最終更新日:2025/07/15
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生成AIが毎日のように話題になり、AIへの注目度が高まっている中で、AIの開発に興味を持つ企業も増え続けていますが、AIの開発には高度な技術知識、十分な人員、効率的なデータ処理が必要です。
このテキストでは、AI開発の流れや使われる言語、AI開発の人材不足に悩む企業が、オフショア開発でどのように課題を解決できるかなどを解説します。
AIとは
AIとは「人工知能」（Artificial Intelligence）の略称です。コンピュータやマシンが人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決、言語理解などのタスクを実行する能力を持つ技術です。近年、生成AIがよく話題に上がっていますが、AIとは人間の知的活動を模倣するコンピュータ技術であり、生成AIはその一部に過ぎません。
現在のAI技術は主にマシンラーニング（機械学習）、特にディープラーニング（深層学習）に基づいており、大量のデータからパターンを学習することで機能しており、さまざまな分野で活用されています。
マシンラーニング（機械学習）
マシンラーニングはデータから学習して予測や判断を行う能力をコンピュータに与える手法です。従来のプログラミングでは、「もしAならBを実行する」というルールをすべて人間が記述する必要がありました。しかし機械学習では、データを与えることでコンピュータ自身がパターンを見つけ出します。
ディープラーニング（深層学習）
ディープラーニング（深層学習）は、マシンラーニングの一種で、人間の脳の神経回路を模倣した「ニューラルネットワーク」を多層化した技術です。
通常のマシンラーニングでは、データから何を学ぶべきかを人間がある程度指定する必要がありました。例えば顔認識では「目の距離」「鼻の形」などの特徴を人間が設計していましたが、ディープラーニングでは複数の層を重ねることで、「何が重要な特徴か」までをコンピュータ自身が発見します。
AI開発の流れ
AI開発は従来のシステム開発と異なり、データ収集、モデル訓練、評価という独自のステップが必要です。一般的なシステム開発がコードを書いて動作を定義するのに対し、AIではデータからパターンを学習させます。ここでは、AI開発の全体像を設計、開発、デプロイの3つの主要段階に分けて解説します。
1.設計
AI開発の設計段階では、課題の理解からAI導入の検討、問題定義、データの収集・分析などを行います。設計段階の主な作業は以下です。
- 課題の理解：解決すべき課題を明確にする
- AI導入の検討：課題解決にAIが適しているかを評価
- 問題定義：AIで解決すべき具体的な課題を明確にする（例えば「顧客の解約リスクを予測する」「製品画像から不良品を自動検出する」など）
- データの収集・分析：利用可能なデータの調査、収集、および初期分析を行う
- 要件定義：AIシステムの機能要件と非機能要件を明確にする
AI開発に限らず、多くのプロジェクトにおいては設計段階の綿密な検討が成功を左右します。特に、AI開発では利用可能なデータの質と量の評価、そして実際のビジネス環境での運用を見据えた設計が不可欠です。
2.開発
開発段階では、設計段階に計画したAIモデルを実際に構築し、学習させます。開発段階の主な作業は以下です。
- データ前処理：データクレンジング、正規化、特徴量抽出などを行う
- 特徴量エンジニアリング：モデルの性能向上に役立つ特徴量を作成・選択
- モデル選択：問題に適したアルゴリズムやアーキテクチャを選択
- モデル訓練：準備したトレーニングデータでモデルを学習させる
- モデル評価・調整：検証データでモデルの性能を評価し、必要に応じてハイパーパラメータを調整
- 検証：テストデータを使用して最終的なモデルの性能を評価
開発の段階では、モデルの性能が満足できるレベルに達するまで、特徴量設計やモデル調整を繰り返し行い、最適な構成を見つけることが重要です。
3.デプロイ
デプロイ段階では、開発したAIモデルを実際の環境で運用できる形にしてシステムに組み込みます。デプロイには以下の作業が含まれます。
- モデルの最適化：推論速度や計算リソースを考慮し、本番環境に適した形式に変換
- システム統合：既存のシステムやワークフローとAIモデルを統合
- インフラ整備：モデルを稼働させるためのサーバーやクラウドリソースを設定
- 運用テスト：実際の環境での動作確認と性能テストを行う
- モニタリング体制の構築：モデルの性能劣化やデータドリフトを検出する仕組みを実装
- メンテナンス計画：モデルの再訓練やバージョン管理の方法を決定
デプロイが終わった後も、AIモデルは定期的なメンテナンスを行わなければなりません。データの分布が変化したり、ビジネス要件が変わったりした際には再訓練や更新が必要です。
AI開発で使われる言語
AI開発にはさまざまなプログラミング言語が使用されますが、ここでは、AI開発でよく使われる主要な5つの言語とその特徴を解説します。
Python
Pythonは現在のAI開発において最も広く使われているプログラミング言語です。シンプルな文法と豊富なライブラリ群が人気で、AIフレームワークも充実しています。
開発効率を高める、読みやすく書きやすい文法がPythonの大きなメリットです。データ処理や可視化に優れたライブラリが豊富に用意されており、主要なディープラーニングフレームワークもサポートしています。
広く使われている言語であるため、大規模なコミュニティからの情報やサポートが得やすいのも強みの一つです。また、データ分析からモデル開発、検証までを一貫して同じ言語で行うことができます。
JavaScript
JavaScriptはWeb開発で広く使われてきた言語ですが、近年はブラウザ上でAIを動かすためのライブラリが充実し、AI開発でも重要な位置を占めるようになりました。
JavaScriptのAI開発における主な利点は、開発者になじみのある言語であることと、ブラウザ上で直接AIモデルを実行できることです。ユーザーのデバイス上で処理を実行できるため、継続的なサーバー通信が不要になるケースもあります。そのため大規模な処理には向いておらず、中規模までの処理に適しています。
C++
C++の主な特徴は、高速な実行速度とメモリ効率の高さです。GPUやその他の専用ハードウェアとの連携が容易で、AI処理の高速化に役立ちます。多くのAIフレームワークのバックエンドはC++で実装されています。
他の言語に比べて習得の難易度が高いのがデメリットですが、組み込みシステムやモバイルデバイスなどリソースが限られた環境でのAI実装にも適していて、複雑なアルゴリズムを効率的に実装できる点も強みです。
Julia
Juliaは比較的新しいプログラミング言語であり、Pythonの使いやすさとC++の実行速度を兼ね備えることを目指して開発された言語です。Pythonに似た構文なので開発者に使いやすく、数値計算と行列演算が得意なため、数値計算が中心のAI研究や、高性能が求められる特定のAI応用分野での活用が増えています。
PythonやCなど他の言語とのインターフェースも充実しており、既存コードとの連携も容易であることが強みの一つです。
R言語
R言語は統計解析に特化した言語で、統計的手法を用いた機械学習アプローチが強みです。統計学者、データサイエンティスト、研究者の間で広く使われています。
回帰分析、時系列分析、ベイズ統計などの統計的機械学習手法が豊富に実装されており、データの可視化と組み合わせることで、モデルの挙動や結果の解釈が容易になります。金融、医療、マーケティングなど統計分析が必要な分野でのAI開発において重要な役割を果たしています。
統計や数学の知識を持っていれば習得は比較的容易ですが、独特の文法を持つため、初心者には他の言語に比べると難しい言語と言えます。
AI開発ならオフショア開発がおすすめ
AI開発は専門性が高く、リソース要件も大きいため、実施が難しいと悩む企業も多いようです。ここでは、AI開発においてオフショア開発が効果的な選択肢である3つの理由を解説します。
AI開発経験が豊富
国内のIT人材不足は慢性的なものとなっており、AIの開発経験が豊富な人材も多くありません。海外にはAI開発に精通した人材が豊富にいるため、多くの優秀な人材に出会うことができます。近年はAIやデータサイエンスの教育に力を入れている国も増えており、質の高いAI専門家を多数輩出しています。
また、オフショア企業の多くは、さまざまなAI分野での開発経験を持っており、実践的なプロジェクト経験が豊富です。
コスト削減
日本よりも人件費が安価な国のオフショア企業を選ぶことで、コストを削減することができます。これによって限られた予算内でより多くの開発リソースを確保したり、コア技術の開発に予算を集中させたりすることもできます。
先述したように海外には経験豊富な優秀な人材も多く、クオリティの高い開発を低コストで行うことも可能となります。
アノテーション作業を依頼
AI開発ではアノテーションと呼ばれる、大量のデータへのラベル付けを行うことがあります。この作業は非常に時間がかかるため、オフショア開発会社に委託することで大きなメリットが得られます。
アノテーション作業のオフショア委託は、大規模なデータセットが必要なAIプロジェクトにおいて特に効果的です。自動運転技術の開発では、数百万フレームの画像や動画に対して、車両、歩行者、道路標識などを正確にラベル付けする必要がありますし、医療AIの開発では、専門的な知識を持ったアノテーターが病変部位や異常所見を適切にマークする必要があります。
このような専門家を国内で確保するのは難易度もコストも高くなるため、オフショア開発をうまく取り入れることがプロジェクトの成功につながります。
まとめ
AI開発はビジネスにおいて大きな可能性を秘めていますが、専門知識、コスト、データ処理など多くの課題も抱えています。オフショア開発を活用することによって、単なるコスト削減策ではなく、グローバルな専門知識と技術を取り入れ、迅速かつ効率的にAIソリューションを実現するため、戦略的にアプローチすることができます。
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