AIシステム開発の基本｜開発方法や進め方、成功のポイントを解説

こんにちは。Sun Asterisk AI-SDLC チームです。

近年は、業務のデジタル化やデータ活用が進み、蓄積した情報を事業改善や新たな価値創出につなげる取り組みが求められています。そうしたなかで注目されているのが、予測や識別、業務判断の支援などにAIを活用する「AIシステム」です。

AIシステムを開発することで、業務効率化や判断精度の向上、新たなサービス開発につなげられます。とはいえ、AIシステムをどのように開発・導入すればよいのか、必要なデータやPoC、本番実装までの進め方が分からない担当者もいるでしょう。

この記事では、AIシステムの開発について基本から導入方法、進め方、成功のポイントまで解説します。

AIシステム開発とは

AIシステム開発とは、機械学習などのAI技術をシステムに組み込み、データの分析や予測、画像・音声の認識、業務判断の支援などを実現する取り組みです。

従来型システムとは仕組みや開発後の運用に違いがあるため、まずは基本的な特徴を理解しておく必要があります。ここでは、従来型システムとの違いや、AIシステムの導入が進んでいる背景について解説します。

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AIシステム開発と従来型システムとの違い

従来型システムは、あらかじめ設定したルールや条件に沿って処理する仕組みです。これに対してAIシステムでは、蓄積したデータから特徴や傾向を学習し、その結果をもとに予測や判定を行います。

そのため、全ての処理条件を人が細かく設定しなくても、需要予測や画像認識など複雑な処理に対応できます。ただし、データの内容によって精度が変わるため、導入後も評価や改善を続けることが重要です。

AIシステムの導入が進む技術・データ活用面の背景

AIシステムの導入が進む背景には、企業が扱うデータ量の増加や機械学習・深層学習の進化があります。さらに、GPUやクラウド環境の発展により、大量のデータを分析・活用しやすくなりました。

企業に蓄積された販売・顧客・設備データを需要予測や異常検知、業務判断に生かし、生産性の向上や新たな価値創出につなげる手段として、AIシステムの重要性が高まっており、事業競争力の強化にも役立ちます。

AIシステムを開発・導入するおもな方法

AIシステムを開発・導入する方法は複数あり、費用や期間、必要な人材などが異なります。ここでは、それぞれの特徴や適しているケースを解説します。

既存のAIサービスを活用する

自社が実現したい業務に対応するAIサービスがすでに存在する場合は、それを活用する方法があります。ゼロから開発する必要がないため、期間や初期負担を抑えやすい点が特徴です。

画像認識や需要予測など、必要な機能がそろっていれば短期間で効果を検証できます。ただし、機能や連携方法には制約があるため、独自の業務フローへの対応が必要な場合は注意が必要です。まずは小さく導入して効果を確かめたい企業に適した方法です。

AI開発に強いシステム開発会社へ依頼する

AI開発の知見を持つシステム開発会社へ依頼すれば、自社の課題や保有データに合わせたAIシステムを構築できます。社内にAIエンジニアやデータサイエンティストが不足している場合でも、PoCから本番実装まで専門的な支援を受けられる点が特徴です。

既存サービスでは要件を満たせない場合や独自性のあるAIシステムを開発したい企業に適しています。

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自社でAIシステムを開発する

社内に必要な人材や開発環境がある場合は、AIシステムを自社で開発する方法もあります。業務への理解を反映しやすく、モデルや機能を継続的に改善できるほか、開発ノウハウを社内に蓄積できる点が特徴です。

その反面、AIエンジニアやデータ人材の確保、開発環境の整備が必要です。AI活用を事業の中核に据え、長期的に内製力を高めたい企業に適しています。

AIシステム開発を進める基本的な流れ

AIシステム開発は、課題の整理からデータ準備、PoC（概念実証）、本番実装へと段階的に進めます。ここでは、各工程で担当者が行うことや意識したいポイントを解説します。

1. 解決したい課題とAI導入の目標を明確にする

最初に、AIを導入すること自体を目的にせず、どの業務課題を解決したいのかを明確にします。需要予測の精度向上や検品作業の効率化など、対象業務と期待する成果を具体的に定めるといった形です。

あわせて、精度や工数削減率など評価指標を決めておくと、PoC後に継続・見直しの判断がしやすくなります。関係部署と目的を共有し、AIの適用範囲や現場での利用方法を整理しておくことが、要件のぶれを防ぐポイントです。

2. 学習や検証に必要なデータを収集・整備する

目標が決まったら、AIの学習やPoCに必要な販売履歴、顧客情報、画像などのデータを洗い出します。次に、欠損や重複、表記揺れを確認し、学習に使える状態へ整えます。不足する場合は、追加収集や外部データの活用も検討しましょう。

あわせて、利用権限や個人情報の扱い、継続的に更新できる体制も確認します。十分な量と質のデータを確保できるかは、AIシステムの精度やPoCの成否に関わる重要な要素です。

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3. AIモデルを選定してPoCで効果や実現性を検証する

データを準備した後は、目的やデータの種類に合うAIモデルを選び、PoCで実現性を検証します。この段階で重要なのは完成形を作り込むことではなく、必要な精度や処理速度が得られるか、投資に見合う効果が期待できるかを見極めることです。

想定した評価指標を満たさない場合は、データや要件の見直しが必要です。改善余地や本番運用に必要な対応まで整理し、実装へ進むかを判断します。

4. システムへ実装して継続的に精度を改善する

PoCで効果と実現性を確認できたら、既存システムとの連携や利用画面を整え、本番環境へ実装します。導入後は、実際の利用データをもとに精度や処理状況を確認し、必要に応じて追加学習やモデル更新を行います。

AIは運用中のデータや業務環境の変化によって精度が低下することもあるため、定期的な評価が欠かせません。運用担当者や確認する指標、見直しの頻度も事前に決め、継続的に改善できる体制を整えておくことが重要です。

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AIシステム開発を進める上で押さえたいポイント

AIシステムは、自社の課題や運用方法を十分に整理しないまま導入すると、期待した効果が得られない可能性があります。ここでは、導入後の失敗を防ぐために押さえておきたい5つのポイントを解説します。

事業・開発・データの専門人材で推進体制を整える

AIシステム開発では、事業課題を理解する人材だけでなく、開発やデータ分析の知識を持つ人材も必要です。どれか1つでも欠けると、技術的には実現できても業務で使われない、必要なデータを用意できないといった問題が起こりやすくなります。

事業責任者やPdM、AIエンジニア、データ担当者などで役割を分け、意思決定者と責任範囲を明確にします。部門横断で課題や評価基準を共有できる推進体制を整えておくことが重要です。

データ量や処理負荷に合ったインフラ・開発環境を整える

AIシステムでは、学習や推論で大量のデータを処理するため、通常の業務システムより高い計算性能が求められる場合があります。性能が不足すると、学習に時間がかかったり、本番運用で応答が遅れたりする原因になります。

想定するデータ量や同時利用数、必要な処理速度を整理し、クラウドやGPUなど適切な環境を選ぶことが重要です。将来の利用拡大も見据え、必要に応じて計算資源を増やせる構成にしておくと運用しやすくなります。

学習や検証に使える十分な量と質のデータを確保する

AIの精度は、学習や検証に使うデータの量だけでなく、その内容や偏りにも大きく左右されます。データが少ない、欠損が多い、特定の条件に偏っている場合は、PoCでよい結果が出ても本番環境では精度が安定しないことがあります。

導入前に必要なデータの種類や量を整理し、欠損や重複、表記揺れを確認しておくことが重要です。その上で、運用開始後も必要なデータを継続的に収集・更新できる仕組みまで設計します。

機密情報や個人情報を守るセキュリティ対策を講じる

AIシステムでは、顧客情報や取引履歴、社内文書など機密性の高いデータを学習や推論に使うケースがあります。管理が不十分だと、情報漏えいや不正利用につながるおそれがあるため注意が必要です。

利用するデータの範囲を明確にし、アクセス権限の設定や暗号化、操作ログの管理などを行いましょう。外部サービスを使う場合は、入力データの保存や学習への再利用条件まで確認し、自社のセキュリティ基準を満たすことが重要です。

学習データの著作権や利用条件を事前に確認する

AIの学習に外部の文章や画像、音声などを利用する場合は、著作権や利用規約の確認が欠かせません。取得できるデータであっても、学習や商用利用まで認められているとは限らず、利用方法によっては権利侵害につながる可能性があります。

データの入手元や利用許諾の範囲を記録し、必要に応じて法務部門とも確認した上で使用しましょう。外部データを継続利用する場合は、利用条件や規約の変更も定期的に確認しておくことが大切です。

まとめ

AIシステム開発では、解決したい課題を明確にした上で、必要なデータを整備し、PoCで実現性や効果を確かめながら本番実装へ進むことが重要です。導入後も継続的に精度を改善する必要があるため、人材や開発環境、セキュリティ、著作権なども含めて事前に体制を整えておきましょう。

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