AI開発を企業がする目的とは？開発の準備や手順、外注費用など解説

複雑な問題を処理できるAIの登場により、業務改善や生産性向上を目的としてAIを活用する事例があります。自社にAIを導入すると、どのようなメリットや課題があるのか分からない企業様もいるかもしれません。

この記事では、AI開発の基本と具体的な手順を解説し、外注した場合のメリットデメリットも紹介します。記事を読むことで、自社におけるAI開発の流れを把握できるでしょう。

▼更にAIについて詳しく知るには？
AI（人工知能）とは？導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

企業がAIを開発する目的とは？

AIの能力は幅広い領域で活用できますが、AI開発を成功させるには、目的の明確化が必要です。曖昧なままAI開発を始めると効果が出ないだけでなく、投資費用の損失にもつながります。

ここでは、企業がAIを開発する目的と開発に重要な3つの要素を説明します。

AIは業務の効率化を可能にする

企業がAIを開発する主な目的は、業務効率化により生産性を向上するためです。人手不足が深刻化する中、企業は生産性を上げて、少ないリソースで事業の成長を実現しなければなりません。

既存のソフトウエアでは複雑な業務を自動化するのは困難です。AIは膨大なデータからパターンを発見し、複雑な問題解決に最適な方法を導きます。将来の需要を高精度で予測するなど作業の自動化もできるため、業務効率も向上します。

AI開発の歴史

AI開発の歴史は、英国の数学者アラン・チューリング氏が「チューリングテスト」の概念を提唱した1950年代から始まりました。

1959年代後半には第1次AIブームが到来します。コンピュータによる推論や探索が可能となり、特定の問題を解けるようになりました。現実に直面する問題を解決できず一度ブームは去りますが、1980年代に第2次AIブームが到来します。

コンピュータが理解できるように処理したデータを与えた結果、AIが実用的なレベルまで到達し、さまざまなエキスパートシステムが誕生しました。その後、2000年代から現在まで続いているのが第3次AIブームです。機械学習やディープラーニングなどの技術が登場しました。

ビッグデータの分析にはAIが不可欠

ビッグデータは、単なる膨大なデータの集まりではなく、3Vの特徴を備えたデータ群です。3Vとは、膨大な量（Volume：ボリューム）、高い入出力速度（Velocity：ベロシティ）、豊富な種類（Variety：バラエティー）の意味です。

データは表のような定形データにとどまらず、文書や画像、ログイン記録などの非定形データまで、さまざまな形態で存在します。

収集したビックデータは、分析後に企業活動をはじめとしたさまざまな分野で活用しています。ビッグデータの分析技術を活用すると、予想しないところから価値ある情報を獲得できるでしょう。

開発可能なAIの種類

AIは、人間のように高度な問題解決能力を有し、人間が理解できない膨大なデータを基にさまざまな問題に対処します。AIの種類は「特化型AI」「汎用型AI」「ASI（人工超知能）」の3種類で、目的や能力はさまざまです。ここでは、それぞれの特徴を解説します。

特化型AI

特化型AIは、特定分野の問題を解くためのAIです。自動運転システムや気象予測システムなど、与えられる条件や役割が決まっている場合に使います。スマートフォンで利用可能な音声認識システムなど、特化型AIの実用化が進んでいます。

用途が限定的なため、汎用型AIに比べると開発も容易です。第2次AIブームで登場したエキスパートシステムも、限定的な領域で利用する特化型AIでした。

汎用型AI

汎用型AIは、特定の条件下ではなく、人間のようにあらゆる問題を解決するAIです。最近では、AGI（Artifitial General Intelligence）と呼ぶこともあります。

人間がサポートしなくても自律的に学習して状況を理解し、問題への対処が可能です。過去の経験と、さまざまな情報を組み合わせた自己学習により能力が進化します。映画などに登場する自律型のロボットは、汎用型のAIです。

関連技術の開発は進んでいますが、実用化には至っていません。

ASI（人工超知能）

ASI（Artificial Super Intelligence：人工超知能）は、汎用型AIがさらに進化したものです。人間より高いレベルの知能を持ち、人間より高度な課題解決能力を有するAIです。

猛烈なスピードで学習を繰り返して進化し、人間が対処できない複雑な問題でも解を発見できる期待があります。その一方で、ASIが一度誕生すると人間による制御が不可能となるリスクもあります。

AIを開発するときに準備することとは？

AIは、膨大な情報の学習により高度な処理が可能です。導入すると、さまざまな作業の省人化・効率化に役立ちます。自社の課題解決に適したAIを開発するには、どのような準備が必要なのでしょうか。

ここでは、AI開発に必要な環境や時間、費用を紹介します。

開発の環境構築

AIの中核要素となるAIモデルは、学習過程で膨大な演算処理を行います。高速演算にはGPU（Graphical Processor Unit）が必要となるため、GPU付きのワークステーションを用意しましょう。

AI開発では、プログラミング言語にPythonを使 うことが多いです。他の言語に比べて少ないコードで済み、コンパイルの手間も不要です。

フレームワークを使うと開発が効率的に進められます。フレームワークは、コードを簡易的に記述できるライブラリを集めたものです。代表的なものとして『TensorFlow』や『PyTorch』があります。

開発にかかる時間

AI開発では、準備から完成までに時間がかかります。スキルや環境に依存しますが、小規模なAIシステムでも数か月から半年程度は必要でしょう。

大規模なプロジェクトでは、数年を要する例もあります。新しく社内にAI開発環境を立ち上げる場合は、開発実績や知識の不足によりさらに時間がかかるでしょう。

AIの開発が完了しても、現場で成果を出すまでにはAIのチューニングや現場でのトレーニングなども必要です。

開発にかかる費用

AI開発には、多くの費用がかかるのが一般的です。AI開発の主なプロセスは「構想」「PoC」「実装」「運用」の4つで、企業の規模によっても金額は変わります。以下は、プロセスごとの開発費用の目安です。

・構想：数十万円~200万円
・PoC：100万円~数百万円
・実装：（月額80万円~250万円）×人月
・運用：（月額60万円~200万円）×人月

この金額は開発費用のみとなり、別途導入費用が必要です。

開発スキルを持った人材

AI開発には、以下のスキルを持った人材が必要です。

・高品質で多様なデータを収集できる
・データを適した形に前処理できる
・Pythonなどプログラミングの知識がある
・数学や統計学の知識がある
・機械学習アルゴリズムやモデルのトレーニング、評価方法の知識がある
・高いデジタルリテラシーを有する

これらの知識やスキルを有しているのが、データサイエンティストやデータエンジニアと呼ばれる人材です。近年の人材不足とAIの流行により人材の採用が難しく、人件費も高い状態が続いています。

AIを開発する手順

AIの開発は「構想」「開発前の検証」「データの処理」「機械学習を開始」「実装から運用」「保守と改善」の6つの手順で実施します。

これらのプロセスは一方通行ではなく、何度も前のプロセスに戻り、計画や仕様などの修正を繰り返すことも必要です。それぞれの手順を説明します。

1.AIモデルの構想

はじめに、どのようなAIを開発するか計画します。

開発を成功に導くには、開発目的の明確化が特に重要です。課題を洗い出し、AIで解決できる課題を抽出します。AIで解決する課題を決めたら、どの程度の効果が見込めるかを確認し、具体的な計画を練ってチームを編成します。

開発には多額の費用がかかるため、費用対効果の検討ではなるべく具体的な数値を使いましょう。

2.開発前の検証

構想ができたら、次は開発前の検証です。このプロセスでは、構想プロセスで計画した内容を実現できるかを実証します。

用意するデータの質が十分か、期待する成果が出るかなどを確認するため、AIのプロトタイプを作成し、簡易的な訓練データを用いてモデルを学習します。

検証の結果AIでの解決は不可能だと判断した場合は、構想プロセスに戻り再検討が必要です。

3.データの処理

次に、想定したAIが技術的に実現可能か否かを、実際にPoC（概念実証）を行いながらブラッシュアップします。集めたデータは、機械学習で精度を高められるようにノイズや入力ミス、欠損したデータのクレンジング処理を行いましょう。

4.機械学習の開始

AIの中心となる要素はモデルです。機械学習モデルにはさまざまな種類があり、目的に適したモデルを選択します。例えば、分類問題を扱うには「サポートベクトルマシン」や「ロジスティック回帰」、回帰問題を扱うには「ランダムフォレスト」などです。

モデルが異なれば特徴も異なり、問題によって得意不得意があります。モデルの選択を誤ると期待する結果が出ないため、注意しましょう。

5.実装と運用

モデルを準備できたら、次は実装に移ります。AIを実際の現場で運用するための要件を定義し、要件を満たすシステムに仕上げます。実際の環境下で試験運用を実施し、期待通りの結果が出るか、現場担当者による操作上の問題が出ないかなどが検証項目です。

全ての確認を終えたら運用開始です。運用開始前には作業者に注意事項の周知を行い、問題が生じた際の対応なども共有します。

6.保守と改善

運用移行した後の保守も非常に重要な工程です。AIの開発では一度に全ての課題が解決するとは限りません。

期待していたものと異なる結果や新たな課題が見つかった場合は、都度改善を行いましょう。このサイクルを繰り返し、AI開発を進めます。

AI開発は外注がおすすめ？メリットとデメリット

AIの開発には、自社開発以外にも外部企業へ開発を依頼する方法もあります。外部企業への依頼は自社開発にはないメリット・デメリットがあるため、それらを踏まえた上で決定しましょう。

ここでは、AI開発外注のメリットとデメリット、外注先の選び方を解説します。

メリット

AI開発を外注する主なメリットは、以下の3つです。

・開発経験なしでも自社向けのAIが作れる
・開発状況次第で損切りが可能
・開発遅れがない

開発経験のない企業でも、自社の課題に最適なAIシステムを開発できれば、市販のツールを使うよりも業務効率改善に大きな効果が期待できます。

自社開発は、プロジェクトが失敗した際の影響が甚大です。一度採用した人材をすぐに手放すことはできず、プロジェクト中止後も人件費の負担は継続します。

外注は開発経験が豊富なためスケジュールの正確性が高く、自社開発よりも遅延リスクが低いこともメリットです。

デメリット

AI開発を外注する際のデメリットは、以下の2つです。

・企業によって品質にばらつきがある
・費用が高額になる

AI開発を請け負う企業は多くありますが、企業によって開発レベルはさまざまです。スキルや開発プロセスも異なるため、品質だけでなく費用にも差があります。

また、開発を外注すると自社開発よりも費用が高額になる点にも注意が必要です。コストを抑えるためにも、見積もりと相場の比較、過去の実績を確認しましょう。

外注先を選ぶポイント

外注先を選ぶ際は、データサイエンスの知見や知識はあるか、幅広い提案があるかなどに注目します。

AIは、システム単体では機能しません。社内のデータベースなどから情報を収集し、モデルが学習した内容を基に予測などを行います。データの前処理やモデルのチューニングなどには、専門的な知識を持ったデータサイエンティストなどの人材が必要です。

また、PoCまでではなく、プロダクト化までの支援や幅広いサポート体制があることも重要なポイントです。

AI開発で悩んだらノーコードAI『UMWELT』がおすすめ！

自社に適したAIツールを作りたいとお考えの企業様におすすめなのが、TRYETINGの『UMWELT』です。

操作に専門的な知識不要で、豊富なAI機能を利用できます。プログラミングは必要なく、ノーコードでデータの前処理やモデルの選択などが可能です。AIの導入に向け、新たに人材を採用する必要もありません。

経験豊富なメンバーによる、PoCコンセプト実証の支援も提供しています。

まとめ

AIを自社で開発するには、人材の確保や開発環境の整備だけでなく、多額の費用がかかります。また、開発期間も数か月~数年と時間もかかります。経験がない企業の場合、AIの導入まで多くの時間を要するでしょう。

専門企業への外注も可能ですが、品質のばらつきや費用が高額になるなどのデメリットもあります。

UMWELTは、専門的な人材や高額な開発環境を用意しなくてもAIを活用できます。AIの開発で業務効率改善をお考えの企業様は、ぜひTRYETINGにご相談ください。　

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）