PoCから本番運用へ──LLM案件をスムーズに移行するための実践ロードマップ

みなさんも同じような悩みを抱えていませんか？
PoC（概念実証）は順調に進み「これはいける」と思ったのに、いざ本番導入となると立ち往生する──LLM（大規模言語モデル）案件ではよくある光景です。この記事では、PoCから本番運用へ移行する際に直面する課題と、その解決のための実践ロードマップを提示します。

なぜLLMのPoCは本番導入に進めないのか｜背景と課題を整理

PoC段階では「動くかどうか」を試すことが目的です。そのため、条件をシンプルにして検証することが多く、結果として本番では通用しない落とし穴を抱えることになります。具体的に見ていきましょう。

• データの扱いが変わる
  PoCでは匿名化データやサンプルデータを使います。たとえば「名前」を「テスト太郎」に置き換えたり、少数の模擬レコードを用意する程度で済みます。
  ところが本番になると顧客の個人情報や契約内容といった機密データをそのまま扱う必要があります。ここで初めて「誰がどの情報を見られるか（権限管理）」や「いつ・誰がデータに触れたか（ログ管理）」が問題になります。PoCでは軽視されがちな部分が、本番では一気にボトルネックになるのです。
• コスト構造が変わる
  PoCではユーザー数が少なく、API利用料やGPUコストは数万円程度に収まります。ところが本番環境ではユーザー数が数百〜数千に膨らみ、リクエスト数が桁違いになります。1回3円の処理でも100万リクエストなら月300万円。PoCでは気にならなかったコストが、本番では事業継続を左右する要素になるのです。
• 非機能要件の重要性が跳ね上がる
  PoCの目的は「アイデアの確認」なので、多少遅くても動けば十分です。しかし本番環境では「応答が5秒かかるとユーザーが離脱する」「24時間365日止められない」といった利用環境ならではの要求が加わります。可用性や監査対応など、PoCでは話題にならない要素が本番移行では壁になります。
• 社内の関与範囲が広がる
  PoCは一部の技術チームだけで完結することも多いですが、本番導入になると法務、情報システム、セキュリティ部門など社内のさまざまな部署の合意が必要になります。「セキュリティ基準を満たしていない」「契約条件が不十分」といった理由でストップがかかるケースも珍しくありません。

このように、PoCで成功する条件と本番で必要な条件はまったく別物です。だからこそ「PoCで動いた＝本番でも大丈夫」とはならないのです。

LLM本番移行で多発する失敗パターン5選

では、実際の現場でどのような失敗が繰り返されているのでしょうか。典型的な例を5つ挙げます。

1. 処理が遅くて利用者が離れる
   • PoCでは利用者が限られているため、動作の速さに問題が出にくいのが普通です。しかし本番環境に移ると、利用者が一気に増え、サーバーや回線が追いつかなくなります。その結果、質問をしてから回答が返ってくるまでに5秒以上かかるようになり、ユーザーは「遅い」と感じて使わなくなってしまいます。
     実際に、社内向けチャットボットを公開したところ、昼休みにアクセスが集中して応答が極端に遅くなり、ほとんど利用されなくなったケースもあります。
2. 利用料金が急に跳ね上がる
   • 試験段階では利用回数が少ないため、料金が数万円程度で済むことが多いです。そのため費用を深く考えないまま進めてしまうことがあります。しかし本番では利用者が増え、リクエスト数が想定以上に膨れ上がります。
     
     その結果、PoCで月30万円と見積もっていたものが、本番では100万回以上の利用となり300万円の請求が来てしまう、といったことが起こります。経営層が慌てて利用停止を指示するのも珍しくありません。
3. データ管理の甘さで社内からストップ
   • PoCではテスト用データを使うため、データの取り扱いルールを深く検討しないことがよくあります。
     しかし本番に進むと、実際のお客様の個人情報を扱う必要が出てきます。この時に削除の取り決めや保存条件が不十分だと、法務部門や情報システム部門から「利用禁止」の判断が下されます。
     
     あるプロジェクトでは、匿名データでPoCを終えたあと、本番で個人情報を外部サービスに送信していたことが発覚し、導入が半年以上遅れる事態になりました。
4. 知識が引き継がれず運用できない
   • PoCを外部ベンダーに任せ、本番を社内チームに引き継ぐケースでは、情報共有が不十分だと大きな問題になります。
     
     PoCで作られた仕組みの内部構造や運用方法が社内に伝わっていなければ、本番稼働後にトラブルが起きても原因を特定できません。
     実際に、PoCのコードや設定がブラックボックス化していたために、エラー対応に数週間かかり、業務が大幅に滞った例もあります。
5. モデルを更新できず精度が落ちる
   • PoCは短期間の検証なので、AIモデルの「鮮度」が問題になることはほとんどありません。
     しかし本番運用では半年、一年と使い続けるうちに、回答の正確さが少しずつ落ちていきます。
     
     モデルを更新する仕組みを準備していないと、ユーザーから「使えない」と不満が相次ぐようになります。実際に、FAQシステムが最新情報を反映できず誤回答が増え、最終的に利用停止になったケースもあります。

PoCから本番運用へ移行するための実践ロードマップ

こうした失敗を避けるためには、PoCの段階から「本番で必要になる条件」を見据えておくことが重要です。次のステップを意識してください。

• ステップ1：費用とデータの条件を早めに確認する
  • 利用者が増えた場合の費用を3段階（少人数／中規模／大規模）で試算する
  • データの扱いについて、削除や記録のルールを事前に決める
• ステップ2：利用者目線の条件をPoCで試す
  • 質問してから答えが返るまでの時間を測り、1秒以内／3秒以内／5秒以内で体感を比較する
  • 休日や夜間も止めずに使えるかどうかを確認する
• ステップ3：運用する人を早めに巻き込む
  • PoCの時点で本番を担当する人を参加させ、設計や仕組みを共有する
  • アカウント権限を「管理する人」「使う人」「確認する人」に分けて整理する
• ステップ4：更新の流れを作る
  • 半年〜1年に1度はモデルを更新する前提で手順を決める
  • 更新後のチェック方法も明記しておく
• ステップ5：小さく始めて広げる
  • まずは社内の一部ユーザーに使ってもらう
  • 問題がなければ利用範囲を徐々に広げ、本番展開に進む