AI開発外注を成功させるためのステップと最適な委託先選び
近年、ChatGPTや画像生成AIの登場により、AI技術の活用が急速に一般化しています。企業においても業務効率化、新規事業の創出、顧客体験の向上といった目的でAI導入が進みつつあります。しかし、AIの開発には高度な専門知識が求められ、社内でのリソース確保が難しい場合も少なくありません。そこで注目されているのが、AI開発の外注（委託）という選択肢です。
この記事では、AIプロジェクトの基本的な開発ステップと、外注先を選定する際の重要なチェックポイントについて解説します。初めての方でも理解しやすいよう、専門用語も丁寧に説明していますので、ぜひ参考にしてください。
生成AIの開発手順6ステップ
AI開発には、一般的なソフトウェア開発と異なるプロセスが求められます。特に生成AI（Generative AI）の場合は、データの質やモデル選定の精度が成果を大きく左右します。
ここでは、AI開発を成功させるための6つのステップを順に解説します。初期の設計段階から運用・改善まで、体系的なアプローチを理解することが、外注時にもスムーズなコミュニケーションにつながります。
①目的・ユースケースの明確化
AI開発の出発点は「何のためにAIを使うのか」をはっきりさせることです。これにより、プロジェクトの方向性が定まり、開発中の迷走や追加コストを防げます。例えば、カスタマーサポートのチャットボット導入や、マーケティング資料の自動作成、社内ナレッジ検索の効率化など、具体的な活用シーンを想定しましょう。
加えて、どのような成果指標（KPI）を設定するかも重要です。目的を数値化して評価基準を設けることで、開発の妥当性を判断しやすくなります。この段階で社内の関係者と十分に議論し、ゴールのすり合わせを行うことが成功の鍵となります。
②データの収集と前処理
AIの性能は使用するデータの質に大きく依存します。必要なデータは社内システムのログや文書、顧客からの問い合わせ履歴などさまざまですが、そのまま利用すると不整合や誤情報が混ざっていることも多いです。そこで、ノイズ除去や形式の統一、欠損値補完といった前処理が不可欠になります。
また、学習に使えるデータ量が十分かどうかも重要なポイントです。足りない場合は外部データの活用や、データ収集体制の整備を検討しましょう。前処理が不十分だと、モデルの精度低下や偏った出力が起こりやすく、後々の修正コストが増えるため丁寧な作業が求められます。
③モデルの選定と設計
生成AIでは、モデルの選定が成功のカギを握ります。自然言語生成や画像生成など用途に応じたモデルがあり、オープンソースのものを活用するケースもあれば、独自にカスタマイズする場合もあります。選定時には性能はもちろん、推論速度や運用コストも考慮しなければなりません。
モデル設計では、トレーニングに使うパラメータの設定や層構成を調整し、ユーザーの期待に応えられる出力が得られるよう工夫します。このプロセスは専門知識を要するため、経験豊富な技術者がいるかどうかが外注先選びの重要な判断材料になります。
④モデルの学習とアウトプットの評価
設計したモデルに対し、学習用データを使ってトレーニングを行います。繰り返しの学習を通じてパターンを抽出し、適切なアウトプットが得られるよう調整します。ここでは「過学習」と呼ばれる、特定データに偏りすぎる現象に注意しつつ、汎用性の高いモデルを目指します。
また、生成される結果を定量的にスコアリングしたり、実際に人が内容を評価したりすることで品質を検証します。問題があれば、パラメータの見直しや学習データの追加を行い、精度改善を図ります。評価の質がプロジェクトの成果に直結します。
⑤推論・応用機能の開発
学習済みモデルを利用して、実際にデータから結果を生成する機能を作り込みます。推論機能はリアルタイム応答や大量バッチ処理など、用途によって実装方法が異なります。加えて、社内システムや顧客向けサービスとの連携を図り、業務フローにスムーズに組み込めるよう設計します。
API化やユーザーインターフェース（UI）構築も重要なポイントで、操作性が悪いとAIの効果が発揮されにくくなります。実用性を高めるためには、UI/UX設計と推論システムの両面に専門的な視点が必要です。
⑥デプロイと運用・改善
完成したシステムを本番環境にデプロイし、日常業務で運用を始めます。クラウドやオンプレミスのどちらを選ぶかは、コストやセキュリティ要件に応じて決定します。導入後はユーザーの反応や出力結果を継続的に監視し、改善サイクルを回していくことが欠かせません。
AIは環境や利用状況の変化により性能が変わるため、定期的な再学習やチューニングを行い、常に最適な状態を維持します。運用フェーズの体制整備やサポートが長期成功のポイントです。
AI開発外注に最適な委託先選びのポイント
AI開発を外注する際、技術力だけでなく自社の課題理解やコミュニケーション体制、セキュリティ対応まで総合的に判断することが重要です。単なる技術提供ではなく、ビジネスパートナーとして共に成長できるかを見極めましょう。
経験豊富な実績の有無や、業界特有の課題に対応できるかも委託先選びの大切なポイントです。さらに、データ管理や情報漏えい防止策がしっかりしているかを確認し、安心して任せられる環境を整えているかどうかも見逃せません。これらを踏まえて、プロジェクト成功の土台を築くことができます。
AI分野での開発実績が豊富か
AIは技術の進化が早いため、過去の実績が豊富な委託先は安心感があります。特に生成AIのように専門性の高い分野では、実績のない会社に任せると仕様の理解不足や技術ミスが起こりやすいです。実績があれば、課題発見や解決提案もスムーズで、プロジェクトのリスクを減らせます。具体的には、似た業種での成功事例や、開発したAIサービスの評価を参考にしましょう。契約前に担当者の技術的バックグラウンドやチーム構成をヒアリングすることもおすすめです。
自社の業界や課題に対する理解があるか
AIは業界ごとの業務プロセスや用語を理解しないと、適切な提案やカスタマイズが難しくなります。委託先が自社業界のトレンドや課題を把握していれば、単なる開発作業に留まらず、業務改善に資するソリューションを提案できます。
例えば製造業なら生産ラインの効率化、金融業ならリスク管理に特化したAI設計など、専門知識が役立ちます。打ち合わせの中で業界知識があるかを見極めるため、具体的な課題について意見を求めたり、過去の対応事例を聞くのが効果的です。
セキュリティ対策やデータ管理が信頼できるか
AI開発には大量の機密情報や個人情報が関わるため、委託先のセキュリティ対策は必須です。例えばアクセス制御の厳格さ、通信の暗号化、情報漏えい防止のポリシー策定、定期的な監査の有無などがチェックポイントです。さらに、ISO27001などの国際的な情報セキュリティ認証を取得しているかどうかも信頼度の目安となります。安心してデータを預けるには、契約時に秘密保持契約（NDA）を交わすのはもちろん、委託先の内部管理体制についても詳しく確認しましょう。
AI開発に成功している会社事例
生成AIを活用して業務効率化や新規サービス開発に成功している企業は多数あります。彼らの取り組みからは、明確な目的設定や技術選定、そして外注パートナーとの密な連携が成功要因であることが分かります。
ここでは、国内を代表する大手企業3社の事例を紹介し、それぞれがどのような課題に対してAIを活用し、どんな成果をあげているかを具体的に見ていきましょう。これらの事例を参考にすることで、自社でのAI開発に活かせるヒントが得られます。
事例①株式会社日立製作所｜「AIエージェント開発・運用・環境提供サービス」を販売開始
日立製作所はAIエージェントの開発から運用、環境提供までを一括で支援するサービスを開始しました。このサービスは、顧客企業の業務効率化やDX推進を支えることを目的に設計されています。特に複雑な業務に対応するためのカスタマイズや運用サポートが充実しており、AI技術に不慣れな企業でも安心して導入できる点が特徴です。
このサービスにより、顧客はAI導入に伴う技術的ハードルを軽減でき、早期に効果を実感しやすくなっています。こうした包括的な支援体制は、生成AIを含むAI活用の成功には欠かせない要素だと言えるでしょう。
参考：株式会社日立製作所｜AIエージェント開発・運用・環境提供サービス
事例②富士通株式会社｜スーパーコンピュータ「富岳」を活用したLLMの並列計算学習手法の研究
富士通は日本が誇るスーパーコンピュータ「富岳」を活用し、大規模言語モデル（LLM）の学習効率を高める研究を進めています。複雑なAIモデルの学習には膨大な計算資源が必要ですが、富岳の並列計算機能を活用することで、これまで数週間かかっていた処理を短期間で完了させることが可能になりました。
この研究は生成AIの性能向上に直結し、実用化が期待されています。高度な研究開発力と大規模計算環境の組み合わせが、次世代AIの開発を加速させている良い例です。
参考：富士通株式会社｜新たな全社AI戦略を発表。富士通AIの強みとは。
事例③日本電気株式会社｜大阪府にAIチャットボットを提供
日本電気（NEC）は大阪府にAIチャットボットを導入し、行政サービスの効率化に成功しました。このチャットボットは住民からの問い合わせ対応を自動化し、問い合わせ内容の分析によってサービス改善にもつなげています。
自治体のように多様な問い合わせがある環境での活用は、AIの実用性を示す好例です。さらに、AIが対応しきれない複雑な問い合わせは専門スタッフへスムーズに引き継ぐ仕組みを設けており、利用者満足度向上にも寄与しています。
参考：日本電気株式会社｜大阪府とNEC、スマートシティの推進に関する協定を締結
生成AI開発の外注は『numoment株式会社』へご相談ください
生成AIの開発は、単に技術的な要素だけでなく、ビジネスの課題や環境に応じた最適な設計が必要です。外注する際には、要件定義から開発、運用支援まで一貫して対応できるパートナー選びが成功のカギとなります。
『numoment株式会社』では、PoC（概念実証）段階から無償デモ版を提供し、リスクを抑えた開発を可能にしています。専門知識を持つエンジニアが伴走し、社内へのノウハウ蓄積も支援いたします。これにより、単なる開発依頼にとどまらず、実用性の高い生成AIシステムの導入を後押しします。生成AI開発を検討している方は、一度ご相談ください。
まとめ｜AI開発外注のステップを学んで成功させよう
生成AIの外注開発は、明確な目的設定から始まり、データ収集やモデル設計、学習、推論機能の開発と運用改善まで、複数の段階を踏む必要があります。成功のポイントは、実績豊富なパートナーを選び、密なコミュニケーションとセキュリティ対策を確保することです。
大手企業の活用事例を参考に、自社の課題に合ったAI導入を計画しましょう。外注によって専門技術と社内リソースのバランスを取りながら、効率的に生成AIを活用することが可能になります。初期検討段階から専門家に相談し、成功へつなげていきましょう。
