AI搭載ソフトウェアの開発方法とは？活用例も紹介【2024年最新版】

AIが搭載されたソフトウェアの開発を行う場合、AIの種類や特徴、開発の手順、自製の方法などを把握しておく必要があります。そこで本記事では、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搭載ソフトウェアの開発方法を手順に沿って解説！AIの種類から活用例まで詳しくご紹介します。

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AIとはArtificial Intelligenceの略語であり、日本語で「人工知能」と表現される技術です。人間は物事を考え、記憶し、判断します。この行動や思考を知的行為と言い、AIを搭載したソフトウェアを活用することで知的行為を再現することが可能です。

知的行為を再現するには、コンピューターに膨大なデータをインプットし学習させる「機械学習」や、ディープラーニングとも呼ばれる「深層学習」という方法が用いられます。なお、深層学習ではコンピューターが自動で学習を進めることが可能です。

AIの種類には、特化型と汎用型の2種類があります。AI開発を行う前に、それぞれの特徴を確認しておきましょう。

特化型とは、1つの分野に対し高い能力を発揮するAI搭載ソフトウェアです。具体的な例として、以下のものが挙げられます。

・運転に関する作業をコンピューターが自動で担う自動運転システム
・チャットボットをはじめとする自動会話システム
・顔や年齢、性別を解析する画像認識システム
・人工衛星から得た情報をAIが認識する天気予測システム

なお、実用化されているAIの多くは特化型です。特化型AIの導入により作業効率の向上が図れるため、幅広いシーンで活用されています。

汎用型は、特化型に比べ人間の思考に近い能力を持つAI搭載ソフトウェアです。喜怒哀楽を理解し、感情に伴った行動を取ります。高い柔軟性があり、人間が指示しなくても自分の状況を把握・処理することが可能。例として、映画やアニメに出てくる人型ロボットが挙げられます。

近年では汎用型の研究が世界的に行われていますが、実用化には至っていないのが現状です。今後開発が進めば、人間と同じように行動できるロボットが誕生するでしょう。

AIは、業種や目的に合わせ幅広く活用できるシステムです。ここからは、AI搭載ソフトウェアの活用例をご紹介します。

過去のデータを基に、商品の受注量を分析するソフトウェアです。今後の需要が予測できるため、在庫管理が必要な業種での活用がおすすめ。商品をどの程度生産するべきか・在庫はどの程度保有しておくべきかを可視化できます。分析できるデータは、過去の売り上げに加え天気や市場の動向という外部要素もあり、時期や時代に合わせた在庫数の最適化が可能です。

ドラッグストアやスーパーなど、小売店での活用におすすめのソフトウェアです。「この商品をこの値段で店頭に並べた場合、どの程度の数が売れるか」を、膨大な過去データから算出できます。人間の感覚では難しい予測も、AIの活用により根拠に基づいて提示可能。過剰在庫や在庫切れなどの損失を防ぎ、店舗の売り上げを向上します。

従業員のシフト作成に役立つソフトウェアです。繁忙期や従業員の勤務態様などのデータをAIが学習し、自動でシフトを作成するため人員の過不足を防止します。また、自社の就業ルールや労働基準法を遵守したシフトを組める点も魅力です。一方で、従業員同士の相性や病欠などによるシフト変更に柔軟に対応できない点には注意しましょう。

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続いては、AIを搭載したソフトウェアの開発手順を解説します。どれもAI開発に必要な手順のため、漏れのないようチェックしましょう。

AI搭載ソフトウェアを開発する場合、考えるべき概要は「AIを活用する目的」と「AIで解決すべき課題」です。開発の目的を洗い出し、どういったAIをどの程度の人材で開発するか検討します。概要を明確にして目指すべき場所を決めておくことで、開発手順の途中で選択肢が複数発生した際も正しい判断を行うことが可能です。

概要が明確化したら、ソフトウェア開発が実現できるか検証します。AIにインプットするデータを収集し、暫定的に学習させ問題の有無を確認しましょう。検証では、データの量と質が十分かをチェックします。また、オペレーション機能に問題はないか、想定通りの効果と投資収益率が得られるかなども必要な検証項目です。

続いてソフトウェア開発の手順に移ります。開発の流れは、要件定義→設計→プログラムの作成→テスト＆不具合修正です。

このなかでも特に重要なのが、システムに落とし込む内容を決める要件定義です。この段階で必要な機能を明確化することで、ソフトウェア開発の失敗が避けられます。要件定義は、予算やスケジュールを踏まえた上での設定がおすすめです。

最後は運用および効果検証の手順です。AI搭載ソフトウェアを実務で活用し、問題がないか確認します。

初期の段階で決定した目的が達成されているかを把握するため、運用中は定期的なモニタリングを行いましょう。モニタリングの結果に応じて、学習データの追加や修正を行います。効果検証と改善は、精度の高いAI開発のポイントです。

自社で独自にAIを開発したい場合の方法には、AI開発ツールの利用やプログラミングが挙げられます。

AI開発ツールを利用する方法の特徴は、プログラミング言語が不要な点です。近年では豊富な開発ツールが提供されており、オンプレミス版とクラウド版から選ぶことが可能。低予算で導入できるものから、高性能で高額なものまでさまざまなタイプがあります。

プログラミングは専門知識が必要なソフトウェア開発方法です。数学や統計学、プログラミング言語などの知識を習得しているエンジニアであればAIの開発も可能。一方で、自社にエンジニアがいない場合は新たな人材確保が求められます。

AI開発は、ツールの活用により内製も可能です。しかし内製の場合は時間や手間がかかる上、精度の高いAI搭載ソフトウェアが完成しない危険性もあります。そのため、納期や品質にこだわる場合は外注を検討するのがおすすめです。システム開発会社のなかにはAIを得意とする会社も多くあるため、課題を解決し高い効果が得られるAI搭載ソフトウェアの開発が期待できます。

つづいては、システム開発を外注した際にかかる費用相場をご紹介します。

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本記事では、AIを搭載したソフトウェアの開発方法と手順をご紹介しました。AIは内製も不可能ではありません。一方で、手順に沿って開発を行う必要があり、精度の高いシステム開発が難しいケースも多いです。そのため、自社での開発が難しい場合はAIを得意としている会社への外注がおすすめ。

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