初めに
現在、「AI（人工知能）」は、世界中で重要な役割を果たしています。しかし、AIの開発について詳しく理解できる人はまだまだ少ないです。
本記事では、「AI開発」について、わかりやすく解説していきます。
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AI及びAI開発とは？
「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」は「AI」と略され、「人工知能」という意味で、人間の知能に似た機能を持つコンピューターシステムのことをいいます。チャットGPTを例として挙げられます。
※参考
AI開発とは？必要なプログラミング言語・開発の手法・流れ・フレームワークなどを解説【2023年最新版】
AI開発とはアルゴリズムの実装されたAIモデルを開発することです。
通常のITシステムは入力された値に対する数値計算・データ処理しかできませんが、AIは「関数近似」を予測した回答を出力できます。
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AI開発プロセスの流れ
AI開発のプロセスは、各ケースによって異なりますが、一般的に４つのフェーズに分けられています。
- 構想フェーズ
- PoCフェーズ
- 実装フェーズ
- 運用フェーズ
それでは、それぞれのフェーズに見ていきましょう。
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構想フェーズ
AIを開発させるため、まず構想フェーズを行います。現状の課題を明確にし、後ほどその課題を解決するために開発すべきAIモデルのアイデアを構想していきます。
構想フェーズに行う作業は：
- 課題の洗い出し
- 機械学習で解決できる課題の洗い出し
- プロジェクトチームの決定
- ROIが成立するかの検討
- 開発を担当するチームの決定
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ROIが成立するかの検討
ROIは「Return on Investment」の略であり、投資に対するリターン（収益）を示す重要な指標です。
ROIを設定することにより、事業効果の測定、異なる企業や事業の比較及び実施した施策単位での評価などのメリットを得られ、事業を客観的に判断できます。
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開発チームを決める
AI開発に必要なのはチームで行うことで、最低必要な人材は以下の通りです。
また、AIエンジニアに必要なスキルセットは、以下の5つです。
御社にこれらの専門家が不在場合、外部委託の選択肢できます。HBLABはAI開発において豊富な経験と専門知識を持つ企業で、御社のニーズに合わせたAI開発ソリューションを提供し、革新的なアイデアを実現するお手伝いをいたします。
ご質問やお手伝いが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。
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PoCフェーズ
次のはPoCフェーズです。「PoC」とは「Proof of Concept」で、「コンセプト（構想）の証明」という意味です。このフェーズの目的は、構想フェーズで検討されたAIが技術的及び実現可能を実際に試して確かめることです。
そのため、「PoC検証」では、「モックアップ」と呼ばれるAIの仮モデルの開発を行わなければなりません。機械学習・深層学習（ディープラーニング）を正しく活用するために、必要なデータの質と量が確保できているかどうかを検証します。
PoCで行う具体的な作業は：
- データの取得と確認
- アノテーションと費用対効果の確認
- 実現性の確認
AIモデルでは、データ量が少なすぎるために失敗するケースも少なくありません。教師データを用意する方法や、準備にかかる期間と費用、教師データの精度について入念に確認することが重要です。
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実装フェーズ
このフェーズでは、モックアップの開発内容を基に最終的なシステムを完成させます。
実装フェーズでは、実際にAIを活用する環境下で必要な要件を定義し、その定義に沿ってシステム開発を進めます。AIが完成した後はテストを行い、問題なく稼働するかどうかを検証し、実務オペレーションの確認も行います。
また、実際の運用に移る前の段階で「デプロイ」と呼ばれる利用前の注意喚起（予防措置、人間の判断要否確認など）を行うことも重要です。
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運用フェーズ
実装フェーズが終了すると、運用フェーズに移行します。
このフェーズでは、システムが安定して稼働するための保守運用を行うだけでなく、構想フェーズで設定した目標達成状況の定期的な確認とPDCAサイクルの実施も行います。PDCAサイクルを回すことで、最初に設定した目標を達成するためのAI活用が可能となります。
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AI開発のプロセスと一般的なソフトウエア開発プロセスとの違い
Alt text: AI開発と一般的なソフトウエア開発プロセスの違い
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AI開発を成功させるポイント
以上は一般的なAI開発のプロセスであり、しかし、成功するために、以下のポイントに注目すべきである。
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目的を明確化する
まず第一に重要なのは、AI開発の目的を明確化することです。
そのステップを行うことで、開発途中で迷っても、「目的を達成できる」を基本として判断し、スムーズに開発を進められます。
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更新しやすいアルゴリズムにする
運用中、AIは連続学習とチューニングしていますので、徐々に精度を高めていくものです。そのため、出場時にのアルゴリズムも随時アップデートしなければなりません。
そこで、開発時から後ほどのアップデートを予想することで、更新しやすいアルゴリズムにしておいたほうがよいでしょう。
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運用しやすいプログラムにする
また、同様の理由で、運用のしやすさプログラムにすることも重要です。
もし運用中に不具合が発生した場合、開発者以外が対応できない状況では、業務が停止してしまいます。運用担当者にも分かりやすく、トラブル対応が可能なプログラムを組むよう心掛けましょう。
よくあるご質問
- AIを開発した理由は？
AIの目的は、人間のスキルや貢献度を大幅に向上させることです。
AIは、開発者が手作業で行っていた仕事を実行し、顧客とつながり、パターンを認識し、より効果的に問題を解決するために使用されます。
- AIが進んでいる国はどこですか？
総数の上位5カ国は、アメリカ（10,295人）、次いで中国（2,525人）、イギリス（1,475人）、ドイツ（935人）、カナダ（815人）。 日本はカナダに次いで6位（805人）です。
- 身近なAIの例は？
身近なAIの例は、音声アシスタント（例：Siri、Alexa、Googleアシスタント）です。これらのAIは、音声コマンドを受け取り、情報を検索したり、予定を管理したり、音楽を再生したりすることができます。また、さまざまな領域でAIが活用されています。
まとめ
AI開発について、知りたかったことがわかったのではないでしょうか。ではあらためて、AI開発の4つのフェーズをまとめましょう。
AI開発について詳しく研究したい場合、以下で参考できます。
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