AI開発の進め方は？構想・PoC・実装・運用の4フェーズと生成AI時代の注意点を徹底解説

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。

また、ChatGPTを始めとする生成AIやAIエージェントが著しく進化して、企業での事業活用も非常に増えています。

この記事では、AIシステムを構築する手順や費用、注意点を解説します。プロジェクトの進め方と、失敗を防ぐために必要なポイントを詳しく説明します。

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。

AI開発会社を自力で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

AI開発とは？

AI開発とは、データから「予測する」「見分ける」「生成する」といった能力を持つAIモデルを作り、それを業務で使えるシステムとして組み上げることです。自社でモデルを一から作らず、GPTやGemini、Claudeなどの既存モデルを業務システムに組み込む開発も含まれます。

AI開発は、まず以下2つを整理して考える必要があります。

• AIモデル
• AIシステム

AIモデルは、入力されたデータに対して、予測・分類・生成などの結果を返す中核部分（いわゆるAI）です。

AIシステムは、AIモデルを実際の業務で使うための仕組み全体です。データの取り込みや前処理、利用者向け画面、既存システムとの連携、ログ管理や性能監視などが含まれます。

例えば、外観検査の場合、「傷の有無を判定する【AIモデル】」を作るだけでは現場で使えません。カメラ画像を自動で取り込み、判定結果を生産管理システムへ送り、判定に迷う製品を人が確認できる流れまで作ることで、はじめて業務で使える【AIシステム】になります。

一般的なシステム開発との違い

従来のシステム開発では、「この条件ならこう処理する」というルールを人が仕様として定義し、設計・実装・テストを順番に進めるウォーターフォール型が多く採用されてきました。

振る舞いがすべて仕様に書かれているため、完成形を事前に描き、計画通りに作り上げられる点が強みです。

一方、AIモデルは、ルールを人が書く代わりに、データからの学習によって判断の仕方を身につけます。そのため、画像の判別や文章の理解など、人がルールを書き切れない業務にも対応できます。

この柔軟性があるからこそ、性能は仕様書の上ではなく、実際のデータで試しながら確かめ、高めていくことになります。

そこでAI開発では、小さく作って評価し、改善を重ねる進め方が基本です。段階ごとに継続や方向転換を判断できるため、投資を無駄にしにくく、業務や環境の変化に合わせてAIを育てていけます。

AI開発は3つの方式に分けられる

企業がAIシステムを構築する方式は、開発対象によって以下3つに大きく分けられます。

1. AIモデル・システム開発：学習データを用いて、画像認識、需要予測、異常検知などの予測・判定モデル、及びそれを利用するシステムを構築する
2. 生成AI・LLMシステム開発：GPTやGemini、Claudeなどの基盤モデルを活用し、文章生成、要約、質問回答、RAGなどの機能を有するシステムを構築する
3. AIエージェントシステム開発：基盤モデルにツールや外部システムを接続し、目標に応じて複数のタスクを実行する仕組み（システム）を構築する

2022年頃までは、AIモデル開発が主流でしたが、LLM登場以降、生成AI・LLMシステム開発やAIエージェントシステムの開発も増えています。

尚、3つの方式では、必要なデータや開発工程、評価指標が異なります。本記事ではAIモデル開発を中心に、生成AI・LLMシステム開発との違いも交えながら、全体の流れを解説します。

AIエージェントシステム固有の開発方法については、関連記事で詳しく解説しています。

関連記事：「AIエージェントの開発方法・手順を解説！必要な技術や代表的フレームワーク、注意点徹底ナビ」

AIモデル開発と生成AI活用型開発の違い

AIモデル開発は、自社データを使ってモデルそのものを学習させます。一方、生成AI活用型開発は、GPTやGemini、Claudeなど外部の生成AIの基盤モデルを利用し、プロンプトやRAGによって振る舞いを制御する点が大きな違いです。

そのため、準備すべきデータ、評価の考え方、費用が発生するタイミングも異なります。

関連記事：「基盤モデルとは？代表モデル・導入方法・メリット・選び方の重要性について解説」

実際に寄せられた相談内容の種類と分布

添付の画像は、2026年3月時点の、これまで実際にAI Marketに寄せられた1,000社を超える相談の累計分布のグラフです。AI Marketは、2021年からサービスを提供しており、LLM関連の相談だけでなく、多岐に渡る相談をいただいています。

画像から分かる通り、画像認識の相談が全体の3割と一番多く、次にLLM関連開発（AIエージェント含む）の相談、そして次に異常検知などのデータ分析領域の相談が多くなっています。

画像認識においては、上述の通り独自のAIモデルを開発するケースが多く、生成AIを活用する動きが多い中でも、独自AIモデルを構築する画像認識の相談は非常に多くあります。

また、それに伴い、次工程で説明する画像アノテーションの相談も多くいただいています。

AI開発の流れは4フェーズ

AIモデル開発と生成AI・LLMシステム開発では、必要な技術やデータ、評価方法は異なりますが、プロジェクト全体の進め方には共通点があります。

代表的な手順は以下の通りです。

1. 構想フェーズ｜開発目的・要件・KPIを決める
2. PoC（概念実証）フェーズ
3. 実装フェーズ｜データ整備・開発・評価
4. 運用・改善フェーズ

それぞれ詳しく解説します。

構想フェーズ｜開発目的・要件・KPIを決める

構想フェーズは、AI開発の成否を最も大きく左右する工程です。

「何を解決するのか」「どの方式で実現するのか」「どのような体制で進めるのか」が曖昧なまま進むと、PoCの合格基準を決められず、検証を繰り返しても本開発へ進むかを判断できません。

構想フェーズでは、以下の3つを順に固めていきます。

開発目的と要件を明確にする

最初に、解決したい課題と、AIによって実現したいことを明確にします。

AIを導入すれば、抱えている問題をすべて解決できるわけではありません。まずは社内の業務や課題を整理し、AIを利用する必要があるのか、どの範囲へ適用するのかを検討します。

• 自社が解決したい課題は何か
• 課題のどの部分をAIで解決するのか
• 本当にAIを利用する必要があるのか
• 誰が、どのような場面で利用するのか
• どのような結果が得られれば成功と判断するのか
• AIが判断する範囲と、人が判断する範囲をどう分けるのか

開発目的と成功条件を具体化することで、必要なAIの方式、データ、機能、評価指標が明確になります。

AIの開発方式と利用モデルを決める

次に、自社専用のAIモデルを構築するか、既存の学習済みモデルや生成AI基盤モデルを活用してシステムを構築するかを決めます。

例えば、特定の対象物を高精度で認識する必要がある場合は、自社のデータを用いた画像認識モデルの構築を検討します。

YOLOなどのオープンソースのAIモデルを利用し、自社データによる追加学習やパラメータ調整を行う方法もあります。

一方、顔認証などの汎用的な機能であれば、MicrosoftやGoogleなどが提供する既存のAIサービスを利用することで、独自モデルを構築せずに実現できる場合があります。

生成AI・LLMシステム開発では、基盤モデル自体を開発するのではなく、既存の基盤モデルとプロンプト、RAG、外部システムなどを組み合わせて、必要な機能を構築する方法が一般的です。

基盤モデルにツールや外部システムを接続し、目標に応じて複数のタスクを実行させる場合は、AIエージェント開発に該当します。

開発体制と計画を決める

目的や方式が決まったら、社内チームまたは外部の開発会社と打ち合わせを行い、体制と計画を決めます。

主に以下の項目について認識を合わせます。

• AIを適用する業務と対象範囲
• 必要な機能とシステム構成
• 使用するAIモデルや基盤モデル
• 必要なデータの量と質
• PoCで検証する項目と合格基準
• 開発スケジュールと予算
• 社内と開発会社の役割分担
• セキュリティや個人情報の取り扱い
• 運用開始後の保守・改善体制

最初から特定のモデルやサービスに限定せず、課題や要件に合った方式を柔軟に検討することが重要です。

PoC（概念実証）フェーズ

PoCとは、「Proof of Concept」の略で、日本語では概念実証と訳されます。小規模なモデルやシステムを構築し、計画しているAIが技術的・事業的に実現可能かを検証します。

開発開始前に評価項目と合格基準を設定し、検証結果をもとに本開発へ進むかを判断します。

これらの項目について業務上の許容基準を定めて評価することで、PoCを単なるデモではなく、本開発へ進むか判断するための事業検証にできます。

関連記事：「AI開発のPoCとは？目的・進め方から『PoC止まり』を防ぐポイントまで解説」

実装フェーズ｜データ整備・開発・評価

実装フェーズでは、PoCで得た知見をもとに、実際の業務で使えるAIシステムを構築します。

PoCは限られたデータと条件での検証にすぎません。本番環境では、データの拡充、既存システムや業務フローとの連携、実際の利用条件に近い環境での再評価が欠かせません。

実装フェーズは、「データ整備」「システム開発」「評価・チューニング」の3段階で進めます。

データを収集・整備する

この工程では、モデルの学習やシステムの評価に使用するデータを準備します。ただし、必要なデータと整備方法は開発方式によって異なります。

AIモデル開発では、データの量だけでなく、正確性、多様性、偏りの有無がモデルの性能に影響します。実際の利用環境を反映したデータを準備することが重要です。

教師あり学習を行う場合は、収集したデータへのアノテーション（ラベル付け）も必要です。例えば、画像認識AIでは、認識対象が写った画像を収集し、それぞれに対象物の種類や位置などの正解情報を付与します。

社内でアノテーション作業に対応できない場合は、専門会社へのアウトソーシングも検討しましょう。

生成AI・LLMシステム開発では、必ずしもモデルを再学習させるためのデータは必要ありません。RAGを利用する場合は、AIが参照する情報と、回答品質を評価するためのデータを整えることが重要です。

関連記事：「AI開発でのアノテーションとは？必要性・種類・作業手順・使用事例徹底解説！」

システムを開発・実装する

PoCで実現可能性を確認した後は、本番環境で利用するAIシステムを開発します。

どちらの方式でも、AI部分だけでなく、既存システムとの連携、ユーザーインターフェース、実際の業務フローまで含めて設計・テストすることが重要です。

評価・チューニングを行う

システムの実装後は、PoCで定めた評価基準をもとに性能を確認し、必要な改善を行います。

変更前後で同じ評価を行い、特定の項目を改善した結果、ほかの性能や安全性が低下していないことを確認します。

運用・改善フェーズ

AIシステムは、開発して終わりではありません。本番運用後も、性能や利用状況を監視し、継続的に改善する必要があります。

AIモデル開発と生成AI・LLMシステム開発では監視・改善する対象が異なりますが、評価結果をもとに継続的な改修を行う点は共通しています。

運用中は、以下のサイクルを継続的に回します。

1. AIシステムを運用する
2. 性能や効果を評価する
3. 課題や利用者の意見を収集する
4. データ、モデル、プロンプト、システムを改善する
5. 改善後の効果を再評価する

関連記事：「MLOpsとは？導入すべき理由・手順・特徴からDevOpsやLLMOpsとの違いを分かりやすく解説」
関連記事：「LLMOpsとは？MLOpsとの違い・導入メリット・最適ツール、活用のコツを徹底解説」

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

AI開発に必要な開発環境の概要

AI開発に必要な環境は、大きくハードウェアとソフトウェアに分けられ、開発方式によって重視するポイントが異なります。

AIモデル開発では、ディープラーニングの学習に大量の並列計算が必要なため、GPUを搭載した計算環境が欠かせません。自社でGPUサーバーを保有するほか、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドで必要な時だけGPUを利用する方法が一般的です。

ソフトウェアは、Pythonを中心に、PyTorchなどのフレームワークや実験管理ツールを組み合わせます。

一方、生成AI・LLMシステム開発では基盤モデルをAPI経由で利用するため、GPUを自前で用意する必要性は低くなります。

その代わりに、RAG用の検索基盤やベクトルデータベース、評価・ログ監視ツールの整備が重要です。ただし、機密情報を外部へ送信できず、オープンソースのLLMを自社環境で動かす場合は推論用のGPUが必要になります。

ハードウェアやソフトウェアの具体的な選び方と構築手順は、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：「AIシステム開発環境とは？必要なハードウェア・ソフトウェア・ツールと構築手順を徹底解説」

AI開発にかかる一般的な費用

外部の開発会社へ依頼する場合、費用は、活用目的、必要なデータ、モデルやシステムの構成、既存システムとの連携範囲などによって大きく異なります。

一般的には、比較的小規模なPoCやシンプルなAIシステムで数百万円程度から、本格的な業務システムや独自性の高いAIモデルでは数千万円以上になる場合があります。

また、初期費用だけでなく、本番運用後に発生するインフラ費、推論費、監視費、データ更新費、保守・改善費なども考慮する必要があります。

AIモデル開発と生成AI・LLMシステム開発では、費用が発生する主なポイントが異なります。

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」

貴社ニーズに特化したAI開発に強い開発会社の選定・紹介

今年度AIシステム開発相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超
・画像認識、予測、LLM等、AI全対応

完全無料・最短1日でご紹介 AI開発に強い会社選定を依頼する

AI開発の外注先（AI開発会社）の選び方

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以下の運用力が差になります。

• 評価設計：KPIを設計して、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

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。

外注前の検討ポイントや発注形態、AI開発に強い企業の一覧は、以下の記事で詳しく紹介しています。

関連記事：「AI開発・生成AI活用に強い企業30社！外注前の検討ポイント・最適な発注形態は？日本最大級AIコンシェルジュ厳選【2026年最新版】」

AI開発を成功させる社内体制の構築と人材育成の方法は？

AI開発を外部の開発会社へ依頼する場合でも、社内に推進体制と一定のAIリテラシーがなければ、プロジェクトは成功しにくくなります。開発会社は技術の専門家ですが、自社の業務課題、データの所在、現場の運用ルールを最もよく知っているのは社内の担当者だからです。

ここでは、以下の3つの観点から、社内体制と人材育成のポイントを解説します。

• AIプロジェクト推進のための組織構築
• AI人材の必要スキルと育成方法
• 外部専門家との連携によるスキル向上

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。この変化を牽引するため、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。

関連記事：「AI-Readyな状態・AI-Ready データとは？これからの社内データが備えているべき5条件・メリット・ポイントを徹底解説！」

AI人材の必要スキルと育成方法

社内で開発を行う場合、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。

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資格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。

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」

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とは？

ここからは、失敗を防ぐための注意点を紹介します。

AIの開発目的を明確にする

重要なのは、導入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を使えば何とかなる」と漠然と考えたままプロジェクトを始めると、期待した効果を得られない可能性があります。

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。

外注する場合も、利用目的が曖昧なまま開発会社へ任せきりにすると、自社に合わないシステムが完成し、期待した効果を得られない可能性があります。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。

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。

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。

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。

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

各工程では、データ整備やシステム実装などに相応の投資が必要です。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。

例えば、自然言語処理（NLP）を用いたチャットボットの場合、日常会話レベルの処理能力で十分か、それとも専門的な用語にも対応する必要があるのかの検証が必要でしょう。

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、システム構築費だけでなく、必要な機器や運用担当者の人件費など、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などのクラウドサービスは、拡張性が高く、運用しやすい点が大きな魅力です。

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などに利用できる機能やモデルを提供している他、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Microsoft Foundry（旧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。

関連記事：「Amazon Bedrockとは？できること・料金・利用可能モデル・活用事例を徹底解説」
関連記事：「Microsoft Foundryとは？AIアプリ・エージェント開発の主要機能・導入方法・注意点を解説」

ツール・フレームワーク・オープンソースモデルの活用

HuggingFaceのTransformers、OpenCV、MetaのSegment Anything Model(SAM)などでは、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、Google Cloud PlatformのAutoMLなどを活用し、モデル構築を効率化する方法もあります。

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。

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。

関連記事：「Hugging Faceとは？Hugging Face Hubの機能や使い方・ライブラリをわかりやすく解説！」
関連記事：「Segment Anything Modelとは？Metaのセグメンテーションモデルの特徴、活用事例を徹底解説！」
関連記事：「AutoMLとは？できることやメリット・デメリット、主要サービス、注意点から活用事例まで徹底解説！」

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。

ここまで紹介した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成功に繋がります。

特に、導入目的や方式の決定、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、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。