自体は決して悪いことではありません。むしろ、どちらも必要な視点です。問題は、PoCの目的や評価が、成功の定義やゴールのイメージが共有されないままに進んでしまうことです。

　業務部門もIT部門も、「正しいデータを使って、正しい意思決定をしたい」という最終的に目指しているゴールは共通です。しかし「正しいデータ」とは何かを突き詰めていくと、その定義は1つではありません。

　例えばデータ品質モデルの国際標準である「ISO／IEC 25012:2008」は、データの品質特性を15種類に分類しています。つまりデータの正しさは“1つの軸”では測れないということです。

　データについて「どの品質を見るか」の違いが、PoCでは業務部門とIT部門の受け止め方の差として現れやすくなるのです。