「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。
オフショア開発は、かつては「開発コストを下げるための手段」として利用されるケースが多く見られました。 国内エンジニアの人件費が高騰する中、海外のエンジニアリソースを活用することでコスト削減を実現するというシンプルな目的が中心だったのです。 しかし近年では、オフショア開発の位置づけは大きく変化しています。 この記事ではそんなオフショア開発の変化に着目し、オフショア開発のコストと品質のベストバランスについて紐解きます。 オフショア開発に興味がある方 オフショア拠点をお探しの方 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と品質について、どんなバランスが良いのかがわかるのはもちろん、安定したオフショア拠点が丸わかりですよ。 オフショア開発の現在地：コスト削減だけの時代は終わった 現在のオフショア開発は、単なるコスト削減ではなく「開発リソースの確保」や「開発スピードの向上」「グローバル開発体制の構築」など、より戦略的な目的で導入されるケースが増えています。 IT人材不足が深刻化する日本において、国内だけでエンジニアを確保することが難しくなっているため、海外人材の活用は企業にとって重要な選択肢となっています。 特に中小企業の間では、オフショア開発の活用が再び拡大しています。かつては大規模なシステム開発案件を中心に利用される傾向がありましたが、近年では中規模のプロジェクトやスモールスタート型の導入が増えています。 まずは小さな開発チームからスタートし、プロジェクトの進行に合わせてチームを拡張するという柔軟な運用が主流になりつつあります。 また、開発案件の内容も変化しています。業務系Webシステム開発は依然として主流ですが、近年はAI関連開発や高度な技術領域の案件も増えており、オフショア開発の技術レベルは着実に向上しています。 単純なコーディング作業だけでなく、設計や高度な開発工程を担うケースも珍しくなくなっています。…
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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