「AI技術を使って開発を行いたいけど、初めてで不安。」
「AI外注ってどのような流れで行うの？」
そんな不安やお悩みをお持ちではないでしょうか。通常の開発と比べ、AI開発はAIに学習をさせたりと特殊な対応が必要です。
そこで今回はAI開発を外注する際の流れについて解説していこうと思います。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAI開発がどのような流れで行われているのかはもちろん、そもそもAI開発とは何なのかまで丸わかりですよ。
AI開発とはAI（人工知能）の技術を活用したソフトウェア開発のことで、顔認証システムなどがあります。
AIは大きく3種類に分類され、人間の思考をプログラムで模倣したソフトウェア全般のことをAI、2000年代以降に登場したのがマシンラーニング、マシンラーニングをさらに発展させたものがディープランニングです。
マシンラーニングはAIに大量の学習データを与え、データ内の特徴やパターンを抽出させる技術です。
一方ディープラーニングではニュートラルネットワークという人間の脳の仕組みを真似した技術が利用されています。
この３つの関係はAI＞マシンラーニング＞ディープラーニングとも表現することができ、AIの知能を進化させるために学習し続けるマシンラーニング、そしてより詳しく学習するための技術としてディープラーニングがあると言えます。
AI開発を外注する場合、主に以下の流れで行います。
それぞれ詳しくみていきましょう。
依頼企業がどういった課題をどういう風に解決していきたいのか、要望や課題をヒアリングします。
場合によってはAI以外の手法が適していることもあるので、開発経験を踏まえて適切なアイディアを提供しています。
ヒアリングでAI開発の実現性を確認後、実際のAIモデルを用いた実証実験を行います。
いきなり本番環境で制作するのではなく、構想段階で固まった仕様をもとにプロトタイプを制作・テストを行い、課題の洗い出しと調整を行います。
サービスの精度向上のために、マシンラーニングやディープランニングを活用し、AIモデルの構築・実装を行います。
実装後も新しいテストデータを利用した試験を行い、高い精度が得られるまで検証を繰り返します。
このような実装と検証を繰り返す開発ではアジャイル開発がおすすめです。
アジャイル開発とは業務を２週間程度の短期間で実行可能な小単位に分け、業務のプロセスの優先度を考えて、開発順番を決定する開発手法です。
変更があったとしても対応しやすくスピーディーな開発が実現します。
サービスのリリース後も定期的にAIモデルの精度をチェックしていきます。AIは様々なデータを分析するうちに精度が低下してしまうことがあります。
そのような場合、追加学習をさせ精度を向上させる必要が出てきます。AIが誤認したデータを解析して、新たに学習用データを与えたり、逆に精度低下の要因となるデータを削除させたりなどといった対応が必要になります。
ベトナム人エンジニアはAIやブロックチェーンなど、最新技術に強い若いエンジニアが多いのが特徴なため、DEHAソリューションズでは様々なAIの開発実績があります。
オンライン本人確認の機能をモバイルアプリで実装しました。公開鍵により署名検証することで精度の高い身分証明の真正性の確認が可能に。
OCR処理により、券面情報をテキストで抽出することができる為、入力業務を効率化することが可能。
在留外国人向けのサービスであるため、多言語に対応しています。
AI技術による顔認証システムで社員を判別し、データベースと連携し出退勤の打刻を自動化するシステムです。
他の従業員が本人の代わりにタイムカードを押す不正を防止。また、給与計算のためにタイムカードの情報を転記する際のミスや手間をなくし、業務の効率化が実現します。
いかがでしたか。本日はAI開発を外注する際の流れについて詳しくみていきました。
AI外注の流れは以下の通りでしたね。
作りたいプロダクトやサービスに本当にAIが必要なのかも含めて、外注する際は外注先の企業とのヒアリングをしっかり行うようにしましょう。
DEHAソリューションズでも数多くのAI開発の実績があります。オフショア開発によって人件費を抑えることが可能です。
具体的な費用面や、エンジニアの質など気になる方はぜひお気軽にお問い合わせください。
生成AIチャットボット市場は、近年のAI技術の進化とともに急速な成長を遂げており、日本においても例外ではありません。 特に、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展と、顧客対応の高度化・効率化ニーズの高まりを背景に、導入が加速しています。 本日はそんな生成AIチャットボットの日本市場規模について、現状とこれからの予測についてお伝えしていきたいと思います。 生成AIチャットボットが気になる方 生成AIチャットボットの市場規模を知りたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットの日本市場規模がわかるのはもちろん、その要因もわかりますよ。 日本における生成AIチャットボット市場の現状と将来予測 日本のチャットボット市場全体の規模を見ると、2025年時点で約4億9,430万米ドル（約700億円規模）とされており、これが2034年には22億6,370万米ドル（約3,300億円超）に達すると予測されています。 これは年平均成長率（CAGR）17.90%という非常に高い成長率であり、今後10年弱で約4〜5倍に拡大する計算です。 この市場成長の背景には、単なるチャットボットから「生成AIチャットボット」への進化があります。 従来のルールベース型チャットボットは、あらかじめ設定されたシナリオに基づいて応答するものでありましたが、生成AIの導入により、より自然で柔軟な対話が可能となりました。 これにより、顧客満足度の向上だけでなく、問い合わせ対応の自動化率の向上、さらには人件費削減といった経済的メリットも期待されています。 また、日本の生成AI市場全体も急速に拡大しており、2025年に約59億ドル規模であった市場は、2034年には約578億9,000万ドルに達すると予測されています。 このような大きな成長トレンドの中で、生成AIチャットボットは中核的なユースケースの一つとして位置付けられています。 グローバル市場の動向も日本市場に強く影響を与えています。…
近年、企業のDXが加速する中で、生成AIチャットボットの導入は急速に広がりを見せています。 顧客対応の自動化や業務効率化、さらには新たなユーザー体験の創出といった観点から、多くの企業がその活用に注目しています。 しかし、いざ導入を検討する段階になると、多くの企業が直面するのが「どのような形態で導入すべきか」という課題です。 この記事では、まず生成AIチャットボットの基本構造と進化の背景を整理した上で、クラウド型とオンプレミス型それぞれの特徴やメリット・デメリットを詳しく解説します。 AIチャットボットに興味がある方 クラウド型とオンプレミス型の生成AIチャットボットについて知りたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウド型とオンプレミス型の生成AIチャットボットの違いがわかるのはもちろん、企業がどのような観点で最適な方式を選択すべきか、さらに今後の技術動向もわかりますよ。 (more…)
近年、IT業界における開発体制は大きな転換期を迎えています。 特にオフショア開発は、かつての「コスト削減のための外注」という位置づけから、企業の開発戦略を支える重要な仕組みへと進化しているのです。 2025年の市場動向を見ると、オフショア開発の目的や契約形態、案件規模、発注先国など、さまざまな要素に変化が見られます。 この記事では、2024年と2025年の調査データをもとに、オフショア開発市場の変化を整理しながら、2026年以降のオフショア開発の新たなスタンダードについて解説します。 オフショア開発が興味がある方 開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば、企業がこれからオフショア開発を導入・拡大していくうえで、どのようなポイントを押さえるべきかを明らかになりますよ。 (more…)
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近年、IT開発の現場では「オフショア開発のコストが上昇している」という声が多く聞かれるようになりました。 かつてオフショア開発は「低コストで開発できる手段」として広く活用されてきましたが、現在ではその前提が変化しつつあります。 為替環境の変化、各国の人件費上昇、グローバル市場の競争激化などにより、オフショア開発の価格構造は大きく変わり始めています。 一方で、日本国内ではエンジニア不足が深刻化しており、企業は開発リソースを確保するために海外人材の活用を続けざるを得ない状況にあります。 つまり、オフショア開発は「安いから使う」ものから、「必要だから使う」ものへと役割が変化しているのです。 この記事では、オフショア開発の最新動向をもとに、各国のコスト動向、企業の発注傾向、案件内容の変化、契約形態の変化、そして今後の展望について詳しく解説します。 オフショア開発を検討している方 開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発のコスト面について最新の情報がわかるのはもちろん、今後の展望もわかりますよ。 (more…)
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