ウォーターフォール型

AI開発を成功させる開発計画の要諦

- AI開発の特殊性人工知能（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、契約時点で機能や性能を明確に定義し、その通りに開発を進めるのが一般的でした。しかし、AI開発、特に機械学習を用いたシステム開発の場合、開発に着手した段階では最終的な成果や性能を保証することができません。これは、AI、特に機械学習を用いたシステムの性能が、学習データの質と量に大きく依存するためです。従来のソフトウェアは、開発者が記述したプログラムに基づいて動作します。一方、機械学習を用いたAIは、大量のデータから自動的に規則性やパターンを学習し、その学習結果に基づいて動作します。つまり、入力データの質や量が、AIの性能を大きく左右するのです。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に学習させます。この学習データに偏りがあったり、質が悪かったりすると、AIは正確な画像認識を行えません。AI開発では、開発の初期段階から、学習データの質と量に注意を払い、必要に応じてデータの収集やクリーニングを行うことが重要となります。

AI開発を成功させる開発計画とは？

- 従来の開発との違い従来のソフトウェア開発では、システムの機能や動作は開発前に厳密に定義され、契約に基づいてその通りに開発が進みます。完成形が明確であるため、開発期間や費用もある程度予測可能です。しかし、人工知能（AI）の開発では、開発の初期段階で最終的な成果を保証することが難しいという大きな違いがあります。AI開発の中核を担うのは、大量のデータから学習し、パターンやルールを自ら見出すAIモデルです。このAIモデルの性能は、学習に用いるデータの量と質に大きく左右されます。データが豊富であればあるほど、AIはより高い精度でタスクをこなせるようになります。AI開発では、この学習用データの多くはユーザ企業から提供されます。しかし、提供されるデータの質や量が予測と異なる場合や、AIモデルが期待通りに学習しないケースも少なくありません。そのため、開発を始めた時点では、最終的にどの程度の精度で動作するAIが完成するのかを明確に示すことが難しいのです。従来の開発とは異なり、AI開発は試行錯誤を繰り返しながら、段階的に精度を高めていくプロセスと言えます。そのため、開発期間や費用も流動的になりやすく、柔軟な計画変更が求められる場合もあるでしょう。

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