こんにちは。シナモンAI広報担当です。

昨今の業務効率化や働き方改革などへの注目をうけて、AIプロダクトへの注目が高まりつつありますが、一方でプロジェクトの進行については、PoC（概念実証）を行ったり、導入後も精度が上がるように学習をつづけたりと、従来のシステム導入と比較して特徴的であることがあまり知られておらず、検討時につまずくケースも存在します。

本記事では、まずAIのプロジェクトと既存のシステム導入の違いについて説明したのち、AI開発特有の行程である学習に必要なデータとPoCの概要についてご紹介します。

AIと従来のシステム導入の違い

AIと従来のシステム導入プロジェクトの違いは大きく下記の3点になります。

①方針

AI開発：

立てた仮説を基にPOC（実証実験）を実施し、開発向けての評価を行います。ここで要件や目標精度を達成したプロジェクトが本番開発・導入のステップに進みます。

PoCで検討が終わってしまう要因については下記の記事で紹介しています。

「AI導入プロジェクトが失敗してしまう3つの理由」

案件の規模や要件の範囲の大小に応じて2ndPoCなど、数回にわたって評価を行う場合があります。

従来のシステム開発：

クライアントの抱える問題に対してそれぞれのシステムにはソリューションに一定の確度があるため、既存の開発ロードマップに沿ってプロジェクトが進みます。基本的に、クライアントがやりたいこととシステムができることがマッチしているため、トライアルでの導入はあっても、PoCはほとんどの場合実施しません。

②品質のアプローチ

AI開発：

契約書をレビューしたり、請求書の読み取りをしたり…と、完璧に遂行すべき業務をAIが代替していますが、技術的にはまだまだ100%の精度で業務を処理できるAIは存在していません。そのため、期待制度に到達しているかという観点で開発を進めるため、業務フロー設計の見直しなども必要となります。

従来のシステム開発：

SLA（サービス品質保証契約）に則って品質が担保されています。

③開発の進め方

AI開発：アジャイル開発でプロジェクトを進行します。

アジャイル開発は、システムやソフトウェア開発におけるプロジェクト開発手法のひとつで、大きな単位でシステムを区切ることなく、小単位で実装とテストを繰り返して開発を進めていきます。従来の開発手法に比べて開発期間が短縮されるため、アジャイル（素早い）と呼ばれています。

引用元：https://hnavi.co.jp/knowledge/blog/agile_software_development/

従来のシステム開発：ウォーターフォール開発でプロジェクトを進行します。

ウォーターフォール型とは、システムの開発を「基本計画」「外部設計」「内部設計」「プログラム設計」「プログラミング」「テスト」という工程に分けて順に段階を経て行う方法です。前の工程には戻らない前提であることから、下流から上流へは戻らない水の流れにたとえてウォータフォールと呼ばれています。

引用元：http://www.okapiproject.com/computer/leran_comp/sysdev/sd_01_003_0.htm

AI開発に必要なデータとは

次に、AI導入プロジェクト特有の行程の一つであるデータによる学習について解説します。

 従来のシステム導入プロジェクトですと、主にベンダーが開発やインストールを行いクライアント側での作業量はあまり大きくありません。

一方、AI開発プロジェクトですと、学習させるべき学習データをクライアント側で用意しなければならない場合がほとんどです（ベンダーは多くの場合、多岐に渡る大量の学習データを社内に保有していません）。また、必要な学習データの準備ができたら、次の行程ではデータが持つそれぞれの項目に意味を与えるアノテーション作業が必要です。このようにAI開発の学習には多くの工数がかかることが多く、ベンダー側とクライアント側で高頻度のやり取りが発生します。

少ない学習データからサンプルデータを増幅させることも技術的に可能ですが、クライアントとベンダーが協力しなければAI開発のプロジェクト成功は成しえません。

AI開発におけるPoCとは

PoCとは新規のアイディアや理論の実現可否・有効性を、本格的な開発が始まる前に検証をすることです。

従来のシステム導入と異なり、要件や定性的な成果が事前に見えづらいAI導入プロジェクトでは、業界内で初めての取り組みを行うときや、新しい業務に対してAIを導入するとき、いきなり大規模プロジェクトで本番開発を進めてしまうと、頓挫してしまったときに大きな損失が生まれてしまいます。そういった事故を減らすためにプロジェクトの方向性に間違いはないか、再検討すべき点はないかなど、詳細なすり合わせを重ねてから本番開発に移行します。

まとめ

AI導入従来のシステム導入と比較しつつ、PoCの位置づけについても解説させていただきました。

導入時の参考になれば幸いです。シナモンAIではお客様ごとにAIエンジンのチューニングを実施するため、PoCは初期開発の位置づけとしております。AI導入によりお客様の課題解決が最大化するようなコンサルティングも実施しておりますので、お気軽にご相談下さい。お問合せはこちらからお願い致します。

 また、「AI-OCRを検討したが、POCで終わってしまって検討が中々進まない」このような皆さまのお声にお応えすべく、定期的にセミナーの開催を致しております。

（文責：森田）