AI開発の手順は？AIモデル・生成AIシステムの構築から運用まで徹底解説

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。

昨今は、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システムを開発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エージェントシステムの開発を詳しく知りたい場合は、こちらの記事をご参考ください。

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「AIモデル開発」「生成AI・LLMシステム開発」「AIエージェント開発」の3つに大きく分けられます。

1. AIモデル開発：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などの機能を構築する
3. AIエージェント開発：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」

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開発の手順は？

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. 開発目的と要件を明確にする
2. AIの開発方式と利用モデルを決める
3. データを収集・整備する
4. 開発体制と計画を決める
5. PoC・プロトタイプを構築する
6. システムを開発・実装する
7. 評価・チューニングを行う
8. 運用・監視・改善を続ける

それぞれ詳しく解説します。

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、図面認識や害獣対策など、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。

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」

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。また、AutoMLなどを利用することで、一定の条件下では作業を効率化できる場合があります。

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。

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。

AI開発を内製するか、外注する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・プロトタイプを構築する

PoCとは、「Proof of Concept」の略で、日本語では概念実証と訳されます。

PoCでは、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。

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・監視・改善を続ける

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

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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。

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、本番は性能と配備性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

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。

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。

AIモデル開発にかかる費用

AIモデル開発では、学習データの準備とモデルの学習に関する費用が大きくなりやすい傾向があります。

例えば、画像認識AIを開発する場合は、認識対象が写った画像を収集し、対象物の種類や位置などの正解情報を付与するアノテーションが必要です。必要な画像数やアノテーションの難易度によって、データ整備の費用は大きく変わります。

また、大規模なモデルやディープラーニングを利用する場合は、GPUを使用した学習環境も必要です。モデルの学習を何度も繰り返すと、クラウドやGPUの利用料も増加します。

AIモデル開発では、主に以下の要素が費用を左右します。

• 学習データを新たに収集する必要があるか
• アノテーションが必要か
• 既存の学習済みモデルを活用できるか
• モデルを一から構築する必要があるか
• どの程度の精度や処理速度が必要か
• 学習や推論に必要なGPUの規模
• 既存の業務システムとどこまで連携するか
• 運用開始後に再学習が必要か

既存の学習済みモデルやクラウドAIサービスを活用できる場合は、一から独自モデルを構築する場合と比べて、開発期間や費用を抑えられる可能性があります。

一方、特殊な対象物を認識する画像認識AIや、企業固有のデータを利用する予測・異常検知システムなどでは、データ収集やモデル調整に多くの工数が必要になることがあります。

生成AI・LLMシステム開発にかかる費用

生成AI・LLMシステム開発では、GPT、Gemini、Claudeなどの既存の基盤モデルを利用することで、モデル自体を一から学習する費用を抑えやすくなります。

ただし、基盤モデルをAPIで接続するだけで業務システムが完成するわけではありません。実用的なシステムにするためには、プロンプト設計、RAG用データの整備、既存システムとの連携、安全性の検証、権限・ログの実装などが必要です。

生成AI・LLMシステム開発では、主に以下の要素が初期費用を左右します。

• 利用する基盤モデルとモデル数
• プロンプトや出力形式の設計
• RAGを構築するか
• 参照する社内文書の量と整備状況
• 評価用データセットを新たに作成する必要があるか
• 既存の業務システムやデータベースと連携するか
• 認証、アクセス権、監査ログが必要か
• ガードレールやセキュリティ対策の水準
• 必要に応じてファインチューニングを行うか

特に、参照する社内文書が整理されていない場合は、RAGの実装よりも、文書の整理、重複排除、アクセス権の設定などに多くの工数がかかることがあります。

生成AI・LLMシステムでは推論費も考慮する

生成AI・LLMシステムでは、初期開発費に加えて、利用量に応じて継続的に発生する推論費（APIコスト）を考慮する必要があります。

多くの基盤モデルでは、入力と出力のトークン量などに応じてAPI利用料が発生します。問い合わせ件数が増えたり、長い文書を毎回入力したりすると、月間の推論費も増加します。

運用費を見積もる際は、以下を確認し、どのモデルを使うべきかを検討する必要があります。一般的に、新しいモデルのほうが精度は高くなりますが、AIコストも上がる傾向にあります。

• 1件あたりの平均入力トークン量
• 1件あたりの平均出力トークン量
• 1日または1か月あたりの利用件数
• RAGによってプロンプトへ追加する文書量
• 再試行や自動評価で発生する追加の推論
• 検索基盤やデータベースの利用料
• ログの保存・監視にかかる費用
• ナレッジや評価データの更新費用

基本的な推論費は、次の考え方で見積もれます。

月間推論費 ＝ 1件あたりの平均推論費 × 月間利用件数

ただし、実際には、RAGの検索基盤、ログ保存、監視、自動評価、外部APIなどの費用も発生します。そのため、推論費だけでなく、システム全体の月間運用費として見積もることが重要です。

利用量が多い場合は、以下の方法で費用を抑えられる可能性があります。

• タスクに応じて小型モデルと高性能モデルを使い分ける
• プロンプトや参照文書を必要な範囲に絞る
• 同じ処理結果を再利用できるようにする
• 不要な再試行や重複したモデル呼び出しを減らす
• 回答品質を維持できる範囲で出力の長さを制御する
• 利用件数や推論費の上限を設定する

初期費用だけでなく総保有コストで比較する

AIの開発方式を比較する際は、初期開発費だけでなく、運用開始後の費用を含めた総保有コストで判断することが重要です。

総保有コストには、主に以下が含まれます。

• 企画・要件定義費
• データ収集・整備費
• PoC・プロトタイプ開発費
• 本番システムの開発費
• クラウド・GPU・APIなどのインフラ費
• 監視・ログ・評価にかかる費用
• データやナレッジの更新費
• モデルの再学習やプロンプト改善費
• 保守・障害対応費
• 利用者への教育・研修費

安価に構築できる方式でも、毎月の運用費や改善費が大きければ、長期的な総費用が高くなる可能性があります。

反対に、初期費用が高くても、業務時間や人件費を大きく削減でき、長期的に費用対効果を得られる場合もあります。

開発会社へ見積もりを依頼する際は、初期開発費だけでなく、想定利用件数に基づく月間運用費、保守費、データ・ナレッジ更新費まで確認しましょう。

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」

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成功に必要な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。

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。

開発で失敗しないための注意点

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

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。

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、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。

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。