AI開発の手順は？AIシステム構築の流れを徹底解説！生成AI/LLM時代の注意点もわかる完全ガイド

近年、AIを使ったサービスの提供や基幹システムへのAI組み込み、さらにはバックオフィスの社内業務まで幅広くAIが活用されています。

昨今は、ChatGPTを始めとする生成AI（ジェネレーティブAI）が著しく進化しており、これまで難しかった活用方法のハードルも下がっており、企業での事業活用も非常に増えています。

しかし、実際にはどのようにAIを開発をしたら良いのかわからないという方や、どういったことに注意して開発すればよいのかを知りたいと思う方も多いと思います。

この記事では、AIシステム開発の手順や費用、注意点を解説していきます。どのような流れでAI開発が進んでいくのか、AI開発を失敗させないために必要なことを詳しく説明していきます。AI開発について興味がある、開発したいけど不安があるという方は、是非最後までご覧ください。

そもそもAIとは？何ができるのか？をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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AI開発の手順は？

AI開発はどのように進めていけばよいのでしょうか？AI開発の代表的な手順は以下の通りです。

1. AI開発の構想
2. 自前のモデルか基盤モデル活用か
3. データ収集とアノテーション
4. 開発チーム、またはAI開発会社との打ち合わせ
5. PoC・プロトタイプ作成
6. システム開発・実装
7. チューニング
8. 運用・改修

それぞれの詳細を解説します。

AI開発の構想

AI開発の第一歩として、開発するAIモデルの構想をします。AIモデル開発においては、目的を明確にして、どういったAIモデルを開発するか検討し、構想を練る必要があります。

AIを開発すれば、抱えている問題を全てたちどころに解決できるように感じている方も多いですが、実際は人間の指示に基づいて結果を出力する一つのシステムにすぎません。ですから、AI開発の構想段階では、まずは社内の現状について以下の検討を行いましょう。

• 自社の課題は何か？
• 課題のどの領域をAIによって解決するのか？
• 本当にAIによって解決すべきことなのか？

上記が見えて初めて、どんな種類のAIモデルを開発するか、どんなデータが必要かが決まりますので、次の開発チームとの打ち合わせがスムーズに流れます。

自前のモデルか基盤モデル活用か

次に決めるべきは、「AIに学習させて賢くする」のか、「賢いAI（基盤モデル）を業務に安全に接続する」のか、という“方式”です。近年は後者（生成AI/LLM活用）が急速に主流になり、同じ「問い合わせ対応」でも設計が変わります。

この分岐を先に置くと、次工程で必要になるデータ、体制、セキュリティ、そして費用（特に推論費）が一気に見通せます。

ChatGPT等に代表されるLLMの基盤モデルを活用することで、さらに効率的に開発を進めることが可能になる場合もあります。

例えば、自社のWebサイトの問い合わせ対応業務を効率化したいという課題があるとします。この場合、AIチャットボットを構築することで24時間365日の自動応答が可能になります。

しかし、事前に大量の問い合わせデータ（よくある質問と回答など）を収集し、AIに学習させる必要があります。このように具体的な課題とAIの種類、必要なデータが明確になると、プロジェクトの全体像が見えてきます。

AIモデルにどんな種類があるかこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

データ収集とアノテーション

AIモデルの構想ができたら、次は学習用のデータ収集とアノテーション（ラベル付け）を行います。機械学習やディープラーニングでは、大量の質の高いデータが必要不可欠です。

例えば、画像認識AIを開発する場合、認識対象となる物体や人物が映った大量の画像データを用意し、1枚1枚に正解ラベルを付与する作業が必要です。図面読み取りAIを構築したいのであれば、その読み取り対象となる図面です。

アノテーションは非常に手間のかかる作業ですが、データの質が直接AIの性能に影響するため、妥協せずに丁寧に行うことが重要です。社内リソースでアノテーション作業に対応できない場合は、専門の企業にアウトソーシングすることも検討しましょう。

尚、AutoMLを活用することで、一定の条件下でラベル付けの自動化や効率化が図れる場合もあります。

データ収集とアノテーションの工程は、開発側と相談しながら実施したり、実際のPoCと並行して進めたりすることもできますので、必ず打ち合わせの前に行わなければいけないものではありません。

また、構築したいAIによっては、アノテーション工程が不要な場合もありますので開発側と相談してみるのがよいでしょう。

生成AI/LLM活用では“アノテーション＝万能”ではありません。むしろ重要になるのは次の3点です。

• 回答の根拠になる社内情報の整備（規程・FAQ・手順書・商品仕様・障害対応など）
• 検索に耐える構造化（最新版管理、重複排除、文書の粒度、アクセス権）
• 評価用データセット（「この質問にはこの根拠を使って、この結論を返すべき」というテスト）

ラベル付けでモデルを育てるのではなく、“参照すべき知識”を整えて、答え方を評価し続ける発想に切り替えると、LLM導入の成功確度が上がります。

開発チーム、またはAI開発会社との打ち合わせ

次に、自社の課題やAIで解決したいことを開発チーム、またはAI開発会社にわかりやすく伝え、開発会社にも理解してもらえるよう打ち合わせを行っていきます。AI開発の構想や目的は、開発会社が開発を行う際の基盤となるため、認識の違いが生じないようにすり合わせていく必要があります。

特に、AIの適用範囲や精度目標、必要となるデータの量と質、開発スケジュールなどは慎重に協議し、合意形成を図ることが肝要です。AIはある程度の不確実性を伴うため、POCで検証を重ねながら開発を進めることになります。

つまずきやすいのがデータ収集・アノテーションの部分で、これらの工程に十分なリソースを投入することが極めて重要です。

また、このときにポイントになるのが、ChatGPTのAPIを利用する、など利用するAIモデルに固執せずに柔軟に考えることが重要です。

AI開発会社は常に最新のAI技術を調査していますので、自社で考えるよりも適切なAIモデル・技術の選択が可能な場合が多いです。AIモデルや手法を決めて取り掛かると、プロジェクト自体がうまく進まない可能性がありますので、注意が必要です。

AI作成を内製で行うか、外注で行うか決めかねている場合はこちらの記事をご覧ください。

関連記事：「AI導入・活用にコンサルティング必要？何をしてくれる？コンサル会社の選定ポイント徹底解説！」

PoC・プロトタイプ作成

PoCとは、「Proof of Concept」の略で、日本語では概念実証と訳されます。AI開発においては、AIの仮モデルを開発しAIにデータを学習させて運用を行いつつ、プロトタイプを構築し、構想している計画が実現できるか以下の検証を行います。

• 機械学習やディープラーニングに必要なデータの量と質が確保できているか
• 期待した精度は出せるか
• 求める処理スピードか

生成AI/LLMでは、従来の「精度・速度」に加えて、PoCで検証すべき観点として次が必須になります。

• 正確性（根拠付き回答）：社内文書を根拠に、誤答や“もっともらしい嘘（幻覚）”を抑えられるか
• 安全性：不適切表現、機密の漏えい、プロンプトインジェクション等の攻撃耐性
• 再現性：同じ入力で結果がブレ過ぎないか（業務での運用可能性）
• コスト/遅延：1件あたりの推論費（トークン費）と、ピーク時の応答時間
• 運用設計：ログ、監査、権限、エスカレーション（AIが迷った時に人へ渡す導線）

この5点を満たすと、PoCが“デモ”ではなく、上層部がGo/No-Go判断できる“事業検証”になります。

このようなことを検証し、開発するAIが構想通りに進んでいるか確かめていきます。この段階では、AIの構想を厳しく検証していきます。

具体的には、収集したデータの一部を使って小規模なAIモデルを構築し、実際に動かしてみるのがPoCの一般的な進め方です。これにより、技術的なフィジビリティを確認できるほか、本番環境に必要なインフラやセキュリティ要件なども洗い出せます。

PoCを行い、構想が実現できると判断されると、プロトタイプモデルの開発が進んでいきます。PoCはAIシステムの根幹の部分であり、とても重要な工程となります。

システム開発・実装

PoCによってAIモデルの実現可能性が証明できた後は、PoCで仮モデルの開発内容を基にして、最終的なAIの開発を行っていきます。本番環境に必要な要素を決めながら開発を進め、AIのモデルを最終化します。

また、XAI（説明可能なAI）の考え方を取り入れることで、AIの出力結果がどのように導き出されたのかを説明可能なモデルを構築することができます。

完成後にテストを行い、問題なく動作するかどうかの検証や、実務上のオペレーションの検証も行っていきます。AIモデルだけでなく、周辺システムとの連携や、ユーザーインターフェースの使い勝手なども入念にチェックします。

チューニング

開発完了後はチューニングを行います。AI開発でのチューニングとは、AIの改良をするためにデータやパラメーターなどの調節を行うことです。

開発時のデータを基に、求めた結果が得られるのか、データに不足がないかなどを確認しながら調整・再学習を行っていきます。本番環境を想定した学習とチューニングを繰り返すことで、AIの精度を高めていく作業です。

マルチモーダルAIでは、複数のデータ形式間の相互作用を最適化するための調整が特に重要です。

チューニングは、実際にAIを利用する上で利便性を高めることや、トラブルを回避するための作業となります。例えば、AIチャットボットの場合、ユーザーの問い合わせ内容に対して的確な回答ができるよう、学習データを追加したり、応答ロジックを調整したりします。

運用・改修

開発が終わりチューニングが完了したら、AIを実際の業務の中で運用していきます。従来の業務やサービスをAIに置き換えても問題なく運用できるのか確認し、運用の中で発生するAIの不具合を解消して正常に運用するための保守を行います。

MLOpsとLLMOpsの両方で、運用中の不具合を迅速に解消し、正常な運用を保つための保守活動が重要です。

MLOpsでは、AIモデルが正しく動作しているかを常にチェックし、データが変わったときに自動で再学習するように設定します。これにより、AIの性能が低下しないようにします。

LLMOpsは、LLM（大規模言語モデル）で使います。LLMが正しい情報を出力するように以下を行います。

• プロンプト/設定のバージョン管理（いつ、誰が、何を変えたか）
• ナレッジ更新と検索品質の監視（古い規程を参照して誤案内しない仕組み）
• 安全フィルタと権限設計（見せてよい情報だけを返す。操作系は最小権限＋承認）
• 評価の自動化（正確性・安全性・コストを定点観測し、劣化を検知）
• インシデント対応（誤回答・漏えい疑義・有害出力の報告/封じ込め/再発防止）

また、構想段階で設定したAI開発の目標の達成状況の確認を行い、成果を確認して効果を検証します。一般的には、目標達成状況の確認のためにPDCAサイクルの活用をしていきます。以下のサイクルを回していくことで、より効果の高いAIをつくりあげていく工程になります。

1. 運用を行う
2. 効果を検証して出てきた課題や現場の声を集める
3. 計画的に改修を行う
4. 改修の効果を確かめていく

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AI開発に必要なハードウェア

GPU（Graphics Processing Unit）

GPUは、画像処理を主目的とした並列処理に特化したプロセッサ。AIの学習や推論においても大量の演算処理を並列に実行できるため、高速な計算が可能。

NPU（Neural Processing Unit）

NPUは、AI向けの計算に特化したプロセッサで、ニューラルネットワークの演算を最適化。消費電力を抑えつつ高速な推論を実現するため、スマートフォンやエッジデバイスにも採用されている。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）

CUDAは、NVIDIAが提供する並列コンピューティングのプラットフォームおよびAPI。これを利用することで、NVIDIA製GPU上での並列計算を効率的に実行できる。

AWSやAzureといったクラウドサービスを利用する際には、自社でハードウェアを調達する必要はありませんが、GPUスペックなどを考慮する必要があります。

AI開発に必要なソフトウェア

Python

Pythonは、AI開発に広く用いられるプログラミング言語。シンプルな構文と豊富なライブラリにより、機械学習やデータ解析に適している。

PyTorch

PyTorchは、Facebook（現Meta）が開発したディープラーニングフレームワーク。動的計算グラフを採用しており、デバッグしやすく、研究開発に適している。

TensorFlow

TensorFlowは、Googleが開発したディープラーニングフレームワーク。TF2系ではEager実行（逐次実行）を基本にしつつ、tf.function により グラフ化して高速化・移植性を高める、という二段構えで使われます。

検証フェーズは書きやすさ（eager）、本番は性能と配備性（graph）という使い分けが基本です。

Keras

Kerasは、特定フレームワーク専用というより マルチフレームワーク（JAX/TensorFlow/PyTorch等）で動くAPI として整理されるケースが増えています。チームの標準基盤や運用方針に合わせてバックエンドを選び、同じ書き味で開発できるのが強みです。

ニューラルネットワークの構築をシンプルなコードで実装でき、初心者でも扱いやすい。

また、プログラミング言語としてはC++（高速処理が求められる場面）やJulia（数値計算に特化）も使われることがあります。

PyTorchとTensorFlowの違いについてはこちらで詳しく解説していますので、ご参考ください。

関連記事：「AIの開発環境に必要なのは？必須のハードウェア・ソフトウェア、構築手順を徹底解説！」

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AI開発会社の選定方法

AI開発会社を選ぶ際の重要なポイント​

企業選定においては、まず実績や技術力、そして最新のAIトレンドへの対応力が重要です。

実現したいAIシステムにもよりますが、高度なAIシステムを構築したい場合は、LLMのAPIといったアプリケーションレベルの知識だけでなく、TransformerやDiffusionモデル、CNNといったディープラーニング技術に関する知識があるかどうかを確認しましょう。

生成AI/LLM案件では、モデル知識に加えて次の“運用力”が差になります。

• 評価設計：正確性/安全性/コストのKPIを作り、継続評価できるか
• データ/ナレッジガバナンス：最新版管理、権限、監査ログを設計できるか
• LLMOpsの実装：プロンプト・検索・ガードレール・モデル切替を運用可能にする仕組みがあるか
• 規程/契約対応：社内規程・知財・外部規制（必要ならEU）を前提に設計できるか

この観点を入れると、見た目は強いが運用で崩れるベンダーを避けやすくなります。

もちろん、AIモデル周辺のアプリケーションシステム開発（SI部分）の技術の有無に加え、開発後の保守サポートやセキュリティ対策、納期の厳守など、企業としての信頼性も必須の要素です。

AI開発会社の選定における注意点​

契約前には、具体的なプロジェクトスケジュールや費用、成果物の保証内容を明確にすることが大切です。AIモデルのライセンスに関してや、各種契約条項の透明性やリスク分担の方法を確認しましょう。

例えば、経済産業省がまとめた「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」も参考にすると良いかもしれません。

AI初期開発にかかる一般的な開発費用

外部のAI開発会社に依頼する場合、一般的には初期開発コストとして数百万円〜数千万円の費用が相場となります。初期開発費用は、AIの活用目的や構築するシステムの規模で大きく変わります。

例えば、シンプルなチャットボットや需要予測など、比較的AI活用事例が多く、汎用のAIモデルで実装しやすいAIの開発であれば、既存の技術や開発データなどを用いられるため価格を抑えやすいです。

一方、企業独自の作業を解析するなど、あまり普及していない高度なシステムや、自社で全く新しいサービスのAIを開発する場合は開発費用も高くなります。

このようにプロジェクトの目的によって価格相場も大きく変化していきます。比較的少ない学習データで十分な機械学習で十分か、それとも、膨大なデータを必要とするディープラーニング（深層学習）が必要になる場合で各工程の工数が変わってきます。

例えば、画像認識AIモデルを構築する場合は、上記のほかにデータ収集費用やアノテーション費用がかかることが一般的です。

関連記事：「AIシステム開発を外注した際に発生する費用の相場感や必要な期間、開発パートナーの選び方」

生成AIの開発費用

生成AI/LLM活用では、初期費用よりも 運用費（推論費） が効いてきます。問い合わせが増えるほどトークン消費が増え、月次費用が“利用量比例”で膨らみます。したがって費用検討は以下をを分け、「1件あたりコスト×件数」 で事業PLに落として見積もるのが現代的です。

• 初期：設計/実装、ナレッジ整備、評価環境
• 運用：推論費、ログ保管、監視、評価、ナレッジ更新

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AI開発を成功させる社内体制と人材育成

AIプロジェクト推進のための組織構築​

AIプロジェクトの成功は、単発の取り組みではなく、組織全体がAIを効果的に活用できる状態、すなわち「AI-Ready」な体質へと変われるかにかかっています。この変革を牽引するため、専任チームや部門横断型のタスクフォースを戦略的に編成することが有効です。

例えば、社内にAIラボやCoE（センター・オブ・エクセレンス）を設置するのは、組織をAI-Readyへと導くための強力な一手です。CoEは、単一のプロジェクトを推進するだけでなく、各事業部門と横断的に連携し、AI活用のノウハウや成功事例を全社に展開・標準化する役割を担います。

こうした中央集権的な組織体制は、プロジェクト全体の透明性と迅速な意思決定を実現し、社内のデータや人材といったリソースの最適活用を促進します。

結果として、組織全体のAIリテラシーと遂行能力が底上げされ、持続的にAIの価値を創出し続けられるAI-Readyな企業へと進化していくのです。

AI人材の必要スキルと育成方法​

社内でAI開発を行う場合、一般的にAIエンジニアには、機械学習、データサイエンス、統計解析といったAIに関する知識だけでなく、AWS、Azure、GCP等のクラウドプラットフォームの知識やDevOpsのスキルが求められます。

関連記事：「AWSとAzureを徹底比較！強みや弱み、適したケース、選択方法などを徹底解説」

また、ビジネス側の担当者はJDLAの主催するG検定取得レベルのAIに関する最低限の理解があることが好ましいでしょう。エンジニア向けには、E検定というものがあります。

これらの検定を支援するサービスも多く出ていますので、調べてみると良いでしょう。

外部専門家との連携によるスキル向上​

内部だけでなく、NVIDIAやGoogleの認定パートナー、または大学の研究機関と連携することで、最新の研究成果や技術動向を迅速に取り入れることができます。

例えば東京大学や慶応大学といった工学部を持つ大学や大学院の研究室は、共同研究を募集していることが多くあります。

AI開発で失敗しないための注意点

AIの開発を成功させるための、いくつかの注意点を紹介します。

AIの開発目的を明確にする

AIを開発するときに重要なのは、AIの開発目的を明確にすることです。多くの課題を抱えるなかで、AIを開発すればなんとかなるだろうという漠然とした状態でAIを開発しようとすると失敗します。

自社の課題を整理し、どのような課題を解決したいのか、どのような効果を求めるのかを明確にしておく必要があります。

目的が明確になっていればそれに合わせたAIを導入して、最大限の効果を得ることができます。それだけでなく、会社全体で目的を共有でき、従業員からもAI導入について納得してもらいやすくなります。

また、AI開発を外注する場合でも、AIの利用目的を明確にしておかないと開発会社に丸投げすることになり、開発したものの自社に合わない、効果があまり得られないという事態が発生します。AIの効果を最大限にするために、開発目的を明確にしておきましょう。

AIの種類を決める

AIの開発目的と同様に、開発するAIの種類を決めておくことが大切です。以下のような種類のAIがあります。

• 自動運転
• 営業支援
• データ予測
• 画像解析
• 動作解析

上記は数あるAIの一部で、「特化型AI」と呼ばれています。特化型AIは、特定の分野の特定の作業において人を上回る処理能力を発揮するAIです。

特化AIの種類、製造業や小売業など業界ごとによく用いられるAI技術についてこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

一方、特定の分野だけではなく、人間と同じように思考して、しかも何千倍の速度で処理できる「汎用型AI」という考え方がありますが、まだ研究段階で、実用化に至っていないのが現状です。「汎用型AI」はとても魅力的ですが、まだ実用段階でないものも多く、実際にAIを開発する場合は「特化型AI」の開発を行っていくことになります。

特化型AIの開発の際は、どんなAIの種類を開発すべきかを決めておく必要があります。なんでもAIに任せるという汎用型AI的な考えではなく、特定の課題を解決するため、AIの種類を決めておくことでAI開発の成功に近づきます。

保守・改修がしやすいものにする

AIは開発して終わりではなく、学習とチューニングを繰り返すことでAIの精度を少しずつ高めていく必要があります。また、運用開始後も不具合の解消や最適な業務フローの構築など、日々アップデートしていかなければいけません。

AIを運用する中で、精度の低さを感じることや機能的な不具合が必ず発生します。解決に時間がかかれば、長時間にわたって業務が中断する事態になります。

開発の段階で日々のアップデートが必要であることを認識し、更新しやすいアルゴリズムで開発を進めておけば、日々アップデートをスムーズに行いやすくなります。AIに不具合が生じた際に、開発者だけでなく運用担当者も対応できるようにプログラムしておくことで、素早く対応でき、より効果の高いAIとなるでしょう。

関連記事：「MLOpsとは？導入すべき理由・手順・DevOps・LLMOpsとの違いを分かりやすく解説！」

費用対効果を検証する

AIの開発には、各工程で大きな投資が必要となります。高度であるほど、投資金額は大きくなります。そのため、費用対効果を検証するために以下を検討しましょう。

全てのケースに対応した結果、費用に対する効果が低いことや、想定する目標を達成できないといった事にならないように、費用対効果を十分に検証しておく必要があります。

また、AIの開発だけでなく、必要となる機器や運用するための社内の人件費など、直接開発費以外にも費用が発生することを踏まえた上で、本当に効果が出るのか検証していくと良いでしょう。

クラウドAIプラットフォームの活用​

AWS、GCP、Microsoft Azureなどに代表されるクラウドサービスは、AI開発において、スケーラビリティと運用の容易さが大きな魅力です。

これらのプラットフォームは、ハードウェア管理やセキュリティ対策を施しながら、画像認識や音声認識等のAI開発に必要な最新アルゴリズムを手軽に使えるように提供している他、自動アップデートを提供しており、初期投資を抑えつつ、高度なAI機能を迅速に実装可能です。

また、生成AI領域であれば、Amazon BedrockやAzure AI Foundry等のモデルカタログを通して、OpenAIやAnthropic等の最新のAIモデルを活用できるようになっています。

ツール・フレームワーク・オープンソースモデルの活用

近年、HuggingFaceのTransformers、OpenCV、MetaのSegment Anything Model(SAM)など、オープンソースのAIモデルやツールが多く提供されています。

他にも、AI開発をスムーズに行うためのGoogle Cloud PlatformのAutoMLなども活用できるでしょう。

これらを活用することで、開発期間を短くしながら、低コストで最新技術を実装できるというメリットがあるため、積極的に活用を検討すると良いでしょう。

AI開発を外部企業に委託する際には、上記のようなオープンソースモデルの活用有無を確認しても良いかもしれません。

補助金や助成金の活用

ものづくり補助金など、政府の補助金・助成金プログラムの情報を常にチェックし、コスト削減の余地がある場合は積極的に活用することも有効です。

近年、AI活用は政府も推進しており、多くの補助金・助成金が利用できるようになっています。

関連記事：「AI導入・開発に使える補助金・助成金とは？違いや申請する際の注意点、手順を徹底解説」

AI開発についてよくある質問まとめ

まとめ

AIを開発することで、自社の生産性向上や増収増益に繋がる可能性が十分にあります。しかし、ただ闇雲にはやりに乗って開発するだけでは失敗するケースも多く、高額な費用を支払うだけにもなります。

AI開発の手順をしっかりと確認し、各工程でどのようなことを行うのか、何を決めておくべきかを把握しておくことが、AI開発の成功に繋がります。特に、AIの開発目的やAIの種類の決定、費用対効果の検証といった、AIを開発する前段階が非常に重要になってきます。

また、実際の開発時には、開発後の運用でシステムの不具合や改修すべきポイントが必ず出てくるということを踏まえて、より保守・改修がしやすいシステム開発を意識しておくことも大切です。AIは運用しながら学習を続けることで、より効果の高いものとなっていきます。AIは、開発するだけでなく、その後も改修し続けることが大切であることを意識して開発に取り組んでいきましょう。