【AI開発】基礎から徹底解説！AIの導入・開発フローをわかりやすく解説

「AI はまだリスクが高い」「活用イメージが湧かない」

――そんな懐疑や不安の声が、日本企業の現場では根強く聞こえます。 しかし、先行企業が得ている ROI（投資利益率, Return on Investment）はすでに可視化されつつあり、“リスクを超えて価値へ変える” フェーズに入っています。

AIが一気に身近になったいま、AI を業務フローに組み込む最大の魅力は“効率を桁違いに引き上げられる”ことにあります。データ分析やレポート作成、チャット対応といったルーチンワークを AI が 24 時間ノンストップで肩代わりすれば、担当者は本来の創造的な仕事へ時間を振り向けられます。

たとえば、生成AIを導入した製薬企業では、社内ドキュメント作成コストを 70% 削減(万協製薬株式会社HPより抜粋) できました。こうした事例が示す通り、AI 開発はもはや遠い未来の話ではありません。むしろ 日本企業が競争優位を築くための現実的な一手 です。

本記事では、その一手を迷わず踏み出すために必要な 基礎知識・導入フロー・費用感 を、実際の事例を交えながら徹底解説していきます。

1.そもそも AI とは何か？

AI (Artificial Intelligence) とは、厚生労働省による「AIの定義と開発経緯」によると「明確な定義は存在しないが、大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」の総称のことをいいます。
AIは実際の業務では主に製品の異常検知や、患者の診察、画像の解析など、AIの特徴である「分析と予測」に特化した業務に多く使用されます。
近年、様々な生成AIのサービスや、ChatGPT などのLLMが登場し、日常の業務の効率化や、ちょっとした相談など、私たちの生活のさまざまな場面で AI を使う機会が増えています。
AIといっても、分析が得意なAIと、創造が得意な生成AIとでは役割が違います。
従来のAIが「分析・予測」を主な機能とするのに対し、生成AIはそれらに加え、“新しいコンテンツを創造する”能力を持つ点でAIの可能性を広げました。
次章では、この両者の違いについて解説します。

2. AI と 生成AI (ジェネレーティブ AI) の違い

生成AIは、既存のAIが得意とする「分析・予測」とは異なり、新しいテキスト、画像、音声などのコンテンツを「創造」することに特化したAIです。
具体例として、LLM（ChatGPT、Gemini）、画像生成AI（DALL-E、Midjourney）、音声生成（WaveNet、VALL-E X）、コード生成AI（Copilot、Cursor）などが挙げられ、その用途は日常の雑多なものからプロの活用まで多岐にわたります。
なかでも 、テキスト領域で圧倒的な成果を示しているのが Large Language Models（LLM／大規模言語モデル） です。
OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiといったサービスはLLMとして知られており、聞いたことがある方も多いと思います。
次に、生成AIとLLMとは、どういう関係かについて解説していきます。

3. 生成AI と LLM は何が違う？

LLM (Large Language Model) とは、巨大な言語データで訓練された深層生成モデルの総称で、AI ⊃ 生成AI ⊃ LLM という包含関係を持っています。
前章でも触れましたが、ChatGPTやGeminiなどの生成AIはLLMに該当し、自然言語を理解・生成できるため、QA ボットや要約、自動翻訳に強みがあります。
LLM は、インターネット上の膨大な文書を学習し、「単語（トークン）の次に来る確率」を連鎖的に予測することで長い文章を生成します。 その結果、質問回答、要約、翻訳、さらにはプログラムコード生成まで、人間の会話に近いアウトプットが可能になりました。
自然言語で AI に指示できるようになったことで、従来の業務を大幅に変えることなく、AI の分析・予測力を活かせるようになりました。

いかがでしたでしょうか？
第1章から第3章では、AIの基礎知識としていくつかの種類とその関係性について解説してきました。
次章からは、実際のAIの開発・導入の流れを解説します。

4. AI システム開発の基本・導入フロー

① 課題定義

② 検証・PoC(概念実証)

③ 本開発 (モデル & API & UI)

④ 開発システムの導入・運用支援

⑤ 新機能開発などアップグレード

⑥ 事業展開

AIシステム開発・導入の基本的な流れは上記の通りです。
AIシステム開発において特に重要なのは、最初の課題定義です。この段階を徹底的に行うことで、「何がどれだけ改善されるのか」が明確になり、投資判断がしやすくなり、結果としてリスクを減らし、費用対効果の高いAIシステムを構築できます。
では、具体的にどのように課題定義を進めていけばよいのでしょうか。

5. AI開発のリスクを最小限にするには？

AIを活用した課題解決には、AIの特性を理解し、業務内容との組み合わせを検討することが不可欠です。
AIの得意分野と業務を融合させることで、従来の常識を打破する新たな可能性が生まれます。
AIの特性としては、

1. 業務効率化 – 人手作業の大幅削減
2. 24/7 稼働 – 非稼働時間ゼロ
3. 意思決定の高度化 – データドリブンな判断
4. イノベーション創出 – 新サービス／ビジネスモデルの土台

などが挙げられます。
上記の特性に加え、AIの「分析・予測」を最大限活かすには、自社の“高頻度・単純・データが豊富”な業務を探すと、AI 投資の ROI が高いです。
他にも、他社のAIの活用事例について、どのようなことを行なっているのかについての知識をつけておくことも重要です。

AI導入事例5選｜ 医療や小売など業界別にわかる活用方法とメリット
ここまでで、AI開発における課題定義の重要性をご理解いただけたと思います。
しかし、AIに関する理解や事例からの課題解決法を学んでも、実際の業務でAIが業務に耐えうる十分な精度を発揮できるかという懸念は残るかもしれません。
そのような場合に推奨されるのが、PoC（概念実証）の実施です。

6. 精度が気になる？── PoC で“失敗コスト”を最小化

PoC（Proof of Concept）は、本開発（モデル、API、UI）に進む前の検証段階であり、「小さく作って、早く学ぶ」ための実証実験を指します。多くの企業が、実際に業務で利用可能なレベルのAIを開発できるかを検証するため、AIベンダーと依頼者の間で連携し、要求水準への到達を目指します。
これは通常、開発プロセスにおける②の段階として位置づけられており、本開発よりも少ない費用で、手早く試すことできる点が特徴です。

7. AI 導入費用の目安と見積もりポイント

AI導入の費用は、解決したい課題やプロジェクトの規模、データの準備状況などによって大きく異なります。初期の実現可能性検証（PoC）から、本格的なシステム開発、そして運用・保守に至るまで、各段階で必要な投資の内容も変わってきます。
重要なのは、投資に対してどれだけの効果（業務効率化、コスト削減、新たな価値創出など）が見込めるかを検討することです。
弊社では、お客様の状況に合わせた最適なAI活用プランと費用感について、個別にご相談を承っております。ROI（投資利益率）のシミュレーションなども含め、具体的な検討を進めるお手伝いが可能ですので、ぜひお気軽にお問い合わせください。

8. まとめ｜リスクを価値へ変える第一歩を踏み出そう

AIは新しい技術ですが、Gmailの作成サポートや検索結果の要約など、私たちの日常生活にすでに浸透しつつあります。
AIの性質を理解し、AIを事業に活用する道程を理解することで、「AIは特殊な技術」という認識は薄れ、「事業成長のための実用品」として捉えられるようになるのではないでしょうか。
本記事がAI開発の最初の一歩を踏み出すための一助になれば幸いです。AIの存在感が増す社会において、AI技術とどのように向き合うべきか、今後も記事を通じて情報発信していきますので、ぜひご期待ください。

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