AI開発の主な手法とは？開発に必要な言語やAIを活用したシステム開発の事例も紹介

AI技術の活用が企業の競争優位性を左右する時代となり、AI開発手法の理解は経営戦略上も重要になっています。日本のAI市場は2023年に6,858億円を突破し、2028年には2.5兆円規模に成長する見込みであり、この波に乗れるかどうかが企業の将来を大きく左右するでしょう。

本記事では、機械学習、深層学習、自然言語処理、画像認識、ビッグデータ解析という5つの主要AI手法・応用分野の特徴と適用分野を解説します。

さらに、Python、R、C++などの開発言語や、TensorFlow、PyTorchといったフレームワークの選び方、AI開発の内製と外注それぞれのメリット・デメリット、そして信頼できる開発会社の選定基準まで幅広く紹介します。

日本のAI市場の現状と予測

日本のAI市場は急速な成長を続けており、今後も拡大が見込まれています。企業がデジタル変革を進める中、AIへの投資は重要な戦略となっています。

この成長の背景には、ビジネスプロセスの効率化や自動化の需要増加があります。

特に注目すべきは生成AI市場の急速な拡大で、ChatGPTをはじめとする生成AIツールの登場により、これまでAIの活用が限定的だった業界でも導入が進んでいます。

今後は専門知識がなくても活用できるAIツールの普及により、中小企業を含めた幅広い企業でのAI導入が加速すると予測されています。

出典：総務省｜令和6年版 情報通信白書｜市場概況

AI開発の主な手法

AI開発には以下のようなさまざまな手法と応用分野があり、それぞれが特定の問題解決に適しています。

• 機械学習
• 深層学習
• 自然言語処理
• 画像認識
• ビッグデータ分析

本章では、AI開発における代表的な5つの手法・応用分野について解説します。

機械学習

機械学習は人工知能の中核を成す技術で、データから自動的にパターンを学習し、その学習結果に基づいて予測や判断を行う技術です。明示的なプログラミングなしに、経験から学び改善する能力を持つことが特徴です。

【機械学習の手法】

• 教師あり学習：ラベル付きデータから予測モデルを構築
• 教師なし学習：ラベルなしデータからパターンや構造を発見
• 強化学習：環境との相互作用を通じ最適行動を学習
• 半教師あり学習：少量のラベル付きデータと大量の未ラベルデータを併用

実際のビジネス応用例も多岐にわたります。

例えば、金融分野ではクレジットスコアリングや不正検知、Eコマースでは商品レコメンデーション、医療分野では疾病リスク予測などに活用されています。

教師あり学習は、過去のデータと結果の関係性から将来を予測するのに適しており、売上予測や顧客離反予測などのビジネス課題解決に広く用いられています。

機械学習の導入障壁は年々低くなっており、専門的な知識がなくても利用できるクラウドサービスも増えています。

ただし、高品質なデータの確保や適切なモデル選択、過学習の防止など、実装にあたっては注意すべき点も多いのが現状です。

深層学習

深層学習（ディープラーニング）は、人間の脳の構造を模倣した多層ニューラルネットワークを使用するのが特徴の手法で、特に複雑なパターン認識に優れた能力を発揮します。

深層学習の特徴は、データから自動的にパターンやルールを抽出する能力にあります。例えば画像認識では、初期層がエッジや色などの基本要素を検出し、深い層になるほど顔や物体といった高次元の特徴を認識するようになります。この階層的な学習プロセスにより、人間の視覚処理に近い認識能力を実現しています。

実用面では、音声認識（Siriなど）、画像認識（顔認証）、自動運転の視覚システム、医療画像診断など幅広い分野で革命的な進化をもたらしました。

特に大量のデータが利用可能な領域で威力を発揮し、従来の機械学習手法では達成できなかった精度を実現しています。

しかし、深層学習には大量の計算リソースとデータが必要であり、モデルの判断根拠の解釈が難しい「ブラックボックス問題」も存在します。

自然言語処理

自然言語処理（NLP）は、人間の言語をコンピュータが理解・生成・操作できるようにする技術で、テキストや音声データを意味のある形で処理し活用することを可能にします。

【自然言語処理の主要技術】

• 形態素解析：意味を持つ最小単位に文章を分割
• 構文解析：文の文法構造を分析
• 感情分析：テキストから感情や意見を抽出
• 要約生成：長文から重要な情報を抽出して要約
• 質問応答：自然言語の質問に対して回答を生成
• 機械翻訳：ある言語から別の言語へ文章を変換

自然言語処理の革新的な点は、単語の出現頻度などの統計的手法を超え、文脈や意図を理解できるようになったことです。

実用面では、チャットボットやバーチャルアシスタント（Alexa、Google Assistant）、メール自動分類、文書要約、翻訳サービス、SNSの感情分析など多岐にわたります。

画像認識

画像認識技術は、デジタル画像を分析して内容を識別・理解するAI技術で、深層学習の進化によって近年急速に発展しました。

人間の視覚機能をコンピュータで再現することを目指し、さまざまな産業での応用が広がっています。

実用面では、自動運転の障害物検知、医療画像の診断支援、製造業での品質検査、小売業での商品認識、セキュリティカメラの監視分析など、幅広い分野での導入が進んでいます。

特にAI-OCR（人工知能を活用した光学文字認識）は請求書や名刺などのデータ入力自動化に活用され、業務効率化に大きく貢献しています。

画像認識の実装においては、大量の学習データと計算リソースが必要になる点や、照明条件や角度の変化に弱いといった課題もあります。

ビッグデータ解析

ビッグデータ解析は、従来のデータ処理手法では扱い切れない大量かつ複雑なデータセットから、価値ある洞察を引き出す技術です。

AIと組み合わせることで、膨大なデータの中に潜むパターンや相関関係を発見し、ビジネス戦略や意思決定を支援します。

ビッグデータの特徴を理解するうえで、よく知られているのが「5V」と呼ばれる5つの要素です。これは、ビッグデータが他の一般的なデータと何が異なるのかを示しており、分析上の課題や可能性を整理する助けになります。

【ビッグデータの5V】

• 量（Volume）：データ量の膨大さ
• 多様性（Variety）：構造化・非構造化を含む多様なデータ形式
• 速度（Velocity）：データ生成・処理の迅速さ
• 正確性（Veracity）：データの信頼性と質
• 価値（Value）：分析から得られるビジネス価値

ビッグデータ解析の特徴は、従来のサンプリング調査とは異なり、可能な限り全データを活用する点にあります。

これにより、局所的なトレンドや例外パターンも見逃さず、より精緻な洞察が得られます。

例えば、ECサイトの閲覧履歴や購買履歴、位置情報、SNSでの発言などを総合的に分析することで、顧客一人ひとりの嗜好や購買傾向を予測し、適切なタイミングで最適な商品を提案することが可能になります。

課題としては、データの質と整合性の確保、プライバシー保護とセキュリティ対策、専門人材の確保などが挙げられます。特に近年は個人情報保護規制の強化により、データ活用と法令遵守のバランスが重要になっています。

AI開発に必要な言語・ツール・フレームワーク

AIシステムを開発するためには、適切なプログラミング言語、効率的な開発ツール、そして機能的なフレームワークの選定が重要です。

本章では、AI開発の現場で実際に使われている言語・ツール・フレームワークを解説します。

プログラミング言語

AI開発の世界では、使用するプログラミング言語の選択が重要です。最適な言語は開発するAIシステムの種類や目的によって異なります。

【AI開発で使用される主要プログラミング言語】

Pythonは現在AI開発の第一言語として広く認知されています。読みやすい構文と豊富なライブラリが特徴で、初心者から専門家まで幅広く利用されています。データ処理からモデル構築、評価まで一貫して行えるのも大きな利点です。

R言語は統計解析に特化しており、データの可視化や統計モデリングに優れています。学術研究や生物統計学などの分野で広く使われていますが、大規模なAIシステム開発よりもデータ分析の文脈で活用されることが多いでしょう。

C++はパフォーマンスが重視される場面で選ばれます。リアルタイム処理が必要な自動運転AIや、ロボット制御、ゲームAIなどで使用されることが多いです。

JavaやJavaScriptは、それぞれエンタープライズシステムやWebアプリケーションにAIを組み込む際に選ばれることがあります。特にJavaScriptはブラウザ上でAIモデルを動作させることができるため、クライアントサイドでの軽量なAI実装に適しています。

ツール

AI開発を効率的に進めるには、適切なツールの活用が欠かせません。開発環境からデータ管理まで、さまざまなツールを組み合わせることで、プロジェクトの生産性を大きく向上させることができます。

【AI開発における主要ツール】

Jupyter Notebookは、データ分析やモデル開発のための人気ツールです。コードとその実行結果、説明文やグラフを一つのドキュメントに統合でき、探索的なデータ分析や段階的なモデル開発に最適です。

最近ではGitHub CopilotやCursorといったAI支援ツールも注目を集めています。これらはコード生成や補完、バグ修正の提案などを行い、開発者の生産性を大幅に向上させます。特に定型的なコード記述の手間を減らし、より創造的な業務に集中できる環境を提供します。

環境構築と共有のためのDockerや、バージョン管理のためのGitも欠かせないツールです。

GUIベースの機械学習開発環境では、ドラッグ＆ドロップで学習モデルを構築でき、プログラミングに不慣れなユーザーでもAI開発を行えるのが特徴です。

フレームワーク

AIフレームワークは、モデルの構築や訓練を効率的に行うための専用ライブラリやツールセットです。基礎的なアルゴリズムから複雑な機能まで幅広く提供され、開発者は一から実装することなく高度なAI機能を実現できます。

【AI開発の主要フレームワーク】

TensorFlowはGoogleが開発した業界標準の機械学習フレームワークで、特に本番環境への展開を視野に入れた開発に適しています。大規模なデータセットでも効率的に動作し、モバイルデバイスへの最適化もサポートしています。一方でやや複雑で学習曲線が急な面もあります。

PyTorchはMetaが開発したフレームワークで、直感的なAPIと動的計算グラフにより、研究開発での人気が高まっています。特に新しいモデルアーキテクチャを試す際の柔軟性に優れており、学術界で広く採用されています。

最近ではHugging FaceやLangChainといった、特定の領域に特化したフレームワークも登場しています。Hugging Faceは大規模言語モデルの活用を簡単にし、LangChainはチャットGPTなどのAPIを組み合わせたアプリケーション開発をサポートします。

AIシステム開発の開発事例

トッパジャパンは現在、音声をほぼリアルタイムで日本手話とテキストに翻訳するAI搭載Webアプリ「リアルタイム手話アバター」の開発を進めています。

①人型アバターで手話を表現

日本語の音声をテキスト変換したあと、手話のジェスチャーに変換し、人間のようなアバターで視覚的に表現。高度なCGとアニメーション技術を活用し、生成された手話に合わせてアバターの表情や体の動きをアニメーション化。

②音声をテキストに変換し字幕表示

日本語音声をテキストに変換し、手話アニメーションと同時に字幕として表示。これにより、テキストに慣れているユーザーや聴覚障害者へのサポートを実現。

③ほぼリアルタイムの翻訳処理

音声・字幕・手話のジェスチャーが同時に表示されるよう処理し、ほぼタイムラグなく翻訳処理を提供。

開発は3ヶ月と6ヶ月の2フェーズに分けたPoCとして進行中で、オーディオアップロード、日本語音声のテキスト化、3Dアバター生成などの基本機能から開始し、将来的には手話の表現の精度向上やリアルタイム処理の最適化を目指しています。

AI開発についてのご相談は、お気軽にお問い合わせフォームからご連絡ください。

AI開発の内製と外注の比較

AIシステム開発を推進する際、最初に直面するのが「内製化するか外注するか」という決断です。この選択は、開発コストだけでなく、技術ノウハウの蓄積、開発期間、セキュリティなどさまざまな要素に影響します。

社内にAI人材を確保し独自に開発を進める内製化と、専門の開発会社に委託する外注では、それぞれ異なる特徴とメリット・デメリットがあります。

内製化のメリット・デメリット

AI開発を自社で行う内製化は、長期的な競争力とノウハウ蓄積の観点で魅力的な選択肢です。しかし、人材確保や初期投資など克服すべき課題も存在します。内製化の選択肢を検討する際には、以下のメリットとデメリットを総合的に判断することが重要です。

【内製化のメリット・デメリット】

内製化の最大のメリットは、AI開発のノウハウが自社に蓄積される点です。データの前処理方法からモデル選定、パラメータ調整のコツまで、プロジェクトを通じて得られた知見は、次のAI開発でも活用できる貴重な資産となります。

一方で、内製化の障壁は、専門人材の確保と育成です。AI開発に精通したデータサイエンティストやエンジニアは市場価値が高く、採用競争も激しいため、適切な人材を確保するだけでも相当なコストがかかります。

内製化が適しているのは、長期的にAIを競争力の源泉と位置づける企業や、データセキュリティが最重要視される業界、そして複数のAIプロジェクトを継続的に展開する計画がある組織といえるでしょう。

外注（開発会社へ依頼）のメリット・デメリット

AI開発を専門の開発会社に委託する外注は、迅速な開発着手と専門性の活用が魅力です。一方で、コミュニケーションの課題やノウハウの社内蓄積に関する懸念点もあります。

【外注のメリット・デメリット】

外注の最大のメリットは、AI開発の経験豊富なプロフェッショナルチームをすぐに手配できる点です。機械学習エンジニア、データサイエンティスト、UI/UXデザイナーなど、多様な専門家がそろった環境で開発が進むため、短期間での成果物完成が期待できます。

特に実績ある開発会社であれば、過去のプロジェクトで得たノウハウを活かし、効率的なソリューション提案が可能です。

一方で、外部委託の最大の懸念点は、AI開発のノウハウが社内に蓄積されにくい点です。開発完了後、システムの改修や機能追加が必要になった際に、再度外部に依頼せざるを得ないケースも少なくありません。

また、外部会社とのやり取りでは、要件の意図や細かなニュアンスが正確に伝わらないコミュニケーションロスが発生することもあります。

外注が適しているのは、AI開発の経験が社内になく迅速な立ち上げが必要な場合、一時的なプロジェクトで継続的な運用体制が不要な場合、または特定分野の高度な専門知識が必要な開発案件などです。

将来的には内製と外注のハイブリッド型も検討し、段階的に社内ノウハウを蓄積していく戦略も効果的でしょう。

AI開発会社を選ぶ際のポイント

AI開発会社との協業は、自社のビジネス課題解決の成否を大きく左右します。しかし、AI技術の専門性の高さや、実装方法の多様性から、適切なパートナー選びは容易ではありません。

本章では、AI開発会社を選定する際のポイントを以下の3つの観点から解説します。

• 開発実績と得意領域
• プロジェクト進行中のコミュニケーション体制
• システム完成後の保守・運用サポート

それぞれの観点で、信頼できるパートナーを見極めるための具体的な基準をご紹介します。

過去のAI開発実績・得意領域

AI開発会社を選定する際、まず確認すべきは過去の開発実績とその会社が得意とする技術領域です。AI技術は多岐にわたるため、自社の課題に適した専門性を持つパートナーを見つけることが成功への第一歩となります。

まず、その開発会社が自社と同じ業界や似た業務課題に取り組んだ経験があるかを確認しましょう。業界特有の課題やデータ特性を理解していると、プロジェクトの成功率が高まります。

次に、技術領域の専門性を確認します。AIは画像認識、自然言語処理、時系列予測などさまざまな分野があり、開発会社によって得意分野が異なります。自社の課題解決に必要な技術を熟知しているかどうかは、成功の鍵を握る重要なポイントです。単に「AI開発可能」というだけでなく、具体的な技術スタックや実装経験を確認することが重要です。

コミュニケーション体制

AI開発プロジェクトを成功させるためには、開発会社との綿密なコミュニケーションが不可欠です。特にAI開発は要件やデータの共有、中間成果の評価など、従来のシステム開発以上に緊密な連携が必要となります。適切なコミュニケーション体制が整っているかを確認しましょう。

まず、プロジェクト全体の窓口となる担当者（プロジェクトマネージャーや技術責任者）が明確に決められているかを確認しましょう。この担当者が技術的な質問に答えられる知識を持ち、かつ円滑なコミュニケーションができる人材であることが理想的です。

特にオフショア開発の場合は、日本語でのコミュニケーションが可能なブリッジSEの存在が極めて重要です。

また、定例会議の頻度や形式を事前に確認することも欠かせません。アジャイル開発手法を採用する場合は、週次や隔週でのスプリントレビューなど、定期的な進捗確認の機会が設けられているかを確認しましょう。また、緊急時の連絡体制（担当者の連絡先、対応可能時間帯など）も明確にしておく必要があります。

保守運用・サポートの充実度

AI開発において、システムのリリースは終着点ではなく、むしろ長期的な取り組みの始まりです。AIモデルは定期的な再学習や調整が必要であり、効果的な保守・運用体制が整っていることが重要です。開発会社を選ぶ際は、リリース後のサポート内容をしっかりと確認しましょう。

まず確認すべきは、保守サポート契約の具体的な内容です。サポート期間、対応範囲、料金体系などが明確に提示されているかを確認しましょう。特にAIシステムでは、モデルの精度低下や運用環境の変化に対応するための継続的な保守が必要となるため、長期的なサポート体制が整っているかが重要です。

システム稼働後に問題が発生した際の対応体制も確認しておきましょう。サポート窓口の営業時間、問い合わせ方法（電話、メール、チャットなど）、問題の重要度に応じた対応時間の目安などが具体的に定義されているかを確認します。特に業務クリティカルなシステムの場合、24時間365日の緊急対応体制があるかどうかも重要な判断材料となります。

まとめ

AI開発の手法やAI開発に必要な言語・ツールなどをご紹介しました。

AI開発を進める際の内製と外注の選択については、ノウハウの蓄積や人材確保、コスト面から比較し、自社の状況に合った方法を選ぶことが重要です。

外注する場合は、開発実績、コミュニケーション体制、保守サポートの3つの観点から開発会社を選定することがプロジェクト成功の鍵となります。

AI開発は一度限りではなく継続的な取り組みであることを認識し、長期的な視点で計画を立てることがビジネス成果への近道となるでしょう。