「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。
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 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になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 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。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
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