生成AIシステム開発の流れ
GENERATIVE AI SYSTEM DEVELOPMENT
生成AIシステム開発の流れ
GENERATIVE AI SYSTEM DEVELOPMENT
生成AIシステム開発の流れ
GENERATIVE AI SYSTEM DEVELOPMENT
あなたの業務に最適化されたAI開発をいたします。
開発の流れやPoCパッケージをご紹介します。
AI設計フェーズ
AI設計フェーズ
AI設計フェーズ
AI導入の目的と要件が明確となり、リスクを低減しながら業務効率化や新たな価値の創出を実現できます。
1
業務分析
業務課題の特定・要件抽出
最初のステップでは、現行の業務フローを細かく洗い出し、どの部分にどのような問題や非効率が存在しているかを明らかにします。業務担当者へのヒアリングや資料の調査を丁寧に行うことで、AIを導入する際に必要となるデータや求められる機能を導き出すのが目的です。具体的には、現在の課題がどのような業務負荷やコストを生んでいるのか、AIシステムを導入することでどの程度改善が期待できるのかといった観点から要件を整理し、導入の方向性を固めます。
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業務分析
業務課題の特定・要件抽出
最初のステップでは、現行の業務フローを細かく洗い出し、どの部分にどのような問題や非効率が存在しているかを明らかにします。業務担当者へのヒアリングや資料の調査を丁寧に行うことで、AIを導入する際に必要となるデータや求められる機能を導き出すのが目的です。具体的には、現在の課題がどのような業務負荷やコストを生んでいるのか、AIシステムを導入することでどの程度改善が期待できるのかといった観点から要件を整理し、導入の方向性を固めます。
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業務分析
業務課題の特定・要件抽出
最初のステップでは、現行の業務フローを細かく洗い出し、どの部分にどのような問題や非効率が存在しているかを明らかにします。業務担当者へのヒアリングや資料の調査を丁寧に行うことで、AIを導入する際に必要となるデータや求められる機能を導き出すのが目的です。具体的には、現在の課題がどのような業務負荷やコストを生んでいるのか、AIシステムを導入することでどの程度改善が期待できるのかといった観点から要件を整理し、導入の方向性を固めます。
2
AI出力試験
実データ出力を用いた精度・妥当性検証
続くステップでは、試験的にAI技術を活用したシステムの出力が、業務で求められる精度や妥当性を満たしているかを確認します。実際のデータを用いて、実際の業務シナリオに近い形で動作させ、その結果を評価していくイメージです。回答の一貫性や利用者の使い勝手、業務に必要な速度を満たしているかなどを総合的に検証し、改善が必要な点を洗い出します。この段階で得られた知見をもとに、AIシステムの調整方針を検討することで、後戻りのリスクを最小化し、開発効率と品質をともに高めることができます。
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AI出力試験
実データ出力を用いた精度・妥当性検証
続くステップでは、試験的にAI技術を活用したシステムの出力が、業務で求められる精度や妥当性を満たしているかを確認します。実際のデータを用いて、実際の業務シナリオに近い形で動作させ、その結果を評価していくイメージです。回答の一貫性や利用者の使い勝手、業務に必要な速度を満たしているかなどを総合的に検証し、改善が必要な点を洗い出します。この段階で得られた知見をもとに、AIシステムの調整方針を検討することで、後戻りのリスクを最小化し、開発効率と品質をともに高めることができます。
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AI出力試験
実データ出力を用いた精度・妥当性検証
続くステップでは、試験的にAI技術を活用したシステムの出力が、業務で求められる精度や妥当性を満たしているかを確認します。実際のデータを用いて、実際の業務シナリオに近い形で動作させ、その結果を評価していくイメージです。回答の一貫性や利用者の使い勝手、業務に必要な速度を満たしているかなどを総合的に検証し、改善が必要な点を洗い出します。この段階で得られた知見をもとに、AIシステムの調整方針を検討することで、後戻りのリスクを最小化し、開発効率と品質をともに高めることができます。
3
AI概要設計
導入方針・基本設計策定
最後のステップでは、業務分析と出力試験の結果を踏まえ、AIシステムをどのように全体の業務プロセスに組み込み、運用していくかを設計します。具体的には、オンプレミスやクラウドといった実行環境の選定、必要なインフラ構成、データフロー、セキュリティ確保策などを検討し、全体像を明確にします。また、将来的な機能拡張に対応できるよう、スケーラビリティや保守性を意識した設計が重要です。ここで固めた方針に基づき、開発や導入に着手することで、スムーズなAIシステムの運用へとつなげられます。
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AI概要設計
導入方針・基本設計策定
最後のステップでは、業務分析と出力試験の結果を踏まえ、AIシステムをどのように全体の業務プロセスに組み込み、運用していくかを設計します。具体的には、オンプレミスやクラウドといった実行環境の選定、必要なインフラ構成、データフロー、セキュリティ確保策などを検討し、全体像を明確にします。また、将来的な機能拡張に対応できるよう、スケーラビリティや保守性を意識した設計が重要です。ここで固めた方針に基づき、開発や導入に着手することで、スムーズなAIシステムの運用へとつなげられます。
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AI概要設計
導入方針・基本設計策定
最後のステップでは、業務分析と出力試験の結果を踏まえ、AIシステムをどのように全体の業務プロセスに組み込み、運用していくかを設計します。具体的には、オンプレミスやクラウドといった実行環境の選定、必要なインフラ構成、データフロー、セキュリティ確保策などを検討し、全体像を明確にします。また、将来的な機能拡張に対応できるよう、スケーラビリティや保守性を意識した設計が重要です。ここで固めた方針に基づき、開発や導入に着手することで、スムーズなAIシステムの運用へとつなげられます。
AI開発フェーズ
AI開発フェーズ
AI開発フェーズ
要件を具体化したAIシステムを実装し、本番環境へ円滑に統合するまでの流れを確立します。
1
生成AIの詳細設計
AIの具体的な仕様・設計内容確定
まずは、前フェーズで明らかになった要件を基に、どのようなアルゴリズムや手法を用いるか、データはどのように扱うかなど、設計内容を細部まで検討します。拡張性や保守性、セキュリティなどの観点も盛り込みながら、再利用可能な仕組みづくりに努めることが重
1
生成AIの詳細設計
AIの具体的な仕様・設計内容確定
まずは、前フェーズで明らかになった要件を基に、どのようなアルゴリズムや手法を用いるか、データはどのように扱うかなど、設計内容を細部まで検討します。拡張性や保守性、セキュリティなどの観点も盛り込みながら、再利用可能な仕組みづくりに努めることが重
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生成AIの詳細設計
AIの具体的な仕様・設計内容確定
まずは、前フェーズで明らかになった要件を基に、どのようなアルゴリズムや手法を用いるか、データはどのように扱うかなど、設計内容を細部まで検討します。拡張性や保守性、セキュリティなどの観点も盛り込みながら、再利用可能な仕組みづくりに努めることが重
2
AI実装
設計に基づく開発・実装
詳細設計に沿って、AIシステムを開発し、学習や精度検証を実施します。データの前処理や使用するライブラリの導入、テスト用のスクリプト作成などを行い、問題点があれば素早く修正しながら性能を向上させます。この段階で十分に精度や信頼性を高めておくことで、後の運用トラブルを最小限に抑えられます。
2
AI実装
設計に基づく開発・実装
詳細設計に沿って、AIシステムを開発し、学習や精度検証を実施します。データの前処理や使用するライブラリの導入、テスト用のスクリプト作成などを行い、問題点があれば素早く修正しながら性能を向上させます。この段階で十分に精度や信頼性を高めておくことで、後の運用トラブルを最小限に抑えられます。
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AI実装
設計に基づく開発・実装
詳細設計に沿って、AIシステムを開発し、学習や精度検証を実施します。データの前処理や使用するライブラリの導入、テスト用のスクリプト作成などを行い、問題点があれば素早く修正しながら性能を向上させます。この段階で十分に精度や信頼性を高めておくことで、後の運用トラブルを最小限に抑えられます。
3
AI提供
Web方式/API方式を通じたAI機能の提供
開発が完了したAI機能を、本番環境に統合するためにWeb画面やAPIと連携させます。直感的に操作しやすいインターフェースを設計し、結果表示やデータ連携をわかりやすく実現するのがポイントです。これにより、業務現場での利用がスムーズに進み、AIが生み出す情報や知見が即戦力として活用できるようになります。
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AI提供
Web方式/API方式を通じたAI機能の提供
開発が完了したAI機能を、本番環境に統合するためにWeb画面やAPIと連携させます。直感的に操作しやすいインターフェースを設計し、結果表示やデータ連携をわかりやすく実現するのがポイントです。これにより、業務現場での利用がスムーズに進み、AIが生み出す情報や知見が即戦力として活用できるようになります。
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AI提供
Web方式/API方式を通じたAI機能の提供
開発が完了したAI機能を、本番環境に統合するためにWeb画面やAPIと連携させます。直感的に操作しやすいインターフェースを設計し、結果表示やデータ連携をわかりやすく実現するのがポイントです。これにより、業務現場での利用がスムーズに進み、AIが生み出す情報や知見が即戦力として活用できるようになります。
AI運用フェーズ
AI運用フェーズ
AI運用フェーズ
保守フェーズを通じて、AIは現場のニーズに応じて進化し、その価値を一層高めていくことができます。
1
データ収集と効果分析
運用データを収集し成果を評価・分析
実環境で稼働するAIモデルが生成した結果や、ユーザーの利用状況に関するデータを継続的に収集します。これらのデータを定期的に分析し、モデルの予測精度、応答速度、業務KPI（生産性向上、コスト削減、品質改善など）への貢献度を評価します。分析結果を通じて、現行モデルの強みや改善が望まれる点を明確化し、今後の改善方針を打ち立てます。
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データ収集と効果分析
運用データを収集し成果を評価・分析
実環境で稼働するAIモデルが生成した結果や、ユーザーの利用状況に関するデータを継続的に収集します。これらのデータを定期的に分析し、モデルの予測精度、応答速度、業務KPI（生産性向上、コスト削減、品質改善など）への貢献度を評価します。分析結果を通じて、現行モデルの強みや改善が望まれる点を明確化し、今後の改善方針を打ち立てます。
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データ収集と効果分析
運用データを収集し成果を評価・分析
実環境で稼働するAIモデルが生成した結果や、ユーザーの利用状況に関するデータを継続的に収集します。これらのデータを定期的に分析し、モデルの予測精度、応答速度、業務KPI（生産性向上、コスト削減、品質改善など）への貢献度を評価します。分析結果を通じて、現行モデルの強みや改善が望まれる点を明確化し、今後の改善方針を打ち立てます。
2
機能追加と改良
要件に応じてAI機能を拡張・改善
収集・分析したデータや現場からのフィードバックをもとに、AIシステムの機能拡張や改善を行います。具体的には、新たな業務ニーズに対応するための機能追加、既存モデルが苦手とする領域への対応強化、ユーザーインターフェースの利便性向上などが挙げられます。この段階では、要件を再確認し、優先度の高い改善から着手することで、運用環境での価値を迅速に最大化します。
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機能追加と改良
要件に応じてAI機能を拡張・改善
収集・分析したデータや現場からのフィードバックをもとに、AIシステムの機能拡張や改善を行います。具体的には、新たな業務ニーズに対応するための機能追加、既存モデルが苦手とする領域への対応強化、ユーザーインターフェースの利便性向上などが挙げられます。この段階では、要件を再確認し、優先度の高い改善から着手することで、運用環境での価値を迅速に最大化します。
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機能追加と改良
要件に応じてAI機能を拡張・改善
収集・分析したデータや現場からのフィードバックをもとに、AIシステムの機能拡張や改善を行います。具体的には、新たな業務ニーズに対応するための機能追加、既存モデルが苦手とする領域への対応強化、ユーザーインターフェースの利便性向上などが挙げられます。この段階では、要件を再確認し、優先度の高い改善から着手することで、運用環境での価値を迅速に最大化します。
3
AIの継続的な改善
新しいデータで再学習し精度を向上
新たなデータが蓄積されるたびに、モデルを再学習して精度の向上を図ります。これは、運用中に取得した実績データを活用し、モデルがより的確かつ洗練された判断や提案を行えるようにする継続的なプロセスです。再学習により、AIは環境変化（需要変動、市場動向、外部要因など）や業務要件の変化に適応し続け、長期的な有用性を確保します。
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AIの継続的な改善
新しいデータで再学習し精度を向上
新たなデータが蓄積されるたびに、モデルを再学習して精度の向上を図ります。これは、運用中に取得した実績データを活用し、モデルがより的確かつ洗練された判断や提案を行えるようにする継続的なプロセスです。再学習により、AIは環境変化（需要変動、市場動向、外部要因など）や業務要件の変化に適応し続け、長期的な有用性を確保します。
3
AIの継続的な改善
新しいデータで再学習し精度を向上
新たなデータが蓄積されるたびに、モデルを再学習して精度の向上を図ります。これは、運用中に取得した実績データを活用し、モデルがより的確かつ洗練された判断や提案を行えるようにする継続的なプロセスです。再学習により、AIは環境変化（需要変動、市場動向、外部要因など）や業務要件の変化に適応し続け、長期的な有用性を確保します。
