AIの出現により、AI開発の機会が増えています。 激しい競争の中で、企業は独自の AI 開発を競い合い、従来のソフトウェア開発を専門とする企業でさえ、ますます AI 開発を必要としています。 この文脈で、AI開発を検討されている方に向け、AI開発の概要と流れを徹底解説します。
この記事を読めば、AI導入をスムーズに進められるようになります。AIの研究開発を行うベトナムのオフショア開発企業「カオピーズ」がお届けします。
AIの重要性
AI の重要性は、これまで達成できなかった運用上の洞察をビジネスに提供できる能力にあります。 さらに、特定の状況では、AI はタスクの実行において人間の能力を上回ります。
勤勉で反復的な課題の領域では、AIシステムが優れています。 それらの迅速かつ正確な実行は、大規模な法的文書を評価し、重要な項目が正確に完了していることを確認するのに特に役立ちます。
その結果、効率性が大幅に向上し、多くの大企業がまったく新しいビジネス チャンスを導入できるようになりました。
AI開発の流れ
AI開発の流れと各工程での作業内容を解説します。
今回は、弊社カオピーズでの事例をご紹介しますので、参考になれば幸いです。
事前ヒアリング
顧客満足を満たすための当社のアプローチには、顧客のアイデアや目的を積極的に聞き、理解することが含まれます。 私たちは、行動を起こす前に、彼らの要求と懸念を完全に理解するよう努めています。
この時点で、一般的な概念で十分です。話し合いの中で、AI 開発エンジニアのチームとプロジェクトの実行可能性を評価します。
私たちのチームは、開発に関する幅広い専門知識を持っているため、それぞれの固有の状況に基づいて最高の推奨事項を提供できます。 そのため、AI以外の要因も考慮し、最適な結果を得るための最適な方法を提案します。
POC実証実験
インタビューを通じて AI 開発の実行可能性を確立したら、一連の実験を通じて AI モデルの実用的なアプリケーションの実証に進みます。
AI が顧客データを認識できるようにするプロセスは、PoC (概念実証) 実験と呼ばれます。影響が検証されると、開発プロセスの次の段階に進みます。
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AIモデルの構築・実装
サービスの精度を高めるために、機械学習とディープ ラーニングの両方の手法を利用して、高度な AI モデルを作成および実行しています。
実装に続いて、新しいテスト データが利用され、必要なレベルの精度が得られるまで検証が継続的に繰り返されます。
AI 開発への最も効率的なアプローチは、アジャイル (素早い) 方法論です。これには、短い時間枠内で頻繁に実装とテストを行うことが含まれます。
アジャイル開発に関しては、通常、ラボ型契約が確立され、クライアントの開発プロジェクトに専任のチームが割り当てられます。
保守運用・改善
ローンチ後もAIモデルの精度を継続的に監視していきます。AIは多様なデータを処理するため、認識精度が低下する可能性があります。このような状況に直面した場合、補助学習を取り入れてAIの精度を高めることが不可欠になります。
私たちのアプローチには、AI によって誤認されたデータを分析することが含まれます。 精度を阻害するデータを取り除きながら、新鮮な学習データを提供します。
まとめ
弊社では、ディープラーニング・AI-OCRなどを活用した、 AIモデルの研究開発をしています。
また、高精度AIモデルのご提供だけでなく、オフショア開発により平均40%のコスト削減も実現しています。
AI開発に関するご不明点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
