探索的段階型開発

- 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。

- 探索的段階型開発方式とは 人工知能（AI）の開発プロジェクトは、従来のシステム開発とは異なり、要件定義が困難な場合が多いです。なぜなら、AIがどのように学習し、どのような結果を出すのかは、開発の初期段階では予測しづらいからです。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。 従来の開発方式では、システム全体の設計を最初に確定させてから開発を進める「ウォーターフォール型」が一般的でした。しかし、AI開発においてウォーターフォール型を採用すると、開発の後半になって問題が発生した場合、大幅な修正が必要となり、スケジュールやコストに大きな影響を与えるリスクがあります。 一方、探索的段階型開発方式では、AIシステムを最初から完璧な形で開発するのではなく、段階的に開発を進めます。まず、小規模なプロトタイプを作成し、実際のデータを用いて学習や評価を行います。その結果に基づいて、システムの改善点や新たな課題を洗い出し、次の段階の開発へと繋げていきます。 このように、探索的段階型開発方式を採用することで、開発の初期段階から顧客と密接に連携し、フィードバックを得ながら開発を進めることができます。そのため、要件の変化や予期せぬ問題にも柔軟に対応でき、プロジェクト全体のリスクを抑制しながら、顧客のニーズに合致したAIシステムを開発することが可能となります。