【初心者必見】AI開発とは？よく聞くPoCから開発実装までのステップとシステム開発との違い

AI開発は、仕様通りに作るシステム開発とは異なり「データから答えを探す」という点が最大の違いです。本記事では、AI開発とは何か、機械学習との関係といった基本から、従来の開発との違い、そして企画やPoC（概念実証）から実装までの全ステップを初心者にも分かりやすく解説します。この記事を読めば、AI開発の全体像を掴み、成功への第一歩を踏み出すための知識が身につきます。

AI開発とは そもそも何をすることなのか

AI開発とは、一言でいえば「人工知能（AI）を搭載したシステムやサービスを企画・設計し、構築する一連のプロセス」を指します。単にプログラムを書くだけでなく、ビジネス上の課題を特定し、その解決のためにどのようなAIが必要かを考え、データを収集・分析し、AIモデルを学習させ、最終的にユーザーが利用できる形に実装するまでの一連の流れすべてがAI開発に含まれます。

現代のAI開発は、膨大なデータからパターンや法則を自律的に学習する「機械学習」という技術を中核に据えています。これにより、従来人間がルールを一つひとつ定義していたシステムでは対応できなかった、複雑で曖昧な問題解決が可能になりました。例えば、顧客の購買履歴から次におすすめすべき商品を予測したり、工場の製品画像から不良品を自動で検出したりするなど、ビジネスのあらゆる場面で新たな価値を創出しています。

1.1 機械学習やディープラーニングとの関係性

AI開発について理解を深める上で、「AI（人工知能）」「機械学習」「ディープラーニング（深層学習）」という3つのキーワードの関係性を押さえておくことが非常に重要です。これらはしばしば混同されがちですが、実際には包含関係にあります。

最も広い概念が「AI」であり、そのAIを実現するための一つの手法が「機械学習」です。そして、「ディープラーニング」は、機械学習の中でも特に複雑で高度な処理を可能にする特定の手法を指します。つまり、AIという大きな目的を達成するための手段として機械学習があり、その中でも特に強力なアプローチがディープラーニングであると理解すると分かりやすいでしょう。

それぞれの関係性を以下の表にまとめました。

用語	定義	具体例・特徴
AI（人工知能）	人間の知的活動（学習、推論、判断など）をコンピュータで模倣・実現する技術や概念の総称。	・最も広範な概念。 ・目的そのものを指すことが多い。 ・単純なルールベースのAIも含まれる。
機械学習	AIを実現するための手法の一つ。コンピュータがデータから自動でパターンやルールを学習し、それに基づいて予測や判断を行う技術。	・AIという概念に含まれる。 ・需要予測、迷惑メールフィルタなど。 ・人間が「着眼点（特徴量）」を設計する必要がある。
ディープラーニング	機械学習の一手法。人間の脳神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層的に重ねることで、より複雑なパターンを学習できる技術。	・機械学習という概念に含まれる。 ・画像認識、自動運転、自然言語処理など。 ・コンピュータが自ら「着眼点（特徴量）」を発見できる。

1.2 AI開発によって実現できることの具体例

AI開発によって、私たちの身の回りやビジネスの現場では、すでに多くのことが実現されています。ここでは、AIの代表的な技術である「画像認識」「自然言語処理」「予測分析」の3つの分野に分けて、具体的な活用例をご紹介します。

1.2.1 画像認識技術の活用例

画像認識は、画像や動画データの中から特定の物体、人物、文字などを識別・検出する技術です。ディープラーニングの登場によって精度が飛躍的に向上し、多様な分野で活用が進んでいます。

• 自動車の自動運転支援システム：車両に搭載されたカメラが歩行者や他の車、標識などをリアルタイムで認識し、衝突被害軽減ブレーキや車線逸脱警報などに活用されています。
• 製造業での外観検査：工場の生産ラインで流れてくる製品の画像をAIが解析し、傷や汚れ、欠陥といった不良品を瞬時に検出します。これにより、検査の自動化と精度向上が実現します。
• 医療分野での画像診断支援：医師が読影するCTやMRIといった医療画像をAIが解析し、病変の可能性がある箇所を検出して医師の診断をサポートします。
• 店舗での顧客行動分析：店内に設置したカメラの映像から顧客の動線や滞在時間、手に取った商品などを分析し、店舗レイアウトの改善やマーケティング施策に活かします。

1.2.2 自然言語処理技術の活用例

自然言語処理（NLP）は、人間が日常的に使っている言葉（自然言語）をコンピュータに処理・解析させる技術です。文章の作成、翻訳、要約、感情分析など、その応用範囲は多岐にわたります。

• チャットボットによる問い合わせ対応：Webサイトやアプリケーション上で、ユーザーからの質問に対してAIが24時間365日、自動で応答します。人件費の削減と顧客満足度の向上に貢献します。
• スマートスピーカーや音声アシスタント：「Googleアシスタント」や「Amazon Alexa」のように、人間の話し言葉を認識して、天気予報を伝えたり、音楽を再生したりといった操作を行います。
• 機械翻訳サービス：「Google翻訳」や「DeepL」など、入力された文章をAIが瞬時に別の言語へ高精度に翻訳します。グローバルなコミュニケーションの障壁を低減させます。
• SNSデータの感情分析（センチメント分析）：X（旧Twitter）などのSNSに投稿された自社製品に関する口コミを収集・分析し、消費者のポジティブ・ネガティブな感情を可視化して、製品改善やマーケティングに役立てます。

1.2.3 予測分析技術の活用例

予測分析は、過去の実績データや関連データを分析し、将来の需要や売上、リスクなどを高い精度で予測する技術です。データに基づいた客観的な意思決定を可能にします。

• ECサイトのレコメンデーション：ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴を分析し、「この商品を買った人はこんな商品も見ています」といった形で、一人ひとりに最適化されたおすすめ商品を表示します。
• 小売業における需要予測：天候データ、過去の販売実績、イベント情報などを基に、特定の商品が将来どれだけ売れるかを予測します。これにより、過剰在庫や品切れを防ぎ、在庫管理を最適化できます。
• 金融機関での与信スコアリング：顧客の属性情報や過去の取引履歴などから、AIが貸し倒れのリスクを算出し、融資の審査に活用します。
• 製造業での故障予知保全：工場の機械に設置されたセンサーから収集される稼働データをAIが常時監視し、故障の兆候を事前に検知します。これにより、突然のライン停止を防ぎ、計画的なメンテナンスが可能になります。

AI開発と従来のシステム開発の決定的な違い

AI開発という言葉を聞くと、一般的なITシステム開発と同じようなものだと考える方もいるかもしれません。しかし、その目的やプロセス、求められる技術には根本的な違いが存在します。この違いを理解しないままプロジェクトを進めると、「期待した成果が出ない」「計画が大幅に遅延する」といった失敗につながりかねません。ここでは、AI開発と従来のシステム開発の決定的な違いを3つの観点から詳しく解説します。

2.1 目的の違い 答えを探すAIと仕様通りに動くシステム

AI開発と従来のシステム開発における最も本質的な違いは、その「目的」にあります。従来のシステム開発が「あらかじめ決められた仕様通りに動作すること」を目指すのに対し、AI開発は「データから最適な答えやパターンそのものを探し出すこと」を目的とします。

従来のシステム開発では、例えば「このボタンを押したら、この計算式で計算し、結果を画面に表示する」といったように、人間が明確なルール（仕様）を定義します。開発者はその仕様書に基づいて、一字一句間違いのないようにプログラムを記述し、仕様通りの動きをするシステムを完成させることがゴールです。入力に対して出力される答えは、常に一つに定まります。

一方、AI開発のゴールは、データの中に潜む法則性やパターンをAIモデルに学習させ、未知のデータに対して精度の高い予測や判断をさせることです。例えば、過去の販売実績データから将来の売上を予測したり、大量の画像データから特定の物体を検出したりします。ここには人間が事前に定義できる明確な「ルール」は存在せず、AI自身がデータから「答えの導き方」を学習します。つまり、「決められた答えを出す手順を作る」のがシステム開発、「答えそのものを探し出す」のがAI開発だと言えるでしょう。

項目	AI開発	従来のシステム開発
目的	データからパターンを学習し、未知のデータに対する最適な「答え」を探す	明確に定義された仕様（ルール）通りに動作するシステムを構築する
ゴール	予測・識別・分類などの精度を最大化すること	仕様書通りの機能を100%実現すること
アプローチ	データ駆動型（データから答えの法則性を見つける）	仕様駆動型（人間が定義したルールに従う）
具体例	需要予測システム、画像認識による不良品検知、チャットボット	勤怠管理システム、ECサイト、会計ソフト

2.2 開発プロセスの違い 不確実性への対応が鍵

目的が異なるため、開発の進め方（プロセス）も大きく異なります。従来のシステム開発が計画通りに進めることを重視するのに対し、AI開発は「不確実性」を前提とした試行錯誤のプロセスを辿ります。

従来のシステム開発では、「ウォーターフォールモデル」に代表されるように、要件定義→設計→実装→テストという工程を順番に進めていくのが一般的です。各工程で成果物を明確に定義し、手戻りがないように計画的に進めることが重視されます。

しかし、AI開発では「そもそもデータから有益なモデルが作れるのか」「どれくらいの精度が出るのか」といった結果に関する不確実性が非常に高いという特徴があります。そのため、ウォーターフォールモデルのように一直線に開発を進めるのは困難です。代わりに、「PoC（Proof of Concept：概念実証）」で実現可能性を小さく検証し、その後も「アジャイル開発」のように短いサイクルで試行錯誤を繰り返しながら、徐々にモデルの精度を高めていくアプローチが一般的です。AI開発は、緻密な設計図を基に建物を建てるというより、仮説と検証を繰り返す「科学的な実験」に近いと言えます。

項目	AI開発	従来のシステム開発
代表的な開発手法	アジャイル開発、CRISP-DMなど反復的なプロセス	ウォーターフォールモデルなど計画的なプロセス
プロセスの特徴	試行錯誤と改善の繰り返し（実験的）	計画に基づいた直線的な進行
不確実性への対応	PoCで実現可能性を検証し、イテレーションで精度を向上させる	詳細な要件定義で不確実性を排除し、計画通りに進める
重要なフェーズ	PoC、データ準備、モデルの学習・評価	要件定義、基本設計、詳細設計

2.3 求められる技術やチーム体制の違い

開発の目的やプロセスが違えば、当然、必要とされる技術やスキル、チームの構成メンバーも異なります。

従来のシステム開発では、プロジェクトマネージャー（PM）、システムエンジニア（SE）、プログラマーといった職種が中心となり、JavaやPHP、Rubyといったプログラミング言語やデータベースの知識が主に求められます。

一方でAI開発では、これらのメンバーに加えて、データとアルゴリズムの専門家が不可欠です。具体的には、統計学や機械学習の知識を駆使してモデルを設計・分析する「データサイエンティスト」や、モデルをシステムに組み込むための実装を行う「機械学習エンジニア」といった専門職がプロジェクトの核となります。また、AIの学習に使う教師データを作成する「アノテーター」が必要になる場合もあります。技術面では、プログラミング言語としてPythonがデファクトスタンダードとなっており、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnといった機械学習ライブラリや、数学・統計学の深い知識が求められます。このように、AI開発プロジェクトを成功させるには、ビジネス、IT、データサイエンスの各分野の専門家が集結した学際的なチーム体制が重要となります。

項目	AI開発	従来のシステム開発
主要な役割/職種	データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データアナリスト、PM、SEなど	プロジェクトマネージャー（PM）、システムエンジニア（SE）、プログラマー、インフラエンジニアなど
必要なスキルセット	数学、統計学、機械学習アルゴリズム、データ分析・可視化、プログラミング（Python）	プログラミング（Java, PHPなど）、データベース設計・構築、インフラ、フレームワークの知識
主要な技術/ツール	Python、TensorFlow, PyTorch, scikit-learn、AWS SageMaker, Google AI Platformなどのクラウドサービス	Java, C#, PHP, Ruby、MySQL, Oracle Database、各種フレームワーク

初心者でもわかるAI開発の全ステップ PoCから実装まで

AI開発は、従来のウォーターフォール型のシステム開発とは異なり、やってみなければわからない不確実な要素を多く含みます。そのため、一直線に進むのではなく、実験と検証を繰り返しながら段階的に進めていくアジャイル的なアプローチが一般的です。ここでは、AI開発の企画段階から実際のシステムに組み込んで運用するまでの代表的な5つのステップを、初心者の方にもわかりやすく解説します。

まずは、AI開発の全体像を把握するために、各ステップの概要と目的を以下の表で確認しましょう。

ステップ	主な作業内容	目的
ステップ1：企画とPoC	ビジネス課題の定義、AI活用方針の決定、技術的・費用対効果の小規模検証	プロジェクトの目的を明確化し、本格開発に進むべきかを見極める
ステップ2：データ収集とアノテーション	必要なデータの収集、データクレンジング、AIに学習させるための教師データ作成	AIモデルの精度を左右する、質の高い学習データを準備する
ステップ3：AIモデルの設計と学習	アルゴリズムの選定、モデルの設計、データを用いたモデルの学習、精度の評価	課題解決に最適なAIモデルを構築し、目標性能を達成する
ステップ4：システムへの実装とテスト	開発したAIモデルを既存システムや新規アプリケーションへ組み込む、総合テスト	AIモデルを実環境で利用可能にし、システム全体の品質を保証する
ステップ5：運用と継続的な改善	リリース後のシステム監視、定期的なモデルの再学習とアップデート	AIの性能を維持・向上させ、ビジネス価値を最大化し続ける

3.1 ステップ1 企画とPoC（概念実証）

AI開発の最初のステップは、何を解決したいのかを明確にする「企画」と、そのアイデアが本当に実現可能かを確認する「PoC（Proof of Concept：概念実証）」です。この初期段階の質が、プロジェクト全体の成否を大きく左右します。

企画フェーズでは、「どの業務の、どのような課題を解決したいのか」というビジネス課題を具体的に定義します。そして、その課題解決のためにAIをどのように活用するのか、具体的な目標（KPI）を設定します。例えば、「問い合わせ対応の工数を30%削減する」「製品の不良品検知率を99%まで向上させる」といった数値目標です。

次に、企画したアイデアの実現可能性を検証するためにPoCを実施します。PoCでは、本格的な開発に入る前に、小規模なデータセットと簡易的なモデルを使って、技術的に実現できるのか、期待する効果が得られそうか、費用対効果は見合うのかを検証します。この検証を省略して大規模な開発に踏み切ると、後から「技術的に不可能だった」「精度が全く出なかった」といった手戻りが発生し、大きな損失に繋がるリスクがあります。PoCは、AI開発における失敗のリスクを最小限に抑えるための重要な保険と言えるでしょう。

3.2 ステップ2 データ収集とアノテーション

PoCで実現の目処が立ったら、次はAIモデルを学習させるための「データ」を準備します。AIの性能は、学習データの質と量によって決まると言っても過言ではありません。このステップは、大きく「データ収集」と「アノテーション」の2つの工程に分かれます。

データ収集では、企画段階で定めた目的に沿って、必要なデータを集めます。社内の基幹システムに蓄積された販売履歴、工場のセンサーから得られる稼働ログ、Webサイトからクローリングしたテキストデータなど、その種類は多岐にわたります。この際、個人情報保護法などの法律や規制を遵守することが極めて重要です。

次に、収集したデータに「正解」の情報を付与する「アノテーション」という作業を行います。これは、AIに何を学習してほしいのかを教えるための「教師データ」を作成する工程です。例えば、

• 画像認識：画像に写っているものが「犬」なのか「猫」なのかをタグ付けする。
• 自然言語処理：顧客からの問い合わせメールが「クレーム」なのか「質問」なのかを分類する。
• 異常検知：工場の稼働データの中から「正常」な区間と「異常」な区間をラベリングする。

といった作業が該当します。アノテーションは非常に地道で手間のかかる作業ですが、この工程の品質がAIモデルの精度に直接的な影響を与えるため、決して軽視できません。正確なアノテーションを行うために、専門のツールを利用したり、外部の専門業者に委託したりすることも一般的です。

3.3 ステップ3 AIモデルの設計と学習

質の高い教師データが準備できたら、いよいよAI開発の中核である「AIモデル」の構築に取り掛かります。このステップは、「モデルの設計」「学習」「評価」のサイクルを繰り返す、試行錯誤のプロセスです。

まず「モデルの設計」では、解決したい課題に最も適したアルゴリズムを選定します。画像分類であればCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、時系列データの予測であればRNN（再帰型ニューラルネットワーク）など、目的に応じて様々な選択肢があります。ゼロからモデルを構築するだけでなく、GoogleやMetaなどが開発した高性能な「学習済みモデル」をベースに、自社のデータで追加学習させる「転移学習」という手法も、開発期間の短縮と高い精度を両立させるために広く用いられています。

次に、準備した教師データを使ってモデルに「学習」させます。この際、データを「学習用」「検証用」「テスト用」の3つに分割するのが一般的です。学習用データでモデルを訓練し、検証用データで学習の進捗状況を確認しながら、モデルの性能を最大限に引き出すためのパラメータ（ハイパーパラメータ）を調整していきます。

最後に、未知のデータであるテスト用データを使って、完成したモデルの性能を客観的に「評価」します。正解率や再現率といった評価指標が、最初に設定した目標（KPI）をクリアしているかを確認します。もし目標に達していなければ、データの量や質を見直したり、モデルの構造を変更したりと、前のステップに戻って改善を繰り返し行います。このトライアンドエラーのサイクルこそが、高性能なAIモデルを生み出す鍵となります。

3.4 ステップ4 システムへの実装とテスト

目標性能を達成したAIモデルは、それ単体ではビジネスの価値を生みません。実際の業務で利用できるよう、既存のシステムやアプリケーションに組み込む「実装」のステップが必要です。

実装の方法は様々です。例えば、Webサービスから利用できるようにAPIとして提供する、スマートフォンのアプリに直接組み込んでオフラインでも動作させる（エッジAI）、工場の生産ラインに設置されたカメラに搭載するなど、用途に応じて最適な形を選択します。この際、ユーザーからのリクエストに対してAIが予測結果を返す「推論」と呼ばれる処理を、いかに高速かつ安定的に実行できるかが重要になります。特に多くのユーザーが利用するサービスでは、大量のアクセスに耐えうるインフラ設計が不可欠であり、AWSやGoogle Cloudといったクラウドプラットフォームが活用されるケースが多く見られます。

AIモデルをシステムに組み込んだ後は、システム全体が意図通りに動作するかを検証する「テスト」を行います。AIモデル単体の精度評価だけでなく、システム連携時のデータフロー、処理速度、セキュリティ、予期せぬデータが入力された際の挙動（頑健性）など、多角的な観点から品質を保証します。

3.5 ステップ5 運用と継続的な改善

AIシステムは、一度リリースすれば終わりというわけではありません。むしろ、リリース後の「運用」と「継続的な改善」こそが、AIの価値を長期的に維持・向上させるために最も重要です。

AIモデルは、学習した時点のデータに基づいて予測を行いますが、現実世界のビジネス環境や市場のトレンドは常に変化します。そのため、時間の経過とともに、AIを取り巻くデータの傾向が変化し、モデルの予測精度が徐々に低下していく「モデルドリフト」という現象が発生します。これを放置すると、AIが誤った判断を下し、ビジネスに損害を与えることにもなりかねません。

こうした事態を防ぐため、リリース後はモデルの性能を常に「監視」し、精度が一定の基準を下回った場合には、新たに収集したデータでモデルを「再学習」させる必要があります。この一連の監視、再学習、再デプロイのサイクルを効率的に自動化する仕組みや考え方は「MLOps（Machine Learning Operations）」と呼ばれ、近年その重要性が高まっています。ユーザーからのフィードバックを収集し、それを次のモデル改善に繋げるループを構築することで、AIシステムはビジネスと共に成長し続けることができるのです。

AI開発を成功に導くための重要なポイント

AI開発は、従来のシステム開発とは異なり、不確実性が高いプロジェクトです。「最新技術だから」といった漠然とした理由で始めると、期待した成果が得られず失敗に終わるケースも少なくありません。ここでは、AI開発プロジェクトを成功に導くために不可欠な3つの重要なポイントを、具体的なアクションと共に解説します。

4.1 ビジネス課題を明確に定義する

AI開発プロジェクトにおける最初の、そして最も重要なステップは、「AIを使って何を解決したいのか」というビジネス上の課題を具体的に定義することです。AIはあくまで課題解決のための「手段」であり、導入そのものが「目的」ではありません。目的が曖昧なままプロジェクトを進めると、完成したAIが誰にも使われなかったり、ビジネス上のインパクトがなかったりという結果に陥りがちです。

課題を定義する際は、以下の点を具体的に言語化することが重要です。

• 現状の課題 (As-Is): 現在、業務で何に困っているのか。ボトルネックはどこか。（例：製品の目視検査に時間がかかり、熟練作業員の不足も深刻化している）
• 理想の姿 (To-Be): AI導入後、どのような状態になっているべきか。（例：AIが自動で不良品を検出し、検査時間を80%削減。新人でも熟練者と同等の検査が可能になる）
• 成功の定義 (KPI): 何をもってプロジェクトの成功とするか。具体的な数値目標を設定する。（例：不良品検出率を99.5%以上にする、検査コストを年間500万円削減する）

このプロセスを怠ると、プロジェクトの方向性が定まらず、手戻りや失敗のリスクが格段に高まります。

項目	悪い定義の例	良い定義の例
目的	画像認識AIを導入してみたい。	製造ラインにおける製品の傷や汚れの検出精度を向上させ、顧客クレームを年間30%削減する。
スコープ	とりあえず全製品を対象にする。	まずはクレーム発生率が最も高いA製品の、特定パターンの傷の検出にスコープを絞る。
成功指標(KPI)	AIが導入されること。	A製品の傷検出率99.8%を達成し、手戻り工数を月間50時間削減する。

4.2 質の高い教師データを準備する

AI、特に機械学習モデルの性能は、学習に用いるデータの「質」と「量」に大きく左右されます。これは「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない）」という言葉でよく表現されます。どれだけ優れたアルゴリズムを用いても、学習データが不十分であれば、高精度なAIモデルを開発することはできません。

「質の高いデータ」とは、具体的に以下の要素を満たすものを指します。

• 十分な量: AIが特徴やパターンを学習するために必要なデータ量が確保されていること。
• 正確性: データに付与されたラベル（正解）が正確であること。例えば、画像認識であれば「これは猫」「これは犬」というラベル（アノテーション）が間違っていないことが極めて重要です。
• 網羅性と多様性: AIが実際の業務で遭遇するであろう、さまざまなパターンを網羅していること。特定の条件下で撮影された画像ばかり学習させると、照明や角度が少し変わっただけで正しく認識できなくなります。
• バイアスのなさ: データに偏りがないこと。例えば、特定の性別や年齢層のデータに偏っていると、AIの判断にもその偏りが反映されてしまい、公平性を欠く原因となります。

これらの質の高いデータを準備するためには、データ収集の計画立案、アノテーション作業のルール統一、収集したデータの精査（データクレンジング）といった地道な作業が不可欠です。このデータ準備のフェーズが、AI開発プロジェクト全体の成否を分けると言っても過言ではありません。

4.3 スモールスタートで小さく試す

AI開発は、やってみなければ結果がわからないという不確実性を伴います。そのため、最初から大規模な予算と期間を投じて完璧なシステムを目指す「ウォーターフォール型」の開発スタイルはリスクが高く、推奨されません。

成功確率を高めるためには、PoC（Proof of Concept：概念実証）から始める「スモールスタート」のアプローチが極めて有効です。PoCとは、本格的な開発に入る前に、限られたデータや機能で「そもそも、そのアイデアは技術的に実現可能なのか」「ビジネス的に価値があるのか」を低コストかつ短期間で検証する取り組みです。

PoCで実現の目処が立った後は、MVP（Minimum Viable Product：実用最小限の製品）として、本当に必要なコア機能だけを実装したシンプルなシステムを開発し、実際の現場で使ってもらいます。そして、ユーザーからのフィードバックを元に改善を繰り返していくアジャイルな開発プロセスが、AI開発には適しています。

メリット	詳細
リスクの低減	初期投資を最小限に抑えられるため、万が一プロジェクトがうまくいかなくても損失を限定できます。
早期の価値検証	早い段階でAIの費用対効果（ROI）を検証でき、本格開発に進むべきかの的確な経営判断が可能になります。
手戻りの防止	早い段階で現場のフィードバックを得られるため、「作ったけれど使われない」という致命的な手戻りを防げます。
関係者の合意形成	PoCで目に見える成果を示すことで、プロジェクトに対する社内の理解や協力を得やすくなります。

いきなり大きな成果を狙うのではなく、まずは小さく始めて着実に成功を積み重ねていくことが、最終的にAI開発プロジェクトを成功へと導くための最も確実な道筋です。

まとめ

本記事では、AI開発の基本から従来のシステム開発との違い、具体的な開発ステップまでを解説しました。AI開発は、仕様通りに動くシステムを作るのではなく、データから未知の答えを探す不確実性の高いプロセスです。そのため、PoCで小さく始め、質の高いデータを基に試行錯誤を繰り返すことが成功の鍵となります。まずは解決したいビジネス課題を明確にすることから始めましょう。

Zerofieldでは、AI受託開発事業も展開しております。AI開発に関するご相談がありましたら、ぜひ【お問い合わせ】よりお気軽にご相談ください。