「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、製造業はかつてないほどの環境変化に直面しています。 需要変動の激化、多品種少量生産への対応、グローバルサプライチェーンの複雑化、人手不足、原材料価格の高騰など、経営・現場の両面で不確実性が増大しているのです。 このような状況下において、多くの企業が課題として挙げるのが生産管理の属人化・分断化です。 販売計画と生産計画が連動していない 在庫情報がリアルタイムに把握できない 工程進捗が見えず、計画変更が後手に回る システムは導入しているが、Excelや紙運用が残っている これらの問題は、部分最適なシステム導入や、部門ごとに分断された業務プロセスによって引き起こされることが多いです。 こうした背景の中で注目されているのが、IFS（Industrial and Financial Systems）を活用した統合型生産管理の自動化。 この記事では、IFSの特長を踏まえながら、製造業における生産管理自動化の方式と、それを支えるプロセスモデルについて詳しく解説していきます。 IFSとは何か：製造業に強いERPの特長 IFSとは、製造業・エンジニアリング業・アフターサービス分野を主軸として発展してきたERPパッケージです。…
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