AIモデル開発の流れ・プロセスは？導入手順・準備すべきことを紹介

最終更新日:2024/04/04

AIモデル開発の流れ・プロセスとは？導入の流れを知ろう｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

現在、AI・人工知能を活用した業務を行う企業が増加しています。まさにAIブームといっても過言ではないでしょう。しかし、専門知識を持つ担当者がいない企業の場合、AIモデルの開発や構築がどのような流れで行われるのか、詳しく理解できていないというケースも多いでしょう。今回は、AIモデル開発の流れ・プロセスについて詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIモデルについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AIモデルとは？機械学習モデルの種類やアルゴリズムとの違いを解説

AIモデルの開発は通常のシステム開発と流れが異なる

一般的なシステムの開発は、まず作成するシステムの最終形などが具体的に検討されます。そして、その完成形に向けて開発が進んでいくという流れです。しかし、AIモデルの開発においては「AI」がプロセスの進行を担います。いわば、AIはブラックボックスであるため、そのAIによって導き出された結果の「なぜその結果が導き出されたか」という理由を説明することができないのです。

AIモデルも、モデルの方針を検討した上で開発を行いますが、そのゴールが必ずしも100%のものになるわけではありません。そのためエンジニアは、機械学習によって、過去のデータと照らし合わせて誤差の少ないモデルを構築したというプロセスしか理解することができません。その誤差を縮めるために必要となるのが、エンジニアのプログラミングやデータ解析といった技術なのです。

AIモデル開発の機械学習には学習データの準備が必要

機械学習を行うには、まず学習データの準備が必要になります。たとえば、画像を種類（ジャンル）ごとに分類するためのAIモデルを開発する場合、「犬」「猫」「ウサギ」「ライオン」などの正解となるデータが必要になります。その学習データは、分野によって必要な量も異なるため一概にはいえませんが、単純な画像分類を行うのであれば、それぞれのクラスに1,000枚～10,000枚が必要になるでしょう。

なお、従来の機械学習の場合、一定数のデータを取り込んだ後は精度の向上が期待できなくなります。しかし、深層学習（ディープラーニング）であればデータを増やした分だけ精度が向上していくため、できる限り多くの学習データを準備することが大切になります。

そのため、データ量は多ければ多いほど良いといえますが、データ量の増加はモデルの学習時間を増加させてしまうため、バランスをとりながらビジネスに利用していくことが重要になるでしょう。

AIモデル開発の導入支援を行う企業も増加中

専門知識を持った担当者がいない企業の場合、自社でAIの導入をすべて行うのは極めて難しいでしょう。しかし、そのような場合でもAIの導入をあきらめる必要はありません。最近ではAI導入の支援を行う企業も増加しているからです。

例えば、国内有数のAIベンチャーであるグリッド社では「ReNom（リノーム）」というAI開発プラットフォームを提供しています。AIモデルの開発を行う際に必要となるアルゴリズムをプラットフォームやライブラリとして備えており、自社に適したAIモデルの開発が可能です。

また、APIの提供だけではなく、GUIアプリケーションやデータ処理ユータリティなどが含まれたソフトフェア開発キットが提供されているのも大きな特徴です。これらを活用すれば、専門知識を持っていない企業でも手軽にAIモデルの開発を行うことができるでしょう。

（参照：丸紅情報システムズオフィシャルサイト　ReNomとは）

AIブームといっても過言ではない現代において、AIモデルの開発や構築は、多くの企業の業務効率化や生産性の向上に貢献することが予想されます。また、最近では専門知識を持たない企業でも手軽にAIを導入できるようになっており、より身近な存在になりつつあるのです。業務の効率化を図るとともに、品質の向上を目指す上でも、AIモデルの開発・構築は今後さらに欠かせないものへとなっていくことが予想されます。

機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
機械学習とは何か？種類や仕組みをわかりやすく簡単に説明

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

AIモデル作成のサービス一覧と企業一覧を見る