AIの作り方とは？準備・手順・AI開発サービスを徹底解説【2024年最新版】

• 業務効率化にAIを活用したいけど、どのように導入すればいいか分からない
• AIでどのようなことができるのかイメージがわかない
• 自社でAIを開発できるのか分からない

とお悩みの担当者も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、AIを作る前に知っておきたい基礎知識から、AIを導入するメリット、自社でAIを作るための手順まで詳しく解説します。「自社でAIを作り導入したい」とお考えの担当者様は、ぜひ最後までお読みください。

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AI開発に役立つ記事もご覧ください AI開発の基礎知識をおさらい！開発手順やAIモデルの仕組みをわかりやすく解説

AIとは？作る前に知っておくべき基礎知識

AIとは「Artificial Intelligence」の略で、人工知能とも呼ばれます。一言で説明すると「機械によって人間のような知能を目指す仕組み」のことです。

AIを動かしているのは、プログラムによるコンピュータへの命令です。AIに組み込まれたプログラムが大量のデータを処理することで、人間のような判断や計測を可能としています。

以下より、AIに関する基礎知識を詳しく解説します。

AIに関する基本用語

AIには、以下のような基本用語があります。

• 機械学習：データから自動的に正確なデータを短時間で得る仕組み
• 人工ニュートラルネットワーク：人間の脳神経系を人工的にモデル化した組み合わせ
• ディープラーニング：人工ニューラルネットワークを利用した機械学習の手法の一つ

上記のAI基本用語は、今後ビジネスの現場で頻出することが予想されます。AIのビジネス活用を検討しているなら、基本用語についても理解しておくのがおすすめです。

2種類のAIモデルがある

AIを機能させるためにはまず、「AIモデル」を作成します。AIモデルとは、入力データに対して出力（結果）を導くための仕組みです。

AIモデルを作成するためには、AIにデータを取り込んで学習させる（特徴や法則性を見出し、判断を自動化させる）必要があります。学習させていないAIは、人間に例えると何も知らない状態です。そのため、データの量と質がAIモデルの精度を左右するでしょう。

AIモデルは大きく「機械学習モデル」と「ディープラーニングモデル」の2種類に分けられます。

「機械学習モデル」は、情報と判断（正解・不正解など）をセットにしたデータを入力して学習させますが、「ディープラーニングモデル」は、情報のみをインプットさせ、共通点などから学習させるという違いがあります。

いずれにしても、AI自らが人間のようにアイディアなどを「思いつく」ことはなく、データから学習したモデルをもとに動作するということを覚えておきましょう。

AIのビジネス活用例

AIが得意とする分野とビジネス活用の例を以下の表にまとめました。

上記のような分野では、特にビジネス活用による効果を得られます。AIをビジネス活用するメリットについても後述しているため、ぜひ参考にしてみてください。

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AIは初心者でも作れるが難易度は高い

AIの開発は専門知識のない初心者でも可能ですが、難易度はかなり高いと言えます。

AI開発は基本的に、プログラミング言語を活用して行います。0からAI開発を行うなら、まずプログラミングのスキルを習得しなければいけません。

現在はAIモデル作成を行えるツールが登場しており、専門知識がなくとも開発可能となりました。ただ、ツールで開発できるのは、簡易的なAIモデルのみです。

ビジネス活用できるAI開発にはプログラミングスキルが必要で、専門知識のない初心者には依然として難易度が高い状態です。

AIを作る基本的な流れ

自社でAIを開発するための手順は、以下の通りです。

1. AIをどのように活用するかを決める（企画）
2. AIに学習させるためのデータを集める
3. 学習済みモデルを作成する
4. 学習モデルをサービスに組み込む

1.AIをどのように活用するかを決める（企画）

まずは、AIの利用目的や、導入による効果などを明確にしておきましょう。

AIは様々なメリットがあり、幅広い分野で活用できますが、決して万能とはいえません。シーンによってはAIの導入をしても、費用を回収できるほどの効果が得られない可能性も考えられます。

また、AI導入後のイメージを具体化しておくことで、作成のモチベーションを高く維持できるという効果もあります。

2.AIに学習させるためのデータを集める

続いて、モデル構築のために必要なデータを収集します。

何も知らないゼロの状態から精度の高いモデルを作るためには、入力データの質と量の確保が重要です。AIの用途によってデータの形式は様々ですが、共通の注意点として、間違いや曖昧さができるだけ少ないデータを集めるようにしましょう。

3.学習済みモデルを作成する

収集したデータをもとに、AIモデルを作成しましょう。モデルの構築方法は大きく分けて、自力作成とGUIツールの活用の2つです。

学習モデルの構築方法には、以下のような種類があります。

どのモデルを使うべきかの判断が難しい場合には、後ほどご紹介するAI開発サービスを使用するのも1つの方法です。

4.学習モデルをサービスに組み込む

完成したモデルを動作させるために、システムに組み込みます。組み込んだ後は実際に稼働させてみて、動作や精度の確認も忘れずに行いましょう。問題があった場合は、収集データの内容やモデル作成の段階を見直します。

またWeb上で公開する場合はWebサービスへの組み込みも必要です。この際、HTMLやPython、SQL等の知識が求められます。

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AIを作るための準備事項

続いて、AIを開発するために必要な準備について解説します。

プログラミング言語

AIのシステム構築の際には、プログラミング言語を用います。プログラミング言語というと代表的なものとしてJavaScript、C++、Pythonなどが挙げられますが、AI開発で広く用いられているものはPython、SQLです。

近年は、プログラミング不要でAIを構築できる「GUIツール」（マウスのみでプログラムを操作できるシステムのこと）も広がってきており、プログラミング言語を習得せずともAIを構築できるようになってきています。

開発環境

AI開発においては、原則として膨大な量のデータを扱います。そのため、システムを安定して起動できる開発環境の確保が必要です。

またAIモデルの学習では演算処理を多く行うため、高速で演算処理をできるGPUやプロセッサーも必須となります。なお、クラウドを活用して初期投資を減らすことも可能です。

ライブラリ・フレームワーク

AIを構築するにあたり、既存の枠組みやコードを活用することでより簡単に作業を進められます。この枠組みを「フレームワーク」、よく使うコードを「ライブラリ」と呼びます。

「フレームワーク」はテンプレート、「ライブラリ」は部品、とイメージしてください。これらを用いることによって、本格的な開発をしなくても、AIの構築が可能です。

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AIをプログラミングを活用して作る方法

プログラミングを活用してAIを作る方法は、以下の通りです。

1. 開発環境を用意する
2. 使用するプログラミング言語の基礎を学ぶ
3. 機械学習のライブラリを勉強する

1.開発環境を用意する

まずは、使用するプログラミング言語に対応した開発環境を用意しましょう。使用するプログラミング言語に合った開発環境を用意することで、AI開発を円滑に行えます。

プログラミングの開発環境には、以下の2種類が必要です。

1. ハードウェア：PCやギーボードなどの物理的な機器
2. ソフトウェア：実行環境やテキストエディタなどのハードウェア上で動くプログラム全般

深く考えず開発環境を用意すると、作業が難航する恐れがあります。使用するプログラミング言語に合わせ、最適なものを選ぶことが重要です。

2.使用するプログラミング言語の基礎を学ぶ

プログラミング言語を使用できるように基礎を学んでいきます。使用するプログラミング言語の基礎知識がなければ、AI開発は行えません。

プログラミング言語の主な学習方法は、以下の通りです。

• プログラミング関連の書籍
• アプリやWebサービスの利用
• プログラミング講座の受講

アプリやWebサービスは無料で使えるものもあるため、費用を抑えつつ基礎知識を学びたい場合に適しています。

使用するプログラミング言語について学び、AI開発につなげられるようにしましょう。

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3.機械学習のライブラリを勉強する

機械学習ライブラリについて学ぶことも有効です。AI開発において0から処理しなくて良くなり、作業を効率化できます。

機械学習ライブラリとは、企画学習モデルを作るためのプログラムをまとめたものです。具体例として、以下のような種類があります。

• Keras
• Caffe
• TensorFlow
• Deeplearning4j

機械学習ライブラリはそれぞれ特徴が異なるため、AI開発で実現したい内容に合わせて適したものを選びましょう。

自社開発以外にAIを開発・導入する方法

ここまで、自社でAIを開発・導入する方法をお伝えしました。では、自社にエンジニアやIT分野に知見のある人材がいない場合はどうすればいいのでしょうか。

プログラミング言語を一から習得するのは、簡単とはいえません。そこで考えられるのが、

• ノーコードAI開発サービスを利用
• APIフレームワークを利用
• AIの開発会社に依頼

です。

1.ノーコードAI開発サービスを利用する

ノーコードAI開発サービスとは、プログラミング言語の知識やスキルがなくてもAIを開発できるサービス・ツールのことです。

操作方法が分かりやすいものも多く、誰でもスピーディーにAIを開発できるメリットがある一方、ツールの提供する範囲内の機能しか開発ができないという注意点もあります。

ここでは、ノーコードAI開発サービスを3社ご紹介します。

Neural Network Console

出典：Neural Network Console

SONYが開発・提供する「Neural Network Console」は、名の通りニューラルネットワークを設計できるサービスです。SONYの開発現場でも実際に使われている実績があります。

ドラッグ＆ドロップの直感的な操作でニューラルネットワークを設計できるため、画像認識など様々な分野に活用できます。クラウド上で動作するため、高度な開発環境を整備する必要はないでしょう。

MatrixFlow

出典：MatrixFlow

「MatrixFlow」は、日本のベンチャー企業が提供する「ビジネスのためのAI活用プラットフォーム」です。

売上予測、需要・在庫予測、テキスト分析など、幅広い業務に対応しています。要因説明機能が装備されており、「AIがどうしてこのような結果と判断したのか」を確認できるのが特徴です。

こちらもクラウド上で動作するため、導入時の初期投資を抑えることができます。

Amazon Honeycode

出典：Amazon Honeycode

Amazonの提供するノーコードAI開発サービス「Amazon Honeycode」は、アプリケーションを作成できるツールです。テンプレートも多数用意されています。

基本的なサービスは無料で使用できますが、2022年10月時点では英語版のみの提供です。小規模な企業や店舗でも、在庫管理やシフト管理などで活用できます。ブラウザ上での操作のほか、専用のスマートフォンアプリも提供されています。

2.API・フレームワークを利用する

ノーコードAI開発サービスのほか、APIやフレームワークを利用する方法もあります。

ノーコードAI開発サービスは誰にでも使いやすい反面、応用が利きません。しかしAPI・フレームワークを利用すれば、より自由度の高いAIを開発できます。ノーコードAI開発サービスに比べて機能の範囲が広く、既に公開されているAPIやフレームワークを組み合わせることで、様々なアーキテクチャを設計可能です。

wit.ai

出典：wit.ai

「wit.ai」は自然言語処理に特化したAPIです。Facebook等を展開するmetaが運営しており、無償で使用できます。

テキストや音声のデータの入力から、アクションを出力させるAIの作成が可能です。チャットボットの開発などで、顧客対応の場に活用できます。

A3RT

出典：A3RT

「A3RT（アート）」は、株式会社リクルートの提供するディープラーニング分野のAPIの総称です。

• リストを作成するための「Listing API」
• 文章の分析をするための「Text Classification API」
• 文章要約のための「Text Summarization API」

等が提供されています。いずれもリクルートグループで商用利用された実績があるのが特徴です。社内でのメール校正や、論文・レポートの要約等の分野で活用できます。

3.AIの開発会社に依頼する

より専門的なAIを作成したいのであれば「AIの開発会社に依頼する」という方法もあります。

ノーコードAI開発ツールやAPI、フレームワークの利用は、専門知識が少なくても開発可能な方法ですが、ある程度の知見と労力が必要です。一方で開発会社に依頼すれば、より企業のニーズに合わせたAIを開発できます。

開発会社を選ぶ時のポイント

数あるAI開発会社の中から自社にあった開発会社を選ぶ際は、以下のような点を基準にしましょう。

• 十分な企画力があるかどうか
• 開発会社の得意分野（領域）と自社の求めるAIは相性がいいかどうか
• AIモデル開発専門の会社か、実働まで行う会社かどうか
• 開発後のフォローアップ（バグ対応など）があるかどうか
• 自社の事業内容と類似した開発実績があるか
• 予算・納期が自社の条件と合致するか

開発会社に依頼する時の費用

では次に、専門の会社にAI開発を外注する場合の費用を見てみましょう。前提として開発内容の規模や、既存のシステムを流用できるかどうかなどで費用は大きく上下します。

• ヒアリング：0円

どのようなAIを作りたいのか、また開発会社はどのように開発するのか等を話し合います。一般的に無料のことが多いですが、依頼する前に十分確認しておきましょう。

• コンサルティング・要件定義：40万円～200万円程度

ヒアリングをもとに、要件定義書や仕様書を作成します。

• 可能性検証：0円～100万円程度

モデル作成に必要なデータの量や質から、依頼側の求める精度のAIが実現できるかどうかを検証します。

• プロトタイプ（試作品）作成：100万円～数百万円程度

プロトタイプを作成し、より実装に近い形で検証を行います。

• AIモデル作成：エンジニア一人あたり80万円～300万円程度×月

実際のモデル開発段階です。開発するモデルの規模や内容により、必要な期間・エンジニアのレベルや人数が変わってきます。

• システム開発：エンジニア一人あたり60万円～200万円程度×月

AIが完成した後、実際に運用させるためのシステム開発の段階です。AIモデル作成と同じように、規模や内容により費用が変動します。

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ビジネスにAIを導入するメリット

AIのビジネスでの活用例が分かったところで、続いてはAIをビジネスに導入することで得られるメリットを見ていきましょう。

企業の人的リソースを有効活用できる

多くの企業が人手不足に悩んでいることでしょう。AIを活用すれば、限られた人的リソースを有効活用できます。

例えば、データの入力・集計や経理などの単純作業・定型業務はAIに任せて自動化することで、人件費の削減も実現可能です。さらに従業員は「人にしかできない業務」に注力でき、仕事のやりがいや満足度も向上すると考えられます。

AI導入で得られるメリットを生かして、企業のさらなる事業拡大や、従業員の労働環境改善に繋げることもできます。

ミスが減り、安全性が向上する

AIによる作業は、人間による作業に比べてミスが少ない傾向にあります。そのため、生産業ではロスや不良品を削減でき、顧客信頼度の保持にも役立ちます。

また業種によっては、危険な現場での作業が欠かせない企業もあることでしょう。

例えば建設現場では、作業員の熱中症危険度予測にもAIが活用されています。気温や作業時間のみならず、心拍数や体温などのバイタルデータも含めて総合的に分析されるため、作業員の健康管理も安心です。

高い精度でデータ分析や予測が行える

AIは大量のデータを分析し、未来の予測を得意とします。そのため、人間がデータ分析・予測をするよりも、効率よく高精度な結果を出すことができるのです。AIが分析したデータを経営戦略やマーケティングに反映させれば、業績アップが期待できます。

また、これまで人間の「勘」に頼って判断していたことも、AIの方がより高い精度で判断できるようになってきました。生産現場で、熟練の従業員の経験に頼っている企業も、「技術継承」といった課題に対応できます。

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ビジネスにAIを導入する際の注意点

ビジネスにAIを導入する際は、以下2点に注意しましょう。

1. AIでも出来ないことがある
2. AI導入そのものを目的にしない

1.AIでも出来ないことがある

AIは便利な技術ですが、何でもできるわけではありません。「AIは何でもできる」と勘違いしたままビジネスに導入し、失敗するケースがあるため注意が必要です。

他の技術と同じく、AIにも得意な分野と苦手な分野があります。大量データの処理や画像・音声の解析などは得意ですが、創造性の高い作業や人の気持ちを汲み取ることに関しては不得意です。

導入前にAIの特徴を把握し、ビジネスの問題解決につながるのかよく検討することが重要です。

2.AI導入そのものを目的にしない

AI導入自体が目的にならないよう注意しましょう。AIを使ってみたい気持ちが先行し、導入したにもかかわらず効果を活かしきれずに失敗するケースがあるためです。

AIはあくまで、ビジネスを成功させる手段でしかありません。ビジネスでの成果につながらないなら、AI導入は見送った方が良いでしょう。

AIを導入する際は「何を目指すのか」「対象業務がAIに合っているのか」などをよく検討するのがおすすめです。

AIの作り方　まとめ

AIを作る前に知っておきたい基礎知識から、ビジネスでのAI導入メリット、自社でAIを作るための手順、自社開発以外でAIを導入する方法までご紹介しました。

ノーコードAI開発サービスの普及などによりAIを開発するハードルは低くなってきているものの、誰でも簡単に安定性のあるAIの開発は難しいでしょう。そんな時は、開発会社に外注するのも選択肢の1つです。

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