生成AIを使った開発環境と手法を詳しく解説！AI導入で業務効率が大幅改善！

ChatGPTの登場以降、世界中がAIの驚異的な能力を目のあたりにし、今では誰でも気軽に高度なAIツールを使えるようになりました。

最近では、生成AIをもっと活用するために自分仕様にカスタマイズしたい、汎用ではなく自社に特化した用途で利用したいなど、新たなAIツールの開発に興味を持つ方も多いのではないでしょうか。

今回は、生成AIツール開発手法の種類や開発環境、全体の流れなどを解説します。各開発手法について簡潔かつ分かりやすくまとめているので、生成AI開発に必要な情報が入手できるはずです。ぜひ最後までご覧ください！

生成AIとは

生成AIは、文章や画像などのコンテンツを新たに生成できるツールです。

Open AI社が開発する対話型生成AIであるChatGPTが話題になって以降、Google社のGeminiやメタ社のLlamaなど多くの企業がさまざまな種類の生成AIを開発し、競争を繰り広げています。

生成AIには、ツールごとに得意分野が存在します。例えば、ChatGPTは文章の生成に長けています。他にもツールによっては、画像や動画、音声などのコンテンツも作成可能です。

生成AIモデルそのものの開発には膨大な資金と時間が必要ですが、個人や企業はGPTのような高性能なAIモデルをカスタマイズしたツールを開発し、活用できます。

生成AIの能力により業務効率の大幅な改善も期待できるため、多くの企業がAIの社内導入をスタートさせています。

なお、生成AIの活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIツールの主要な開発手法

生成AIツールを開発するには、開発環境を整える必要があります。開発環境を考慮する上で大切なのは、最適な開発手法を選ぶことです。

ここでは、5つの主要な開発手法を分かりやすく解説します。

それぞれの手法には異なる特徴とメリット・デメリットが存在するため、自社の状況に適した手法を選択しましょう。

ウォーターフォール開発

ウォーターフォール（Waterfall）開発は、一連の工程を上流から下流へと順番に進める手法です。滝の流れのように上から下に一方的に流れる様子に似ていることからこの名がつけられました。

組み込みソフトウェアの開発や比較的規模の大きな開発でよく採用されます。

ウォーターフォール開発は、以下の工程から成り立っています。

1. 要件定義： システムやソフトウェアの目的や要件を明確にする。
2. 設計： システムのアーキテクチャやデザインを計画する。
3. 実装： コードを書き、プログラムを作成する。
4. テスト： システムの動作を確認し、バグや問題点を特定する。
5. 導入： システムを実際の環境にデプロイする。
6. 保守： システムの運用後、必要に応じて更新や修正を行う。

ウォーターフォール開発の特徴は、一つの工程が完了しないと次の工程に進めないという点です。計画的に進めることができるメリットがある一方、途中での変更が難しくなるというデメリットもあります。

また、各工程の完了が次の工程開始の条件なので、開発期間は各工程の複雑さや規模によって変化し、規模の大きなプロジェクトは期間が長くなる傾向にあります。※1

アジャイル開発

アジャイル開発はここ最近のトレンドになっている開発手法で「アジャイル」とは「素早い」という意味です。その名の通り、市場変化や顧客の要望に迅速かつ柔軟に対応することを目的としています。

短期間の開発サイクル「スプリント」を繰り返し、各サイクルの終わりには動作するソフトウェアの部分を完成させます。

アジャイル開発は、以下の工程から成り立っています。

1. プランニング： 要件の明確化やタスクの優先順位付けをする。
2. 設計： ソフトウェアの構造やデザインを考える。
3. 開発：コードを書き、機能を実装する。
4. テスト：作成した機能の動作確認をする。
5. レビュー：チームやステークホルダーとのフィードバックを共有する。
6. リリース：完成した機能を公開する。

アジャイル開発のメリットは、変更や不具合が発生した際に柔軟に対応でき、なおかつその際の工数が少ないことです。

ただし、計画段階で厳密な仕様を決めておらず方向性が定まらない、スケジュールの管理がウォーターフォール開発に比べて難しいなどのデメリットもあります。※2

スパイラル開発

スパイラル開発は、システムの開発工程を機能ごとに分割し、重要な機能から開発していく手法です。特徴は、システム全体ではなく機能ごとに開発やテストなどの工程を繰り返し、逐次的に機能の開発と改善を行う点です。

スパイラル開発は、以下の工程から成り立っています。

1. 要件定義：システムやソフトウェアの目的や要件を明確にする。
2. 設計：ソフトウェアの構造やデザインを考える。
3. 開発：コードを書き、機能を実装する。
4. テスト：作成した機能の動作確認をする。
5. 評価：作成した機能の評価を行う。
6. 改善：評価結果に基づいて機能を改善する。

スパイラル開発のメリットは、仕様変更やスケジュール変更に対応しやすい柔軟性を持ちながら評価と改善を繰り返すため、機能の品質を保ちやすいことです。

しかし、プロジェクトの見通しが立てづらい事や機能ごとに開発工程を繰り返すため、費用や時間の面でコストが増大するというデメリットもあります。※3

プロトタイプ開発

プロトタイプ開発は、開発初期の段階でアイデアを具現化したプロトタイプを作成します。それをユーザーが試して、評価と改善を繰り返し、プロダクトの品質を向上させていく開発手法です。

スパイラル開発との違いは、先にプロトタイプを開発し、評価と改善を繰り返すことで開発を進めていくところです。

プロトタイプ開発は、以下の工程から成り立っています。

1. 要件定義： 初期の要件やアイディアをステークホルダーから収集します。
2. プロトタイプ設計：収集した要件を基に、初期のデザインやモデルを作成します。
3. プロトタイプ実装：設計に基づき、動作する簡易版のソフトウェアや製品を作成します。
4. ユーザー評価：依頼者やエンドユーザーにプロトタイプを評価してもらい、フィードバックを収集します。
5. 改善：フィードバックを基にプロトタイプを改善し、再度評価を行います。このサイクルを繰り返します。
6. 本開発：修正と評価を繰り返し、改善点がでなくなった段階で本開発に入り、実際にリリースするものを作成します。

プロトタイプ開発のメリットは、主に2つあります。1つ目は、作成したプロトタイプをユーザーに評価してもらい、ユーザーのニーズに合ったものが作成できることです。

2つ目は、初期段階で作成したプロトタイプのフィードバックを受ける事により、早期に改善点やニーズを把握できる点です。

しかし、この手法は開発者側の負担が大きいことや、スケジュール調整やコミュニケーションの観点から、大規模な開発には向かないというデメリットがあります。※4

PoC開発

PoC開発は、本開発の前にPoCと呼ばれる新しいアイデアや技術が実際に実効性があるのか、実現可能かを検証するプロセスを行い、それをもとに開発を行う手法です。

システムの開発前にPoCを行ってから構築に移ることで、開発の成功確率を高められます。

PoCは、以下の工程から成り立っています。

1. 目的設定：PoCの目的や検証の際の評価基準を設定します。
2. 実装：必要最小限のプロトタイプを構築します。
3. 効果検証：作成したプロトタイプで実効性の検証を行います。
4. データ検証：プロトタイプで得たデータや、ユーザーからのフィードバックをもとに改善点を洗い出します。

PoC開発のメリットは、本開発の前に実現性の検証を行うため、プロジェクトが失敗するリスクを低く抑えられる点です。

ただ、プロトタイプを開発し検証するので、その取扱いによっては情報漏洩のリスクがあります。また、PoCを何度も繰り返し行うとコストがかさんでしまうことがPoC開発のデメリットと言えます。※5

生成AIツールの開発の流れ

自社の環境や目的に適した開発手法を選択したら、どのような流れでツール開発を進めるかを把握すると効率的です。

ここでは、選択した手法を実際の開発プロセスにどのように落とし込むか、具体的な開発の流れを詳しく解説します。

構想

生成AIを導入する際は、まず現場のニーズや目的を理解するためのヒヤリングを行い、その情報を基にAIの役割を明確化します。

次に、AIに求める役割に合わせて利用可能なデータやモデルを調査します。現場と連携して具体的な目標や性能指標を設定することで、プロジェクトの方向性を決定します。

PoC検証

構想の実現性確認のためにPoC検証を行います。必要最小限の小規模なデータセットで簡単なモデルを構築し、基本的な生成タスクを実行します。

その結果について現場のニーズと合致するかどうかの評価を行い、プロジェクトの方向性の再設定や、改善点の洗い出しを行います。

この際、情報漏洩には十分注意して進める必要があり、作成したモデルの取扱いについて取り決めを行っておくなどの対策が必要です。

実装

PoC検証が成功したら、その結果をもとに本格的な開発を行います。大規模なデータの整理や前処理を行い、モデルの設計と学習を行います。

ITインフラや既存のシステムとの統合が必要になるケースがありますが、。セキュリティなどさまざまな要件を考慮しながら慎重な作業が求められます。

統合が完了すると、テストを行い、モデルの性能や安定性を確認します。モデルを最適化し、本番環境にデプロイできる状態にします。

運用

完成した生成AIを企業の本番環境にデプロイします。その後は運用・保守のフェーズに移り、継続的なモニタリングやメンテナンスを行い、生成AIの品質や性能を保ちます。

また、運用の中でユーザーからのフィードバックやモニタリングなどから浮かび上がってきた問題点に対応します。

新しいニーズが発生した場合は、アップデートや改善、新しい機能の開発を行っていく必要があります。

なお、生成AIの開発リスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

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生成AIツール開発の費用相場

これまで生成AIの利用経験がない、社内に専門人材がいないなどの理由で生成AIツールの開発ができないというケースもあるでしょう。

この場合、ツール開発の代行やコンサルティングなどを利用するのもおすすめです。

ここでは、弊社の料金体系を紹介します。

生成AIツールを開発するメリット

自社で生成AIツールを開発すると、下記のようなメリットがあります。

• 企業全体の作業効率向上が期待できる
• 人材の配置最適化によるコスト削減
• ユーザー体験（UX）の向上が期待できる
• 社内データを活用できる
• プログラムコードやノーコード開発も可能
• 社内マニュアルも作成できる
• 人手不足に対応できる

一番大きなメリットは、生成AIによって業務に費やす時間とコストを大幅に改善できる点です。

ほかにも、人手不足への対応や社内マニュアルも作成できます。生成AIを導入し使いこなすことで、企業全体の生産性が大きく上昇することも十分ありえます。

競合他社より業界内で一歩リードする、という意味でも生成AIツールを開発・導入するメリットは大きいといえます。

なお、無料で使える生成AIツールについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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開発された生成AIの活用事例

生成AIにはさまざまな活用事例がありますが、下記の例は既に多くの企業で効果を挙げています。

• 問い合わせ対応のチャットボット
• 情報収集や資料作成のサポート
• データの要約や分析

特に多いのが、ChatGPTを活用したチャットボットの導入です。顧客、もしくは社員向けに導入することで、人件費削減や作業効率向上が期待できます。

情報収集や資料の文章作成、収集したデータの要約・分析など従業員の業務をサポートする形で活用されるケースも多いです。

生成AIは、アイデア次第で活用の範囲が広がるところも大きな特徴といえます。

生成AI開発の注意点

生成AIは便利なツールですが、注意しなければならないポイントもあります。

生成AIが出力したコンテンツには、ハルシネーションというリスクが伴います。ハルシネーションとは、AIが誤った情報を正しいものとして扱ってしまう現象です。

利用者だけでなく開発者も、ハルシネーションの可能性は常に頭に入れておかねばなりません。

また、プロンプトインジェクションもAI開発者なら注意しておきたい問題です。プロンプトインジェクションは、機密情報や不適切なコンテンツを出力させようと意図的に悪意あるプロンプト（指示文）を入力することです。

AIツール開発時から、プロンプトインジェクション対策を徹底していないと予期せぬ被害に遭うリスクがあります。

生成AI開発ではガバナンス体制の構築も重要

生成AIを開発するときは、使い勝手や生産性だけでなくガバナンス体制構築について考えることも重要です。

AI開発におけるガバナンス体制とは、AI技術の使用・開発に関する方針を定め、社内におけるAI運用のルールと監視体制を整備することです。

このガバナンス体制が曖昧だと、万が一問題が発生したときに対応が遅れてしまいます。個人情報の漏えいなどが発生すると、企業の社会的評価は大きく低下し、事業に大きな影響を及ぼします。

生成AIを開発するときは、必ずガバナンス体制も構築しておきましょう。

なお、生成AIのガバナンス体制について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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WEELの生成AIツール開発実績

これまで、生成AIの開発手法や開発の流れについて説明してきましたが、ここでは弊社の生成AIツール開発実績について紹介します。

自律型AIエージェント開発

弊社では、要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントを開発しました。

AIと対話をするだけで業務フロー図の作図やマニュアル作成、要件定義を半自動で行うことが可能です。

このツールにより、全体の工数を（この例の場合）50%以上削減できます。

業務のデジタル化実現に欠かせないITエンジニア不足が今後深刻化すると言われる中、上流工程を担当する人材は特に不足すると予想されます。AIエージェントはITエンジニアの業務を効率化できるツールです。

こちらがGPTが生成した業務フロー図になります。

自律型AIエージェントの開発に興味がある方には、まずは無料相談をご用意しております。
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人事面談のテキストファイルから自動で評価を行うAIの開発

このAIツールは、生成AIを活用して社内の人事評価業務を99%自動化できます。社内人事評価にAIを導入すると、社員の満足度を定量的に評価でき、これまで担当者が一つひとつ行っていた作業を自動で実行します。。

方法は以下の通りです。

1. 社員インタビューをAIが自動で文字起こし
2. 文字起こしした内容をAIに読み込ませる
3. 会話内容をAIが解析し、社員満足度を定量的に評価

成果物: スコアリングした数値データ（レーダーチャート）、スコアリングに影響を与えた注目すべき会話内容（Excel）

このツールにより、人が介在する業務は社員インタビュー時のみとなり、それ以外は全てAIが自動で対応します。

社内人事業務の自動化に興味がある方には、まずは無料相談をご用意しております。
こちらからご連絡ください。

自社専用のAIチャットボット開発

業務を効率化する手段として、AIチャットボットを用意すると非常に有効です。弊社では、自社専用のAIチャットボット開発を行いました。

AIチャットボットは、特定領域に特化した専門知識を学習できます。例えばマーケターやエンジニア、コンサルタントなど、専門家を複数登場させることも可能です。

AIチャットボットを作成すると、社内の質疑対応にかかる工数を減らすことができ、対応スタッフの削減や余剰時間を生むことができます。

弊社は、透明性を重要視しており、このAIチャットボット作成手法を一般公開しています。

以下の記事からご覧ください。

https://qiita.com/tomo_1234/items/4eb55b78820c4fd885a8

なお、生成AIツールの開発費用について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIを開発して業務を効率化させよう！

大量の情報を学習し日々進化を続ける生成AIは、新しい価値を生み出し企業活動をサポートしてくれる有益なツールです。

人材不足が加速する日本では、業務効率の向上や生産性向上により競争力を高めなくては事業の成長が難しくなるかもしれません。生成AIツールの導入は、将来多くの企業に欠かせないものとなるでしょう。

社内に専門人材がいない場合は、ぜひ弊社にご相談ください。企業様のニーズに適したAI活用法やその手段をご提供します。

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最後に

いかがだったでしょうか？

これからのAI導入において、最適な開発手法選定が成功の鍵を握ります。

生成AIを社内で活用していきたい方へ

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