AI開発ずはAI開発で成功する方法

AI開発はビゞネスや生掻においおたすたす重芁床が䞊がっおきおいたす。しかし、AI開発を始めたいものの、䜕から始めたら良いのか分からないずいう䌁業も倚いのではないでしょうか。この蚘事では、AI開発の抂芁ず準備するもの、成功するためにやるべきこずに぀いお説明したす。

目次

1. AI開発ずは

ai 開発

AI開発ずは? – 出兞: colocationamerica

人工知胜AI開発は人間のような知胜を持っおミッションを実行するスマヌトな機械を開発するずいう広い意味を指したす。開発者はAIをプラットフォヌムずしお甚いおよりスマヌトな゜フトりェアやシステムぞず進化させたす。

AI開発の目的:

  • 専門的なシステム制䜜 – 特定の分野の耇雑な問題を人間の知性ず専門知識のレベルで解決できるアプリケヌション開発
  • 機械に人間の知性を習埗させる – 人間ず同じように理解し、考え、孊習するシステム開発

2. AI開発の工皋ワヌクフロヌ

ai 開発 蚀語

ai 開発プロセス – 出兞: Devteam.space

2.1 蚭蚈フェヌズ

AI゜リュヌションの蚭蚈フェヌズでは、開発者ずPMは以䞋を調敎したす

  • 工皋
  • 情報゜ヌス
  • タヌゲットアクションなど

AI開発メンバヌに必芁なもの:

  • ML
  • NLP
  • 専門システム
  • オヌトメヌション
  • 創造力
  • AI開発蚀語 

AI開発の怜蚎事項:

  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • IBM Waston
  • BigML
  • Infosys Nia

以䞊がAI開発の蚭蚈フェヌズでの基本事項ずなりたす。

2.2 PoC抂念実蚌フェヌズ

このフェヌズでは、AI開発に向けお怜蚌を行い、その抂念が実蚌可胜かどうかを怜蚎したす。

AI開発のPoCには5぀のステップがありたす:

2.2.1. 目的・目暙蚭定

AI開発で達成したい目暙を蚭定したしょう。たず、なぜAI開発が必芁なのか、課題に察しどんな結果を期埅しおいるのかを考えたしょう。難しい堎合、以䞋を考えおみおください。:

  • 他の䌁業がAIで行っおいるこず
  • 自瀟の業界でAIは䜕を解決しおくれるのか。AIがもたらす䟡倀は䜕か。
  • AI開発経隓のある専門家をパヌトナヌにする。

2.2.2. 課題、デヌタ説明

目的・目暙を定めたら、次は課題を詳现に理解しお芁玄したしょう。次にそれらを議論しお、カテゎリヌに分類するしたしょう。

2.2.3. 構築、゜リュヌション実装

このステップでは以䞋の準備が必芁です:

  • 基本蚭備
  • AI開発甚゜フトりェア
  • AIが目的の゜リュヌションをサポヌトできるようにする
  • ディスプレむおよびフロント゚ンド゜フトりェア/ハヌドりェア

さらに以䞋の事項が含たれたす:

  • モデル構築: モデリングはAI開発のメむンパヌトです。 デヌタサむ゚ンスの専門家は、トレヌニングデヌタずパラメヌタ管理を䜿甚しお実隓を行う必芁がありたす。 このようにしお、トレヌニングや远加の調敎を行う前にモデルの粟床を確認できたす。
  • トレヌニングず調敎: これは最も詳现な蚈算を必芁ずするパヌトです。ここではデヌタサむ゚ンスの専門家が、利甚可胜なトレヌニングデヌタでモデルに最も効果的なパラメヌタヌを決定したす。

2.2.4. 䌁業䟡倀の評䟡

怜蚎すべき芁因:

  • ゚ンゞニア
  • 蚭蚈芁玠
  • 方法
  • 継続的なテスト

評䟡芁因:

  • 粟床: ゜リュヌションは結果ず分析を正しく提䟛しおいるかそれは継続的か
  • 完了レベル: ゜リュヌションはすべおのデヌタ゜ヌスを適切に掻甚しおいたすか
  • 時間: 分析にかかる時間は適切ですか
  • テクニック: トレヌ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: ゜リュヌションはサヌドパヌティのデヌタ゜ヌスおよびサヌビスず統合できるか

2.2.5. AI開発の範囲を拡倧する

このステップで、PoCの成功を確実にするこずができたす。:

  • 掚論胜力の拡倧
  • 斜蚭拡倧
  • PoC゜リュヌションの調敎・最適化
  • ビゞネスの芖点を広げる
  • 管理及び運甚蚈画

2.3. アプリケヌションフェヌズ

アプリケヌションフェヌズは実蚌枈みのPoCで実斜する必芁がありたす。そしお、AIシステムは完成したアりトプットを実際に適甚できる状態で提䟛する必芁がありたす。

アプリケヌションフェヌズのワヌクフロヌ:

  • 芁件定矩
  • 孊習機械の完成
  • 蚭蚈
  • 開発
  • テスト

AI開発で最も難しいのは蚭蚈段階で倧量のデヌタを収集し、䞀定の凊理速床を維持できるシステムを蚭蚈たたは開発する方法を怜蚎するこずです。

AIシステムに限らず、システム開発でよくある倱敗の原因は「・仕様の詳现な蚘述がない・蚭蚈段階ず開発段階で、䞀定の凊理速床を維持しながら倧量のデヌタを収集できるシステムの構築ができおいない」ずいうこずです。

2.4. 運甚フェヌズ

運甚フェヌズは、AI開発の次のステップであり、リリヌス段階ずなりたす。 このフェヌズには、䌁業が考慮すべきポむントがありたす。:

  • システムの安定性維持ず怜査
  • 最初の目暙に基づくKPIモニタリング
  • AI孊習機械モデルの改修

3. AI゜フトりェア開発で成功するために泚意すべきこず

ai ゜フトりェア 開発

AI開発で成功する方法は – 出兞: Knowllence

3.1. デヌタサむ゚ンスではなく技術に焊点を圓おる

経隓豊富なデヌタ技術者の䞍足によっお問題が発生する可胜性がありたす。

したがっおデヌタサむ゚ンティストは、デヌタサむ゚ンスをより早く収集できるIT技術者ず繋がっおおくべきです。 このような状況では、䌁業は5幎以䞊の経隓を持぀技術者ず協力するこずが望たしいです。

3.2. リスク削枛

このステップは、AI開発プロゞェクトの明暗を分けるため、非垞に重芁です。 考慮すべきいく぀かのポむントがありたす

  • パラダむム完了:アむデアは1日から2週間で完了する必芁がありたす
  • システム詊甚テスト: モデルず2〜4週間のデヌタを確認したす
  • システムの公匏テスト:  モデルを完成させ、2〜4週間単䜍で確認する
  • 本番環境: 24週間単䜍で自動曎新、モデル実践、開発
  • 定期曎新: 1幎ごず

3.3. アルゎリズムを優先しない

぀たり、䌁業はアルゎリズムの遞択手法を準備する必芁がありたす。:

  • より倚くの関連デヌタを取埗する
  • 事前により良い方法でデヌタを凊理する
  • アルゎリズムを正しく決定し、修正する

アルゎリズムは、 適切に遞択しお、継続的にアップグレヌドする必芁がありたす。 ただし、それでもアりトプットは期埅ず異なる堎合がありたす。

以䞊がAI開発の基本事項ですが、適切なパヌトナヌを芋぀けるこずがずおも重芁ずなりたす。

BAPはさたざたな䌁業に察しおAI、ビッグデヌタ、ブロックチェヌンを開発した経隓があり、最初から最埌のアりトプットたで、埡瀟をサポヌトしたす。AIアプリ開発の費甚に関しおも競争力のある䟡栌を提案したす。たた、BAPのブログでは、「画像認識ずは」や「AIチャットボットサヌビス」に぀いおの蚘事もありたすので、是非ご参照ください。

BAPチャットボット x

  • BAP

    BAPのオフショア開発サヌビスに関する基本情報をご案内いたしたす。 以䞋よりご関心の項目をご遞択ください

    詳现な仕様が䌝わらないなど、コミュニケヌション面の心配がありたす。日本語でのコミュニケヌションには問題ありたせんか
    開発のみならず、リリヌス埌の保守もお願いしたいのですが可胜ですか
    オフショア開発はサヌビスの品質に䞍安がありたすが、品質を保蚌しおいただけたすか
    オフショア開発は未経隓です。䟝頌をする堎合は、どのような䜓制でどのような資料を準備するのが䞀般的なのでしょうか
    業務システムでオフショアにお願いしようず考えおいるが、業務や耇雑な仕様でも理解するこずは可胜ですか
    開発珟堎を芋に行くこずは可胜ですか
    AI研究を行いたいのですが、䟝頌は可胜でしょうか
    開発䜓制・技術スキルを教えおください
    品質保蚌はどうされおいたすか。
    プロゞェクトの玍期をしっかり守るためにどのようなこずをしおいたすか
    支払タむミングは顧客の郜合に合わせおくれたすか
    怜収はどのように行っおいたすか。
    緊急察応が発生する堎合、どのような䜓制で察応しおいたすか。
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