AI開発はビジネスや生活においてますます重要度が上がってきています。しかし、AI開発を始めたいものの、何から始めたら良いのか分からないという企業も多いのではないでしょうか。この記事では、AI開発の概要と準備するもの、成功するためにやるべきことについて説明します。
目次
1. AI開発とは？
AI開発とは? – 出典: colocationamerica
人工知能（AI）開発は人間のような知能を持ってミッションを実行するスマートな機械を開発するという広い意味を指します。開発者はAIをプラットフォームとして用いてよりスマートなソフトウェアやシステムへと進化させます。
AI開発の目的:
- 専門的なシステム制作 – 特定の分野の複雑な問題を人間の知性と専門知識のレベルで解決できるアプリケーション開発
- 機械に人間の知性を習得させる – 人間と同じように理解し、考え、学習するシステム開発
2. AI開発の工程（ワークフロー）
ai 開発プロセス – 出典: Devteam.space
2.1 設計フェーズ
AIソリューションの設計フェーズでは、開発者とPMは以下を調整します：
- 工程
- 情報ソース
- ターゲットアクションなど
AI開発メンバーに必要なもの:
- ML
- NLP
- 専門システム
- オートメーション
- 創造力
- AI開発言語
AI開発の検討事項:
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- IBM Waston
- BigML
- Infosys Nia
以上がAI開発の設計フェーズでの基本事項となります。
2.2 PoC（概念実証）フェーズ
このフェーズでは、AI開発に向けて検証を行い、その概念が実証可能かどうかを検討します。
AI開発のPoCには5つのステップがあります:
2.2.1. 目的・目標設定
AI開発で達成したい目標を設定しましょう。まず、なぜAI開発が必要なのか、課題に対しどんな結果を期待しているのかを考えましょう。難しい場合、以下を考えてみてください。:
- 他の企業がAIで行っていること
- 自社の業界でAIは何を解決してくれるのか。AIがもたらす価値は何か。
- AI開発経験のある専門家をパートナーにする。
2.2.2. 課題、データ説明
目的・目標を定めたら、次は課題を詳細に理解して要約しましょう。次にそれらを議論して、カテゴリーに分類するしましょう。
2.2.3. 構築、ソリューション実装
このステップでは以下の準備が必要です:
- 基本設備
- AI開発用ソフトウェア
- AIが目的のソリューションをサポートできるようにする
- ディスプレイおよびフロントエンドソフトウェア/ハードウェア
さらに以下の事項が含まれます:
- モデル構築: モデリングはAI開発のメインパートです。 データサイエンスの専門家は、トレーニングデータとパラメータ管理を使用して実験を行う必要があります。 このようにして、トレーニングや追加の調整を行う前にモデルの精度を確認できます。
- トレーニングと調整: これは最も詳細な計算を必要とするパートです。ここではデータサイエンスの専門家が、利用可能なトレーニングデータでモデルに最も効果的なパラメーターを決定します。
2.2.4. 企業価値の評価
検討すべき要因:
- エンジニア
- 設計要素
- 方法
- 継続的なテスト
評価要因:
- 精度: ソリューションは結果と分析を正しく提供しているか？それは継続的か？
- 完了レベル: ソリューションはすべてのデータソースを適切に活用していますか？
- 時間: 分析にかかる時間は適切ですか？
- テクニック: トレーニングモデルからの出力バグを修正するのは簡単ですか？
- 互換性: ソリューションはサードパーティのデータソースおよびサービスと統合できるか？
2.2.5. AI開発の範囲を拡大する
このステップで、PoCの成功を確実にすることができます。:
- 推論能力の拡大
- 施設拡大
- PoCソリューションの調整・最適化
- ビジネスの視点を広げる
- 管理及び運用計画
2.3. アプリケーションフェーズ
アプリケーションフェーズは実証済みのPoCで実施する必要があります。そして、AIシステムは完成したアウトプットを実際に適用できる状態で提供する必要があります。
アプリケーションフェーズのワークフロー:
- 要件定義
- 学習機械の完成
- 設計
- 開発
- テスト
AI開発で最も難しいのは設計段階で大量のデータを収集し、一定の処理速度を維持できるシステムを設計または開発する方法を検討することです。
AIシステムに限らず、システム開発でよくある失敗の原因は「・仕様の詳細な記述がない・設計段階と開発段階で、一定の処理速度を維持しながら大量のデータを収集できるシステムの構築ができていない」ということです。
2.4. 運用フェーズ
運用フェーズは、AI開発の次のステップであり、リリース段階となります。 このフェーズには、企業が考慮すべきポイントがあります。:
- システムの安定性維持と検査
- 最初の目標に基づくKPIモニタリング
- AI学習機械モデルの改修
3. AIソフトウェア開発で成功するために注意すべきこと
AI開発で成功する方法は？ – 出典: Knowllence
3.1. データサイエンスではなく技術に焦点を当てる
経験豊富なデータ技術者の不足によって問題が発生する可能性があります。
したがってデータサイエンティストは、データサイエンスをより早く収集できるIT技術者と繋がっておくべきです。 このような状況では、企業は5年以上の経験を持つ技術者と協力することが望ましいです。
3.2. リスク削減
このステップは、AI開発プロジェクトの明暗を分けるため、非常に重要です。 考慮すべきいくつかのポイントがあります：
- パラダイム完了:アイデアは1日から2週間で完了する必要があります
- システム試用テスト: モデルと2〜4週間のデータを確認します
- システムの公式テスト: モデルを完成させ、2〜4週間単位で確認する
- 本番環境: 2～4週間単位で自動更新、モデル実践、開発
- 定期更新: 1年ごと
3.3. アルゴリズムを優先しない
つまり、企業はアルゴリズムの選択手法を準備する必要があります。:
- より多くの関連データを取得する
- 事前により良い方法でデータを処理する
- アルゴリズムを正しく決定し、修正する
アルゴリズムは、 適切に選択して、継続的にアップグレードする必要があります。 ただし、それでもアウトプットは期待と異なる場合があります。
以上がAI開発の基本事項ですが、適切なパートナーを見つけることがとても重要となります。
BAPはさまざまな企業に対してAI、ビッグデータ、ブロックチェーンを開発した経験があり、最初から最後のアウトプットまで、御社をサポートします。
