AI開発とは？目的や手順、費用相場などをまとめて解説【2024年最新版】

ChatGPTの登場とも相まって、昨今特に世間を賑わせているのが、AIおよびその開発に関する話題です。さまざまな文章作成を始め、推敲やチェック、スケジュール作成・管理などに、早速ChatGPTを活用する動きも活発化しています。一方で、さらなる進化により、暴走などの危険性についても指摘されており、今後の動向から目が離せません。
そこでこの記事では、AI開発とはどういうものかを知りたい企業の担当者様に向け、営業・バックオフィスなど、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、AI開発の概要やその目的に触れながら、手順に沿った各フェーズ、導入事例や費用相場などについて詳しく解説した上、AI開発におすすめのシステム開発会社も紹介します。

AI（Artificial Intelligence）とは、人工知能と訳されるとおり、コンピュータが分類・推論・判断などを実施しながら、人間の知能を模倣するテクノロジーのことです。現在では、囲碁やチェスといった娯楽やゲームの世界から、ロボットや自動運転車、さらには医療現場まで、さまざまな分野において活用が進んでいます。
ビッグデータからAI自身がルールやパターンを学習し、知識を獲得する機械学習（マシンラーニング）や、さらにはそれを発展させ、特徴量の指定が不要となった深層学習（ディープラーニング）といった技術が、AIの中核を担っています。これらについて、詳しくは以下で解説します。

さまざまな技術の進化に伴い、近年、特に発展を続けているAIですが、上述のとおり、その中核にあるのは、機械学習（マシンラーニング）と深層学習（ディープラーニング）という2つの技術です。AIを理解するためには、まずこれらを押さえておく必要があります。以下より、それぞれについて順に解説していきましょう。

機械学習（マシンラーニング）とは、ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータから、共通のルールやパターンをコンピュータが見つけ出し、それを自ら学習することによって、情報の識別や予測を実現する技術のことです。機械学習は、その学習方法によって、さらに以下の3種類に分けられます。
・教師あり学習
問題に相当する入力データ・答えに相当する出力データの両者をAIに与え、答えを導き出す条件や、双方の関係性を学習させる方法です。これを、教師が生徒に教える状況に見立てて、教師あり学習と呼んでいます。
・教師なし学習
AIに大量の入力データを与え、特徴や傾向を識別させる方法です。適切なアルゴリズム（解を求める手順）によって、入力データの傾向や類似度に基づく分類、頻出値の調査などが可能となります。
・強化学習
教師あり学習や教師なし学習では、人間がビッグデータを用意し、AIに与える必要があります。しかし、強化学習では、AI自身が環境の情報を入力データとして取り入れ、それを基に無数の出力データを自ら作成し、その上で価値が最大となるものを最適解として導き出し、学習します。

深層学習（ディープラーニング）とは、ビッグデータから共通のルールやパターンを見つけ出すための特徴である、特徴量と呼ばれる要素を人間が指定することなく、それすらもコンピュータが判断するという、機械学習をさらに発展させた技術です。
深層学習では、ニューラルネットワークという人間の脳にある神経回路をモデルにして学習します。これにより、体系化・言語化された答えを導き出すだけでなく、それらができない、すなわち複雑な処理工程を経た感覚的な答えも導き出すことが可能です。深層学習によって、従来の機械学習のみでは不可能だった、自然言語処理・画像認識・音声認識など、AIを象徴する数々のテクノロジーが実現しました。
なお、深層学習でモデルとされるニューラルネットワークには、DNN（ディープニューラルネットワーク）・CNN（畳み込みニューラルネットワーク）・RNN（再帰的ニューラルネットワーク）などがあり、それぞれ用途や目的に応じて使い分けられています。

ビッグデータとは、一般的に膨大な量のデータを指すものと解釈されていますが、厳密には「Volume（ボリューム：量）」「Velocity（ベロシティ：速度）」「Variety（バラエティ：多様性）」という3Vと呼ばれる要素について、いずれも高い値を示すデータのことです。すなわち、多様性に富み、発生速度の速い、もしくは高速な処理が要求される、膨大な量のデータを指します。
情報化社会への進展に伴い、あらゆる分野でビッグデータが注目されるようになったものの、その量や複雑さ故、従来のテクノロジーでは分析が困難でした。そこでAIを用いてビッグデータを効率良く処理することで、さまざまな観点からの詳細な分析が可能となったのです。また、AIにとっても、ビッグデータは自らを成長させるための学習材料となり、より精度の高い処理や判断を実現するために不可欠な存在といえます。つまり、AIとビッグデータは、それぞれがお互いを必要とする相関関係にあるのです。

さまざまな分野で活用が進んでいるAIですが、ビジネスにおいてAIを開発する目的はどのようなところにあるのでしょうか。以下より、AI開発の主な目的について、順に解説します。

単純な処理や作業であっても、人間が行うことには抜けや漏れなどのミスが発生します。それが煩雑な作業であればなおさらです。AI開発により、AIが代わって処理や作業を遂行することで、そのようなミスが防止できるばかりか、人間よりも迅速に、かつ休みなく続けられるため、業務効率と生産性の大幅な向上が実現。また、単純作業から解放された人間が別のコア業務に集中することで、組織全体でさらに業務が効率化し、生産性向上が一層加速します。

上述のように、AI開発によって、24時間365日、休むことなく稼働を継続できるAIが、人間に代わってさまざまな処理や作業を遂行することにより、無人化や省力化が実現。すなわちこれは、昨今の少子高齢化に伴い、不足が問題となっている労働力を補えることを意味します。また、AIが遂行することで成果物のレベルも均一化され、属人化による効率悪化やばらつきなどのリスクを払拭することも可能です。

AI開発によって、AIがさまざまな処理や作業を遂行することで労働力不足が解消される上、以前よりもさらに少人数で生産性が確保できるようになれば、人件費の削減にもつながります。また、人間が新たな業務を覚えるには、一定の学習コストがかかり、成長するまでに相応の手間や時間を要しますが、AIが遂行すればそれらのコストも一括して削減可能です。

AI開発によって、人間が行う処理や作業をAIが代わって遂行することで、ミスや事故の発生リスクを大幅に低下できます。単純な作業の繰り返しや、煩雑な処理においては、人間は少なからず抜けや漏れなどのミスを引き起こしますが、AIであればその懸念は不要です。また、工場などにおける機械を利用した作業では、人間を巻き込んだ深刻な事故が発生する恐れがありますが、AIによって無人化が実現すればそのリスクも皆無になるでしょう。

上述のとおり、AI開発の目的にはさまざまなものがありますが、では実際にAIを開発する際は、どのような手順や流れで進めるのでしょうか。AI開発は、次の4つのフェーズに大きく分けられます。

以下より、それぞれについて順に解説します。

AI開発における最初の工程は、構想フェーズです。AIによって解決したい課題や、それを基にしたAI開発の目的を整理し、実行計画を立てた上で、社内において承認を得るまでのフェーズです。
具体的にはまず、業務における現状の課題を洗い出し、それを解決するための方法を検討。その際、ROI（Return On Investment、投資利益率もしくは費用対効果）も見極めた上で、AIを活用して解決するのが妥当であると判断されれば、それをAI開発の目的として明確化し、適切なAIモデルや学習方法、サービスの提供形態などを決定します。
次に、これまでの決定事項を基にAI開発の実行計画を立案の上、必要となる人員を揃え、プロジェクトチームを編成します。場合により、外部の専門業者に委託する可能性もありますが、いずれにせよプロジェクトメンバーには、構想フェーズで明らかとなった現状の課題やAI開発の目的などを、確実に共有しておくことが重要です。最後に、すべての決定事項をコンセプトとしてまとめ、社内でAI開発の承認を獲得します。

構想フェーズでAI開発の目的や実行計画が定められ、社内での承認が得られたら、次にPoCフェーズに移ります。
PoC（Proof of Concept）とは概念実証と訳され、ここでは実現を目指しているAIのプロトタイプ（モックアップ）を作成の上、構想フェーズで明確となった目的は達成できるのか、実行計画に現実との乖離はないかなどを検証することです。
PoCフェーズでは、AIのプロトタイプ作成のほか、AIに読み込ませる学習データの事前準備も必要です。学習データが準備できたら、実際にAIのプロトタイプに読み込ませ学習させた上で、期待した効果が実現できるか、操作に問題はないか、処理速度は十分かなどを検証。また、これらの効果的な検証のためには、学習データの質や量が非常に重要なポイントです。それも併せて確認しましょう。
いずれも問題ないと判断できたら、最後に、検証結果に沿ってAI開発のスケジュールを作成します。

PoCフェーズで作成したプロトタイプによってAIの方向性や最終形が定まったことを受け、それを基にしながら、スケジュールに沿って実際にAI開発を進めるのが実装フェーズです。
実装フェーズにおける各プロセスは、一般的なシステム開発と大きく変わるところはありません。すなわち、要件定義から始まり、設計・開発を経て、テストによる確認へと至ります。また、ウォーターフォール型（要件定義・設計・開発・テストと順番に進める手法）・アジャイル型（小さな単位で実装とテストを繰り返す手法）のいずれかによって開発できることも、一般的なシステム開発と同様です。
ただし、学習によって徐々に精度を高めていくというAIの特性を考慮し、アジャイル型で進めるのがより賢明であるともいえます。アジャイル型の開発を適切に実践することで、実装・テスト・改善を効果的に繰り返しながら、短期間でクオリティを高めていくことが可能です。

AI開発における最終工程は、実装フェーズにおいて完成したAIを本番稼働させ、必要に応じてメンテナンスや改善を実践する運用フェーズです。AIを含むシステムを総合的に安定稼働させるため、定期的な点検や保守を実施。トラブルなど不測の事態への迅速な対応も重要です。
また、AI開発における運用フェーズで特にポイントとなるのは、継続的なモニタリングと学習モデルのチューニングです。AIは学習によって時間の経過とともに自ら精度を高めていくことが可能ですが、状況に応じて学習データの調整・追加など人手を介したチューニングを施すことで、さらにそれを確実なものにする必要があります。
なお、学習データは多ければ多いほど良いというものではなく、低質なデータをAIが学習することにより、逆に精度が低下するケースも考えられます。新たな学習データ投入後は、より注意を払ってモニタリングを実施することが大切です。十分な量の適切なデータをAIが学習することで、精度が高まりスピードがより加速し、構想フェーズで定めた目的の確実な達成につながるでしょう。

AI開発の手順や流れを把握したところで、実際にAI開発を実施する上で必要となるものを紹介します。AI開発において、主に必要となるものは次のとおりです。

以下より、それぞれについて順に解説します。

プログラミング言語とは、人間がコンピュータに処理の命令を下す際に利用される、専用の言語を指します。コンピュータは基本的に機械語と呼ばれる0と1の羅列しか理解できませんが、人間が機械語によってコンピュータに命令を下すのは非常に困難です。そこで、機械語を人間が理解できる形に変換し、作成されたものがプログラミング言語。言い換えれば、人間がプログラミング言語によって記述したプログラムをコンピュータが実行する際には、その前に機械語へ変換する処理が介入しています。
プログラミング言語にはさまざまな種類があり、AI開発で活用されている主なプログラミング言語は、Python・R言語・C++・JavaScript・Juliaなどです。特にPythonは汎用性に優れ、初心者でも習得しやすいため、AI開発に活用されているプログラミング言語の中でも、中心的存在になっています。

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AI開発を実施するには、そのための環境を用意する必要があります。AIの開発環境を構成する要素は、膨大な量のデータを保管・管理するのに十分な領域を持ったストレージや、機械学習・深層学習をスムーズに実行するための高いスペックを備えたコンピュータなどです。
これらを手軽に、かつ迅速に調達するため、クラウドサービスを活用するのも有効な選択肢の1つといえます。ただし、AIによる膨大な量の学習データ処理に長時間を要し、一般的に従量課金が採用されているクラウドサービスでは、料金が嵩んでしまう恐れがあるため、注意が必要です。

ライブラリやフレームワークを効果的に活用することで、AI開発の効率を飛躍的に向上させることが可能です。
ライブラリは、さまざまなシステムやアプリケーションの開発で活用できる汎用性の高いプログラムを、再利用可能な形にしてまとめたもの。また、フレームワークは、開発を進める際の基本的な枠組みとして、ライブラリを含めた便利な機能や一般的な定型コードをあらかじめ用意したものです。これらを活用することで、ゼロからプログラミングする必要がなくなるため、開発の手間と時間を大幅に削減できます。
AI開発に活用されているライブラリやフレームワークには、Googleが提供する「TensorFlow」や、ニューラルネットワークのプログラミングに適した「Chainer」、初心者でも扱いやすい「scikit-learn」などがあります。

ここまで、AI開発の目的や手順、必要となるものなどについて見てきましたが、では具体的なAIシステムの開発・導入事例にはどのようなものがあるのでしょうか。ここでは、その主な例として監視カメラ・画像解析・コールセンターの3つを取り上げ、順に解説します。

昨今は、従来の監視カメラにAIを組み込んだものが増えています。カメラからの映像をAIが処理・解析することにより、そこに映っている物体や生物の認識が可能です。従来、主流となっていた人間の目による監視に比べ、見落としなどの発生リスクが低下し、高い精度が実現できる上、人員コストの削減にもつながります。
現在、AIを組み込んだ監視カメラは、さまざまなシチュエーションで活用されています。例えば、小売店における顧客の行動分析・オフィスにおける従業員の勤怠管理・医療施設における入退室や即時の体温測定などです。

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画像解析は、カメラやセンサーなどから取得した画像を通じて、コンピュータによってさまざまな情報を収集・分析するテクノロジーです。スマートフォンを起動した際の顔認証が最も身近な例といえるでしょう。昨今は、AIを活用し、効率的に精度の高い画像解析を実現するケースが増えています。
AIを活用した画像解析の例としては、製造業務における不良品の自動検出や、顔認証による入退室管理、食事を撮影した写真からの自動カロリー計算などがあります。
また、イベント会場やアミューズメント施設、飲食店などにおけるリアルタイムの空席検知にも活用されています。各席にカメラやセンサーを設置する従来の方法は、相応の手間やコストを必要としましたが、AIによる画像解析であれば、全席が映るカメラ1台のみで、容易に空席検知の実現が可能です。

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顧客からのさまざまな問い合わせなどを電話によって受け付けるコールセンターでも、AIの活用が進んでいます。その背景にあるのは、AIによる音声認識の進化です。音声認識は、声などの音声データをコンピュータが解析し、内容を認識するテクノロジーです。
コールセンター業務はAIとの親和性が高いとされており、AIシステムを導入することによって、単純な問い合わせであれば自動で対応できるため、コストの大幅な削減が実現します。また、質問内容やオペレーターの対応に応じた適切な回答例をAIが導き出し、画面表示するといったサポート機能により、対応品質を高め顧客満足度を向上させることも可能です。

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AI開発は、相応の知見と高度なスキルが要求されるため、一般的には外部の専門業者に委託するケースが多くあります。その際、どの程度の費用が必要となるかは、非常に気になるところです。
AI開発にかかる費用は、平均相場200万円から、最安価格は100万円です。以下より、AI開発の工程別に、おおよその費用を紹介します。
・コンサルティング
品質の高いAIを開発するためには、まずはプロフェッショナルによるコンサルティングが必要です。費用は、開発期間や規模によっても変動しますが、概ね40万～80万円前後が相場となっています。
・プロトタイプ（モックアップ）開発
要件が決定次第、PythonやJuliaといったプログラミング言語を活用してプロトタイプを作成します。費用は、チャットボットなどで200万円前後からです。AIの仕様によっては、それ以上となることもあります。
・AIモデル（最終型）の開発
プロトタイプによるPoC（前述）が完了したら、いよいよ本番稼働させるためのAIモデル（最終型）を開発します。費用は、対応するエンジニアの人数に応じて、月額60万～250万円前後です。AI開発では、3ヵ月から半年の期間を要することも多いため、総額はそれらの乗算となります。
・運用
開発完了後、チューニングを施しながらAIの精度を高める運用フェーズに入ります。費用については、プロジェクトの規模や追加施策の多寡によって大きく変動するため、一概には定められません。

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AI開発における手順や流れ、費用相場などについて把握したところで、ここでは、AI開発が可能なシステム開発会社のうち、特におすすめな以下5社を厳選して紹介します。
・株式会社アラヤ
・株式会社pluszero
・知能技術株式会社
・株式会社お多福lab
・株式会社N2i
詳しくは、次項より順に説明します。

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「自社にあった会社が見つからない」「会社選びに時間が割けない」とお悩みの方は、お気軽に「アイミツ」にお問い合わせください。数あるシステム開発会社からあなたの要望にあった会社をピックアップして無料でご紹介いたします。

システム開発会社を選ぶポイントを3つご紹介します。
・開発実績
開発実績は必ずチェックしておきましょう。自社の求めるシステムに近い開発実績がある会社を選ぶことで、よりイメージしたものに近いシステムの開発が期待できます。
・専門性
専門的な領域でのシステム開発では、専門性も重視すべきです。専門資格保有者の有無をチェックしておくと安心でしょう。
・短納期への対応
システム開発にかかる時間は案件によってさまざまです。スピード感を求める場合は、短納期対応に強い会社を選ぶことをおすすめします。

さまざまな特徴を持つシステム開発会社が増えており、前述したポイントだけでは会社を決められない場合もあるでしょう。会社選びでお悩みの際は、ぜひアイミツへご相談ください。

システム開発には、それなりの費用がかかります。そこで、少しでも費用を抑えたいときに役立つのが国や地方自治体の補助金です。以下にシステム開発に活用できる補助金を3つ厳選してご紹介します。原則、契約前に申請が必要なので、発注先選びと並行して補助金情報を調べるのがおすすめです。

「IT導入補助金」は、ITを活用した中小企業や小規模企業の業務効率化・売り上げの向上を目的とし、ホームページ作成、クラウドツール・業務用ソフトウェアの導入にかかる費用の一部を補助します。補助額は最大450万円・補助率1/2以内です。

出典：IT導入補助金2023　https://www.it-hojo.jp/　 

「ものづくり補助金」は、中小企業・小規模事業者が制度変更などに対応するための革新的サービス開発、設備投資などを支援する補助金です。「通常枠」「デジタル枠」「グローバル市場開拓型」などが設定されています。最大補助額は5000万円で、補助率は1/2または2/3です。

出典：ものづくり補助金総合サイト　https://portal.monodukuri-hojo.jp/

「持続化補助金」は、小規模事業者が制度変更に対応し、持続的な経営を実現するために必要な販路拡大に関わる経費を一部補助するものです。通常枠または特別枠（賃金引上げ枠・卒業枠・後継者支援枠・創業枠など）の申請類型いずれか1つの枠のみ申請可能。最大補助額は通常枠で50万、その他の枠で200万円で、ウェブサイト関連費の補助率は1/4です。

出典：小規模事業者　持続化補助金（一般型）https://r3.jizokukahojokin.info/

補助金について、さらに詳しい情報を知りたい方は以下の記事をご覧ください。

補助金を利用する上で何より大切なのは、規定に沿ってきちんと申請を行うことです。事業計画書、経費明細書など、必要な書類は各補助金・助成金の公式ホームページに記載されているため、もれなく準備し、不備のないように記載しましょう。

しかし、補助金申請は揃える書類や申請項目も多く、業務が煩雑になりがちです。スケジュールをきちんと把握しておらず、「気がついたら申請期限を過ぎていた」なんてことが起こる場合も。

「アイミツ」は、申請をスムーズに進められる補助金に詳しいホームページ制作会社を厳選し、「無料」でご紹介可能です。ぜひお気軽にお問い合わせください。

※補助金については2023年5月時点の情報をもとにご説明しています。

以上、AI開発の概要やその目的に触れながら、手順に沿った各フェーズ、導入事例や費用相場などについて解説した上、AI開発におすすめのシステム開発会社を紹介しました。AI開発の外部委託においては、本記事を参考に、AI開発に関する理解を深めた上で、ぜひ自社に合った開発会社を選定してください。
その際は、できる限りさまざまな会社を比較検討し、複数の見積もりを取得することが重要です。迷ったときは、「アイミツ」までお気軽にご相談ください。ご要望をお伺いした上で、それに見合ったシステム開発会社を複数ご紹介します。無料での一括見積りも可能です。