「AI開発を検討しているが、具体的にどのようなプロセスで行うのかわからない」と悩んでいませんか。AI開発には4つのフェーズがあり、各段階で気をつけるべきポイントがあります。
本記事では、AI開発の流れや外部に依頼するときのプロセスを解説しています。AI開発を成功させるためのポイントも解説していますので、将来的にAI開発がしたいと考えている方はぜひ参考にしてください。
AI開発の流れ
AI開発は、次のような流れで行います。
- 構想
- PoC
- 実装
- 運用
1.構想
AIを開発する前にまず現状の課題を洗い出し、どのようなAIが必要か考えます。AIはすべての課題を解決できる万能な技術ではないため、特定の問題に合わせた活用が必要です。そもそもAIで解決できることなのか、できるとしたらどの機能が必要なのかを検討しましょう。
また、構想段階では、開発費用の試算や担当者を決めることも行います。
2.PoC
PoCはProof of Conceptの略で「コンセプトの証明」を指します。構想段階で想定したAIが技術的に実現できるのか、仮モデルを開発する段階です。
AIは覚えるデータ量が少なすぎると、期待していた結果が出ません。機械学習や深層学習に必要なデータの質や量が確保できるかを含めて、精度や費用対効果を検証します。
3.実装
PoCを経て、最終的なシステムとして完成させる段階に進みます。テストを行い、問題なく稼働するかの検証や実務オペレーションの確認を行います。
4.運用
実装フェーズが完了したら、保守運用や目標達成状況の確認を行い、PDCAサイクルを回す段階に移ります。ログを見ながら追加学習をする、メンテナンスをするなどをして、AIの精度を高めていきましょう。
AI開発に必要なもの
AIを開発するためには、次のようなものが必要です。
- プログラミング言語
- 膨大なデータを扱える環境
- フレームワークやライブラリ
プログラミング言語
プログラミング言語とは、システム構築に必要な言語のことです。「Python」「JavaScript」「C++」などがあります。得意な開発分野が異なるため、適した言語を使うことが大切です。
AI分野ではChatGPTにも活用されている「Python」、統計やデータ解析に特化した「R」がよく使われています。
膨大なデータを扱える環境
AI開発では、膨大なデータを扱える環境も重要です。大きなデータも保存できるストレージ、機械学習や深層学習が可能なコンピュータを用意しましょう。
フレームワークやライブラリ
AI開発はゼロから設計・開発することも可能ですが、AIに関する基本的な機能がまとまったベースプログラムである「フレームワーク」や「ライブラリ」を活用するのが一般的。Numpy、Pandas、Googleが提供しているTensorFlowなどが代表的です。
AI開発を依頼するときのプロセス
自社でAI開発できる人材がいない場合、外部に依頼することを考えるでしょう。AI開発を依頼するときの流れを7ステップで解説します。
- 課題を整理する
- 開発予算を決める
- 開発から導入までの期間を決める
- 提案依頼書を作成する
- 見積もりを依頼する
- 依頼する開発会社を選ぶ
- 要件定義をする
1.課題を整理する
まず、AIを用いて解決したい課題を挙げましょう。AIはすべての課題に万能な技術ではないため、解決したい問題に合わせて開発しなければなりません。そもそも課題解決にAIが必要ではない可能性もあります。開発会社から適切な提案を受けるためにも、課題を整理しましょう。
2.開発予算を決める
課題が整理できたら、開発予算や運用方針を決めます。AI開発では、AIの学習データが多いほど費用は高くなる傾向にあります。AI開発にどのくらいの予算を割けるのか決めておくと、開発会社との打ち合わせでも具体的な議論ができるでしょう。
3.開発から導入までの期間を決める
どのくらいの時期に運用を開始したいかを決めておきましょう。具体的な期間の試算は見積もり時に出してくれるため、ここでは大まかな期間を決めておけば問題ありません。
4.提案依頼書を作成する
開発会社に提出する提案依頼書を作成します。提案依頼書とは、プロジェクトの全体像や理想のスケジュール、必要な機能の提案などをまとめた資料のことです。見積もりの目安になります。
5.見積もりを依頼する
開発会社に提案依頼書を提出して、見積もりを依頼しましょう。複数の会社に出して、相見積もりするのがおすすめです。
6.依頼する開発会社を選ぶ
見積もりをもとに依頼する会社を選びます。費用だけでなく実績や経験、スピード感などもチェックしましょう。
7.要件定義をする
開発依頼後は、開発会社と一緒にシステムの概要やシステム要件などを決める「要件定義」を行います。今後の業務フローにもかかわりますので、しっかり話し合いましょう。
AI開発を成功させるためのポイント
AI開発を成功させるために重要なポイントを3つ解説します。
- AIを導入する目的を明確にする
- 更新しやすいように設計してもらう
- トラブル時の対応を確認しておく
AIを導入する目的を明確にする
AIを導入する目的を明確にしましょう。AI開発の構想フェーズで、次のような内容を吟味する必要があります。
- どんな課題を解決したいのか
- AI導入で解決できる問題なのか
- どんな機能があれば解決できるか
AIを導入する目的を明らかにしておくことで、途中で予算やスケジュールを調整する必要が出てきても、軸をブラさずに開発を続行できるでしょう。
導入の目的はAI開発でも特に重要なものなので、時間をかけて行うことをおすすめします。
更新しやすいように設計してもらう
自社でプロダクトを更新しやすいように設計してもらうことも大切です。AIは学習と調整を繰り返して精度を高めるため、都度アップデートが必要となります。属人化を避けるためにも、誰が担当になってもわかりやすいようにしておくと良いでしょう。
トラブル時の対応を確認しておく
AIにトラブルが起きた際の対応を確認しておきましょう。運用中に不具合が出ることも考えられます。トラブルが起きたとき業務に支障が出ないよう、対応マニュアルを作成する、連絡先を共有しておくなどの準備をしておくことをおすすめします。
多くの場合は開発会社が対応してくれますが、どこまでが対応範囲なのかを確認しておくとより安心です。
まとめ
AI開発は自社でも可能ですが、AIに精通している人材がいないとなかなか難しい部分があります。自社の課題を解決する適切なAI開発を行うのであれば、AI開発に特化した会社に依頼することがおすすめです。
オルツでは、パーソナル人工知能を中心としたAI開発を行っています。課題解決に適した企画を提案し、実装まで丁寧に寄り添います。カジュアルなご相談からでも構いませんので、AI開発をご検討の際はぜひ一度お問い合わせください。
