AI

AIシステム開発とは?主なプロセスや費用を紹介

初めに、AI開発システムについて説明します。そもそも、AIとは何を指すのか。AIが何であるかについては、専門家の間でも定義が定まっておらず、人によって違います。

辞書によれば、「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」と記載されています。

また、AIには半世紀を超える歴史があり、ルールベース→機械学習→ディープラーニングと進化をしてきました。現在は第三次AIブームと呼ばれ、3つの領域を合わせたAIが様々な分野において使われています。

AIの開発においては、外部の情報を収集する→得た情報を目的に合わせて処理する→処理した結果を出力する3つの構造があり、この組み合わせこそが、様々な分野におけるAI開発において使われているのです。

AI開発の全体像としては、4つのフェーズが用いられています。

1.構想フェーズ

課題の設定、ROPの検討、人員体制構築、社内承認の獲得

2.PoCフェーズ

機械学習の仮モデル構築、ROPやスケジュールの妥当性を検討する

3.実装フェーズ

モックアップモデルの最終化する。設計や開発、テストを行う

4.運用フェーズ

実際に運用する。その際は保守や点検、変化に合わせてチューニングするなどし、最適化していく

最後に、AIは誰の手によって開発されていくのでしょう。

AIの開発を行う上では、ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つのスキルを持つ人材が集まっていなければなりません。

しかし、企業によってはこれらの人材がない場合もあり、そのときは外部に依頼してAI開発を行うのが主です。

 (参考)https://ledge.ai/ai-development-project/

AIシステム開発に必要なプログラミング言語とは?

AI開発をする上では、AIに強みを持つプログラミング言語を取得しなければなりません。主なプログラミング言語は、以下の通りです。

1.Julia

2012年に登場したプログラミング言語で、技術計算に特化しています。高度の計算科学や数値解析水準ができることで近年は注目されており、高速動作であるためAI開発に用いられています。

2.Java

Javaは多くのプログラマーが取得しているプログラミング言語で、世界的に人気があります。Windows、Linux、iOSなど特定のプラットフォームに限定せず、どのOSでも使用できることから需要が高いです。また、機械学習もできるため、AI開発に適しています。

3.Python

PythonはAI開発における重要なプログラミング言語です。機械学習に特化されており、AI開発だけでなく、アプリの開発やゲームの開発などにも用いられています。

4.Matlab

Matlabは科学技術計算や数値解析に用いれられており、有償のプログラミング言語です。そのため、使用するときはライセンスの取得が必要になります。

5.C++

C言語の拡張版と言えるC++は速度がとても速いプログラミング言語です。Pythonと合わせて使うことでさまざまなサービスに組み込めます。プログラマーの多くが学んでいる言語です。

他にも、R言語、Haskell、JavaScript、C言語など様々なプログラミング言語があり、どれもAI開発に欠かせません。

(参考)https://www.acrovision.jp/career/?p=2599

AIシステム開発のプロセス

この記事では、AI開発をするときの具体的なプロセスを紹介しましたが、これから一つひとつ詳しく説明します。

1.構想フェーズ

構想フェーズは、AIがビジネスの開発になるかどうかを検討する時期です。AI開発を進める前に、検討しているビジネスやサービスの解決になるかどうかを考えなければいけません。

AIは万能な技術ではないため、本当にビジネスの解決に繋がるとは限りません。また、解決に繋がったとしても、費用がかかりすぎるなど自社にデメリットをもたらす可能性もあります。そのため、多方面からの検討が必要です。

2.PoCフェーズ

構想フェーズでAI開発が決まった後は、実際に実現可能かを検討する段階に入ります。AIの仮モデルとなるモックアップを開発し、機械学習やディープラーニングに必要なものが確保できているかを確かめます。

また、モックアップを開発した後は、処理スピードは合っているか、費用対策はできているか、出力に誤りがあるときはオペレーションがうまく回るかなど、様々な面での検討が必要です。

3.実装フェーズ

モックアップが成功した後は、システムの開発に移ります。モックアップを開発したときの内容をベースにして最終的なシステムの開発を行うのが主です。

実際にシステムを利用する際の条件を全てクリアさせ、問題なく動作しているか、実務オペレーションを踏まえた上で稼働させます。

4.運用フェーズ

最終的なシステムが完成した後は、運用していくフェーズに入ります。システムが安定して稼働するための保守を行い、何か問題点があるときはメンテナンスをします。また、改善できそうポイントがある場合は、次々と取り入れてシステムを運用させるのです。

(参考)https://laboro.ai/activity/column/laboro/la-ai-basics/

AIシステム開発の利点と懸念点

AIを導入する上では、様々なメリットやデメリットがあります。

まずはメリットから紹介します。

・コストの削減

AI開発してシステムを導入することで、人件費などのコスト削減につながります。理由としては、人の仕事をAIに置き換えるためです。また、AIに置き換えることで仕事のパフォーマンスが上がることも多いので、コストの削減になります。

・顧客や従業員の満足度が上がる

AIの導入はデータ分析が容易になるため、サービス全体の質が上がるメリットがあります。また、AIを用いることで従業員に対するケアが捗ったり、よりクリエイティブな仕事に従事してもらったりなどのメリットがあります。

AIを開発するためにはいくつかのプロセスが必要ですが、IT企業やAI開発を行なっていない会社の場合は、自社開発が難しいです。そのため、AI開発をしたい思っていても、環境が整っていないことから、開発が進められません。

(参考)https://macro-send.com/blog/ai-merit

まとめ

AI開発のメリットは様々であり、顧客や従業員の満足度が上がったり、コストを削減できたりなどです。しかし、自社開発が難しいため、なかなか踏み出せない企業も多いでしょう。そんなときは、外部のサービスに開発を依頼するのがおすすめです。

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