AIの開発プロセスをわかりやすく解説｜期間や費用も徹底説明

AI開発を検討する企業が増える一方で、「AI開発プロセスが分からない」「どのような流れで進めればよいのか不安」と感じている方も多いのではないでしょうか。AI開発は、一般的なシステム開発とは異なり、構想や検証、運用後の改善までを含めた段階的なプロセス設計が重要になります。

本記事では、AIの開発プロセスを構想フェーズから運用フェーズまで分かりやすく解説するとともに、開発にかかる期間・費用、内製と外注の違い、外注時の依頼プロセス、成功のための事前準備ポイントまでを網羅的に紹介します。

AI開発やAI導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

AIの開発プロセス

AIの開発プロセスは、一般的なシステム開発とは異なり、「作って終わり」ではありません。データの品質やモデル精度、運用後の改善が成果を大きく左右するため、構想・検証・実装・運用を段階的に進めることが重要です。

ここでは、AI開発の代表的な4つのフェーズについて、それぞれの役割とポイントを解説します。

1. 構想フェーズ

構想フェーズは、AI開発プロセス全体の成否を左右する重要なフェーズです。この段階では、「AIで何を実現したいのか」「どの業務課題を解決するのか」を明確にします。

具体的には、以下のような整理を行います。

• ・解決したい業務課題・経営課題の明確化
• ・AI導入による想定効果（コスト削減・精度向上など）の整理
• ・AIで解決可能かどうかの技術的検討
• ・必要となるデータの種類・量・取得可否の確認

目的が曖昧なままAI開発を進めると、PoC止まりや実運用に耐えられないシステムになるリスクが高まります。そのため、構想フェーズでは、AIを作ることではなく課題を解決することを軸に設計することが重要です。

2. PoCフェーズ

PoC（Proof of Concept）フェーズは、構想フェーズで立てた仮説を技術的に検証する段階です。AIモデルを試作し、実際にどの程度の精度や効果が見込めるのかを確認します。

PoCフェーズでは、主に以下を行います。

• ・学習用データの収集・前処理
• ・AIモデルの選定・試作
• ・精度や再現率などの評価
• ・本番導入の可否判断

この段階で重要なのは、「高精度なモデルを作ること」よりも、実運用に耐えうるかどうかを見極めることです。PoCの結果を踏まえ、要件の見直しや開発方針の修正を行うケースも少なくありません。

3. 実装フェーズ

実装フェーズでは、PoCで検証したAIモデルを業務で利用できるシステムとして構築します。AI単体ではなく、既存システムや業務フローと連携させることが求められます。

主な作業内容は以下の通りです。

• ・AIモデルの本番環境向け最適化
• ・APIや業務システムとの連携開発
• ・セキュリティ・性能面の調整
• ・UI・UX設計

このフェーズでは、AIの精度だけでなく、使いやすさや運用負荷も重要な評価ポイントになります。現場で使われないAIにならないよう、業務担当者との連携が欠かせません。

4. 運用フェーズ

AI開発プロセスの最終段階が運用フェーズです。AIは運用開始後もデータ環境や業務内容の変化によって、精度が低下する可能性があります。

そのため、運用フェーズでは以下のような取り組みが必要です。

• ・モデル精度の継続的なモニタリング
• ・データ追加・再学習による改善
• ・業務要件変更への対応
• ・利用状況の分析と活用範囲の拡張

AI開発は「導入して終わり」ではなく、改善を前提としたプロセスである点が特徴です。運用フェーズまで見据えた体制構築が、AI活用を成功させる鍵となります。

AI開発プロセスにかかる期間・費用

AI開発プロセスにかかる期間や費用は、開発するAIの種類や目的、データの有無によって大きく異なります。一般的なシステム開発と比べ、AI開発は事前検証や継続的な改善が必要なため、スケジュールとコストを段階的に考えることが重要です。

AI開発プロセスの期間目安

AI開発の期間は、構想から運用開始まで6か月〜1年程度が一つの目安です。

• ・構想フェーズ：1〜2か月
• ・PoCフェーズ：2〜3か月
• ・実装フェーズ：2〜4か月
• ・運用フェーズ：継続的

データが十分に揃っていない場合や、業務要件が複雑な場合は、PoCフェーズが長期化する傾向があります。

AI開発プロセスの費用相場

AI開発の費用は、開発内容や体制によって差がありますが、数百万円〜数千万円規模になるケースが一般的です。フェーズ別の費用目安は以下の通りです。

• ・構想フェーズ：50万〜200万円
• ・PoCフェーズ：200万〜500万円
• ・実装フェーズ：500万〜2,000万円以上
• ・運用フェーズ：月額数十万〜数百万円

特に、AIモデル開発だけでなく、データ整備やシステム連携、運用体制の構築が費用に大きく影響します。

内製・外注で異なるAI開発プロセス

AI開発プロセスは、内製で進めるか、外注するかによって大きく異なります。どちらが適しているかは、技術力やリソース、開発スピード、運用体制などによって変わるため、自社の状況に応じた判断が重要です。

ここでは、内製と外注それぞれのAI開発プロセスの特徴と、選定時のポイントを解説します。

内製の場合のAI開発プロセス

内製によるAI開発は、自社内でエンジニアやデータサイエンティストを抱え、プロジェクトを進める方法です。要件定義から運用・改善までを一貫して自社で行えます。

内製AI開発プロセスの主な特徴は以下の通りです。

• ・業務理解を深めながら柔軟に改善できる
• ・ノウハウやデータを社内に蓄積できる
• ・長期的なAI活用基盤を構築しやすい

一方で、専門人材の確保や育成に時間とコストがかかり、構想フェーズやPoCフェーズでつまずくケースも少なくありません。AI開発の経験が乏しい企業にとっては、初期ハードルが高くなる点が課題です。

外注の場合のAI開発プロセス

外注によるAI開発は、AI開発会社やベンダーにプロジェクトを依頼する方法です。AI開発会社が持つ専門知識や過去の事例から得た知見を活用できるため、短期間でプロジェクトを進められます。

外注によるAI開発プロセスの主な特徴は以下の通りです。

• ・構想・PoCから実装までをスピーディに進められる
• ・最新技術や過去事例を活用できる
• ・社内の開発リソース不足を補える

ただし、要件が曖昧なまま外注すると、期待した成果が得られないリスクがあります。そのため、構想フェーズでの課題整理や目的共有が、外注成功の鍵となります。

AI開発を外注する際の依頼プロセス

AI開発を外注する場合、事前準備や進め方によって成果が大きく左右されます。特にAI開発は要件が曖昧になりやすいため、段階的に整理しながら依頼プロセスを進めることが重要です。

ここでは、AI開発を外注する際の一般的な依頼プロセスを、5つのステップに分けて解説します。

1. 自社の課題を明確化する

最初に行うべきは、AIで解決したい自社の課題を明確にすることです。「AIを導入したい」という目的ではなく、業務上のどの課題を、どのように改善したいのかを整理します。

たとえば、「手作業が多く、業務効率が下がっている」「判断や予測の精度にばらつきがある」など、課題を具体化することで、AI開発会社との認識のズレを防ぐことができます。

2. 開発予算を決める

次に、AI開発にかけられる予算を検討します。AI開発はフェーズごとに費用が発生するため、初期開発費だけでなく、運用・改善コストも含めて検討することが重要です。

予算感をある程度決めておくことで、実現可能な開発範囲の整理や開発会社からの現実的な提案を受けやすくなります。

3. 提案依頼書（RFP）を作成する

課題と予算が整理できたら、提案依頼書（RFP）を作成します。RFPは、AI開発会社に対して自社の要望や条件を正確に伝えるための資料です。

RFPには、以下の内容を盛り込むと効果的です。

• ・背景・課題
• ・AI導入の目的
• ・想定している利用シーン
• ・利用可能なデータの概要
• ・予算・スケジュールの目安

RFPを用意することで、複数社の提案を比較しやすくなります。

4. 開発会社に見積もりを依頼する

RFPをもとに、複数のAI開発会社へ見積もりと提案を依頼します。この際、価格だけでなく、提案内容や進め方、サポート体制も確認することが重要です。

見積もりを依頼する際は、以下のポイントに注目しましょう。

• ・PoCの進め方が明確か
• ・運用・改善まで視野に入っているか
• ・コミュニケーション体制が整っているか

AI開発は、外注する場合、定期的にミーティングをするなど開発会社の担当者とコミュニケーションを取る機会が多いです。見積もりの段階から開発会社のコミュニケーション体制をチェックしましょう。

5. 開発会社を選定する

最終的に、見積もり内容や提案を比較し、開発会社を選定します。AI開発では、単に開発するだけでなく、中長期的なパートナーとして伴走できるかどうかが重要な判断基準となります。

費用や実績に加え、自社課題への理解度や提案の具体性・現実性、運用フェーズまでの支援体制を総合的に評価しましょう。

AI開発プロセスを成功に導くための事前準備ポイント

AI開発プロセスを成功させるためには、開発会社の選定だけでなく、自社側の事前準備が欠かせません。

特にAIはデータや運用体制の影響を受けやすく、準備不足のまま進めると期待した成果が得られないケースも少なくありません。

ここでは、AI開発プロセスを円滑に進め、成果につなげるために押さえておくべき事前準備ポイントを解説します。

1. データ収集を丁寧に行う

AI開発において、データは最も重要な要素です。どれほど高度なAIモデルを用いても、データの質や量が不足していれば、十分な精度は得られません。

事前に以下の点を確認しておくことが重要です。

• ・利用可能なデータの種類と量
• ・データの欠損やばらつきの有無
• ・データの更新頻度
• ・個人情報や機密情報の取り扱いルール

データ収集を丁寧に行うことで、PoCフェーズ以降の手戻りを防ぎ、AI開発プロセス全体をスムーズに進めることができます。

2. 社内の担当者・担当チームを確保する

AI開発を外注する場合でも、社内の担当者や担当チームの存在は不可欠です。AI開発は業務理解が重要なため、開発会社に任せきりにすると、現場に合わないAIが完成してしまうリスクがあります。

担当者・担当チームには、以下の役割が求められます。

• ・業務内容や課題の説明
• ・要件定義や仕様調整への参加
• ・開発中のレビューやフィードバック
• ・運用開始後の改善対応

開発会社と密に連携できる体制を整えることで、AI開発プロセスの成功率は大きく向上します。

3. 改善を継続する

AI開発は、一度完成したら終わりではありません。運用開始後もデータや業務環境が変化するため、継続的な改善を前提とした取り組みが必要です。

具体的には、以下のような改善施策に取り組んでみましょう。

• ・モデル精度の定期的な確認
• ・新しいデータを用いた再学習
• ・業務フロー変更への対応
• ・利用範囲の拡張検討

改善をくり返すことで、よりシステムの精度を高めることができます。

AI開発はトッパジャパンにご相談ください

トッパジャパンでは、AI開発やAI導入の企画段階から、PoC、実装、運用・改善までを一貫してサポートしています。単なるシステム開発ではなく、お客様の業務課題や目的に寄り添ったAI開発プロセスの設計を強みとしています。

AI開発を「作って終わり」にせず、継続的に成果を生み出すための体制づくりまで支援可能です。

AI開発やAI導入を検討中の方は、まずはお気軽にご相談ください。貴社の状況に合わせた最適なAI開発プロセスをご提案いたします。

まとめ

AI開発を成功させるためには、構想・PoC・実装・運用といった開発プロセス全体を見据えた設計が欠かせません。特にAIは、データの質や運用体制、継続的な改善によって成果が大きく左右されるため、一般的なシステム開発とは異なる視点が求められます。

また、内製か外注かを検討する際には、自社のリソースや目的に合ったAI開発プロセスを選択することが重要です。外注する場合でも、事前準備や依頼プロセスを丁寧に進めることで、AI導入の成功率は大きく高まります。

AI開発やAI導入を検討しているものの、「何から始めればよいか分からない」「自社に合った進め方を知りたい」とお悩みの方は、ぜひトッパジャパンにご相談ください。

構想段階から運用・改善まで、貴社の課題に寄り添ったAI開発プロセスをご提案します。

この記事の著者

大川 吉昭

教育系・製造業のシステム開発・AI開発に強い開発会社「トッパジャパン」の代表取締役社長。現場密着のサポート体制や、豊富な実績・経験からをもとにした幅広い対応力、国内外で実績を積んだ優秀なメンバーによる高いコストパフォーマンスで、お客様のニーズにお応えしています。

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