aiは人工知能とも称されるコンピュータのことで、まるで人間の脳のような機能を有するシステムを指します。aiでないコンピュータは、決まった処理しかできません。ですが、aiには学習機能が備わっているため、推論などをまじえつつプロセスを柔軟に変えて入力されたデータを処理します。
人工知能というワードから「難易度の高い処理でもこなせるのでは」と期待する人は多いですが、いかに優秀なaiでも万能ではありません。難易度の高い処理は、複数のaiで処理するのがセオリーです。かなり優秀になってきてはいるものの、まだaiは発展途上のシステムだといえるでしょう。
ai開発を実行する際のフロー
専門会社などがai開発を実行する際は、大まかなフローに沿って進めるのが一般的です。まず計画の立案と検証をしてから開発に取りかかります。実際に稼働させたら安定的な運用を目指して随時修正し、完成を目指すフローです。フローの詳細を確認していきましょう。
計画を立案する
ai開発で最初におこなうのは計画の立案です。なぜai開発に取り組むのか、どんな課題を解決しようとしているのかを確認し、具体的な計画を立案して周囲からの承認を得ます。本当にaiが必要なのか、他で代替できないかなど、根本的な議論を交わした上で結論を出します。計画が不十分だと開発は成功しないので、慎重な検討が求められます。
検証する
aiが必要だと結論付けられて開発プロジェクトのゴーサインが出たら、次のフローはai開発の検証です。場合によっては試作品モデルのモックアップを作成し、構想通りのaiを実現できるか確かめます。モデルやシステムばかりに意識を奪われがちですが、ai開発はデータも同じぐらい重要です。そのため検証段階でデータの適合性なども精査するのが一般的です。
実際に稼働させる
検証後のモックアップを仕上げ、稼働に向けて最終調整をおこないます。本番で求められる速度と精度に到達しなければ、実際に稼働させられません。まず要件定義をおこなってモックアップを仕上げ、設計から開発を経てテストを実施します。このフローは通常のシステム開発と大差ありません。要件定義の段階で見通しが甘いと失敗しやすいので、石橋を叩いて渡る進め方が基本です。
安定的な運用を目指す
テストまで無事完了したら、いよいよ安定的な運用を実現させます。コンスタントに保守・点検をおこなうのはもちろんですが、構想通りに稼働しているかどうかも冷静に見極めなければなりません。さらに、機械学習に関しても目を向け、最終的な調整を繰り返して完成を目指します。
ai開発会社を選ぶ時に意識したいこと
世の中にai開発会社はいくつもあるので、慎重に選ばなければいけません。なぜ会社にaiが必要なのか、どんな開発工程と費用相場なのか、得意分野は何か、ai完成後のヴィジョンについて意識して選んでみて下さい。選び方について詳しく解説します。
なぜ会社にaiが必要なのかをはっきりさせる
まず「なぜ会社にaiが必要なのか」を、はっきりさせることが大事です。会社の目的や課題が不透明では、役に立たない中途半端なaiが完成してしまいかねません。どんな課題を解決したいのかがはっきりしていれば、最適な開発会社が自然と絞れます。また、開発会社とのやり取りもスムーズに進むでしょう。aiで何がしたいのかをはっきりさせることが、最も大切な準備です。
開発工程と費用相場をチェック
あらかじめaiの開発工程と費用相場をチェックすることで、予算の見通しが立ちます。もしも開発工程も費用相場もわからないまま依頼したら、結果的に損する可能性が高いです。費用相場よりも高い支払いは、なるべく回避しなければいけません。
例えばコンサルティングには50万円以上かかるのが一般的ですし、モックアップの作成にも100万円以上はかかります。こうした費用相場がわかっていれば、開発会社を選ぶ時の比較や検討で参考になります。特に費用相場は入念にチェックしてから開発会社選びを始めましょう。
開発会社の得意分野を確認
aiができることは非常に多いため、事前に開発会社の得意分野を確認するのがおすすめです。画像認識・音声認識・トレンド予測・最適化など、開発会社によって得意分野は異なります。全方向でサービスを網羅している場合もありますが、普通は何かしらを専門にしていることが多いです。得意分野なら細かいリクエストにも応じてもらえますし、得意分野の確認は欠かさずにおこないましょう。
aiが完成した後のヴィジョンを持つ
aiが完成した後にこれまでとどう業務が変わるのか、明確なヴィジョンを持ちながら開発会社を選ぶと失敗しにくくなります。少し先のことなので軽んじやすいですが、実はとても重要なことです。今の業務とaiをどう連携させるかが見えていなければ、aiが完成しても有効活用できません。また、開発会社にどこまでしてもらうのかの目安もわかりますし、ai完成後のヴィジョンを描くことは大切です。
ai開発の成功事例を紹介
ai開発に成功した事例は、すでに数多くあります。機械の点検・不良品検知・商品リサーチなどでaiが役立っています。成功事例を知れば、ai開発に前向きになるのではないでしょうか。具体的にどのような成功事例があるのかを紹介します。
機械の点検作業
機械の点検作業にaiを導入したことで、安定して質の高い点検が可能になりました。しかも、所要時間が大幅に短縮されました。それまでは人が目視して1つ1つ点検していましたが、それだと作業者ごとに点検の質が異なってしまいます。この問題がaiの導入によって解決されました。
製品の不良品検知
例えばガス管に異常がないかを確認するなど、製品の異常検知にもaiが活用されています。これは製造ラインの不良品検知にも該当します。ai導入前は属人化が問題視されていましたが、ai導入によって改善されました。作業スタッフの高齢化問題や人手不足問題も同時に解消され、業務の効率化が実現しました。
商品のリサーチ
ai開発の成功事例は、点検や不良品検知だけではありません。マーケティングの一環である商品のリサーチでも見事に成功しています。例えばSNSの投稿をデータ分析し、ユーザー目線のマーケティングを展開したメーカーの例が代表的です。データ分析によって商品の利用実態を正確に把握し、次の販売戦略に活かしました。
アイディオットはai開発に強い会社
ai開発に強い会社は少なくありませんが、特に注目したいのがアイディオットです。アイディオットはaiを有効活用してDXを促進させたりなど、これまでに多数の開発実績を誇ります。ai開発のスペシャリスト集団といえるでしょう。アイディオットのセールスポイントを紹介します。
aiを有効活用してDX促進
アイディオットのセールスポイントは、DX促進に欠かせないaiを有効活用することです。aiの世界は専門性に富んでいるのでなかなか手を出せませんが、アイディオットなら心配ありません。aiが専門なので、DX促進に向けてしっかりとサポートします。DX促進に関する課題の解決に力を貸してくれます。
多数の開発実績を誇る
aiを中心に多数の開発実績を誇る点も、アイディオットのセールスポイントです。ai開発は未知数の部分があるため、できるだけ開発実績のある会社に依頼したいと考えるのではないでしょうか。アイディオットなら申し分のない開発実績を誇りますので、実績面の不安はありません。十分な開発実績があるので、さまざまな問題への対応力も高いです。
まとめ
ai開発会社はどうやって選ぶのかをテーマに、選ぶ時に意識したいことやai開発の成功事例について紹介しました。なぜaiを開発するのか、開発工程や費用相場はどうなのかなど、選ぶ時に意識したい点がいくつかあります。紹介した内容を参考にしてみて下さい。
また、ai開発に強い会社として知られる、アイディオットのセールスポイントについても紹介しました。トップクラスの開発実績を誇りますので、ai開発の際は気軽に相談してみましょう。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
