生成AIの開発ステップを初心者でもわかりやすく解説！開発を成功させるためのポイントも紹介

WEELメディア事業部AIライターの2scです。

自社用生成AIの開発をご検討中のみなさん！生成AI開発の流れはご存知ですか？

将来的に1兆7,774億円まで市場規模が拡大するとの予測もある生成AI。（※1）そんな生成AIは、ITベンダーへの開発委託が可能です。

ただ、開発を成功させるにはクライアント側の協力も大事。当記事では、そんな生成AI開発の流れ・必要な対応を4つのステップに分けてご紹介します。

完読いただくと、生成AI開発の大まかなイメージがつかめます。ぜひ、最後までお読みください。

基本的な生成AIの開発ステップ

生成AIの開発は、クライアント企業とITベンダーの二人三脚で進んでいきます。その基本的な流れについては下記の4ステップです。

1. 構想フェーズ
2. PoCフェーズ
3. 実装フェーズ
4. 運用フェーズ

まずは、生成AI開発の各ステップについて徹底解説。以下、構想フェーズから順を追ってみていきましょう。

構想フェーズ

構想フェーズでは、どのような生成AIを開発するのか、その目標・方向性を固めていきます。具体的にはまず、下記を実施して判断材料を集めます。

• 社内の要望・課題の洗い出し
• 市場ニーズの調査
• 競合他社の動向調査
• 社内稟議・予算計画立案

そして、集めた情報をもとに「生成AI開発の必要性」を判断。生成AIを開発する意義が認められた場合は、次のPoCフェーズに移ります。

PoCフェーズ

次のPoC（Proof of Concept / 概念実証）フェーズでは、ITベンダーが主体となって、開発計画の実現可能性を探っていきます。

具体的な作業内容としては、生成AIのプロトタイプを作成して、立てた目標が達成できるかを判断するものになります。より詳細な手順は下記のとおりです。

なお、PoC検証は要件定義→設計→開発→テストの試行錯誤を繰り返す「アジャイル開発」で進んでいきます。

場合によって期間・工数が増える点には、注意が必要です。

実装フェーズ

完成した生成AIのプロトタイプを業務で使えるようにするには、実装フェーズが欠かせません。この実装フェーズではまず、下記を通して生成AIとそれを活用するためのシステムを開発していきます。

• アルゴリズムの最適化
• モデルのチューニング
• ユーザーインターフェースの開発
  …etc.

次に、完成した生成AI・システムをクライアント企業の業務に実装。これで開発はひと段落つきます。

運用フェーズ

生成AIの開発自体は、実装後も終わりません。最後の運用フェーズでは、開発した生成AIが当初の目的を果たせているかを継続的に評価。具体的には、下記をクライアント企業・ITベンダーの二人三脚で重ねていきます。

• ユーザーへのヒアリング
• 改善点の洗い出し
• 生成AIの更新・改善

更新・改善を繰り返して、競合他社に負けない生成AI文化を社内に築きましょう。

なお、PoC開発について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AI開発を外注する際に必要な対応

ここからは、生成AIの開発をITベンダーに外注する際に、クライアント企業側で必要な対応を先ほどの4ステップに分けてお伝えしていきます。まずは、構想フェーズでの対応からご覧ください。

構想フェーズで必要な対応

生成AI開発の構想フェーズで、クライアント側に求められる対応は情報収集です。具体的には、下記の判断材料・情報が必要です。

• 生成AIの知識
  • 生成AIにできることの限界
  • 目標に関係しそうな生成AI技術
• 社内のリソース
  • 開発に割ける予算
  • ROI（Return On Investment / 費用対効果）の見積もり
  • 開発に割ける時間
  • 開発に割ける人員
  • 開発に応用できそうな社内のノウハウ

ここで集めた判断材料が、先の読めないPoCフェーズでの指針となります。生成AIの開発を成功させるためにも、入念にリサーチを行いましょう。

PoCフェーズで必要な対応

ITベンダー主導で進むPoCフェーズにも、クライアント側で必要な対応があります。それは、生成AIのトレーニングに使うデータの用意です。下記の手順で、社内に眠るデータを加工していきましょう。

1. 社内データの収集
2. データのスキャン・電子化（紙媒体の場合）
3. 前処理（コストを抑えたい場合）
   • データクレンジング：データ中のエラー・ノイズ・欠損を除去する前処理
   • 正規化：単位や表記のブレをなくす前処理
   • アノテーション：データに説明・注釈のタグを添えて分類を行う前処理

なお、前処理についてはITベンダーに委託することもできます。人員・時間を割けない場合は、外注をご検討ください。

実装フェーズで必要な対応

続く実装フェーズにおいて、クライアント側で必要な対応はフィードバックです。生成AIそのものやシステムのUIを試運転して、改善点をITベンダーに伝えていきましょう。

運用フェーズで必要な対応

最後の運用フェーズでも、クライアント側からのフィードバックが重要。開発後もITベンダーとコミュニケーションを密にとって、定期的に改善点・レビューを投げかけていきましょう。

生成AI開発を成功させるポイント

続いては、生成AI開発を成功させるためのポイントを徹底解説。下記の3点について、具体的に気をつけたいことを掘り下げます。

• 生成AIへの理解を深める
• 生成AIを開発する目的を明確にする
• 更新や調整がしやすいアルゴリズムにする

まずはすべての基礎となる「生成AIへの理解」から詳しくみていきましょう。

生成AIへの理解を深める

開発を成功させるには当然、生成AIの特性への理解が欠かせません。特に、生成AIの場合は望ましくないイレギュラー（ハルシネーション / 不適切な回答…etc.）がしばしば起こりますので、それらに取れる対策を知っておく必要があります。

生成AIの開発を成功させるためにも、下記の知識をマスターしましょう。

• 生成AIの得意分野と苦手分野
• 生成AI特有のリスク
• ハルシネーションが起こりやすい場面
• プロンプトエンジニアリング
• AI倫理

また、生成AIの機能を拡張する周辺技術（RAG / 自律型AIエージェント / ブラウジング…etc.）についても知識があると、開発できるソリューションの幅が広がります。

生成AIを開発する目的を明確にする

明確な目的なしに、生成AIの開発は成功させられません。「生成AIの導入・開発」はあくまで手段ですので、下記を徹底的に洗い出すことが先決です。

• 生成AIなしで課題が解決できないか
• 既存・大手の生成AIで代用できないか
• 課題の原因・解決策が言語化できているか

目的を明確にしてから、生成AIの開発にあたりましょう。

更新や調整がしやすいアルゴリズムを選ぶ

生成AIを開発する際には、アルゴリズムのメンテナンス性を重視してください。いくら生成AIといえど、最新のデータによる更新や不具合の調整が定期的に行われないと、レガシーシステムになってしまいます。ITベンダーとの共同のもと、長期的な運用も見据えた生成AIを開発しましょう。

なお、生成AIのもつリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AI開発を外注する際の相場

最後に、生成AIの開発をITベンダーに外注する際の相場を下表でお見せします。

工程	内容	相場
1.課題のヒアリング	クライアント企業の要件・課題を把握、生成AIが適用できそうな場面を探る	多くの場合、無料
2.要否判断	生成AIの有用性・実現可能性を評価、開発の要否を判定する	約40万～100万円
3.データの前処理	社内データを加工、生成AIの学習工程で使えるようにする	約200万〜3,000万円
4.PoC検証	生成AIのプロトタイプを開発、実用化までトライアンドエラーを繰り返す	約300万〜500万円
5.システム開発	PoC成功後、業務に組み込める形の生成AI搭載システムを開発する	約80万〜250万円/月 × 人月
6.ユーザーへのヒアリング 7.改善点の洗い出し	ユーザーからのフィードバックを集め、システムを継続的に改善していく	あわせて、約60万〜120万円

ちなみに相場は、下記によって変動します。

• エンジニアの人数
• 期間
• 生成AIモデルの種類
  …etc.

まずは、複数のITベンダーで相見積もりを取るところから始めてみましょう。

なお、生成AI開発時の相場について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AI開発の達成には、各ステップへの理解が必要

当記事では、生成AI開発の流れを下記の4ステップに分けてご紹介しました。

1. 構想フェーズ
2. PoCフェーズ
3. 実装フェーズ
4. 運用フェーズ

生成AI開発は、クライアント企業とITベンダーの二人三脚で進んでいきます。技術的な面はITベンダーにお任せするのが基本ですが、クライアント側にも下記への注意が求められます。

• 生成AIへの理解を深める
• 生成AIを開発する目的を明確にする
• 更新や調整がしやすいアルゴリズムを選ぶ

リサーチ・準備を徹底して、生成AI開発を成功へ導きましょう。