AI開発とは？必要なスキルや具体的な進め方を解説

こんにちは。Sun Asterisk AI-SDLC チームです。

AI技術の進歩により、業務効率化や顧客サービスの高度化、新しいビジネスの創出など、さまざまな目的でAIを活用する企業が増えています。一方で、「AI開発にはどのような知識やスキルが必要なのか」「どのような手順で開発を進めればよいのか」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AI開発の基本的な意味から、代表的な技術・手法、必要な知識、具体的な手順、開発時の注意点まで詳しく解説します。AI開発を検討している企業や、その理解を深めたい方は、ぜひ参考にしてください。

AI開発とは

AI開発とは、人工知能（AI）を活用して、特定の課題を解決するシステムやサービスを開発することです。AIには、画像認識や音声認識、自然言語処理、需要予測、異常検知など、さまざまな技術があります。これらの機能を利用して企業で使えるシステムやサービスを生み出すのがAI開発です。

企業でAI開発を検討するシーンは、問い合わせ対応の自動化や製品の検品、売上予測、業務文書の分析などが挙げられます。

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AIのおもな技術・手法

AI開発で利用される代表的な技術として、機械学習と深層学習があります。ここでは、AI開発の基礎となる2つの技術について解説します。

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機械学習

機械学習とは、コンピューターに大量のデータを与え、データに含まれるパターンや特徴を学習させる技術です。たとえば、過去の売上データを学習させて将来の売上を予測したり、過去の問い合わせ内容を学習させて問い合わせを分類したりするなどの使い方があります。

機械学習には、代表的な手法として以下の3つがあります。

目的やデータに応じて、上記3つの方法を選択し、開発を進めます。

深層学習

深層学習（ディープラーニング）は、機械学習の一種で、複数の層からなるニューラルネットワークを用いてデータを学習する技術です。従来の機械学習では、AIが学習する特徴を人間が設定していましたが、深層学習は大量のデータから特徴を自動的に学習できます。

深層学習はおもに画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で活用されており、現在のAIを支える重要な技術の1つです。監視カメラの動体検知や顔認証、音声アシスタント、レントゲン画像などからの病変の検出など、さまざまな分野に活用されています。

AI開発に必要な知識・準備

AI開発には、プログラミングや数学、統計学など、複数の分野にまたがる知識が必要です。ここでは、AI開発を行う際に身につけておきたい代表的な知識や準備について解説します。

プログラミング言語スキル

AI開発では、プログラミング言語を使ってデータの処理やAIモデルの構築、システムへの組み込みなどを行います。そのため、プログラミング言語スキルが必要です。

AI開発で特に広く利用されている言語の1つがPythonです。Pythonには、データ分析や機械学習に利用できるライブラリが豊富に用意されており、AI開発との相性がよい点が特徴です。また、開発するシステムによっては、JavaScriptやJava、C++などの言語も必要とされます。

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数学と統計学の知識

AI開発では、数学や統計学の知識も重要です。特に、機械学習のアルゴリズムを理解するためには、確率・統計や線形代数、微分・積分などの数学知識が役立ちます。たとえば、AIモデルの予測結果を評価したり、データの傾向を分析したりする際には、統計学の知識が必要です。

ただし、AI開発を始める段階から高度な数学を全て理解している必要があるとは限りません。既存のライブラリやフレームワークを利用してAIモデルを構築する場合は、必要な範囲から少しずつ知識を身につけて開発を進める方法もあります。

ライブラリ・フレームワークの知識

AI開発では、AIモデルの構築やデータ処理を効率化するために、さまざまなライブラリやフレームワークが利用されています。Pythonでは、数値計算に利用される「NumPy」、データ分析に利用される「pandas」、機械学習に利用される「scikit-learn」などが代表例として挙げられます。

これらを活用することで、AIのアルゴリズムをゼロから実装する必要がなくなり、開発の効率化が可能です。

開発環境

AI開発では、プログラミングを行うための環境だけでなく、AIモデルの学習に必要な計算資源も準備する必要があります。特に深層学習では大量の計算処理が必要になることがあり、高性能なGPUが求められます。

自社で高性能なコンピューターを用意するほか、クラウドサービスを利用して必要な計算資源を確保する方法もあります。クラウドを利用すれば、開発規模に応じてコンピューティングリソースを柔軟に変更できるため、初期段階で大規模な設備を用意する負担を抑えられます。

AI開発を進める手順

AI開発は、一般的に「構想」「PoC」「実装」「運用」という流れで進めます。AI開発を進める手順について、順番に見ていきましょう。

1. 構想フェーズ

まず、AIを活用して解決したい課題や実現したい目的を明確にします。たとえば「問い合わせ対応を効率化したい」「商品の需要を予測したい」など、具体的な業務上の課題を洗い出しましょう。

そのうえで、AIを利用することで本当に課題を解決できるのか、どのようなデータが必要なのか、導入によってどの程度の効果が期待できるのかを検討します。この段階で目的や評価指標を明確にしておくことで、開発後に「AIを導入したものの期待した効果が得られなかった」という事態を防ぎやすくなるでしょう。

2. PoCフェーズ

構想を固めたら、PoC（Proof of Concept：概念実証）を行います。PoCとは、本格的な開発に入る前に、小規模なモデルや試作品を作成し、技術的に実現可能か、期待する効果が得られるかを検証する工程です。

AI開発では、実際にデータを使ってモデルを作成し、予測精度や処理速度などを確認します。
PoCによって課題や改善点を早期に発見できれば、本格的な開発にかかる時間やコスト削減にもつながります。

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3. 実装フェーズ

PoCで実現の可能性を確認したら、本格的なAIシステムの実装に進みます。AIモデルの開発だけでなく、データを収集・加工する仕組みや、AIを既存システムと連携させる仕組みなどもあわせて構築しましょう。

また、実際の利用環境を想定し、性能やセキュリティ、ユーザーの使いやすさなどを確認することも重要です。必要に応じてテストを繰り返し、実際の業務で利用できる状態に仕上げます。

4. 運用フェーズ

運用開始後も継続的に性能を確認し、必要に応じて改善を繰り返します。AIモデルは、学習時に使用したデータと実際の利用環境のデータに差が生じることで、時間の経過とともに予測精度が低下する場合があります。

そのため、AIの精度や利用状況を定期的に確認し、必要に応じてデータの追加やモデルの再学習、システムの改善などを行いましょう。

AI開発を行う際の注意点

最後に、AI開発を行う際の注意点を4つ紹介します。AI開発はデータの量や質以外にもさまざまな点で意識すべきことがあります。

データの量と質が出来を左右する

AIの性能は、学習に利用するデータの量や質に大きく左右されます。大量のデータを用意したとしても、誤ったデータや偏ったデータが含まれていれば精度が落ちます。そのため、AI開発では必要なデータを収集するだけでなく、データの整理や欠損・誤りの確認、適切なラベル付けなどを行うことが重要です。

目的からぶれていないか都度確認する

AI開発では、構想フェーズで目的を明確にしたうえで、開発や運用の途中でも定期的にぶれていないか確認することが重要です。たとえば、問い合わせ対応の効率化を目的としてAIを導入する場合、AIの回答精度を高めることだけを追求するのではなく、「問い合わせ対応にかかる時間が短縮されているか」「担当者の負担が軽減されているか」といった本来の目的に沿って効果を確認しましょう。

開発中はもちろん、運用開始後も設定した評価指標をもとに成果を確認し、必要に応じて機能や運用方法を見直してみてください。

セキュリティ対策を万全にする

AI開発では、大量のデータを扱うことがあるため、セキュリティ対策も重要です。特に個人情報や顧客情報、企業の機密情報などを扱う場合は、アクセス権限の管理やデータの暗号化、ログの管理など、適切な対策を講じる必要があります。

生成AIを利用する場合も、入力した情報がどのように扱われるのか、利用するサービスの規約や設定を確認しておくことが重要です。AIシステムそのものだけでなく、データの収集から保存、利用までの各段階でセキュリティリスクを確認しましょう。

著作権侵害のリスクを理解する

AI開発では、学習や生成に利用するデータについて、著作権などの権利関係にも注意が必要です。特に画像や文章などのコンテンツを扱う場合、利用するデータがどのような権利関係にあるのかを確認することが重要です。

また、生成AIを利用して作成したコンテンツについても、利用するサービスの規約や関連する法令などを確認する必要があります。開発時点の情報だけで判断せず、最新の法制度やガイドラインを確認しながら利用するようにしてください。

まとめ

AI開発とは、AI技術を活用して企業やユーザーが抱える課題を解決するシステムやサービスを開発することです。自社が抱える課題をAIで解決できるかをよく検討し、開発を進めましょう。

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