PoCの目的
問題
AIプロジェクトにおけるPoC（概念実証）の目的について、誤りを1つ選べ。
解説
AI開発における「PoC（Proof of Concept：概念実証）」とは、本格的なシステム開発に多額の投資をする前に、「現在のデータでAIの目的が達成できるか（技術的実現性）」や「ビジネス上の価値が出るか（投資対効果）」を小規模に試す検証フェーズです。
AIは「作ってみるまで精度が分からない」という不確実性が高いため、PoCで早期にリスクを洗い出し、期待する成果が出ないと判断した場合はプロジェクトの中止や方向転換を意思決定することが重要です。
1. PoCはAIが本番運用に耐えられる性能を持つことを保証する工程である。
誤り：PoCはあくまで「実現可能性を小規模に試す」工程であり、本番運用に耐えうるシステム性能（高負荷への耐久性など）を完成・保証するための工程ではありません。
2. PoCはAIで実現可能かどうかを小規模に検証する工程である。
正しい：大規模なシステム開発に着手する前に、少量のデータや簡易的なモデルを用いて「本当にAIで解決できるのか」という実現可能性を検証します。
3. PoCは本番導入前に必要なデータの質や量を確認する目的もある。
正しい：顧客から提供されたデータがAIの学習に十分な質（ラベル付けの正確さなど）と量を持っているかを評価・確認することも、PoCの重要な目的の一つです。
4. PoCの結果を踏まえて、次のステップに進むか判断する。
正しい：PoCを通じて目標精度やビジネス価値が確認できた場合にのみ、次の本格的な「開発（本番実装）」フェーズへ移行するという「Go/No-Go」の重要な判断材料となります。
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