AI開発の基本からAIシステム構築の手順や流れを徹底解説！失敗しないための注意点も紹介

最近では、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が活用されており、事業にAIを活用することが当たり前となってきました。

昨今は、ChatGPTを始めとする生成AIが著しく進化しており、この生成AIを活用することで、これまで難しかった活用方法のハードルも実際に下がっており、結果として企業での事業活用も非常に増えています。

AIを企業で活用するには、他社が開発した市販のAIサービス（SaaSサービス等）を活用することもできますし、自社に合わせて独自のAIシステムを開発することも可能です。より自社の業務に合わせて活用を考えられている場合は、オリジナルのAIシステムを構築したほうが現実的でしょう。

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開発を成功させるために必ず気を付けておかないといけない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. データ収集とアノテーション
3. 開発チーム、またはAI開発会社との打ち合わせ
4. AIの検証（PoC）
5. システム開発・実装
6. チューニング
7. 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。

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。自然言語処理AIの場合は、文章データに対して品詞情報や固有表現、意図ラベルなどを付与します。

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。

データの量と質はAI開発の要です。データ収集とアノテーションにしっかり時間をかけることが、高精度なAIモデルの開発につながります。

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！」

AIの検証（PoC）

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、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

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、技術的なフィー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。

PoCとは？どのように実行するか？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。

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。

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。

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。

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

AI開発を外注する場合の費用

AI開発にはどれくらいの費用がかかるのでしょうか？外部の開発会社に依頼する場合、一般的には以下の費用が相場となります。AI開発の際に検討必要な費用見込み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。

※あくまで一般的な工程となりますので、開発プロジェクト毎に必要な工程の検討が必要です。
※企業によって、人月単価にはバラつきがあります。

開発費用は、AIの活用目的で大きく変わります。例えば、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深層学習（ディープラーニング）が必要になる場合で各工程の工数が変わってきます。より高度で先進的なAIを開発するほど、費用が高くなっていくということを覚えておきましょう。

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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。ですから、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。

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。

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