AI開発は、ビジネスの可能性を大きく広げる一方で、複雑な進め方と専門的知識を必要とします。
本記事では、AI開発の基本的な流れから、必要なスキル、最適な開発環境の選び方、そして具体事例まで、AI開発を成功させるためのノウハウを解説します。
1.AI開発とは？
まず1章では、AIについてざっくり紹介します。その上で、AI開発の必要性について、解説します。ちなみに上の画像もAIに自己表現をしてもらいました。
1-1.AI開発の定義とビジネスにおける重要性
AI（人工知能）開発とは、人間が行う知的活動の一部をコンピュータ上で再現する技術の開発です。具体的には、機械学習、深層学習、自然言語処理などの技術を用いて、データ分析、予測、意思決定などのタスクを自動化するシステムを構築します。
ビジネスにおけるAIの重要性は、多岐にわたります。例えば、顧客データの分析によるマーケティングの最適化、生産ラインの自動化によるコスト削減、顧客対応の自動化による顧客満足度の向上などが挙げられます。
AIの進化は目覚ましく、ビジネスにおける活用範囲はますます広がっています。企業は、AI技術を積極的に導入し、ビジネスモデルの変革を推進していく必要性が出てきています。ここでAIの波に乗っていかないと、社会において行かれる可能性も十分にあります。
1-2.機械学習と深層学習（ディープラーニング）
機械学習とは、コンピーターに大量のデータや正解を学習させて、それらのデータをもとに分析や制御を実行することです。学習の方法として、主に「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つがあります。それぞれの目的に応じて適切な手法を選択します。
深層学習（ディープラーニング）は、機械学習の中の1つであり、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを用いて、より複雑なデータから高度な特徴を学習する技術です。図に表すと上図の通りです。画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で、目覚ましい成果を上げており、AI開発において重要な役割を果たしています。これらの技術を組み合わせることで、より高度なAIシステムを構築することが可能になります。
1-3.AI開発の最新トレンドと今後の展望
AI開発の最新トレンドとしては、生成AI（Generative AI）の台頭が挙げられます。生成AIは、テキスト、画像、音楽など、様々な種類のコンテンツを生成する能力を持つAIであり、クリエイティブ産業やエンターテイメント産業を中心に、幅広い分野での活用が期待されています。
そんな、生成AIについて詳しく知りたい方は、「生成AIとは？一般的なAIとの比較、種類や活用事例を解説」の記事をご参照ください。
また、AIの倫理的な側面や社会的な影響に対する関心も高まっており、AIの公平性、透明性、説明責任などが重要な課題となっています。
今後は、AI技術の開発だけでなく、AIの倫理的な利用や社会的な影響を考慮した上で、AI開発を進めていく必要があります。AI技術は、ますます進化し、社会に大きな影響を与えることが予想されます。
2.AI開発の進め方
それでは、2章ではAI開発の進め方を見ていきましょう。
フェーズ1：企画・要件定義
AI開発プロジェクトの最初の段階では、明確な目標設定と要件定義が不可欠です。まず、解決したい具体的なビジネス課題を特定し、AI導入によってどのような効果を期待するのかを明確にします。例えば、「顧客離反率の低下」「売上向上」「業務効率化」など、具体的なKPIを設定しましょう。
次に、AIモデルの性能要件を定義します。必要な精度、応答時間、許容されるエラー率などを明確にし、開発の基準とします。
また、この段階で利用可能なデータ、必要なリソース、予算、スケジュールなどを考慮しながら、プロジェクトの実現可能性を評価しておきましょう。
要件定義の詳細については、「要件定義とは？基本設計／詳細設計との違いと進め方を解説」の記事を併せてご参照ください。
フェーズ2：データ収集・分析
AIモデルの学習には、大量の高品質なデータが不可欠です。データ収集段階では、まずは必要なデータの種類と量を検討しましょう。例えば…
- 顧客データ
- 販売データ
- 購買データ
- センサーデータ など…
プロジェクトの目的に応じて適切なデータを収集する必要があります。
次に、収集したデータの品質を評価します。欠損値、異常値、重複データなどをチェックし、必要に応じてデータのクリーニングや前処理を行います。データの偏りを分析し、AIモデルが特定のデータに過剰に適合してしまうことを事前に防ぐようにしましょう。
データの収集・分析は、AIモデルの性能を大きく左右する重要なフェーズとなります。
フェーズ3：モデル開発・評価
データ収集と分析が完了したら、AIモデルの開発に着手します。まず、適切なアルゴリズムを選択します。機械学習、深層学習、自然言語処理など、様々なアルゴリズムが存在するので、プロジェクトの目的に応じて最適なアルゴリズムを選択しましょう。
次に、選択したアルゴリズムを用いて、AIモデルを学習させます。学習データを用いてモデルのパラメータを調整し、予測精度や性能を向上させます。学習が完了したら、モデルの性能を評価します。テストデータを用いてモデルの予測精度を評価し、必要に応じてモデルの改良を行います。
このプロセスを繰り返すことで、最適なAIモデルを開発することができます。
このフェーズ3から専門的な知識が必要となってきます。よく分からない人は外部委託を検討しても良いでしょう。
そこで、弊社・株式会社インタラクティブ・コミュニケーション・デザインの登場です。弊社は、AI開発において様々な体制を組むことができます。オフショア開発、ニアショア開発、オンサイト（常駐型）開発、受託開発など…お客様の状況に合わせてご提案いたします。
と、文字だけであればいくらでも語れるのですが、直接話してみた方がスピーディーに進むと思います。なので、弊社の紹介はここまでとして、AI開発を検討している方はお気軽にご相談ください。相談は無料！です。
フェーズ4：実装・運用
開発が完了したら、実際のシステムに実装し、運用を開始します。
AIモデルをAPIとして公開し、他のシステムから利用できるようにします。次に、AIモデルの性能を監視し、定期的に再学習や修正を行います。AIモデルは、時間の経過とともに性能が劣化する可能性があるため、定期的なメンテナンスが必要です。
また、ユーザーからのフィードバックを収集し、AIモデルの改善に役立てます。開発して終わりではなく、その後の継続的な改善が必要になってきます。そのため、AI開発を導入したい場合は、導入後の社内体制もしっかりと敷いておく必要があります。
3.AI開発に必要なスキルと人材
AI開発の進め方が分かったところで、どのようなスキルを持った人材を揃えれば良いのか3章で見ていきましょう。
3-1.Pythonの知識
AI開発において、Pythonは事実上の標準言語となっています。Pythonは、豊富なライブラリとフレームワークを持ち、AI開発に必要な様々な機能を提供します。ライブラリについて、一部紹介したいと思います。
<NumPy>
Pythonで高速な数値計算を行うためのライブラリで、多次元配列（ndarray）を効率よく扱えるのが特徴です。配列同士の計算や数学関数を配列全体に一度に適用でき、ループを書かずに高速処理ができます。また、線形代数・統計・乱数生成などの機能も豊富で、データ分析や機械学習、科学計算の基礎ライブラリとして広く利用されています。
<Pandas>
Pythonでデータ分析やデータ処理を効率よく行うためのライブラリです。表形式のデータを扱う DataFrame や Series というデータ構造を提供し、データの読み込み、整理、集計、加工、欠損値処理などを簡単に行えます。CSVやExcelなどのファイルも扱いやすく、NumPyと連携して高速にデータ分析ができるため、データサイエンスや機械学習で広く利用されています。
<Scikit-learn>
Pythonで機械学習を簡単に実装するためのライブラリです。分類・回帰・クラスタリングなど多くのアルゴリズムが用意されており、データの前処理、モデルの学習、評価までを効率よく行えます。NumPyやPandasと連携して使われることが多く、シンプルなAPIで機械学習モデルを構築できるため、データ分析やAI開発の分野で広く利用されています。
<TensorFlow>
Googleが開発した機械学習・深層学習のためのオープンソースライブラリです。ニューラルネットワークの構築や学習、推論を効率よく行うことができ、大規模なデータ処理にも対応しています。GPUやTPUを利用した高速計算が可能で、画像認識・自然言語処理などのAI開発で広く利用されています。
これらのライブラリを使いこなすことで、AI開発を効率的に進めることができます。Pythonの基本的な文法だけでなく、これらのライブラリの使い方を習得することが重要です。
ライブラリについて、もう少し知りたい方は、「フレームワークとは？プログラミング言語別の特徴と選び方を解説」の記事をご参照ください。
3-2.数学・統計学の知識
AIモデルのアルゴリズムを理解し、適切に活用するためには、数学・統計学の知識がある程度必要になってきます。例えば、線形代数、確率論、統計的推論といった、内容になります。具体的には下記の通りです。
<線形代数>
ベクトルや行列を扱うための数学分野であり、機械学習のアルゴリズムの基礎となっています。
<確率論>
不確実性のある状況下での意思決定を支援するための数学分野であり、ベイズ統計学などは、AIモデルの学習に利用されます。
<統計的推論>
データから母集団の特性を推測するための統計学の手法であり、AIモデルの性能評価に利用されます。
これらの知識を習得することで、AIモデルの内部構造を理解し、より高度なAI開発を行うことができます。
3-3.ドメイン知識
AIを特定の分野に適用する場合、その分野に関する専門知識（ドメイン知識）も必要となります。
例えば、医療分野であれば、医学や薬学の知識、金融分野であれば、金融工学やリスク管理の知識が必要となります。
ドメイン知識を持つことで、AIモデルの設計やデータ収集において、より適切な判断を下すことができます。また、AIモデルの結果を解釈し、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。
しかし、AI開発側にこれらの知識を要求するのは限度があるので、依頼者側でフォローをしながら開発することは必要となってきます。AI開発者に開発したいことを伝えて終わりではないです。
4.AI開発はクラウド環境がおすすめ
4章では、AI開発を進めるうえで、どのような環境が適切か解説していきます。クラウド環境での開発になるのがベースになります。
4-1.クラウド環境のメリット
AI開発には、大量の計算資源が必要となるため、クラウドベースの開発環境が良いと言われています。クラウドサービスを利用することで、必要な時に必要なだけの計算資源を柔軟に利用することができます。
また、クラウドサービスは、AI開発に必要な様々なツールやサービスを提供しており、開発環境の構築や運用にかかる手間を大幅に削減することができます。セキュリティ対策も充実しており、安心してAI開発を行うことができます。
オンプレミス環境でAI開発を行う場合と比較して、コスト削減、開発期間の短縮、セキュリティの向上など、多くのメリットがあります。
オンプレミスとクラウドを比較した「オンプレミス vs クラウド：最適な選び方と移行のポイントを解説」を、併せてご参照ください。
4-2.主要なクラウドサービスの比較
AI開発に利用できる主要なクラウドサービスとしては、AWS（Amazon Web Services）、Azure（Microsoft Azure）、GCP（Google Cloud Platform）などが挙げられます。それぞれの特徴を簡単に紹介します。
| 項目 | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| 提供会社 | Amazon | Microsoft | |
| 世界シェア | 1位 | 2位 | 3位 |
| 特徴 | サービス数が最多、実績豊富 | Microsoft製品と強力連携 | AI・データ分析が強い |
| 得意分野 | 幅広い用途 | 企業システム・ハイブリッド環境 | データ分析・機械学習 |
| 導入企業 | スタートアップ〜大企業 | 大企業・官公庁 | IT企業・データ企業 |
| 学習情報 | 非常に多い | 多い | 比較的少なめ |
<AWS>
AWSは世界シェアNo.1のクラウドサービスで、最も多くの機能とサービスを提供しています。200以上のサービスがあり、サーバー、データベース、AI、IoTなど幅広い用途に対応可能です。拡張性や安定性が高く、大企業からスタートアップまで多くの企業が利用しています。情報量やユーザー事例が多いため、トラブル時の解決策を見つけやすい点も大きな特徴です。
<Azure>
AzureはMicrosoftが提供するクラウドで、Windows環境やMicrosoft製品との連携が非常に強いのが特徴です。特にMicrosoft 365、Active Directory、Windows Serverなどとの統合がしやすく、企業の既存IT環境と親和性が高いです。日本企業や官公庁でも導入が進んでおり、ハイブリッドクラウド（オンプレミスとクラウドの併用）に強みがあります。
<GCP>
GCPはGoogleの技術基盤を活用したクラウドで、データ分析やAI・機械学習に強みがあります。Google検索やYouTubeなどの大規模サービスを支えるインフラ技術が活かされており、ビッグデータ処理やコンテナ技術（Kubernetes）で高い評価を得ています。料金体系が比較的シンプルで、データ分析やAI開発を行う企業に人気があります。
これらのクラウドサービスは、それぞれ特徴が異なるため、自社のニーズに合わせて最適なサービスを選択しましょう。体験版などもあるので、体験してみて使いやすいものを選択するのがベストでしょう。
5.AI開発の活用事例
5章では、AI開発の活用事例を見てみましょう。事例を知ることでよりリアルに感じることができるのではないでしょうか。よりたくさんの事例が知りたい方は、「AI活用事例！8業界8事例！業界別に紹介」の記事も併せてご参照ください。
5-1.創薬AI：新薬開発の効率化
新薬開発には、長い時間と多大なコストがかかりますが、AIを活用することで、そのプロセスを大幅に効率化することができます。例えば、AIは、化合物の構造と活性の関係を学習し、有望な化合物を効率的に探索することができます。
また、AIは、臨床試験のデータを分析し、薬の効果や副作用を予測することができます。他にも患者の遺伝子情報や生活習慣などを分析し、最適な治療法を提案することができます。
これらのAI技術を活用することで、新薬開発の期間短縮、コスト削減、成功確率の向上などが期待できます。
5-2.生成AI：コンテンツ制作の革新
生成AIは、テキスト、画像、音楽など、様々な種類のコンテンツを自動生成する能力を持つAIであり、コンテンツ制作の分野に革新をもたらしています。
例えば、生成AIは、マーケティングコンテンツ、広告コピー、ブログ記事などを自動生成することができます。他にも、ゲームのキャラクターやストーリーを自動生成することができます。
これらの生成AI技術を活用することで、コンテンツ制作の効率化、コスト削減、品質向上などが期待できます。
5-3.AIを活用した業務効率化：RPAとの連携
AIとRPA（Robotic ProcessAutomation）を連携させることで、定型業務を自動化し、業務効率を大幅に向上させることができます。RPAは、人間が行う単純な作業をソフトウェアロボットによって自動化する技術であり、AIは、複雑な判断や意思決定を伴う業務を自動化する技術です。AIとRPAを組み合わせることで、より高度な自動化を実現することができます。例えば、AIは、請求書の内容を解析し、RPAは、その情報を会計システムに入力することができます。また、AIは、顧客からの問い合わせ内容を解析し、RPAは、適切な回答を自動生成することができます。AIとRPAの連携は、企業の競争力強化に大きく貢献します。
「AI開発 進め方」まとめ
本記事では、AI開発の進め方について解説してきました。AIを活用した、ビジネスはまだまだ可能性を秘めています。単純な業務の効率化にも役立つので、積極的にAIを導入すると良いでしょう。
AIを使わないでビジネスをするなんて、時代遅れ…と言われないように今からAIを触れて慣れていくことが重要でしょう。
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