生成AIによる開発プロセスの完全マニュアル｜企画から運用までを徹底解説
こんにちは。Wakka Inc.メディア編集部です。
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIは、私たちの業務やシステム開発のあり方を根本から変えようとしています。
しかし、生成AIを活用したシステム開発においては、従来のやり方とは異なる前提とノウハウが必要です。
そこで本記事では、生成AIをシステムに組み込む際の開発プロセスを、企画から運用・改善まで網羅的に解説します。
各フェーズで「何を」「どのように」進めるべきかを具体的に理解することで、プロジェクトの不確実性を減らし、成功への確かな道筋を描けるようになります。
自信を持って生成AI開発の第一歩を踏み出せるよう、ぜひ本記事を参考にしてください。
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生成AIの
生成AIの導入を検討している経営者/マネージャーの方や、
生成AI開発と一般的なシステム開発との違い
生成AIを活用したシステム開発のプロセスを理解するには、まず従来型のシステム開発と「どこが根本的に異なるか」を明確に把握することが重要です。
従来のシステム開発は、明確に定義された要件と仕様に基づき、論理的な処理をコードで実装していくアプローチが中心です。
設計図に沿って建物を組み上げるように、入力に対して常に決まった結果を出力する決定論的な性質を持ちます。
一方、生成AIを組み込んだシステム開発は大量のデータをAIモデルに学習させ、自律的に新しいコンテンツを生成する「データ駆動型」のアプローチです。
生成AIを活用した開発プロセスは、まるで植物を育てるように与えるデータ（栄養）の質と量によって成果物（果実）が変化します。
そのため、必ずしも毎回同じ結果が出力されるわけではない「非決定論的」な性質を持っています。
こうした違いが、生成AIの開発に特有のプロセスを必要とする理由です。
生成AIを組み込んだシステムのメリット
生成AIをビジネスに活用することで、単なる業務効率化に留まらない、多岐にわたるメリットが期待できます。
本章では、生成AIをシステムに組み込むことで得られる主なメリットを5つ紹介します。
業務の効率化で作業時間が大幅に削減できる
生成AIは、今まで人間が時間をかけて行っていた定型的なタスクを自動化します。
例えば、プログラムコードの自動生成や仕様書といった書類作成、テストケースの生成などをAIが代行することで開発者は単純作業から解放されます。
結果として、要件定義やアーキテクチャ設計といった高い付加価値のある業務に集中できるため、プロジェクト全体の生産性が飛躍的に向上するでしょう。
高度なデータ分析を自動化できる
企業内に蓄積された膨大なデータを活用し、ビジネスに有益な洞察を得ることは重要ですが、専門的な知識と時間が必要です。
生成AIは、非構造化データ（テキスト・画像・音声など）を含む多様なデータを解析し、市場のトレンド予測や顧客行動の分析などを自動で行ってくれます。
生成AIの高度な自動分析により、データに基づいた迅速かつ正確な意思決定が可能となるため、ビジネスの競争力をさらに高められるのです。
ユーザー体験を向上させられる
生成AIは、ユーザー一人ひとりのニーズや文脈を理解し、パーソナライズされた体験を提供することが得意です。
例えば、ECサイトでの高度な商品レコメンデーションや、24時間自然な対話が可能なカスタマーサポートチャットボットなどが挙げられます。
ユーザーは、まるで専属アシスタントが付いているかのように、きめ細かく高品質なサービスを受けられ、顧客満足度やエンゲージメントの向上に直結します。
人手不足を補い柔軟に運用できる
多くの業界で課題となっている人手不足に対し、生成AIは有効な解決策となり得ます。
専門的な問い合わせに対応する仕組みや、社内ナレッジを学習した教育用AIアシスタントを導入することで、少人数でも高い業務品質を維持できます。
また、需要変動に合わせてAIのリソースを柔軟に調整できるため、事業の拡大や縮小にも迅速に対応可能です。
新しい価値やサービスの拡張を生み出せる
生成AIの大きな魅力は、今までにない新しい価値やサービスを創造する力です。
入力したキーワードをもとに独自のデザインや音楽を生成するサービスや、個人の文章癖を学習してメール作成を代行するツールなど、アイデア次第で可能性は無限に広がります。
既存の事業領域にとらわれない革新的なサービス開発を促進してくれるため、新たな収益源を生み出す強力なエンジンとなるのです。
生成AIを活用したシステム開発の全工程｜成功に導くシステムの作り方
生成AIを活用したシステムの開発プロセスは、一直線に進むものではなく、各フェーズを行き来しながら精度を高めていく反復的なアプローチが基本です。
本章では、プロジェクトを成功に導くための標準的な5つのフェーズを解説します。
フェーズ1：導入目的とユースケースの整理
フェーズ1では、まず「AIを使って何がしたいか」ではなく、「どのようなビジネス課題を解決したいか」を徹底的に深掘りします。
課題を深堀りする段階で重要なのは、具体的で測定可能な目標を設定することです。
例えば、以下のように誰が見ても成否を判断できる目標を立てましょう。
- 顧客からの問い合わせ対応を自動化し、平均応答時間を30%削減する
- マーケティング用のキャッチコピー生成を自動化し、制作コストを月間50万円削減する
目標が定まったら、技術的な実現の可能性と投資対効果（ROI）を大まかに評価します。
そして、ビジネス・開発・データ分析など異なる専門性を持つメンバーでチームを編成しましょう。
何と言っても、全員が目標と課題を共有することが、プロジェクトを円滑に進めるためには重要です。
フェーズ2：概念実証（PoC）で精度と実現性を確認
構想フェーズで描いたアイデアが、技術的に実現可能で、かつビジネス上の価値を持つかを小規模に検証するのが「概念実証（Proof of Concept：PoC）」です。
本格的な開発に着手する前に、リスクを最小限に抑え、投資判断の精度を高めるための極めて重要なフェーズと言えます。
PoCは、壮大な建築物を建てる前に、まず模型を作って構造上の問題がないかを確認する作業に似ています。
概念実証の目的は完璧なシステムを作ることではなく、「そもそもこのアイデアは機能するのか」といった問いに、データに基づいて答えることです。
※表は、横にスクロールできます
| PoCのメリット | PoCのデメリット・注意点 |
|---|---|
| ・本格開発が未達になるリスクを低減できる | ・目的が曖昧だと「PoC貧乏」に陥る |
| ・小規模な投資で実現性を検証できる | ・データが不足していると正しい評価ができない |
フェーズ3：モデル選定とシステム設計
PoCで有効性が確認できたら、次はいよいよ本番環境で稼働するシステムを構築するための設計フェーズです。
こちらのフェーズでは、PoCで得られた知見を基に、より堅牢で拡張性を持つシステムの全体像を描きます。
まず、プロジェクトの要件にもっとも適したAIモデルを選定します。
OpenAIのGPTシリーズといった商用APIを利用するのか、オープンソースのモデルを特定業務に合わせて調整するのか、あるいはゼロから独自モデルを構築するかを決めましょう。
次に、選定したAIモデルをどのように既存の業務システムや新しいアプリケーションに組み込むか、システム全体のアーキテクチャを設計します。
将来的なデータ量やアクセス数の増加にも耐えられるような拡張性や、外部からの攻撃や情報漏洩を防ぐセキュリティを考慮した設計が不可欠です。
参考：OpenAI
フェーズ4：実装とプロンプト・API連携の構築
設計図が完成したら、次は実際にシステムを構築していく実装フェーズです。
設計に基づいてAIモデルをアプリケーションに組み込み、ユーザーが利用できる形にしていきます。
AIモデルとの連携は、多くの場合API（Application Programming Interface）を介して行われます。
まずは、アプリケーションからのリクエストをAPIが受け取り、AIモデルに処理を依頼してから出力結果をアプリケーションに返すといった流れです。
以上のプロセスにおいて、AIに対してどのような指示（プロンプト）を与えるかによって、出力の質は大きく左右されます。
したがって、「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術が非常に重要です。
フェーズ5：運用・評価と継続改善
生成AIは生き物のように、継続的なメンテナンスと改善によって価値をさらに大きくしていきます。
運用フェーズの主な活動は、システムの安定稼働を監視する「モニタリング」です。
AIの応答速度やエラー率、出力内容の精度などを常にチェックし、問題が発生した際には迅速に対応します。
また、時間経過とともに入力されるデータの傾向が変化し、AIの性能が劣化する「モデルドリフト」と呼ばれる現象が起こることがあります。
こうした問題を防ぐため、運用中に蓄積された新しいデータを使って定期的にモデルを再学習させ、常に最新の状態に保つことが不可欠です。
生成AIを活用したシステムの開発プロセスのポイント
開発プロセスの各フェーズを成功させるためには、特に意識すべきいくつかの重要なポイントがあります。
以下のポイントを押さえることで、プロジェクトが迷走するリスクを減らし、より効果的に開発を進められます。
目的と目標を明確化する
プロジェクトの初期段階で目的（何のためにAIを導入するのか）と具体的な目標（何を達成すれば成功と言えるのか）を明確に定義することが重要です。
目的が曖昧なままでは、開発チームはどのような方向に進めば良いか分からなくなり、PoCの評価基準も定まりません。
「業務を効率化したい」といった漠然とした目的ではなく、「問い合わせ対応の一次回答率を80%にする」のように、誰の目にも明らかな数値目標を設定しましょう。
明確な目標が、後のモデル選定やプロンプト設計、そして最終的な投資対効果の評価における揺るぎない指針となるのです。
入力・出力データの品質を高める
AIモデルの性能は、学習させるデータの質と量に大きく依存します。
したがって、学習データの準備はもっとも重要な工程の一つです。
不正確な情報やノイズが含まれたデータを学習させると、AIは誤った知識を身につけてしまいます。
データの収集後は、欠損値の処理や表記の統一といった「データクレンジング」や、AIが学習しやすい形式にデータを整える「前処理」を丁寧に行う必要があります。
また、出力されたコンテンツの評価も重要です。
テキスト生成の場合、以下のような客観的な指標と、人間による主観的な評価を組み合わせて多角的に品質を測りましょう。
※表は、横にスクロールできます
| 評価指標の例 | 概要 |
|---|---|
| BLEU / ROUGE | 生成された文章が、正解の文章とどれくらい似ているかを単語の重複度で評価する指標。 |
| Perplexity | モデルが文章の次に来る単語をどれだけ正確に予測できるかを示す指標。低いほど自然な文章とされる。 |
| 人間による評価 | 生成された内容の「流暢さ」「一貫性」「創造性」「正確性」などを人が評価する。 |
最適なモデルを選択する
すべての課題に万能なAIモデルは存在しません。
プロジェクトの目的や予算、そして利用可能なデータに応じて、最適なモデルを選択することが重要です。
※表は、横にスクロールできます
| モデル選択の主な選択肢 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 商用APIを利用 （例: GPT-4） | ・高性能なモデルをすぐに利用できる ・インフラ管理が不要 | ・利用料が発生する ・カスタマイズの自由度が低い |
| オープンソースモデルを改修 | ・無料で利用できる ・自社データでファインチューニング可能 | ・高度な専門知識と計算資源が必要 ・商用利用のライセンス確認が必須 |
| 独自モデルを開発 | ・特定のタスクに完全に特化できる ・技術的優位性を確保できる | ・莫大なコストと時間がかかる ・高レベルの専門人材が必要 |
モデルを選ぶ際には、性能やコストだけでなく、ライセンス体系やデータの取り扱いに関するポリシーも十分に確認する必要があります。
特に、機密情報を扱う場合には、入力データがモデルの再学習に使われるかどうか、またデータの保存・アクセス権限・ログ管理などが適切かどうかを含め、セキュリティ及びガバナンスの観点から慎重にチェックする必要があります。
参考 GPT-4
検証プロセスを強化する
生成AIはときに、事実に基づかないもっともらしい嘘（ハルシネーション）を生成することがあります。
そのため、開発プロセスにおいては、出力内容の正確性を検証する仕組みを組み込むことが重要です。
単にプログラムが正常に動くかだけでなく、さまざまな入力パターンに対してAIがどのように応答するかのテストや、倫理的に不適切な内容や誤情報が出力されないかのチェックを入念に行います。
特に、金融や医療といった正確性が厳しく求められる分野では、専門家によるファクトチェックやAIの回答に参照元を明記させるなどの対策が不可欠です。
運用体制と改善体制を整備する
安定して価値を提供し続けるためには、専門の運用・改善体制を構築することが不可欠です。
具体的には、誰がモデルのパフォーマンスを日常的に監視するのか、どれくらいの頻度でモデルを再学習するのかといったルールをあらかじめ決めておく必要があります。
また、ユーザーからのフィードバックをどのように収集し、プロダクト改善に活かすかといった役割分担も明確にしておきましょう。
専任者を置くことが難しい場合でも、少なくとも定期的にシステムの健全性をチェックし、改善サイクルを回していく計画を立てておくことが重要です。
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生成AIの開発プロセスにおける問題点
開発プロセスとそのポイントを解説してきましたが、現実には多くの企業がさまざまな壁に直面します。
本章では、多くのプロジェクトが直面する共通の問題点を解説します。
実運用への移行が困難
PoCでは良好な結果が出ても、いざ本番の業務システムに組み込もうとすると、さまざまな問題が発生して実運用に至らないケースは少なくありません。
理由は、PoCの限定的な環境と、本番環境の複雑さ（扱うデータ量の違い、既存システムとの連携など）との間に大きなギャップがあるためです。
こうした「PoCの壁」を乗り越えるには、技術力だけでなく実際の業務プロセスを深く理解し、ビジネス課題を解決するまで伴走してくれるパートナーの存在が重要です。
パートナーを選ぶ際は、単にAIモデルを開発できるかだけでなく、上流工程のコンサルティング能力や柔軟な開発体制に対応できるかも確認しておきましょう。
学習データの「質と量」が確保しにくい
生成AI、特にファインチューニングを行う場合、AIモデルの性能は学習データの質と量に大きく左右されます。
しかし、多くの企業では、高品質で整理・ラベル付けされたデータを大量に保有していないのが現状です。
不十分なデータで学習を行うと、AIは偏った知識を身につけたり、期待する性能を発揮できなかったりします。
自社でデータを収集・整備するには、専門的なノウハウと多大なコストがかかるため、プロジェクトの大きな障壁となることがあります。
コストやリソースが想定以上にかかる場合がある
生成AIの開発には、ソフトウェアライセンス料だけでなく、目に見えにくいさまざまなコストが発生します。
特に、高性能なAIモデルの学習や運用には、高価なGPUサーバーの利用が不可欠です。
また、そうしたクラウドにかかる利用料は高額になる傾向があります。
加えて、データサイエンティストやAIエンジニアといった、専門人材の人件費も高騰しているのが実情です。
PoCを何度も繰り返したり、運用の開始後に頻繁なモデル改善が発生することで、当初の予算を大幅に超過してしまうリスクも考慮しておきましょう。
高度なAI人材の不足
生成AIプロジェクトを推進できる高度な専門知識を持つ人材は、世界的に見ても非常に希少であり、獲得競争が激化しています。
データサイエンティスト、プロンプトエンジニアといった専門家を自社で採用・育成するのは、多くの企業にとって容易ではありません。
社内に専門家がいない場合、プロジェクトの技術的な意思決定を誤ったり、潜在的なリスクを見過ごしてしまったりする可能性もあります。
こうした人材不足が、多くの企業にとって生成AIを活用したシステム開発の大きな課題となっています。
予期せぬ出力や誤回答が発生しやすい
生成AIの大きな課題の一つが、前述したハルシネーション（もっともらしい嘘の情報を生成する現象）です。
AIは学習データに存在しない事柄についても、それらしく文章を生成してしまうことがあります。
こういった不確実性を完全に抑えることは難しく、特に顧客対応などビジネス領域で利用する場合には大きなリスクです。
不適切な出力を防ぎ安全に運用するには、出力内容をフィルタリングする仕組みや、重要な判断に人間が関与する体制など高度な制御技術と運用ノウハウが求められます。
AI開発ツールを選ぶポイント
プロジェクトを効率的に進めるためには、目的に合った開発ツールやプラットフォームを選定することが重要です。
ツールを選ぶ際には、以下の3つのポイントを考慮しましょう。
操作画面は使いやすいか
ツールの選定において、直感的で分かりやすいユーザーインターフェース（UI）は、開発効率を大きく左右します。
特に、GitHub CopilotのようなAIコーディング支援ツールは、開発者が日常的に使うIDE（統合開発環境）にシームレスに統合され、簡単な操作で利用できることが重要です。
こうしたツールの登場は、エンジニアの役割そのものを変えつつあります。
反復的なコーディング作業をAIに任せることで、人間はより創造的なアーキテクチャ設計や、AIが生成したコードの品質をレビューする役割にシフトしていきます。
そのため、ツールの操作性は開発プロセス全体の生産性を高めるうえで、欠かせない戦略的な要素として捉えましょう。
拡張性や追加機能は充実しているか
ビジネスの成長に伴い、扱うデータ量やユーザー数は増加していきます。
そのため、最初は小規模でスタートしたとしても、将来的にシステムを拡張できるかどうかは非常に重要な選定基準です。
また、AIの世界は日進月歩であり、次々と新しいモデルや技術が登場します。
選定するプラットフォームが、そうした最新技術に迅速に追従し、継続的に機能がアップデートされるかどうかも確認しましょう。
他の業務システムとの連携を容易にするAPIが豊富に用意されているかも、拡張性を評価する上で重要なポイントです。
費用対効果は良いか
ツールのコストを評価する際は、単純なライセンス料や月額利用料だけで判断してはいけません。
選定したツールを導入することで開発工数がどれだけ削減できるのか、又はサーバーの運用コストがどれだけ抑えられるかなど、総合的な費用対効果で判断することが重要です。
たとえ導入コストが高いツールであっても、開発者の生産性が大きく向上するのであれば、人件費を含めた総コストはむしろ下がる可能性があります。
多くのツールには無料トライアル期間が設けられているため、実際に自社のユースケースで試してみて、どのような効果が見込めるかを事前に検証しましょう。
生成AIを組み込んだシステムの実例
理論的な解説だけでなく、実際に世の中でどのように生成AIが活用されているかを知ることで、自社での導入イメージはより具体的になります。
こちらの章では、私たちの身近なサービスで活用されている代表的な事例を2つ紹介します。
Microsoft：Copilotによる業務アプリケーションへのAI統合
Microsoftは、「Copilot」のブランド名で、さまざまな製品に生成AIを統合しています。
プログラマー向けの「GitHub Copilot」は、開発者が書くコードの文脈を理解し、次に必要なコードを自動で提案してくれるため、開発速度を劇的に向上させます。
また、「Microsoft 365 Copilot」は、Word・Excel・PowerPoint・Teamsといった日常的に使うオフィスアプリケーションに組み込まれているのです。
例えば、Teamsの会議内容を自動で要約して議事録を作成したり、Wordで簡単な指示を与えるだけで報告書のドラフトを作成したりと、あらゆるビジネスシーンでの生産性向上に貢献しています。
Google：Geminiを活用した検索・情報整理システム
Googleは自社開発の高性能AIモデル「Gemini」を、Google検索やGmail、Googleドキュメントなどのサービスに深く統合しています。
従来のキーワード検索だけでなく、より複雑で曖昧な質問に対しても、AIがWeb上の情報を整理・要約して対話形式で分かりやすく回答してくれます。
さらに、Gmailでは返信文を自動生成し、Googleドキュメントでは文章の構成案を提案するなど、情報整理やコンテンツ作成の多様な場面で支援が可能です。
膨大な情報から必要なものを効率的に抽出し、新たな知識や成果物へと昇華させるプロセスを、AIが強力にサポートしています。
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