PoC（概念実証）が当初計画の3倍に延びても、ベンダーも発注側も「あと少し」と言い続ける。延長の判断は技術課題ではなく、経営判断の問題であることが多い。今号は、AI医療応用の代表的失敗事例として知られるIBM Watson for Oncology（MD Anderson Cancer Center）を題材に、「中止条件を事前に設定しないことのコスト」を検証する。
テキサス大学MDアンダーソンがんセンター（以下MDA）は2012年6月、IBMとがん診療支援AI「Oncology Expert Advisor（OEA）」の最初の契約を締結した。2013年10月にプロジェクトを公開発表し、Watsonをがん治療レコメンドエンジンとして実装する野心的な構想だった。
しかし、IBMは2016年9月にプロジェクトのサポートを終了。2016年11月にテキサス大学監査局がSpecial Review（特別監査報告書）を公表し、2017年2月以降にThe RegisterやForbesなどで広く報じられて公然化した。監査局によれば、MDAがこのプロジェクトに投じた支出はIBMとPwCの合算で約6,210万ドル（当時のレートで約62億円）。さらに監査局は、関連する7契約のうち競争入札を経たのはわずか1契約のみだったと指摘している。
技術面では、STAT Newsの2017年9月の調査報道が、Watson for Oncologyが実臨床データではなく合成症例（synthetic patient cases）で訓練されており、推奨内容が実臨床と乖離するケースがあったと報じた。IEEE Spectrumも「過剰な約束と未達」を構造的に分析している。
IBMは最終的に2022年1月21日、Watson Healthの主要資産をFrancisco Partnersへ売却し、ヘルスケアAI事業から事実上撤退した。
当時の判断根拠：MDAとIBMは「がん診療の革命」というビジョンを共有し、契約は段階的にスコープが拡大していった。監査報告書は、契約変更の都度、当初想定の予算枠を上回ったにもかかわらず、停止条件が文書化されていなかったと指摘する。
公開ソース：
・テキサス大学監査局 Special Review（2016年11月）監査報告
・STAT News「IBM pitched its Watson supercomputer as a revolution in cancer care. It's nowhere close」STAT News
・IBM Newsroom「Francisco Partners to Acquire IBM's Healthcare Data and Analytics Assets」（2022年1月21日）IBM Newsroom
1. 中止条件の未文書化
契約締結時に「どの数値・期日に達しなかったら止めるか」が定義されていなかった。なぜそうなるか：ビジョン主導のプロジェクトほど「止める基準」を議題化しにくい。気づける時点：契約スコープ変更の都度、停止条件の再確認を必須化する運用で防げる。
2. サンクコストバイアスの累積
支出が大きくなるほど、撤退判断は心理的に難しくなる。気づける時点：累積支出が当初予算の150%を超えた段階で、第三者によるGo/No-Goレビューを義務化していれば早期判断ができた。
3. 学習データと実運用環境の乖離
合成症例での訓練は研究フェーズでは合理的だが、実臨床への汎化検証が後回しになった。気づける時点：PoC設計段階で「本番データでの検証ステージ」を必須化する。
4. 競争入札の欠如
7契約中1契約のみが競争入札という調達構造は、ベンダーロックインの典型。気づける時点：単一ベンダー比率が一定を超えた時点で調達部門のレビューを通す体制で抑制できる。
5. ビジョンとマイルストーンの混同
「がん診療の革命」という長期ビジョンが、四半期マイルストーンの未達を許容する空気を生んだ。気づける時点：ビジョン・KPI・撤退基準を別文書として分離管理する。
☐ PoC契約書に「中止条件」を数値で明記したか
→ 文書化されていない撤退基準は、撤退判断時に必ず後ろ倒しになる。
☐ 累積支出が当初予算の◯◯%超で第三者レビューが発動する仕組みがあるか
→ サンクコストバイアスは当事者だけでは抑制できない。
☐ 学習データと本番運用データの分布乖離を測定する設計になっているか
→ 合成・代替データでの精度は本番性能を保証しない。
☐ ベンダー選定が競争入札または相見積もりを経ているか
→ 単一ベンダー依存はスコープ膨張の温床になる。
☐ PoCのGo/No-Go判定者が現場ではなく経営層に置かれているか
→ 現場判断は「もう少しで動く」を選びがち。
☐ 契約スコープ変更時に停止条件の再確認プロセスがあるか
→ スコープが変われば撤退基準も変わる。放置すると無条件延長と同義になる。
☐ ビジョン・KPI・撤退基準を別文書で管理しているか
→ 長期ビジョンが短期KPIの未達を上書きしないようにする。
AI PoC契約のチェック観点（公開予定）
PoC契約書で見落とされがちな停止条件・データ所有権・成果物定義の記載パターンを、実例ベースで整理する解説記事を準備中。
ベンダーロックイン回避の調達設計（公開予定）
単一ベンダーへの依存度が一定を超える前に発動すべき調達ガバナンスの具体策。
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創刊号として、AI導入失敗の代表事例を扱った。約62億円という支出規模は突出して見えるが、構造（中止条件未設定×サンクコスト×ベンダーロックイン）は中堅企業のPoCでも同型で観察される。次号は「データ品質要件の見落とし — PoCで動いたモデルが本番で動かない技術的構造」を取り上げる予定。
ALLFORCES編集部
AI導入の羅針盤 — 技術と経営をつなぐ
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