【生成AI×開発】AI担当者が気になる生成AIツール開発の情報まとめ

みなさんは生成AIツールの開発手法に、どのような方法があるかご存じでしょうか？生成AIツールの開発手法は、規模や要件によって異なります。効率よく生成AIを業務に導入するためには、目的に応じた開発手法を選ぶことが重要です。

今回は、生成AIツールの開発手法に関する種類や流れなどを解説します。各開発手法について簡潔＆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！

そもそも生成AIとは

そもそも、生成AIとは何なのかについてから解説します。生成AIとは、文章や画像などのコンテンツをAIによって作成できるツールのことです。人間が創造したものに近い品質のコンテンツを短時間で出力可能です。代表的なものとして、ChatGPTやGeminiなどが挙げられます。

生成AIにはそれぞれツール毎に得意とする分野が存在します。たとえば、前述の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。業務効率を大幅に改善することも期待できるため、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、ChatGPTを企業利用する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。
→ChatGPTを企業利用するリスクと対策5選｜実際の企業事例と共に解説

生成AIツールの開発方法

生成AIツールを開発する際には、いくつかの異なる方法があります。今回は、下記の5つの手法について、その概要やメリット・デメリットについて解説します。

また、各手法についてより詳しく解説されている記事を参考記事として紹介しますので、もっと詳しく知りたいという方はそちらもご覧になってみてください。

ウォーターフォール開発

ウォーターフォール開発は、一連の工程を上流から下流へと順序立てて進行す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。

そんな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。このため、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の開始の条件なので、開発期間は各工程の複雑さや規模によって変化するのですが、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。

参考記事：ウォーターフォール開発とは？メリットとデメリットを解説。ほかの開発手法も紹介！

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、その名の通り、市場変化や顧客の要望に迅速に、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。

そんなアジャイル開発は、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、このようなメリットがあるため、計画段階で厳密な仕様を決めておらず、方向性が定まらなかったり、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というデメリットもあります。

参考記事：アジャイル開発とは？概要やメリット・デメリット、進め方を解説

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。特徴としては、機能ごとに各工程を繰り返し、逐次的に機能の開発と改善を行う点です。

そんなスパイラル開発は、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、柔軟性を持つがゆえに、プロジェクトの見通しが立てづらい事や各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。

参考資料：スパイラル開発とアジャイル開発の違いとは？それぞれの特徴も解説！

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、機能を分割して開発し、評価と改善を繰り返すのではなく、先にプロトタイプを開発し、それについて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。

そんな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。

参考記事：【2022年最新】プロトタイプ開発とは？概要やメリット・デメリットをわかりやすく解説 Hybrid Technologies Co,Ltd

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、事前に実現性の確認ができるため、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確率を低くすることができる点です。ただ、気を付けなければならないのが、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。ほかにも、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。

参考記事：PoC開発とは？意味や開発の手順について解説

生成AIツールの開発の流れ

ここでは、実際に企業向けに生成AIツールを開発する際の流れについて説明します。生成AIツールを開発する際の参考としてお役立てください。

構想

企業に生成AIを導入する際は、まず企業のニーズや目的を理解するためにヒヤリングを行い、その情報を基にAIの役割を明確化します。次に、選択したAIの役割に合わせて利用可能なデータやモデルを調査し、企業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

構想がまとまったら、次はその構想の実現性の確認をするために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作成し、基本的な生成タスクを行います。

その結果について顧客のニーズと合致するような結果か評価を行い、プロジェクトの方向性の再設定や、改善点の洗い出しをします。この際、PoCのデメリットでもある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。次に、企業のITインフラや既存のシステムとの統合を行います。

この際、セキュリティ要件などを考慮しながら作業を行う必要があります。統合が完了すると、テストを行い、モデルの性能や安定性の確認をして、モデルの最適化を行い、本番環境にデプロイできるような状態にします。

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。ほかにも、顧客の新しいニーズが発生した際は、それに応じてアップデートや改善、新しい機能の開発も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。
→生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策を解説！開発失敗事例も紹介

生成AIツール開発の費用相場

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

• 企業全体の作業効率向上が期待できる
• 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

自社で生成AIツールを開発することには、上記のようなメリットがあります。一番大きなメリットは、生成AIによって業務に伴う時間とコストを大幅に改善できるところです。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、ChatGPT API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。
→ChatGPT APIとは？使い方や料金体系、できること、おすすめ活用事例15選を紹介

開発された生成AIの活用事例

• 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

生成AIの活用事例は様々ですが、多いものとして上記の活用方法が挙げられます。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。

他にも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、アイデア次第でいくらでも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はたしかに便利なツールですが、その一方で注意しなければならないポイントもあります。ひとつは、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。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るプロセスのこと。より分かりやすく言えば、社内におけるAI運用のルールと監視体制作りです。

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。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。
→生成AIを利用するための体制構築とガバナンスの方法とは？リスクやその対策も解説

生成AIツールの開発実績

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、ここでは実際にそれらを用いて開発された弊社の生成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。

自律型AIエージェントを活用すると、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。

これにより、全体の工数を（この例の場合）50%以上削減できます。

今後ITエンジニアが不足すると言われる中で、上流工程を担当する人は特に不足していくと思われます。IT業界の方や、社内DXを行う方にとって有用な事例になればと思います。

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。
こちらからご連絡ください。

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

生成AIを活用し社内人事業務を99%自動化が可能です。社内人事評価にAIを導入することで、社員満足度を定量的に評価でき、社内人事を99%自動化できます。

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）

これにより、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

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、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、社内の質疑にかかる工数を減らすことができ、余剰時間を産むことができます。

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。

Qiita

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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。
→生成AIツールの開発費用相場を詳細に解説！コストを削減する2つの方法も紹介

生成AIを開発して業務を効率化させよう！

生成AIは運用リスクや取り扱いが難しいという課題もありますが、同時に業務効率・生産性を大幅に高めてくれる可能性も秘めています。そのため、国内外問わず多くの企業が社内で活用できる生成AIツールの開発を進めています。

導入スタートが遅れると、そのぶん競合他社に後れをとるかもしれません。逆を言えば、早期から生成AIツールの開発を始めておけば業界内で一歩リードできる可能性もあります。

今回の記事を参考に、社内での生成AIツールの開発を検討してみてはいかがでしょうか。

生成系AIの業務活用なら！

・生成系AIを活用したPoC開発

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・システム間API連携

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最後に

いかがだったでしょうか？

弊社では

・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
・要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発
・生成AIとRPAを組み合わせた業務自動化ツールの開発
・社内人事業務を99%自動化できるAIツールの開発
・ハルシネーション対策AIツールの開発
・自社専用のAIチャットボットの開発

などの開発実績がございます。

まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。

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生成AIを社内で活用していきたい方へ

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また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。

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