AI開発のプロセスは？必要なものやスキル、依頼までの流れを解説

この記事では、近年耳にすることが多いAIを開発する際の具体的なプロセスや、開発に必要なもの・スキル、開発会社へ依頼するまでの流れを解説します。

AI開発を成功させるためのポイントも合わせてお伝えします。

自社でAI開発を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

AI開発のプロセスとは？

AI開発のプロセスをフェーズごとに具体的に解説します。

解説するフェーズに沿って開発を進めることで、自社の目的を達成するためのAIを開発できます。

また、総務省が発表している「AI開発ガイドライン」も解説するので、合わせて参考にしてください。

AI開発のフェーズ

AI開発のプロセスは、4つのフェーズに分けられます。

既製品のAIは、すぐに導入できるメリットがある一方で、特定の機能に特化しているものが多く、必ずしも自社の目的や課題とマッチするとは言えません。

これから解説するフェーズ通りに自社で開発を進めれば、課題を解決する機能が盛り込まれた最適なAIを開発できます。

構想フェーズ

構想フェーズでは、AIを活用して自社のどの課題をどのように解決するのか構想していきます。

具体的には、まずは課題の洗い出しから行います。自社が抱えている課題を洗い出し、AIで解決できるものはないか検討してください。

注意点として、AI導入を目的にせず、AIだからこそ解決できる課題の選定が重要で、そもそも自社の課題解決にAIを導入すべきなのか、根本から検討してください。

課題が選定できたら、その課題をAIを用いてどのように解決するのか、具体的に必要な機能を洗い出すことで、以降のフェーズでスムーズに開発できます。また、AI開発には、人件費や運用費などの大きな費用がかかるので、ROI（投資利益率）も合わせて確認がおすすめです。

ROIが見合っていない場合は、既製品の導入なども選択肢として検討してください。

PoCフェーズ

PoCとはProof of Conceptの略で、PoCフェーズでは、構想フェーズで想定したAIが実装可能か検証します。

まずは、AIに学習させるためのデータを用意します。AIの性能は、そのアルゴリズム上、データの質と量に大きく左右されるため、質の良いものを大量に用意してください。個人情報が入ったデータを扱う際は、管理方法を社内で共通認識として持ち、流出しないように注意が必要です。

データが用意できたら、AIのプロトタイプを構築し、集めたデータを学習させます。

学習を終えたプロトタイプのAIを検証する際は、構想フェーズで決めたとおりの効果が得られるか、ROIは達成するか、社内のオペレーションはスムーズかなどをポイントに実装の可否を判断してください。

実装フェーズ

PoCフェーズが成功したら、次は実装フェーズです。

実装フェーズでは、PoCフェーズで使用したプロトタイプをもとに、実装するAIを開発します。AI開発は、通常のシステム開発と同様に、まずは要件定義から行い、定義に沿ったシステムを設計・コーディングしていきます。

コーディングを終えたら、求められる効果を得られるまでテストと学習を繰り返し、実装できる段階まで引き上げてください。また、AI開発は、開発プロセスの各工程を順番に進めていく「ウォーターフォール型」が一般的ですが、学習を繰り返すAIの性質上、実装とテストを繰り返す「アジャイル型」の方が適している場合があります。

AI開発が初めての方は、AIの質を向上させるためにも、アジャイル型の採用がおすすめです。

運用フェーズ

最終フェーズは、運用フェーズです。

実装フェーズでテストに合格したAIを実務で運用します。AIを運用する際には、担当者が問題なくオペレーションできるように、事前のマニュアル作成やOJTがおすすめです。また、AIが安定して稼働するための保守も忘れずに行ってください。加えて、AIのパフォーマンスを継続的に評価し、必要に応じた改良も大切です。

PDCAを繰り返すことで、AIの精度が高まっていき、構想フェーズで設定した課題の解決が期待できます。

総務省の「AI開発ガイドライン」

総務省は、近年のAIの需要の高まりに伴い、AI開発・活用の一貫したガイドラインを作成しました。

AIを開発・活用するうえでのプライバシーやセキュリティの原則についても書かれているので、AIの開発や運用を検討している方は、ぜひ合わせてご覧ください。

※参考資料：国際的な議論のための ＡＩ開発ガイドライン案（外部サイト）（総務省）

　　　　　　ＡＩ利活用ガイドライン（外部サイト）（総務省）

システム開発プロセスとの違い

AI開発と一般的なシステム開発のプロセスはほとんど同じで、大きな違いはありません。

一方で、システム開発は、計画段階であらかたの完成形が想定しやすいのに対し、AI開発は、学習を繰り返す性質上、運用開始時点で完成形になっているとは限りません。

運用開始以降もデータの学習・調整とチューニングを繰り返すことで、精度が高まっていきます。

そのため、運用フェーズに入ってからは保守だけではなく、AIやプログラミング、データ解析に知識のある人材をアサインさせて、AIの調整を行ってください。

AI開発に必要なもの

AI開発に必要なものを解説します。

自社でAI開発に取り組む企業は、以下で解説する内容を把握し、準備を進めてください。

プログラミング言語

AIを開発するには、システムを構築するためのプログラミング言語が必要です。

AI開発で使用されるプログラミング言語には、Python、R、JavaScript、C++などがあります。それぞれ特徴や得意分野は異なりますが、AI開発では、コードがシンプルでコーディングしやすいPythonが主に使用されています。

Pythonは、AI開発に適したライブラリ・フレームワークが豊富で、ほかの言語と比べて習得のハードルが低いことから、人気のプログラミング言語です。

Pythonの特徴やPythonを用いた機械学習で実現できることは、「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」で詳しく解説しているので、合わせてご覧ください。

開発環境

AI開発には、プログラミング言語をコーディングできる環境はもちろん、膨大なデータを学習させるため、ビッグデータを保存できるだけのストレージや、計算能力の高いパソコンが必要です。詳しいスペックは、こちらのページでご紹介していますので、参考にしてください。

また、ストレージの確保は、クラウドサービスを利用することで補える場合もあります。

自社のリソースと組み合わせて、AIを開発できる環境を整えてください。

ライブラリ

ライブラリとは、特定の機能を提供するためのプログラムの集合体のことです。ライブラリを活用すれば、高度なプログラミングスキルがなくても、本格的なシステムを構築しやすくなります。

AI開発における代表的なライブラリには、NumPyやpandas、Matplotlibなどがあります。これらのライブラリは、データ処理や機械学習に役立つ機能を提供してくれるため、自社で開発する際は、積極的に活用してください。

それぞれのライブラリの特徴に関しても「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」で詳しく解説しているので参考にしてください。

フレームワーク

フレームワークとは、開発のためにあらかじめ設計された骨組みのことです。ライブラリと併せて活用することで、効率的に開発を進められます。

AI開発の代表的なフレームワークには、TensorFlowやPyTorchがあります。

システムの構築がしやすくなるので、ぜひ活用してください。

AI開発を行える人材

AI開発には、プログラミングスキルや機械学習、統計学の専門的な知識を持った人材が必要不可欠です。自社にAI人材がいない場合は、育成するか、採用を検討してください。

とはいえ、自社での育成はリソースの問題で困難であるため、新たにAI人材を採用する企業がほとんどです。

AI人材を採用する際は、ミスマッチを防ぐためにも、求める人物像と必要なスキルを明確にしてからの取り組みをおすすめします。

AI開発に必要な人材スキル

AI開発に求められる人材スキルを具体的に解説します。

AI人材を採用する際の判断指標の参考にしてください。

また、自社でAI人材を育成する企業は、以下の項目をもとにした教育カリキュラムの構築をおすすめします。

数学の知識

AI開発には、AIのアルゴリズムの理解やシステム開発を行うために、数学や統計学、線形代数などの知識が求められます。

また、開発途中でエラーが発生した際には、原因を調べるためにプログラミングスキル以外にも、数学の知識が必要なケースがあります

システム開発で使用するライブラリやフレームワークも、機械学習やデータ分析に役立つものが多く、使いこなすには一定の数学の知識が必要です。

プログラミングスキル

AI開発に欠かせないスキルが、プログラミングスキルです。

初めてAI開発を行う方には、ほかの言語と比べてコーディングしやすいPythonがおすすめです。比較的習得しやすく、コードがわかりやすいため、時間をかけずに開発を行えます。

とはいえ、AIを実装できるだけのスキルは、一朝一夕では身に着けられません。すぐに自社でAIを導入したい方は、すでにスキルを持ち合わせた人材の採用をおすすめします。

また、AI開発に使用される言語には、Python以外にも、科学計算が得意なJuliaやWebサイト構築に必要なJavaScriptがあります。

それぞれで得意分野は異なるので「AIプログラミングとは？おすすめ言語や開発手順、活用事例を解説」を参考に、自社に必要な機能を構築できる言語を選択してください。

機械学習スキル

機械学習とは、人工知能（AI）を開発するための技術領域のひとつで、コンピュータに大量のデータを学習させることで、特定のタスクを自動で実行する機能を身につけさせます。

機械学習の質がAIの質を左右すると言っても過言ではありません。

自社で機械学習を行う際には、機械学習のアルゴリズムを理解し、適切な学習を施せる人材が必要です。

深層学習スキル

深層学習（ディープラーニング）とは、機械学習の一種で、コンピュータが与えられたデータを階層構造として捉え、自動で学習する手法のひとつです。

機械学習を成り立たせるために不可欠な手法なので、深層学習に取り組む際は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（再帰型ニューラルネットワーク）といった代表的なアルゴリズムを理解している人材を活用してください。

データエンジニアのスキル

データエンジニアとは、データの収集から整理、管理を行うITエンジニアです。

AI開発において、AIの質を左右するデータの管理は、非常に重要なタスクです。また、データエンジニアは、データを管理するための基板を構築したり、場合によってはAIのインフラの設計から開発まで行うため、幅広い知識が求められます。

自社にデータエンジニアがいない場合は、新たに採用を検討してください。

データサイエンティストのスキル

データサイエンティストは、データエンジニアが構築したデータ環境でデータを分析し、自社にとって有益な情報を引き出したり、意思決定に必要な情報を抽出する役割を持ちます。ITや統計学のスキルはもちろん、自社にとって有益か判断するためのビジネス的な視点・知識も必要です。

また、AIが算出した予測や結果が正しいものか吟味する役割もあるため、AIの精度を向上させるうえで欠かせない存在です。

AI開発を成功させるためのポイント

AI開発を成功させるには、目的の明確化や適切な人材配置が必要です。

具体的な内容を解説するので、自社でAI開発を行う方は、参考にしてください。

AI開発の目的を明確にする

AI開発を成功させるには、AI開発を行う目的の明確化が重要です。たとえば「製品に関する問い合わせが殺到している問い合わせ窓口業務を効率化したい」という目的が明確にあれば、目的達成に必要な機能の洗い出しやスケジューリング、予算組みに取り掛かれます。

一方で、目的が定まっていないと、AIに必要な機能や導入後のイメージが曖昧になってしまい、自社に最適なAIを開発できません。

前述した「構想フェーズ」で目的を明確化することで、AI開発の成功に近づきます。

適切な人材を配置する

適切なスキルを持った人材の配置も重要です。

AI開発には、プログラマーやデータエンジニア、データサイエンティストのスキルを持った人材が必要です。これらのスキルを持っていない人材を担当者にさせたり、スキルを持った人材を確保できても、適切な人材配置ができていないと、AI開発は成功しません。

それぞれの業務に必要なスキルを持った人材を確保し、スキルを活かせる場を任せることで、初めてAI開発を行えます。

十分なデータを用意する

AIの性能は、学習させるデータ量と質に大きく依存します。

そのため、AIを開発する際は、自社で取得したアンケートや過去の売り上げデータ、SNSなど幅広い経路から多くのデータを収集してください。

また、量だけでなく、高品質なデータの収集も重要です。たとえば、今後の売り上げを予測できるAIを開発する際に、過去の誤った売り上げデータを学習させてしまうと、本来出力される正確な予測がされません。

AIにデータを学習させる際は、内容を確認し正しいものを与えることで、より高精度なモデルを開発できます。

更新しやすいアルゴリズムにする

AIは、運用を繰り返していくうえで学習とチューニングを都度行い、精度を高めていきます。

そのため、リリース当初に設計したアルゴリズムも、AIの性能向上に併せてアップデートしなければなりません。

AIを開発する際は、更新がすぐに行えるアルゴリズムにしておくことをおすすめします。

わかりやすいアルゴリズムであれば、担当者が変更になっても対応しやすく、AIのブラックホール化を防げます。

運用しやすいプログラムにする

AI開発を成功させるには、運用のしやすさも重要です。

運用担当者が扱いづらかったり、不具合発生時に開発者でなければ対応できないような複雑な仕組みだと、最適な運用がなされません。

開発者と運用者が異なる場合は、リリース前に打ち合わせを行い、運用しやすい操作画面や仕組みにしておくことをおすすめします。

また、不具合発生時も、運用者で解決できるプログラムを組み込んでおけば、効率的に運用でき、成功につながります。

AI開発のビジネスへの応用例

AIの種類別にAI開発のビジネスへの応用例を紹介します。

AI開発を検討している方は、どのタイプのAIを開発し、自社のビジネスにどのように応用すべきか参考にしてみてください。

特化型AI

特化型AIは、特定のタスクを達成するための機能を持つAIです。

限定された範囲のなかで、高精度な処理を行ってくれるのが特徴です。たとえば、ビジネス分野においては、製品の問い合わせに自動で回答してくれるチャットボットや、ECサイトのおすすめ商品紹介システム、工場ラインで不良品を検知する画像認識システムなどがあります。

現在実用化されているAIのほとんどが特化型AIで、すでにわたしたちの身の回りにあふれており、業務の効率化や顧客満足度の向上などに役立てられています。

汎用型AI

汎用型AIは、特化型よりも広範なタスクを達成する機能を持つAIです。

人間と近い知能を持ち、自身で状況理解や取るべき行動の選択を行います。SF映画などに登場するロボットやアンドロイドが代表的な例です。

現時点では特化型AIほど実用化されておらず、今後の発展が注目されています。

AIを応用する方法をさらに知りたい方は「AIの活用事例17選！AIの導入に必要なものやメリットも解説」をあわせてご確認ください。

AI開発を依頼する際の流れ

これまでAI開発に必要なものや人材スキルを解説してきましたが、自社で確保が難しい場合は、開発会社に依頼するのも方法のひとつです。

開発会社へ依頼する際は、以下で紹介する手順に沿って行ってください。

1.準備段階

まず始めに、開発会社へ依頼する前の準備段階として、自社の課題の整理と、AIをどのように運用していくか方針を決定します。

また、開発予算も合わせて決めておくと、見積もり取得後の選定がスムーズに行えます。

自社の課題の整理

開発会社を利用する際には、事前にAIで解決したい自社の課題の整理が重要です。

課題を整理しておけば、AIを導入する目的や導入後のイメージが明確になります。

また、開発会社にAIを開発したい目的と具体的に求める性能を伝えるときにも役立ちます。

加えて、課題を整理する際は、経営層だけでなく、実務を行う従業員と一緒に行うことで、認識のずれを把握でき、本当の課題を抽出できるのでおすすめです。

開発予算・運用方針の決定

課題を整理できたら、開発予算と運用方針の決定を行います。

開発予算は、開発会社を選定するうえでのひとつの判断指標になります。

社内で稟議を通すためにも、予算はあらかじめ設定しておいてください。

また、どこの部署でどのようにAIを運用していくのかといった運用方針も決めておくことで、AIの導入から運用をスムーズに行えます。

開発から導入までのスケジュールの決定

開発から導入までのスケジューリングも事前に行ってください。

具体的なスケジュールは開発会社から提示してもらえますが、社内用で稟議や開発会社との打ち合わせ、導入後の対応などをスケジュールに落とし込んでおくことで、抜けや漏れのない確実な導入を実現できます。

2.見積もりの取得・選定

事前準備が完了したら、見積もりを取得するために、RFP（提案依頼書）の作成や見積依頼を行います。

RFP（提案依頼書）の作成

RFPとは、Request for Proposalの略で、提案依頼書のことです。

企業がシステム開発を業務委託する際に、本件の目的や提案してほしい内容、具体的に必要な機能などを書類にまとめます。

開発会社は提出されたRFPをもとに提案資料と見積もり所を作成するので、求める要件や機能は漏れなく記入してください。

見積依頼

RFPが完成したら、開発会社へ見積もり依頼と同時に提出します。

見積もりを依頼する際は、提案内容と金額を比較検討するために、複数社から相見積もりを取得してください。

開発会社の選定

開発会社から提案書と見積もりを取得できたら、比較検討を行い、最適な開発会社を選定します。

開発会社を選定する際は、提案内容や開発費用だけでなく、開発会社の実績やスピード感、口コミ、アフターフォローの内容も考慮して決定してください。

特にAI運用の経験がない企業の場合は、導入後のトラブルでも対応してくれるか確認しておくと、万が一の事態でも安心できます。

3.依頼後の流れ

開発会社を選定できたら、要件定義と基本設計のフェーズに進みます。

要件定義

要件定義では、開発を進めるうえでの具体的な流れなどの要件を開発会社と一緒に決めていきます。

RFPに記入した内容について、双方で認識に相違がないか確認する場でもあるので、間違いがないように正確に行ってください。

また、システムの機能やスケジュールなども決定するので、AIの運用担当者や関係部署の従業員は参加しておくことをおすすめします。

基本設計

要件定義が完了したら、基本設計に入ります。

基本設計は、要件定義で決定した内容を実現するために、AIに実装する機能を具体化する工程です。

専門的な内容になりますが、機能を実装するために必要なリソースが自社にあるか、要件等のずれはないかなど、開発会社との間で最後にすり合わせを行う工程なので、入念に行ってください。

まとめ

この記事では、AI開発のプロセスから必要なもの・スキル、成功させるためのポイントまで解説しました。

自社でAIを開発するには、プログラミングスキルや数学、統計学などの知識を持った人材が必要です。

自社でAI人材の確保が困難な場合は、開発会社に依頼するのも方法のひとつです。

今回解説した手順に沿って、開発会社に依頼してみてください。