【図解×実例つき】AIシステム開発のフローと導入ステップ｜DX担当者が押さえるべき実践ガイド

AI開発に興味があるものの、何から手をつけてよいか分からない方も多いのではないでしょうか。実は、AI開発は「構想」から「運用」まで一貫したプロセスを理解することで、成功率が大きく変わります。

本記事では、AI開発の基本知識から具体的な進め方、依頼手順、費用感、実際の活用事例までを徹底的に解説します。初めてAI開発に取り組む企業担当者や個人開発者にも役立つ内容となっています。

AI開発とは？

AI開発とは、人工知能（AI）を活用して人間の知的作業を代替・補助するシステムやアプリケーションを設計・構築することを指します。

代表的な分野には、画像認識、自然言語処理、音声認識、予測分析などがあります。

AI開発には、機械学習や深層学習などの手法が用いられ、大量のデータを基にしてモデルを訓練し、業務効率化や新たなサービス創出が可能となります。​

近年、ビジネスや医療、製造業などさまざまな業界で活用が進んでおり、今後ますます重要性が高まる分野です。

本記事では、AI開発の基本的なプロセスや依頼手順、必要なスキルなどを詳しく解説します。

AI開発のフロー【図解付き】

AI開発は、以下の4つのステップで進行します。

各ステップの詳細を理解することで、効果的なAIシステムの構築が可能となります。

構想・課題設定フェーズ

まず、解決すべき課題を明確にし、AI導入の目的を設定します。

この段階では、ビジネス上の問題点を洗い出し、AIがどのように貢献できるかを評価します。​

また、プロジェクトの成功指標（KPI）を設定し、目標達成の基準を定めます。

​適切な課題設定が、後の開発効率と成果に直結します。

技術検証（PoC）フェーズ

次に、設定した課題に対するAIの有効性を検証します。​

具体的には、必要なデータを収集・整理し、簡易的なモデルを構築して実際のデータでテストを行い、性能を評価します。​

この段階で、データの質や量、モデルの精度、運用上の課題などを確認し、実用化に向けた課題を洗い出します。

​これにより、技術的な課題や期待される効果を事前に把握できます。​

PoCがうまくいかなかった場合

PoCが失敗した場合、以下の点を再検討します。​

データの質や量が十分か、モデルの選定やアルゴリズムが適切か、ビジネス要件と技術的要件が合致しているかなどを見直し、必要に応じてアプローチを変更します。​

実装・システム開発フェーズ

PoCで得られた知見を基に、本格的なシステム開発を行います。

​要件定義、基本設計、詳細設計を経て、プログラミングやシステム統合を実施します。​

この段階では、スケーラビリティやセキュリティ、ユーザビリティを考慮し、実運用に耐えうるシステムを構築します。​

運用・保守フェーズ

システム稼働後は、定期的なメンテナンスや性能監視を行い、安定した運用を維持します。

​また、ユーザからのフィードバックを収集し、必要に応じて機能改善やアップデートを実施します。

​さらに、設定したKPIをモニタリングし、ビジネス目標の達成度を評価します。​

AI開発依頼のプロセス

AI開発を外部に依頼する際は、以下の手順を踏むことで、スムーズなプロジェクト進行が期待できます。​

解決したい課題・目的の整理

まず、自社が直面している課題や達成したい目的を明確にします。​

これにより、ベンダーとのコミュニケーションが円滑になり、適切なソリューション提案を受けることができます。​

開発予算・運用体制の検討

次に、プロジェクトに割り当てる予算や、システム運用後の体制を検討します。​

予算に応じて、開発範囲や機能を調整する必要があるため、事前の検討が重要です。​

導入スケジュールの目安決定

プロジェクトのタイムラインを設定し、各フェーズの期間やマイルストーンを明確にします。​

これにより、進捗管理が容易になり、遅延リスクを低減できます。​

ベンダー選定

最後に、実績や技術力、サポート体制などを評価し、適切なベンダーを選定します。

​複数のベンダーから提案を受け、比較検討することで、最適なパートナーを見つけることができます。​

開発依頼後の流れ【図解付き】

開発を依頼した後は、以下のステップでプロジェクトが進行します。​

要件定義

ベンダーと協力し、システムの機能や性能、制約条件などを詳細に定義します。​

この段階での明確な要件定義が、後の開発工程の品質や効率に大きく影響します。​

基本設計

要件定義を基に、システムの全体構造やデータフロー、インターフェースなどを設計します。​

基本設計は、システムの骨組みを形成し、詳細設計や実装の指針となります。

テスト・実運用フェーズ

開発が完了したシステムに対し、単体テスト、結合テスト、総合テストを実施し、品質を確認します。

その後、実際の業務環境にAIシステムを導入し、実運用を開始します。

運用初期はトラブルや精度の調整が発生しやすいため、綿密なサポート体制のもとでモニタリングを行いながら改善を繰り返します。

ユーザの声をフィードバックとして活用することで、より実用的なAIシステムへと進化させることが可能です。

導入後のKPI設定

AI導入後は、事前に設定したKPIを基に成果を評価します。

例えば、業務効率の向上率やコスト削減額、顧客満足度の変化などがKPIとして活用されます。

AIの効果を定量的に可視化することで、社内の合意形成や次フェーズの検討がしやすくなります。

導入後の効果測定

KPIに基づき、定期的なパフォーマンス評価を行いましょう。

導入直後だけでなく、数カ月・半年といったスパンで継続的に効果を測定することが重要です。

場合によってはアルゴリズムの再学習やモデルのアップデートが必要になることもあります。

これによりAIの価値を最大化し続けることができます。

以下の記事ではAIが実際に活用できる業務を業界別に解説しています。ぜひご覧ください。

【AI業務効率化】導入事例8選｜成果が出る活用方法とおすすめツール

AI開発のポイント

AI開発を成功に導くためには、いくつかの重要な視点があります。以下で具体的に紹介します。

ビジネス課題から逆算したAI開発

AIの導入は「何を自動化・最適化したいか」というビジネス課題を起点に設計すべきです。

技術先行で始めると、実務と乖離した無用なシステムになりがちです。

課題解決型の設計にすることで、ROI（投資対効果）を最大化できます。

伴走型の優良ベンダー選定

一方的な納品型ベンダーよりも、開発から運用・改善まで伴走してくれるベンダーが望ましいです。

技術面はもちろん、業界知見や課題解決力を持つベンダーは、長期的な信頼関係を築く上でも重要な存在となります。

AI開発にかかる費用の相場

開発費用は目的や規模、依頼形態によって大きく異なります。以下で具体的に解説します。

個人開発と企業開発の費用の違い

個人によるAI開発は、基本的にソフトウェアはオープンソースを利用し、環境構築や学習も自己完結型になるため、数万円～十数万円のコストで可能です。

一方、企業が外部委託する場合は、PoCだけでも数百万円、本開発であれば1,000万円以上かかるケースもあります。

人件費・環境整備費・保守費用などが主なコスト構造です。

プロジェクト規模別の開発費

小規模の自動化ツールであれば、200～500万円程度で実現可能ですが、

中〜大規模プロジェクトとなると、5,000万円以上かかることも珍しくありません。

特に複雑な自然言語処理や画像認識などを伴う場合、インフラ整備や高性能GPUの確保など、付随するコストも大きくなります。

AI開発に必要なスキル

AI開発には多様な専門知識が求められます。以下は主要なスキルの概要です。

アルゴリズムの基礎知識

AI開発では、線形回帰、分類、クラスタリングなどの基本アルゴリズムの理解が不可欠です。

これらはデータを処理し、予測やパターン認識を行う基礎となります。

応用的な手法を活用するためにも、土台としての数学的知識が求められます。

主要プログラミング言語

PythonはAI開発で最も多く使われる言語で、豊富なライブラリ（TensorFlow、PyTorchなど）も揃っています。

他にも、スピードが求められる処理にはC++やJavaも活用されます。

実装対象やパフォーマンス要件に応じて選定する必要があります。

代表的なフレームワーク

AI開発において主流のフレームワークは、TensorFlowとPyTorchです。

前者はGoogleが開発しており安定性が高く、後者は直感的で柔軟な設計が可能です。

用途やプロジェクトの特性に合わせて使い分けが求められます。

AI開発に最適な環境

AI開発を円滑に進めるには、適切なハードウェア・ソフトウェアの整備が不可欠です。

ハードウェア要件

AI開発には高い演算能力が求められるため、GPUの選定が重要です。

NVIDIA製のGPU（例：RTX 4080やA100）は深層学習タスクに適しており、学習時間の短縮や処理の安定性を実現します。

RAMは最低でも16GB以上、ストレージもSSDが推奨されます。

ソフトウェア要件

OSはWindowsでも開発可能ですが、Linux（Ubuntu）の方がライブラリやパッケージとの相性が良いため、多くの現場で使用されています。

Python環境構築のためのAnacondaや、仮想環境管理ツール（Docker、venv）なども導入しておくと効率的です。

AI開発時の注意点

AI開発には技術面以外にも多くの注意点があります。

ベンダー選定

ベンダーの技術力だけでなく、過去の実績、業界知見、サポート体制を総合的に評価しましょう。

要件があいまいなまま依頼すると成果が出にくくなるため、事前の情報共有も欠かせません。

スケジュールの見積もり

AI開発はデータ整備やPoCに時間を要するため、想定以上に時間がかかるケースが多いです。

初期計画段階で、余裕を持ったスケジュールを組んでおくと安心です。

社内への定着

導入したAIが現場で使われなければ意味がありません。

そのため、現場担当者への教育や、AIが業務にどう組み込まれるかの設計が必要不可欠です。

社内全体の意識改革も並行して進める必要があります。

まとめ

AI開発は業務の自動化や効率化、新たなサービス創出につながる点で大きなメリットがあります。

特に人手不足やデータ活用が求められる現代において、企業の競争力強化にも直結します。

今後、ますますあらゆる業界でAIの活用が進み、技術者の需要も高まるでしょう。

まずは、ChatGPTなどのAIツールを実際に使ってみたり、活用事例を調べてみることで、AIでできることの具体的なイメージがつかめます。

自身の抱える業務上の課題を整理し、それがAIで解決できるかの観点で検討してみると良いでしょう。