近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

そんな中、「自社でもAIを開発したいけど、やり方がわからない」という方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIを開発したい方に向けて、AI開発のプロセスや外注の方法を分かりやすくご紹介します。

この記事の著者

代表取締役

西本 匠

ボストンコンサルティンググループにて、製造/IT/小売業界等幅広い業界の大手企業様ならびに中央省庁様へのAI活用戦略策定/実行支援に従事。慶應義塾大学経済学部卒

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AIを開発するための４つのステップ

AIを開発するためのステップは以下の通りです。

Step 1：構想フェーズ

構想フェーズでは、自社のどのような課題を解決するためにAIを開発したいのかを言語化し、開発の目的を明確にする必要があります。自社の目的を達成する上で、「そもそもAIを使う必要があるのか」という前提から検討することで、実用に適さないAIをただ開発しただけ、という事態を防ぐことができます。

AI開発の目的が定まったら、開発費用の試算を行い、費用対効果を検討します。自社の目的を達成できるより低コストの代替手段がないか、費用に見合う価値を生み出せるか、という観点からの検討が重要となります。

また、AI開発は、複数人のチームで行うのが一般的です。そのため、AI開発に必要な人材はそろっているか、どのような人員を配置するかを検討する必要があります。社内に専門的な人材がいない場合には、外注したり、ノーコードAI開発ツールを用いるという選択肢を採ることも検討しましょう。

Step 2：PoCフェーズ

AI開発の構想が固まったら、PoC検証のフェーズに入ります。PoCとは、Proof Of Conceptの略で、コンセプト（構想）の実現可能性を検討する作業のことを指します。構想フェーズで検討したAIについて、技術的・物理的な観点から現実的に開発可能なのかを検証します。

PoC検証では、仮のAIモデルをプロトタイプとして開発するのが一般的です。目的を達成する上で必要なデータを収集・整備した上で、AIモデルに学習させ、処理スピードや回答精度、誤りがあった場合にどのような問題が生じるかなどをチェックします。

モデルの処理スピードが遅かったり、回答精度が低かった場合には、データの量や内容を見直したり、PCやサーバーを別のものに変えたりするなどして、理想とする精度に近づけるための試行錯誤を繰り返しましょう。

Step 3：実装フェーズ

PoCにより実現性を確認したら、実装フェーズに入ります。プロトタイプをベースに、実際に使えるシステムとして完成させていきます。

実際にAIを活用するシーンをイメージして必要な要件を定義し、それに従ってシステムを開発していきます。完成後は、性能チェック・検証を行うとともに、実務のオペレーションに問題なく組み込めるかも確認する必要があります。

Step 4：運用フェーズ

運用フェーズでは、開発したシステムを実務のオペレーションに組み込み、実際に運用していきます。

システムが安定して稼働するための継続的なメンテナンスの実施に加え、構想段階で策定した目的と課題を解決できているかの確認を行う必要があります。

目的達成状況に応じて運用方法を見直したり、システム自体を改善するなど、定期的にPDCAを回していくことが重要です。

AI開発を外注する４つのステップ

AIに詳しい人材が社内にいない場合には、専門の開発会社に外注するのがおすすめです。AI開発を外注するためのステップは以下の通りです。

①目的の明確化と依頼準備

AI開発を外注する前に、AI開発の目的や自社が抱えている課題を洗い出して整理します。AI開発会社にも様々なタイプがあり、会社によって得意な分野が異なるため、目的を明確にしたうえで、その目的を達成する能力を十分に有している外注先を選ぶことが重要となります。

目的を明確にしたら、開発にかかる予算を設定します。AI開発にかかる費用は、目的や外注先によって大きく異なるため、ある程度余裕を持たせた予算策定が必要となります。いくらまでなら支出してもよいという上限を設定しておくことが重要です。

②見積りの取得と外注先の選定

目的を明確にし、予算が固まったら、複数の開発会社に見積りを依頼します。見積り依頼に当たっては、RfP（Request for Proposal）という提案依頼書を作成するのが一般的です。

RfPには、開発したいAIの全体像や開発スケジュール・条件のほか、提案に含めてほしい内容（報酬額、チーム体制、費用負担など）を記載します。

見積書を取得したら、社内で比較検討して、外注先を選定します。その際、単に費用の安さだけで選ぶのではなく、自社の目的をしっかりと理解しているか、目的を達成するために必要な能力を有しているか、といった視点から検討することが重要です。

③要件定義・データ収集

外注先を選定し、依頼をしたら、外注先の開発会社と一緒に開発したいAIの要件定義を行います。要件定義とは、開発の具体的な流れや条件をまとめた仕様書のことで、開発を成功させる重要なプロセスとなります。

要件定義を行ったら、AIに学習させるデータを収集します。目的を達成する上でどのようなデータが適しているのかを開発会社とすり合わせた上で、社内データベースや外部の公開情報などから必要なデータを収集していきます。

④継続的な進捗確認・すり合わせ

開発依頼後も、定期的に進捗確認を行い、開発がスケジュール通りに進んでいるか、自社がイメージした通りに開発されているかを確認することが重要です。

このような進捗確認やすり合わせをせず、開発会社に任せたままにしておくと、知らないうちにイメージと異なるAIが開発されてしまったり、スケジュールが遅延してしまうなどの問題が発生する場合もあるため注意が必要です。

おすすめのAI開発会社３選

おすすめのAI開発会社として、以下の3社が挙げられます。

①AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研は、企業の成果につながるAIやChatGPT導入の実現に向け、オーダーメイドの開発・コンサルティングを行っています。

AIの導入が成果に繋がらないパターンとして、「他社の動向などに基づき、自社に最適ではない活用方法を選択してしまう」、「ベンダー都合での提案を受け、特定のツールなど打ち手ありきの導入を進めてしまう」などが挙げられます。

AI総研は、幅広い業界での支援経験や、国内最大級の法人向けAIメディア運営で培った豊富な知見に基づき、各社の課題解決・目的達成にこだわった、オーダーメイドでの戦略/企画の策定と開発・導入支援を強みとしています。

②WEEL：AIのプロトタイプ開発やプロダクトの構築を支援

WEELは、AIを活用して業務効率化や新規事業の創出を実現したい企業に向けて、AIに関するコンサルティングや受託開発業務を提供しています。

WEELの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

• AIの事業適用性を検証するためのプロトタイプ開発
• 経験豊富なエンジニアによるAIプロダクトの構築
• Webメディアにおいて、開発に関するノウハウ等を発信

プロトタイプ開発にかかる費用は120万円から160万円/月、期間は2～4か月が想定されています。

③ギブリー：AI開発の川上から川下までワンストップで支援

ギブリーは、生成AIを中心に、AI導入やDX推進の川上から川下までワンストップで支援する開発・コンサルティング会社です。

WEELの受託開発サービスの内容・特徴は以下の通りです。

• リサーチ、PoC、アジャイル開発、運用支援をワンストップで支援
• AI導入に向けた研修支援、プロンプトの作成支援、DX推進支援など、様々なタイプのコンサルティング業務を提供
• 200人超のAIエキスパートが在籍し、シームレスに協働

WEELは、法人向けのChatGPT活用プラットフォームである法人GAIなどのプラットフォームも提供しており、受託開発にとどまらず、幅広いサービスを提供しています。

AI開発会社を選ぶ際の３つのポイント

AI開発会社を選ぶ際のポイントとして以下の３つが挙げられます。

• ①社内での検討がどこまで進んでいるのか？
• ②どのような用途でAIを活用したいのか？
• ③社内でプロジェクトを推進するためのリソースは十分か？

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①社内での検討がどこまで進んでいるのか？

企業でのAI活用の推進は、一般的にリサーチ・企画・開発・運用のステップで進められます。そこで、社内での検討がどのステップまで進んでいるのかによって、マッチする開発会社は異なります。

もし、企画の部分まで進んでいるのであれば、開発・運用に強みのある会社、リサーチ・企画の段階にあるのであれば、企画を含めたAI活用の知見や一気通貫での支援に強みのある会社が適していると言えます。

②どのような用途でAIを活用したいのか？

AI活用の用途は大きく、議事録作成や翻訳など多くの企業で共通する基本的なものと、各社の個別課題や目的に合わせ、カスタマイズを行うものの大きく２つに分けられ、マッチする会社が異なります。

前者の場合は、個別に開発を行わずとも、既に用途ごとに特化したAIツールを導入することで、コストを抑えた業務効率化が可能であることが多いです。一方後者の場合は、各社の事業・業務理解や課題の整理を行った上で、オーダーメイドの開発支援に強みを持つ企業への依頼がマッチしています。

③社内でプロジェクトを推進するためのリソースは十分か？

AI活用のプロジェクトを推進するには、開発を担当するエンジニアはもちろん、プロジェクトの設計・推進を行うプロジェクトマネージャーなど様々な役割・人材が必要となります。

単に開発を行うエンジニアだけを補強したいのか、プロジェクトの推進まで一気通貫で依頼をしたいのかによって、マッチする会社は異なります。

企業がAI開発を成功させるための５つのポイント

企業がAI開発を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき開発を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。