AI開発成功のカギ！ アセスメント段階の重要性

AI開発成功のカギ！ アセスメント段階の重要性

探索的段階型開発方式とは？

– 探索的段階型開発方式とは？人工知能開発は、従来のシステム開発とは異なり、開発に着手した段階では、実現できる機能や最終的な性能を予測することが難しいという特徴があります。従来型の開発手法であるウォーターフォール型開発のように、最初に全ての要件を定義してしまうと、開発の途中で実現可能性や効果に問題が見つかり、大幅なやり直しや計画変更を余儀なくされる可能性があります。そこで、近年注目されているのが「探索的段階型開発方式」です。この開発方式は、アセスメント、概念実証(PoC)、開発、運用という段階を踏んで、段階的に開発を進めていきます。最初の段階であるアセスメントでは、ビジネス課題を明確化し、人工知能を活用して解決できるのかどうか、効果が見込めるのかどうかを検証します。次の概念実証(PoC)の段階では、アセスメントで検証した内容を元に、小規模なシステムを実際に開発し、実現可能性や性能を具体的に検証します。概念実証(PoC)の結果に基づき、本格的な開発へと進むか、計画を見直すかを判断します。開発段階では、概念実証(PoC)で得られた知見を活かしながら、システム全体の構築を行います。そして、開発が完了したシステムは、運用段階に移行し、実際のビジネス環境で利用されます。探索的段階型開発方式は、各段階で得られた結果をフィードバックしながら開発を進めることで、開発途中の仕様変更や機能追加にも柔軟に対応できるため、人工知能開発特有の不確実性に対応しながら、効率的にプロジェクトを進めることが可能となります。

アセスメント段階の目的

– アセスメント段階の目的探索的段階型開発方式において、最初のステップとなる「アセスメント段階」は、AI開発プロジェクトの成否を大きく左右する重要なプロセスです。この段階では、クライアントから提供されたデータを中心に、実現可能性や課題を多角的に分析します。まず、クライアントから提供されたデータが、AIモデルの学習に十分な量と質を備えているかを検証します。具体的には、データの量、データ項目の種類、欠損値の有無などを確認します。また、AIで解決したい課題に対して、提供されたデータが適切かどうか、つまり関連性があるかを分析します。例えば、顧客の購買行動を予測したい場合、顧客の属性情報だけでなく、過去の購買履歴やウェブサイトの閲覧履歴などのデータが必要となります。さらに、クライアントとの綿密なヒアリングも重要なプロセスです。クライアントが抱える課題やAIへの期待値を深く理解し、真に解決すべき課題を明確化します。場合によっては、クライアント自身も気づいていない潜在的な課題を明らかにすることで、より効果的なAI活用方法を提案します。アセスメント段階は、その後の開発プロセスをスムーズに進めるための土台作りと言えるでしょう。クライアントと開発チームがお互いの認識を合わせ、プロジェクトの目標を共有することで、成功率の高いAI開発を実現します。

次フェーズ実施の可否検討

– 次フェーズ実施の可否検討

開発プロジェクトを進める上で、各段階における適切な評価は欠かせません。今回の場合、アセスメント段階の結果が、次のPoC段階に進むかどうかの重要な判断材料となります。

アセスメント段階で十分な量のデータが得られなかった場合、AIモデルの学習は困難になります。これは、AIモデルが大量のデータを学習することで精度を高めるという特性を持つためです。

また、クライアントの求める精度や性能を満たすAI開発が難しいと予想される場合も、開発を中止する決断を下すことがあります。開発を継続しても、クライアントの要求に応えられない可能性が高いと判断されれば、時間と資源の無駄になってしまうからです。

一方で、アセスメント段階で手応えが得られれば、PoC段階へと進みます。具体的には、収集したデータの質や量、AIモデルの初期性能などが期待値を上回っている場合などが挙げられます。

PoC段階に進めば、具体的なAIモデルの開発に着手します。ここでは、選定したアルゴリズムを用いてAIモデルを構築し、実際のデータを用いた性能評価を行います。ここでの成果が、最終的なAIシステム開発の可否を判断する上で重要な役割を果たします。

契約上の注意点

システム開発を外部に委託する場合、契約を結ぶ前に、双方が納得するまで、費用や成果物の取り扱いについて十分に話し合っておくことが重要です。特に、開発の初期段階であるアセスメントで開発が中止になった場合、費用が発生するのか、発生する場合は誰が負担するのか、といった点は事前に明確にしておくべきです。開発が進む前に中止が決まった場合でも、それまでの作業量に応じて費用が発生する可能性があります。費用の発生有無や負担割合については、後々のトラブルを避けるため、契約書に明記しておくことが必須です。
また、アセスメント段階で作成された資料やデータなどの成果物についても、開発中止の場合の帰属先を明確にしておく必要があります。これらの成果物は、その後の開発に活用できる場合もあるため、取り扱いについて事前にしっかりと取り決めておくことが大切です。
契約書は、開発委託契約における重要な役割を果たします。費用や成果物の取り扱いに関するトラブルを未然に防ぎ、スムーズな開発を進めるために、契約書の内容は、専門家の意見も参考にしながら慎重に検討する必要があるでしょう。

まとめ

– まとめ人工知能を用いた開発を始めるにあたって、現状を正しく把握し、課題や目標を明確にする「アセスメント」は、開発全体の成否を大きく左右する重要なプロセスです。この段階を軽視して開発を進めてしまうと、後になって当初の目的を達成できない、あるいは予想外の費用や時間がかかってしまうといった問題が発生する可能性があります。アセスメントでは、まずクライアントがどのような課題を抱え、人工知能を用いて何を達成したいのかを詳細にヒアリングします。その際、現状における課題や要望を整理するだけでなく、将来的な展望や目標も共有することが重要です。次に、共有された情報に基づいて、本当に人工知能による解決が最適なのか、もし最適であるならばどのような技術や手法を用いるべきなのかを検討します。この段階では、開発会社が持つ技術や経験を活かし、クライアントの状況に合わせて最適な提案を行う必要があります。アセスメントを綿密に行うことで、開発の方向性を明確化できるだけでなく、クライアントと開発会社の間で認識の齟齬を防ぐことができます。また、潜在的なリスクや課題を事前に洗い出し、対応策を検討しておくことで、その後の開発を円滑に進めることが可能となります。人工知能開発を検討する際は、アセスメントの重要性を十分に理解し、開発会社と密接に連携しながら進めていくことが、成功への鍵となります。