AIシステム開発方法4選！運用までのフローも解説

現在、AIはさまざまな業界で活用されており、実際に利用してその恩恵を受ける機会も非常に増えました。近年もっとも身近になったAIとしてChatGPTを思い浮かべる方もいるのではないでしょうか？大規模言語モデルを採用した対話型AIで人間の質問に対して自然に回答をしてくれる点が大きな魅力です。情報収集やカスタマサポートなどあらゆる場面で活用されており、その利用範囲はビジネスシーンを超えてプライベートにも広がりを見せています。

AIを活用することで、業務自動化など企業はさまざまなメリットを獲得することができます。しかし、既存のAIシステムでは、現在抱えている課題をうまく解決できないという企業もいるのではないでしょうか？そのような企業は、オリジナルでAIのシステム開発を検討するのがおすすめです。

今回は、AIのシステム開発方法や運用までの具体的なフローについて詳しく解説します。

システム開発ができるAIの種類

AIのシステム開発を検討するにあたり、まずはAIの具体的な種類を把握する必要があります。それぞれの種類によって得意なことや活用される場面が変化するので、あらかじめ把握しておくのがおすすめです。

特化型人工知能

特化型人工知能とは、特定の分野や領域に特化して開発されたAIのことです。基本的にその利用範囲は限定されており、その中で活用されます。

特化型人工知能の代表例としては、自動運転システムや天気予想システムなどです。自動運転システムは運転に特化しており、天気予想システムは天気予報に特化しています。このように利用範囲が限定されているAIは、特化型人工知能といわれます。

汎用型人工知能

汎用型人工知能とは、その名の通り特定の分野に特化せずさまざまな課題に対して適切に処理することができるAIのことです。あらゆる領域で活用することができるため、柔軟性が高く、人間に近いAIといわれています。

汎用型人工知能は、事前に機能を実装しなくても人間のように振る舞うことが可能です。自分で考えて行動することができるので、自立しているロボットと捉えるとわかりやすいでしょう。残念ながら現時点では開発されていませんが、多くの企業や研究機関が汎用型人工知能実現のために開発を行っています。

AIのシステム開発方法4選

AIのシステム開発方法にはどのようなものがあるのでしょうか？具体的にAIを開発することができるシステム開発方法を4つご紹介します。

ツール等を利用してAIのシステム開発を行う

1つ目のシステム開発方法は、ツール等の利用です。

ツール等を利用することで、AIのシステム開発経験が少ない企業でも自社の課題に合わせたAIをシステム開発できる可能性があります。ツールを利用する場合はプログラミングなど特別なスキルは不要です。そのため、手軽にAI開発を行いたい多くの企業におすすめです。

AIのシステム開発を実現することができるツールは下記の3点です。

• IBM Watson
• LINE BRAIN
• Prediction One

IBM Watsonは米国のIBM社が開発・提供を行っているAIシステム開発ツールです。実際に利用してシステム開発を行うことで音声認識や画像認識、文書検索ができるAIのシステム開発が可能になります。IBM Watsonは30日間だけ無料で利用することができるので、費用負担なくAIのシステム開発ができるでしょう。

LINE BRAINは、通話アプリなどを手掛けるLINEが提供するAIシステム開発サービスです。法人向けに提供されているサービスで、文字認識や動画解析、画像認識などを実現することができます。

Prediction Oneは、高度な分析ができるAIのシステム開発ができるツールです。分析するデータを用意するだけで予測分析などができたりします。そのため、分析に特化したAIのシステム開発を検討している企業におすすめのツールです。

このように、AIを開発することができるツールは数多く存在します。それぞれのツールで得意なことが異なるため、目的や解決したい課題に応じて企業に合ったものを選択するのがおすすめです。しかし、ツールによるAIのシステム開発は柔軟性が高いというわけではありません。例えば、独自性の高い機能を実装したいというケースでは、実現することが難しいため、その点は注意するようにしましょう。

ライブラリやフレームワークを駆使し自社で開発する

2つ目は、ライブラリやフレームワークを利用してAIシステム開発を行う方法です。

ライブラリやフレームワークを利用すれば、AIのシステム開発に必要な機能をまとめて使うことができるようになるので、ゼロベースでシステム開発をするよりも効率が良くなります。そのため、ライブラリやフレームワークの利用は、システム開発スピードを向上させスムーズなAIの導入を実現させる手段です。

AIのシステム開発には機械学習を実現できるライブラリやフレームワークが使われます。下記が代表的なライブラリやフレームワークです。

• NumPy
• dlib
• SciPy
• Pandasなど

フレームワークやライブラリを使用すれば、非常に柔軟性の高いAIのシステム開発を実現することができます。自社のシステムに組み込めるのはもちろんのこと、独自の機能を追加してほかのAIと差別化を図ることも可能です。

一方、フレームワークやライブラリを使用する場合、プログラミングスキルなどは必須となります。企業が独自で開発をする場合は、従業員にAIプログラミングを学習させたり、新たにエンジニアを雇用したりしなければなりません。もし、社内にAI開発ができる環境が整っていないと、AIのシステム開発効率が悪くなる恐れがあります。

APIを利用して開発をする

3つ目は、APIを利用してシステム開発を行う方法です。

APIとは、Application Programming Interfaceの略称でアプリケーション同士が情報をやり取りする際に使われるインターフェースを意味します。簡単にいえば、あるアプリケーションの機能や情報を使いたい場合に、そのアプリケーションが提供するAPIを自社のシステムに組み込むことで、プログラムからその機能や情報が利用できるようになる仕組みのことです。

AIサービスが提供しているAPIとして有名なのがOpenAI APIです。OpenAI APIは、ChatGPTの機能と連携することができるAPIを意味します。例えば、OpenAI APIを利用すれば、プログラムの中でChatGPTに聞きたことを問い合わせたり、回答を取得して自社システムの中に文字を出力させたりすることが可能です。

APIを利用する場合は、あくまでもそのAIサービスの機能や情報を利用することになるため、自社独自のAIサービスではありません。しかし、APIを利用すれば、非常に簡単にAIのシステム開発が可能になるため、把握しておくと便利です。

システム開発会社に委託する

4つ目は、システム開発会社に委託する方法です。

企業の中にはエンジニアのリソースが十分でないところは非常に多いです。もし、リソースが不足している場合、新たにエンジニアを雇用したり、従業員にAIプログラミングを学習させたりしなければなりません。このような方法でAIのシステム開発を行うと時間がかかるので、AIの導入までに多くの時間を要します。

ゼロベースでシステム開発をしたいという企業は、システム開発会社に委託するのが一般的です。システム開発会社を利用する場合、コストはかかりますが、要件を伝えるだけでAIのシステム開発が可能になります。スムーズに開発することができるので、エンジニアのリソースが不十分な企業にとって最適なシステム開発方法といえるでしょう。

AIのシステム開発から運用までの具体的なフロー

AIのシステム開発を行うとき、あらかじめ運用までのフローを把握しておくと役立ちます。AIのシステム開発から運用までのフローを詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。

構想

1つ目は、構想です。

構想フェーズは、現在企業が抱えている課題を把握し、それを解決するためにどのようなAIをシステム開発するのかについて考えます。例えば、製品の顔認証システムの精度を高めたいという場合、顔認証のAIを導入するのが最適です。このように、課題を洗い出し、それを解決するAIのシステム開発を行うようにします。

基本的に構想フェーズでは、課題を洗い出し、実装したい機能の選定、プロジェクトチーム及び開発企業の決定などを行うのが一般的です。

PoC検証

2つ目は、PoC検証です。

PoCとは、Proof of Conceptの略称で、構想フェーズで決定した開発予定のAIが技術的に実現可能なのかを検証するフェーズのことです。PoC検証では、モックアップを制作します。モックアップは機能が実装されている仮モデルのことです。

また、AIはデータ活用が必須となりますので、事前に大量のデータを蓄積していないといけません。PoC検証フェーズでは、もしAIシステム開発をした場合、運用に必要なデータが十分に確保されているかどうかも検証します。

開発環境の構築

3つ目は、開発環境の構築です。

自社でAIのシステム開発を行う場合、社内に開発環境を構築する必要があります。具体的には、データ活用をする際に使用するビッグデータを保存するためのストレージ、開発に必要なプログラムのインストール、フレームワークやライブラリの準備などが挙げられるでしょう。

実装

4つ目は、実装フェーズです。

実装フェーズは、実際にプログラミングを使用してAIのシステム開発を行っていきます。機能を実装したり、情報の取得や登録などを実現できるようにしたりします。

AIのシステム開発には、ウォーターフォール型が定番です。開発プロセスを複数の工程に分割して実装していく方法になります。

運用

最後は運用フェーズです。

運用フェーズは、実際にシステム開発をしたAIを導入して運用する工程を意味します。運用後に見つかった課題は保守をして改善していくのが一般的です。

AIシステム開発の注意点

AIのシステム開発は、通常のアプリケーション開発などとは大きく異なるため、AIのシステム開発を検討している企業は、いくつかの注意点を把握しておくのがおすすめです。具体的に何に注意すればいいのか解説しますので、ぜひ参考にしてください。

精度100%のAI開発は難しい

1つ目は、完璧な精度のAI開発は難しいという点です。

ChatGPTは非常に優秀なAIチャットボットと言われています。しかし、そのChatGPTでさえ期待する回答を得ることができなかったり、誤った答えを返したりすることは珍しくありません。対話型AIに限らず、音声認識や画像認識などのAIに関しても完璧な精度のものを開発することは難しいです。

しかし、精度が100％ではないからといって業務の中で活用できないことはありません。例えば、AIが誤った動作等をしたときは、人間が作業を補助することでその問題を解決することができるでしょう。

十分なデータが必要

2つ目は、十分なデータが必要になるという点です。

AIは情報を参照しながら処理をするため、情報が不十分である場合、うまく活用することができません。例えば、自動運転のAIを運用するためには、高度な3次元地図情報を利用できなければなりません。また、ChatGPTにおいても人間の質問に対して膨大なデータの中から回答を生成しています。

このように、AIを活用する際はデータの蓄積が必須となるケースが多いため、前述した通りPoC検証フェーズなどで十分に活用できるデータがあるかどうか社内で判断することが求められます。

目的に応じて費用が大きく変化する

3つ目の注意点は、目的に応じて費用が大きく変化するという点です。

AIシステムはピンからキリまであり、そのAIに何を求めるかで実装すべき機能なども変化します。もちろん、高度なAIを開発する場合はその分作業量が増えるため、人件費が高くなりやすいです。逆に、シンプルなAIはその分費用も安くなります。

AIに何を求めるかで大きく費用が変化するので、しっかりと社内で会議をして予算に合ったAIの開発を目指しましょう。

まとめ

今回は、AIシステム開発方法や運用までのフロー、開発する際の注意点について詳しく解説しました。AIシステムの開発方法にはさまざまな種類があり、それぞれで開発できるAIが異なります。自社がAIを開発する目的や現在抱えている課題を明確にした上で、最適な開発方法を選択するようにしてください。

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