「AIを導入して業務を効率化したいが、自社で開発できる？」「AIを作るためにどんなスキルや知識が必要なのか知りたい」という方は多いでしょう。
AI開発を実施する企業は多いですが、仕組みや開発の流れを正しく理解しないまま取り入れると、費用や時間が無駄になってしまう可能性があります。
そこで本記事では、
を紹介します。
| リベルクラフトでは、AI開発を企業ごとの課題に沿って構想策定から開発・運用まで一気通貫で支援します。
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AI開発とは、人工知能（AI）の技術を使って、コンピュータが人間のように学んで判断できる仕組みを作ることを指します。
従来のプログラミングでは、開発者が一つひとつルールや条件をコードとして書き込む必要がありました。しかしAI開発ではそれをせず、大量のデータを学習材料として与えることで、コンピュータ自身がルールを見つけ出すのが特徴です。以下は仕組みを表した図です。
たとえば、「猫の画像を見て猫かどうか判別するシステム」を作るとします。従来型の開発なら「耳が三角形」「ヒゲがある」といった特徴を人間が定義して教える必要がありました。
ところがAI開発では、猫の画像を何万枚も学習させれば、システムが自動的に「猫らしい特徴」を見つけ出して、新しい画像でも猫かどうかを判別できるようになります。
つまりAI開発は、人間がルールを決めるのではなく、データとアルゴリズムを使って「自分で学ぶプログラム」を作ることだと考えると理解しやすいでしょう。
同じ「システム開発」でも、AI開発と従来のソフトウェア開発には開発手法やプロセスに違いがあります。主な違いを以下にまとめました。
| 項目 | AI開発（機械学習開発） | 従来のソフトウェア開発 |
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| 開発アプローチ | データをもとにモデルを訓練して振る舞いを獲得させる | プログラマーがルールを明示的にコーディングして機能を実現する |
| 動作の予測可能性 | 確率的・経験的な判断が多く、出力結果にばらつきがあり得る | 決定論的であり、同じ入力には常に同じ出力 |
| 必要なリソース | 大量のデータ、GPUなど高性能計算環境、データサイエンス知識が重要 | 仕様書・要件定義、アルゴリズム思考、業務知識が中心 |
| 開発プロセス | モデルの構築→評価→改良を繰り返す。PoC検証など段階的導入が一般的 | 要件定義→設計→実装→テスト→リリースと順序立てて進行する |
| 保守運用 | データや環境の変化でモデル精度が劣化するため、追加学習やチューニングが継続的に必要 | 機能追加やバグ修正が中心。要件が大きく変わらなければ同じロジックで長期間運用可能 |
AI開発では「データ」が肝であり、開発者はコードを書くよりもむしろデータ収集やモデル調整*に多くの時間を費やします。