【2024】AI受託開発とは?メリットと開発の流れを解説!

AI受託開発は、企業のDX推進や技術人材不足に対応するための重要な手段です。

本記事では、AI受託開発の基本概念からメリット、課題、具体的な開発の流れ、おすすめ企業の選び方まで詳しく解説します。最適なパートナーを見つけ、ビジネス成長を実現しましょう。

AI受託開発とは何か?

AI受託開発とは、企業が自社内でAIシステムを開発するのではなく、専門知識を持つ外部の企業にAIの開発を依頼することを指します。企業が自社の課題やビジネスニーズに応じたAIソリューションを迅速かつ効果的に導入するための手段です。

AI受託開発のプロセスには、要件定義、データの準備、モデルの設計・開発、テスト、実装、運用といったステップが含まれます。外部の専門企業は、最新の技術と豊富な経験を活かし、クライアントのニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供します。

このアプローチにより、企業は自社のリソースを効率的に活用しつつ、AIの導入に伴うリスクを最小限に抑えることができるでしょう。また、専門企業との連携を通じて、最新の技術トレンドやベストプラクティスを学ぶ機会も得られます。

AI受託開発は、特に高度な専門知識が求められるプロジェクトや、迅速な開発が必要な場合に有効な手段です。

なぜAI受託開発が必要なのか

なぜAI受託開発が必要なのか AI受託開発が注目される背景には、DX(デジタルトランスフォーメーション)の推進と技術人材の不足という2つの大きな要因があります。この章では2つの要因について見ていきましょう。

DX推進の背景

DXは、企業がデジタル技術を活用してビジネスモデルや業務プロセスを革新する動きです。経済産業省は日本企業の競争力を向上させるために、DXの推進を強く奨励しています。

AIはその中核を成す技術であり、データ分析、自動化、予測分析など、多くの分野で活用されています。

しかし、AI技術の導入には高度な専門知識が必要であり、自社での開発には多大な時間とリソースが求められるのです。そのため、多くの企業が外部のAI専門企業に開発を依頼することで、迅速かつ効果的にDXを推進しています。

人材不足の現状

AI開発には高度な専門知識とスキルを持つ人材が必要ですが、現在の日本の労働市場ではそのような人材が不足しています。特に中小企業においては、AIエンジニアやデータサイエンティストを確保するのは困難です。

さらに、AI技術は急速に進化しており、継続的な学習とスキルの更新が求められるでしょう。

このような背景から、企業が内部でAI開発を行うのは難しく、専門知識を持つ外部企業に開発を委託することで、人材不足の課題を解消しています。外部企業の専門家は最新の技術とノウハウを持っており、迅速かつ高品質なAIソリューションの提供が可能です。

AI受託開発の利点

AI受託開発の利点

AI受託開発には、企業にとって多くの利点があります。特に、迅速な新規事業の立ち上げ、技術ノウハウの習得、そして柔軟な予算管理といった点が挙げられます。この章では3つのメリットについて詳細を探っていきましょう。

迅速な新規事業立ち上げ

AI受託開発を利用することで、新規事業の立ち上げを迅速に行うことができます。

専門の開発チームがすでに確立されたプロセスと技術を持っているため、企業は内部での長期的な準備期間の省略が可能です。競合他社に先駆けて市場に進出することが可能となり、早期にビジネスチャンスを捉えることができるでしょう。

また、受託開発企業は多くのプロジェクト経験を持っているため、予期せぬ問題やリスクにも柔軟に対応します。プロジェクトのスムーズな進行が保証され、予定通りのローンチが実現します。

さらに、外部の専門家との協力により、最新の技術や市場動向を取り入れた競争力の高い製品やサービスを提供できるのです。

技術ノウハウの習得

AI受託開発を通じて、企業は最新の技術ノウハウを習得することができます。

開発プロセスの中で専門家と密に連携することで、社内の技術力向上や人材育成にも繋がるでしょう。特に、AI技術に関する知識やスキルを持つ従業員の育成は、今後の事業展開において大きな財産となります。

AI受託開発企業は、機械学習、データ解析、自然言語処理など、多岐にわたる技術を駆使しており、これらの技術を実際のプロジェクトで体験することで、社員は実践的なスキルを身につけることが可能です。

また、受託開発企業はしばしば技術セミナーやワークショップを提供しており、参加することで最新の技術トレンドやベストプラクティスを学べます。

学習機会を通じて、企業は内製化の力を強化し、将来的には自社でAIプロジェクトを推進することが可能となるでしょう。

柔軟な予算管理

AI受託開発では、プロジェクトの進行に応じて予算を段階的に投入することができます。そのため、初期投資を抑えながら、プロジェクトの進捗に応じて柔軟に予算を管理することが可能です。

また、受託開発会社と綿密にコミュニケーションを取ることで、予算超過を防ぎつつ、高品質な成果物を得ることができます。プロジェクトの初期段階で、概念実証(PoC)を行い、その結果をもとに次のステップの予算を決定することで、無駄なコストを削減しましょう。

さらに、プロジェクトのフェーズごとに進捗を評価し、必要に応じて予算配分を調整することで、予算管理の透明性と効率性を高められます。予算の使途が明確になるため、経営層やステークホルダーに対しても説明責任を果たしやすくなるでしょう。

AI研究所の「AI受託開発/PoCサービス」が特におすすめのAI受託開発サービスです。

AI受託開発の課題

AI受託開発の課題

AI受託開発には多くのメリットがありますが、同時にいくつかの課題も存在します。特に、情報漏洩リスクや仕様変更の難易度といった点が重要な課題として挙げられます。

この章では、課題を理解し、適切に対処するためにはどうしたらよいか見ていきましょう。

情報漏洩リスク

AI受託開発を行う際には、クライアント企業の機密情報やデータを外部の受託開発企業と共有する必要があり、情報共有の過程で、情報漏洩のリスクが生じます。

特に、顧客データやビジネス戦略に関する情報が漏洩すると、企業にとって重大な損害をもたらす可能性があります。

リスクを最小限に抑えるためには、受託開発企業の選定においてセキュリティ対策がしっかりと整備されているかを確認することが重要です。具体的には、データの暗号化、アクセス制御、定期的なセキュリティ監査などの対策が講じられているかを確認します。

また、秘密保持契約(NDA)を締結し、法的にも情報保護を担保することが求められるでしょう。

さらに、受託開発企業との間で明確なデータ管理ルールを策定し、情報の取り扱いについて共通の理解を持つことが重要です。

仕様変更の難易度

AIプロジェクトは、進行中に仕様の変更が発生することが多々あります。市場の変化や技術の進歩に伴い、当初の計画を見直す必要が生じることもあるでしょう。

しかし、受託開発の場合、仕様変更には追加のコストや時間がかかるため、対応が難しい場合があります。仕様変更が頻繁に発生すると、プロジェクトの進行が遅れたり、追加の予算が必要になります。

課題に対処するためには、受託開発企業との間で柔軟な契約形態を検討することが重要です。例えば、アジャイル開発手法を採用し、段階的に開発を進めながら都度仕様を確認・調整することで、柔軟な対応が可能となります。

また、定期的なミーティングを設け、進捗状況や市場動向を共有し、仕様変更が必要な場合は早期に対策を講じることが重要です。

事前に仕様変更の手続きを明確にし、追加費用やスケジュールについての取り決めを行っておくことも効果的でしょう。

AI受託開発の流れ

AI受託開発の流れ

AI受託開発は、いくつかの重要なステップを踏んで進行します。ステップを理解し、適切に管理することで、プロジェクトの成功率を高めることができます。

開発のステップは下記の通りです。

  1. 要件定義
  2. データの準備
  3. ソフトウェアテスト
  4. 実装・チューニング
  5. 運用

この章では、主要なステップについて詳細を解説します。

①要件定義

要件定義は、AI受託開発プロジェクトの最初のステップです。

要件定義段階では、クライアントのニーズと目標を明確にし、具体的な要件を定義します。

要件定義は、プロジェクトの成功にとって非常に重要です。なぜなら、ここで定義された要件がその後のすべての開発活動の基礎となるからです。

具体的には、クライアントのビジネスゴール、ターゲットユーザー、機能要件、性能要件、スケジュール、予算などを詳細にヒアリングし、ドキュメントとしてまとめます。

開発チームとクライアントの間で共通の理解を持ち、プロジェクトの方向性を一致させることができるでしょう。

②データの準備

AI開発において、データは極めて重要な資源です。要件定義が完了した後、次のステップとして必要なデータを準備します。

データの質と量がAIモデルの性能に直結するため、この段階での作業は慎重に行う必要があるでしょう。適切なデータセットを収集するためには、既存のデータソースを活用したり、新たにデータを収集したりします。

さらに、データの品質を確保するために、不足しているデータの補完や異常値の除去、データ形式の統一などの前処理作業を行います。データ準備プロセスを通じて、高品質なデータセットを準備し、次の開発ステップに進みます。

③ソフトウェアテスト

ソフトウェアテストは、開発されたAIモデルやシステムが期待通りに動作するかを検証するための重要なステップです。

テストには、ユニットテスト、インテグレーションテスト、システムテストなど、さまざまなレベルがあります。個々のコンポーネントからシステム全体に至るまで、すべてが正しく機能していることを確認しましょう。

また、テスト環境を構築し、実際の使用状況に近い条件でシステムを検証することも重要です。エッジケースや異常な入力データに対するシステムの反応をテストし、予期せぬ動作やバグがないかを確認します。

ソフトウェアテスト段階で発見された問題は迅速に修正され、再テストを行うことで、システムの信頼性と安定性を確保します。

④実装・チューニング

ソフトウェアテストが完了した後、AIモデルやシステムの実装とチューニングを行います。

実装とは、開発されたソリューションを実際の環境で動作させることを指します。具体的には、インフラの構築、ソフトウェアのインストール、設定の最適化などがです。

一方、チューニングは、システムの性能を最大限に引き出すための最適化作業です。モデルのパラメータ調整やシステムのパフォーマンス改善を行い、目標とする性能を達成します。実装とチューニングは反復的に行われることが多く、最適な設定を見つけるために何度も試行錯誤が繰り返されるでしょう。

⑤運用

最後のステップは、開発されたAIシステムの運用です。

運用フェーズでは、システムが安定して稼働するように監視し、必要に応じてメンテナンスを行います。また、システムのパフォーマンスを継続的に評価し、改善点が見つかれば迅速に対応します。運用段階では、新たなデータをシステムに取り込み、AIモデルの精度を維持または向上させるための再学習を行うことも重要です。

さらに、ユーザーフィードバックを収集し、システムの使いやすさや機能性を向上させるための改良を続けます。

運用フェーズは単なる稼働開始ではなく、システムの継続的な改善と最適化を目的とした重要なプロセスです。

AI受託開発会社の選び方

AI受託開発会社の選び方

AI受託開発の成功には、適切な開発パートナーの選定が不可欠です。以下のポイントを押さえて選定することで、プロジェクトをスムーズに進めることができます。

開発実績

開発実績は、受託開発会社の信頼性を判断する重要な指標です。過去に成功したプロジェクトの数や内容を確認し、企業が自社のニーズに適したソリューションを提供できるかどうかを評価します。

具体的な事例や成功したプロジェクトの数、関連業界での実績などを確認しましょう。

専門性・強み

専門性や強みを持つ受託開発会社は、クライアントの要望に応じた高度な技術ソリューションを提供する能力があります。以下の点を確認しましょう。

  • 特定の技術領域(例:機械学習、データ解析、自然言語処理)での専門知識
  • 業界特化型ソリューション(例:ヘルスケア、金融、製造業)
  • 資格や認証の有無
  • 特定の技術やプラットフォームに関する専門家の在籍

専門性や強みを持つ企業は、特定の技術領域で深い知識と経験を持っており、クライアントのニーズに応じたカスタマイズされたソリューションを提供できます。また、業界特化型のソリューションを持つ企業は、その業界特有の課題や要件に精通しているため、より効果的な支援が可能です。

開発体制

開発体制は、プロジェクトの進行と品質に大きな影響を与えます。受託開発会社のチーム構成や開発プロセスを確認し、プロジェクトに専任のディレクターやエンジニアがどの程度参加するか、デザインや品質管理にどれだけのリソースが割かれるかを把握することが重要です。

チームとしての実績やコミュニケーションの方法も確認しましょう。

開発費用

開発費用は、プロジェクトの予算管理に直結します。単に安い価格を求めるのではなく、提供されるサービスの品質やサポート体制を総合的に評価することが必要です。

予算をオーバーしないように、社内の制約条件を明確にし、条件を満たすベンダーを選定することが重要です。

また、価格設定が明確であるか、追加費用が発生する場合の条件も確認しておきましょう。

提案力

提案力の高い受託開発会社は、クライアントのニーズを理解し、柔軟かつ創造的な解決策を提案できます。提案力を評価するには、企業がどのようにしてクライアントの問題を解決するのか、具体的な事例や提案書を確認します。

優れた提案力を持つ企業は、プロジェクトの進行を円滑にし、クライアントとの協力関係を強化が可能でしょう。

おすすめのAI受託開発企業5選

おすすめのAI受託開発企業5選

AI受託開発のパートナー選びは、プロジェクトの成功にとって非常に重要です。この章では、実績や専門性に優れたおすすめのAI受託開発企業を5社紹介します。

企業名特徴専門分野主な実績
AI研究所幅広い業界でのAIソリューション提供機械学習
データ解析
製造業、金融業、ヘルスケア分野でのAIプロジェクト
株式会社pamxy短期間でのプロジェクト成果提供AIシステム開発
経営コンサルティング
小売業、サービス業でのAI導入支援
株式会社AVILEN法人向けChatGPTサービスの豊富な経験ChatGPT
生成AI
デジタル組織開発
金融、製造、教育分野でのAI導入支援
株式会社エイブリッジAIを活用したウェアラブル端末のアプリ開発に強みを持つウェアラブルアプリ開発
スマートグラス
ヘルスケア、製造業のスマートグラス導入事例
KICONIA WORKS少数精鋭のチームでAIビジネス実装をサポート機械学習
不良予測
需要予測
業務効率化
製造業、物流業でのAIモデル開発支援

それぞれの企業の特徴を理解し、自社に最適なパートナーを見つけてください。

AI研究所

AI研究所は、幅広い業界でAIソリューションを提供している企業です。

最新の技術を駆使し、クライアントのニーズに合わせたカスタマイズされたAIシステムを開発しています。特に機械学習とデータ解析に強みを持ち、実績豊富なエンジニアチームがプロジェクトをサポートします。

AI研究所は、各業界におけるAI導入支援の経験が豊富であり、高度な技術力と深い業界知識を活かして、クライアントのビジネス課題を解決するでしょう。プロジェクト開始から運用まで、一貫したサポートも魅力的です。

詳しい内容は下記をご覧ください。

株式会社pamxy

株式会社pamxyは、AI技術を活用した迅速なプロジェクト成果を提供する企業です。

最新技術に精通したコンサルタントがクライアントの課題に応じた最適な解決策を提案し、短期間で実行します。特に経営課題の解決に向けた支援に強みがあります。

pamxyは、短期間でプロジェクトを成功させる実績があり、クライアントのビジネスゴール達成をサポートします。特にスピードを重視するプロジェクトに適しています。

株式会社AVILEN

株式会社AVILENは、法人向けChatGPTサービスやAI技術の実装において豊富な経験を持つ企業です。AIの内製化支援や技術アシストも行っており、企業のAI導入を総合的にサポートします。AVILENは、多岐にわたるAI技術の導入実績があり、企業の技術力向上や内製化を支援します。

セキュリティ環境も万全で、安心してプロジェクトを任せることができるでしょう。

株式会社エイブリッジ

株式会社エイブリッジは、AIを活用したウェアラブル端末のアプリ開発に強みを持つ企業です。

スマートグラスやVRなど次世代のニーズに対応する技術力を有しており、国内外で多くのプロジェクトを手掛けています。エイブリッジは、ヘルスケアや製造業など多様な業界での実績を持ち、最新技術を駆使してクライアントのビジネス課題を解決します。

特に、スマートグラスを活用したデータ可視化や業務効率化が強みです。

KICONIA WORKS

KICONIA WORKSは、少数精鋭のチームでAIビジネス実装をサポートする企業です。

機械学習や不良予測、需要予測などの技術を活用して、クライアントの業務効率化や生産性向上を支援します。KICONIA WORKSは、製造業や物流業などで多くのAIモデル開発支援の実績があり、クライアントのビジネス価値を最大化するためのカスタマイズソリューションを提供します。

小規模ながら高度な技術力とフレキシブルな対応力が強みです。

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