AIを使用したサービスは、様々なビジネスで活用することができます。ただ、AIサービスを提供するには、当然AIを用意しなければなりません。
その際に、自ら開発するのではなく、受託開発を依頼するという選択肢があります。
では、AIサービスの受託開発は具体的にどういったものなのか、詳しい依頼方法や依頼をする際の注意点と共に、確認していきましょう。
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目次
AI受託開発とは
AI受託開発とはAIサービスやAIを使ったアプリケーションの開発を他社に依頼することです。
AIサービスやアプリケーションの開発を請け負っている専門会社は数多くあります。
AIを開発する場合、当然AIに関する専門的な知識やスキルが欠かせません。よって、自社開発するのであればAIに詳しいスタッフが必要不可欠です。また、AIを開発できる環境も用意しなければなりません。
もし、何もない状態からAIサービスの開発を行う場合、スタッフの雇用や設備の用意などから始める必要があります。そのため、時間やコストが想定しているよりもかかってしまうことがあるでしょう。
当然ながらAI開発を請け負っている会社に依頼すれば、そういった環境や人員を自社で用意する必要がありません。
また、受託開発を請け負っている会社はAIに詳しくない会社からの依頼も請け負っている場合がほとんどです。したがって、AIに関する知識が乏しい場合でもあなたの希望に合ったアウトプットを提供してくれるでしょう。
AIを使ったサービスの開発依頼方法
AIを使う目的を明確にする
AIができることは、非常に幅広いです。
AIサービスに限定したとしても、顧客からの問い合わせ対応や、家電の使用サポート、入力された文字の翻訳など色々あります。その中から、具体的にどのようなAIを開発したいのかを、最初に決めなければなりません。
もし、AIサービスを開発したいという漠然とした願望だけでAI開発の依頼をすると、想像していたものとは全く異なるAIサービスが作られてしまう恐れがあります。
それを防ぐためにもAIのどういった機能を何のために使用するのか明確にしましょう。なるべく具体的な内容を用意することが望ましいです。
使用するAIの種類を決める
AIサービスで使用するAIの種類は、開発する手法によって3通りに分けることができます。機械学習、強化学習、ディープラーニングの3通りです。
基本的には、機械学習の上位が、強化学習とディープラーニングと考えましょう。機械学習は、大量のデータを用いて、AIに学習させる手法です。
使用するデータに基づいて、自ら判断できるAIが完成します。強化学習とディープラーニングも同様に、機械学習がベースです。ただ、機械学習とは違い、サービス提供後も学習を続けるという特徴があります。
強化学習は、人が提供した目的に応じてAIが試行錯誤を繰り返し、最適化をしていくのが特徴です。それに対してディープラーニングは、膨大なデータの中を参考に、何を学ぶべきかをAI自らが判断した上で学習するという違いがあります。
AIサービスを開発する場合、少なくとも機械学習は必要ですが、強化学習またはディープラーニングが必要とは限りません。開発するサービスの内容によって、どのAIが必要になるのかは変わります。
サービス開始後も、最適化のためにAIに成長してもらいたいのであれば、強化学習を選びましょう。サービス開始後に、AIが自動で成長することを求めるのであれば、ディープラーニングを選ぶ必要があります。
AI開発を依頼する会社を決める
AIを使う目的や種類がはっきりしたら、実際に依頼するAI開発会社を探しましょう。基本的には、依頼したいAI開発の分野を得意としていることを条件にしましょう。
得意としている分野は会社によって異なります。顧客対応のAIサービス開発が得意なところもあれば、電化製品と組み合わせるAI開発の実績が豊富な会社もあります。
また、AI開発の中でもディープラーニングは特殊な開発が必要なので、対応していない会社も多いです。したがって依頼したいAIサービスの開発が本当にできるのか、同様の依頼を受けた実績があるのかなどを考えて、会社を選びましょう。
AIの開発を依頼する際の注意点
初期の学習にどのくらいコストをかけるのか決める
AIサービスの受託開発を依頼する場合、初期コストが発生します。そして初期コストの中でも依頼者側の選択で額が大きく変わるのは初期学習です。
AI開発を行う際には機械学習が欠かせません。その機械学習には膨大なデータが必要です。AI開発を依頼するのであれば、そのデータ収集も開発会社に任せることになりますが、データの量が多くなればなるほど初期コストも高くなっていきます。
ただ、データの量に比例してAIの精度も高くなります。つまり、サービス開始後にAIが成長する強化学習やディープラーニングはともかく、機械学習だけの場合は初期学習で最終的な精度が決まると言っても過言ではありません。
したがって、初期コストの安さあるいは精度の高さの一方のみを重視するのは良くないです。両方を天秤にかけながら必要最低限のコストで、求める精度を実現することを考えましょう。
ライブラリやAPIなどの利用をするか決める
AI開発では効率的な作業をするためにライブラリを使用することが多いです。
ライブラリとは複数のプログラムが集まったものです。これを利用することで新たに何かを開発する際、必要な機能をゼロからコーディングする労力を省き、効率的な開発が可能となります。
特にAI開発で積極的に使用されているPythonはあらかじめ用意されているライブラリが豊富であることで有名です。
また、API連携をするかどうかを決めることも非常に重要です。APIは他のアプリケーションと連携させるためのインターフェースです。他社が提供しているプログラムやデータを、APIを用いて取り入れられれば、より効率的な開発を実現できます。
ただ、APIを提供している側に依存する上、有料の場合も多く、コストがかかります。よって、どのような場合でもAPIを利用すれば良いというわけではありません。本当に必要かどうか、しっかり考えましょう。
開発から保守運用までサポートがあるか
AIの受託開発では、開発中のサポートについて対応している会社がほとんどです。事前のカウンセリングや開発中の問い合わせは、問題なく行えるでしょう。
ただ、AIサービス開始後の保守運用に関しては、必ずサポートしてもらえるとは限りません。開発が完了してAIサービスを導入した段階で契約が終了してしまう場合も多いです。その場合は、AIサービスのメンテナンスやトラブル対応は自ら行わなければなりません。
AIに関する専門的な知識がなければ、自ら保守運用をするのは厳しいでしょう。よって、開発中だけでなく、保守運用までしっかりサポートしてもらえるかどうかしっかり確認することが大切です。
開発会社によっては、保守運用がオプション扱いになっている場合もあります。したがって、保守運用の分も、あらかじめ予算に加えておきましょう。
AI受託開発の依頼であればAIサービスを実施できる
AIサービスを行うためには、自社でAIを開発できなければならないと考えている人は多いのではないでしょうか。実際には、AI受託開発の依頼をすれば、AI開発に関する知識や設備がなくても、AIサービスの実施は可能です。
もちろんコストはかかりますが、依頼内容や予算次第で、開発の依頼ができる可能性はあります。したがって、AIサービスを実施したい場合は、諦めてしまうことなく、依頼できるAI開発会社を探してみましょう。
