AI開発プロセスは、企業がAIを導入してビジネス課題を解決するための段階的な流れのことをいいます。課題の明確化からPoCによる検証、実装・運用まで一歩ずつ進めることで、AI導入の効果を最大化できます。
本記事では、AI開発プロセスの概要や各フェーズのポイント、依頼時のステップ、よくある課題と対策まで詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
AI開発プロセスとは
AI開発プロセスとは、企業がAIを導入し活用するための一連の流れを指します。まず解決したい課題や目的を明確にし、PoC（概念実証）で技術的な実現性を検証します。その後、実際のシステム開発・導入を行い、運用・改善を重ねていきます。
段階的に進めると、AI導入の効果を最大化でき、ビジネス課題の解決につなげることが可能です。
通常のシステム開発との違い
通常のシステム開発は、要件通りに動くプログラムを作るのが目的ですが、AI開発は「データをもとに学習し、最適な答えを導き出す」ことが目的です。そのため、開発の途中で精度検証やモデルの再学習が必要になり、完成後も継続的な改善が求められます。
結果が予測しづらい点や、データの質・量が成果に大きく影響する点も大きな違いです。
AI導入のメリット・期待される効果
AIを導入することで、業務の自動化や効率化が進み、人的コストや作業時間の削減が期待できます。また、大量のデータからパターンや傾向を見つけ出し、精度の高い予測や意思決定をサポートできるのも大きなメリットです。
人手では難しい複雑な処理もAIが担うことで、企業の競争力強化や新たな価値の創出につながります。
企業の競争力強化や新たな価値創出を目指すなら、DX研修・人材育成サービスの活用が最適です。企業の課題や現状に合わせたカリキュラムで、現場で役立つAI・DXスキルを効率的に習得できます。
さらに、専門コンサルタントがサポートしてくれるため、AI導入後の現場定着やプロジェクト推進力の強化も期待できます。無料相談もあるので、ぜひ下記のリンクボタンからお気軽にご相談ください。
AI開発プロセスの4つのフェーズ
AI開発プロセスは、大きく4つのフェーズに分かれて進行します。ここからは、それぞれのフェーズについて詳しく見ていきましょう。
| フェーズ | 概要・目的 |
| ①構想フェーズ | AI導入の目的や課題を明確化し、方向性・ROIを検討する |
| ②PoCフェーズ | プロトタイプを作成し、技術的な実現性や効果を検証する |
| ③実装フェーズ | 本格的なAIシステムの開発・テスト・現場組み込みを行う |
| ④運用フェーズ | 実業務でAIを運用し、継続的な改善や保守を実施する |
①構想フェーズ
構想フェーズでは、AIを導入して解決したい課題や目標を明確にします。現場の業務フローや現状の問題点を洗い出し、AIでどんな成果を目指すのかを具体的に設定します。
また、必要なデータや体制、予算などもこの段階で検討しましょう。プロジェクトの方向性を決める重要なフェーズです。
②PoC（Proof of Concept）フェーズ
PoCフェーズでは、実際にAIを使って小規模な実証実験を行い、技術的な実現可能性や効果を検証します。ここでAIモデルの精度や必要なデータ量、業務への適用性などを確認し、課題やリスクを洗い出します。
③実装フェーズ
実装フェーズでは、PoCで得られた知見をもとにAIシステムを本格的に開発します。要件定義や設計、プログラム開発、テストなどを経て、実際の業務に組み込みます。現場での運用を想定しながら、システムの最適化やユーザー教育も行う重要な段階です。
④運用フェーズ
運用フェーズでは、導入したAIシステムを実際の業務で活用しながら、継続的に効果を検証・改善していきます。AIモデルの再学習やパフォーマンスの監視、システムの保守も重要なポイントです。現場への定着を図り、成果を最大化するためには、こうした継続的な取り組みが欠かせません。
AI開発成功の4つのポイント
AI開発を成功させるためには、ただ技術を導入するだけでなく、いくつかの重要なポイントを押さえることが重要です。ここでは、プロジェクトを円滑に進め、期待した成果を得るために大切なポイントを4つ紹介します。
- 明確な目標設定と課題把握
- 適切なデータ収集と前処理
- 社内外の適切な人材・体制の確保
- 継続的な評価・改善の重要性
①明確な目標設定と課題把握
AI開発を成功させるには、まず「何を解決したいのか」「どんな成果を目指すのか」という目標を明確にすることが重要です。
現場の課題や業務の流れをしっかり把握し、AI導入によってどのような変化を期待するのかを具体的に設定することで、プロジェクトの方向性がぶれずに進められます。
②適切なデータ収集と前処理
AIの精度や成果は、使うデータの質に大きく左右されます。必要なデータを十分に集め、欠損値やノイズを取り除くなどの前処理を丁寧に行うことで、AIモデルの性能を最大限に引き出せます。適切なデータ準備は、AI開発の土台となる大切な工程です。
③社内外の適切な人材・体制の確保
AI開発には、AIの専門知識だけでなく、業務知識やプロジェクト管理のスキルも求められます。社内の人材だけで難しい場合は、外部の専門家やパートナー企業と連携し、最適なチーム体制を整えるなどの対策も必要です。
④継続的な評価・改善の重要性
AIは導入して終わりではなく、運用しながら継続的に評価・改善を行うのが重要です。業務環境やデータが変化すれば、AIの精度も変わるため、定期的にモデルを見直し、必要に応じて再学習やチューニングを行うことで、安定した成果を維持できます。
下記では、AIを活用したシステム開発についてまとめているので、ぜひ参考にしてください。
AI開発を依頼する4つのステップ
AI開発を外部に依頼する際に抑えておきたい4つのステップを紹介します。
- 課題整理と目的の明確化
- 開発会社の選定と見積もり
- 要件定義・PoC・実装
- 運用・保守・改善
①課題整理と目的の明確化
AI開発を依頼する際は、まず自社が解決したい課題や目標を具体的に整理することが重要です。現場や関係者から幅広く意見を集め、AIで本当に解決すべき問題かどうかも検討しましょう。
また、開発予算や運用方針、導入までのスケジュールもこの段階で決めておくと、プロジェクトがスムーズに進みます。
②開発会社の選定と見積もり
課題や目的が明確になったら、AI開発を依頼する候補会社を選びます。提案依頼書を作成し、複数の開発会社に見積もりを依頼しましょう。費用だけでなく実績やサポート体制、提案内容も比較して自社に最適なパートナーを選定することが成功のポイントです。
③要件定義・PoC・実装
開発会社を決定したら、要件定義でシステムの仕様や機能、スケジュールなどを細かくすり合わせます。その後、技術的な実現性や効果を小規模に検証し、問題なければ本格的なシステム開発・実装へと進みます。現場での運用を見据えて設計・テストを行うことが大切です。
④運用・保守・改善
システム導入後は、実際の業務でAIを活用しながら、継続的な運用・保守を行います。AIの精度や業務への適合度を定期的に評価し、必要に応じて追加学習やチューニングを実施します。現場で安定して活用できるよう、改善を重ねていくことが成果最大化のカギです。
AI開発プロセスにおける課題と対策
AI開発プロセスを進めていくと、さまざまな課題が見つかります。ここでは、企業がAI導入時によく直面する代表的な課題と、その解決策について解説します。
- 社内リテラシー不足
- 専門人材の不足
- データ不足・品質問題
- プロジェクト推進の壁
- 適切なパートナー・サービス選定
①社内リテラシー不足
AI開発を進める上で、社内のAIやデータ活用に関する知識・理解が不足していると、プロジェクトが思うように進まない場合があります。現場メンバーや経営層がAIの仕組みや導入効果を正しく理解し、共通認識を持つことが円滑に進めるための近道です。
また、下記では、DX人材育成を成功させるためのコツについて紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
②専門人材の不足
AI開発には、機械学習やデータ分析などの専門知識を持つ人材が不可欠ですが、社内だけで十分に人材を確保するのは難しい場合も多いです。こうした課題は、外部の専門家やパートナー企業と連携したり、人材育成研修サービスを活用することで解決できます。
DX研修・人材育成サービスなら、企業の課題や現状に合わせたカリキュラムで、実務に直結するスキルを効率的に習得可能です。
③データ不足・品質問題
AIの性能は、学習に使うデータの量や質に大きく左右されます。十分なデータが集まらなかったり、データに誤りや偏りがあると、期待した成果が得られません。データ収集や前処理の体制を整え、必要に応じて外部データの活用も検討しましょう。
④プロジェクト推進の壁
AI開発は新しい取り組みのため、社内の調整や意思決定がスムーズに進まないこともあります。関係部門との連携不足や、現場の協力体制が整わないと、AI開発プロジェクトの推進や成功の障害になるかもしれません。
プロジェクトリーダーを中心に、全社的な協力とコミュニケーションを意識することが大切です。
⑤適切なパートナー・サービス選定
AI開発を成功させるには、自社の課題や目的に合った開発会社やサービスを選ぶことが重要です。費用や実績だけでなく、提案力やサポート体制、コミュニケーションのしやすさも比較しましょう。複数社から提案を受け、信頼できるパートナーを見極めることが成功のポイントです。
AI開発プロセス成功に役立つサービス
DX研修・人材育成サービスは、企業のDX推進やAI活用を現場で実践できる人材を効果的に育成するための研修プログラムです。企業ごとの課題や現状レベルをヒアリングし、DXスキルの可視化やレベルチェックを実施します。
その結果をもとに、短期から中長期まで業務に合わせたカリキュラムを柔軟に設計します。また、Eラーニングにも対応しているため、日常業務と並行して学習が可能です。
DX研修・人材育成サービスでは、専門コンサルタントによる無料相談も受け付けています。人材育成やプロジェクト推進にお悩みの方は、ぜひ下記のリンクボタンからお気軽にご相談ください。
AI開発プロセスについてのまとめ
AI開発プロセスは、企業がAIを導入し活用するための段階的な流れです。課題の明確化から始まり、PoCで技術的実現性を検証し、実装・運用を経て効果を最大化します。
各フェーズでのポイントを押さえ、適切な人材育成や課題への対応を進めると、AI開発プロジェクトの成功はもちろん、企業全体の競争力向上にもつながります。
