AI開発を成功させるための計画策定

AI開発を成功させるための計画策定

予測と異なるAI開発

– 予測と異なるAI開発人工知能（AI）の開発は、従来のソフトウェア開発とは異なる側面があり、注意が必要です。従来のソフトウェア開発では、契約時に明確な仕様を定義し、その通りに開発を進めれば、予測可能な結果を得ることができました。例えば、会計ソフトであれば、入力された数値に基づいて、あらかじめ決められた計算式に従って正確な計算結果を出力します。これは、開発の初期段階で、どのような入力に対してどのような結果を出力する必要があるかが明確に定義されているためです。しかし、AI開発においては、開発の開始時点で最終的な成果や精度を完全に予測することは困難です。これは、AIの性能が学習データの質と量に大きく依存するためです。例えば、画像認識AIを開発する場合、大量の画像データとその画像に写っているものが何であるかというラベル情報をAIに学習させる必要があります。しかし、学習データに偏りがあったり、十分な量がなかったりすると、AIは期待通りの性能を発揮できない可能性があります。つまり、AI開発は、従来のソフトウェア開発のように、あらかじめ全てを決定づけて進めることが難しいのです。開発を進めながら、学習データの質や量を調整したり、AIのアルゴリズムを改善したりする必要があり、柔軟な対応が求められます。

データ依存性の重要性

近年のAI技術の進歩は目覚ましく、様々な分野でAIの活用が進んでいます。AIモデルの性能は、開発に用いるデータの質と量に大きく依存することは広く知られています。高精度なAIモデルを開発するためには、大量のデータと、そのデータが偏りなく網羅性を持っていること、そして正確であることが求められます。
しかし、現実には、開発の初期段階において、必要なデータが十分に揃っているケースは稀です。また、データがあっても、フォーマットの不統一や欠損値、誤記など、データの質に問題があるケースも少なくありません。このような質の低いデータを用いてAIモデルを開発すると、期待する性能が得られないだけでなく、AIモデルが誤った判断を下す可能性もあるため、注意が必要です。
そのため、AI開発プロジェクトにおいては、データの収集とクリーニングが非常に重要な工程となります。データの収集は、必要とするデータの種類や量、収集方法などを綿密に計画する必要があります。また、収集したデータは、フォーマットの統一、欠損値の補完、誤記の修正など、クリーニングと呼ばれる作業を行い、AIモデルが学習に利用できる状態にする必要があります。
データの収集とクリーニングは、時間と労力を要する作業であり、開発計画に大きな影響を与える可能性があります。しかし、高精度なAIモデルを開発し、その後のAIの運用をスムーズに行うためには、データの質と量は非常に重要であり、決して軽視することはできません。

継続的な進化

人工知能（AI）開発は、システムが完成した後も終わることはありません。むしろ、そこからが真のスタートと言えるでしょう。なぜなら、開発したAIモデルは、実際に運用されて初めて現実世界の膨大なデータに触れることができ、それを通じてさらに学習し、成長していくからです。

たとえ開発段階で完璧と思えるAIモデルを構築したとしても、現実世界は常に変化しています。新しい情報や状況に直面した時に、AIモデルがその変化に対応できなければ、その精度は徐々に低下し、やがては役に立たなくなってしまうでしょう。

そのため、AI開発においては、運用開始後も継続的な進化が求められます。具体的には、新たに発生したデータをAIモデルに追加学習させたり、状況の変化に応じてモデル自体を調整したりする作業が必要となります。この作業を怠ると、AIモデルは現実世界に取り残され、その性能を十分に発揮することができなくなってしまうでしょう。

このように、AI開発は、開発と運用の両輪によって支えられています。開発によってAIモデルの基礎を築き、運用を通して現実世界に適応させていく。この絶え間ない進化こそが、AI開発を成功に導くための重要な鍵となるのです。

従来型開発の課題

– 従来型開発の課題従来のソフトウェア開発で広く採用されてきた手法として、「ウォーターフォール型」開発があります。この開発手法は、滝の水が上から下に流れ落ちるように、要件定義、設計、実装、テスト、リリースという各工程を順番に進めていく方法です。それぞれの工程が完了してから次の工程に進むため、工程管理が容易であり、進捗状況を把握しやすいという利点があります。しかし、このウォーターフォール型開発は、変化への対応が難しいという側面も持ち合わせています。特に、人工知能開発のように、開発の初期段階で最終的な要件を明確に定義することが困難なプロジェクトには不向きです。なぜなら、人工知能開発は試行錯誤を繰り返しながら、データ分析やアルゴリズムの調整を行う必要があるため、開発中に新たな発見や課題が生じる可能性が高いためです。ウォーターフォール型開発の場合、一度工程が進んでしまうと、前の工程に戻ることは容易ではありません。もし開発途中で要件の変更や追加が発生した場合、多大な時間とコストが必要となり、プロジェクト全体の遅延に繋がってしまう可能性も孕んでいます。そのため、人工知能開発のように、変化への柔軟性やスピード感が求められるプロジェクトには、ウォーターフォール型開発とは異なる、より柔軟な開発手法を検討する必要があると言えるでしょう。

柔軟性の高い開発方式

昨今、注目を集めている人工知能（AI）開発において、その高い柔軟性を活かせる開発方式が求められています。従来の開発のように、最初に全ての要件を確定させてから開発を進める方法では、変化の激しいAI分野への対応は困難です。そこで注目されているのが「探索的段階型」開発です。

この開発方式の特徴は、開発の初期段階で最終的な要件を厳密に確定させない点にあります。まず、プロトタイプと呼ばれる試作品を開発し、実データを用いた実験を行います。そして、その結果得られた知見やデータを分析することで、AIモデルに本当に必要な機能や性能を徐々に明確化していきます。

このような段階的なアプローチを採用することで、開発途中で予期せぬ課題や新たな技術が登場した場合でも、柔軟に計画を変更できます。また、試作品を通じて顧客や利用者からのフィードバックを得ることで、よりニーズに合致したAIモデルを開発することも可能になります。このように、「探索的段階型」開発は、変化の激しいAI開発において、最適なモデルを開発するための有効な手段と言えるでしょう。

開発計画のポイント

– 開発計画のポイント

人工知能を用いた開発を成功させるためには、開発計画の段階で、人工知能開発特有の性質を考慮することが非常に重要になります。

人工知能開発において特に重要な点は、質の高いデータの準備です。人工知能の学習には大量のデータが必要となるため、開発計画の初期段階からデータの収集とクリーニングに十分な時間を確保しておく必要があります。データの質が低いと、人工知能の性能に大きな影響を与える可能性があるため、データの質を高めるための作業は非常に重要です。

また、従来のシステム開発とは異なり、人工知能開発では、開発の初期段階で最終的な要件を確定することが難しい場合があります。そのため、開発計画は、要件の変化に柔軟に対応できるものにする必要があります。具体的には、段階的に開発を進め、各段階で得られた結果を評価しながら、次の段階の計画を修正していくといった、アジャイル型の開発手法を採用することが有効です。

さらに、開発した人工知能の性能を最大限に引き出すためには、運用フェーズにおける継続的な改善も重要になります。人工知能は、運用開始後も、新しいデータを取り込むことで、その性能を向上させていくことができます。そのため、開発計画においては、運用開始後のデータ分析やモデルの再学習といった、継続的な改善のための計画も盛り込んでおく必要があります。

これらのポイントを踏まえることで、人工知能開発のリスクを低減し、成功の可能性を高めることができるでしょう。