AIシステム開発の流れは？活用事例・費用・企業選びのコツを解説

「AIシステムの導入でメリットはあるの？費用は高いんじゃ？

「もしAIシステムを会社にいれるなら、開発会社はどう選べばいい？」

このような疑問を持っている方も多いでしょう。

AIシステムは多くの業態で導入され、さまざまな効果を発揮しています。

ただ、自社に合うのかといった点で気になる方もいるでしょう。

当記事では、AIシステム開発の流れや活用事例、費用、企業選びのコツを解説します。

AIシステムの開発会社選びに迷わないようになるので、ぜひ最後まで見てみてください。

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AI（人工知能）の基礎知識

AIといっても定義があいまいでは、理解に齟齬が生まれるでしょう。

たとえば、チャットボットだとディープラーニングから答えを作るAIと、そもそも解答内容がプログラム化されているチャットボットにわかれているといった事例もあります。

この項目では、AIとは何かを定義づけするために、定義とできることについて解説します。

AI（人工知能）の定義とは？

AI（人工知能）は、「Artificial Intelligence」の頭文字をとり、人間のように考え、学習し、問題解決する能力を持つ機械やソフトウェアを指します。

AIの一部門として「ディープラーニング」があります。

ディープラーニングは、人間の脳の神経ネットワークを模倣したアルゴリズムを用い、大量のデータからパターンを抽出し、学習する技術です。

AIは日常生活やビジネスのさまざまな場面で利用されており、その発展と応用は急速に進んでいます。

AI（人工知能）にできること

AI（人工知能）は、各業界での業務効率化に貢献しています。

たとえば、データ分析でのパターン検出、製造業での品質管理、医療での診断支援、カスタマーサービスでの自動応答などです。

さらに、創作活動においても生成AIが活用されています。

これらの活用は、作業の速度と精度を向上させ、人の負担を軽減してくれるでしょう。

各分野での特筆すべき具体的なAIシステムの活用事例は、次の項目で解説します。

【業界ごとに解説】AIシステムの活用事例

AIシステムの活用事例は複数あるため、業界を絞って確認していきます。

具体的に活用事例を紹介する業界は次のとおりです。

• 金融業
• 不動産業
• 製造業
• 小売業
• 建築業
• 物流業
• 医療
• 水産業
• 農業

それぞれ紹介します。

金融業

金融業ではクライアントの大切な資産を預かるため、コールセンターでオペレーターが依頼を聞き漏らしてしまうヒューマンエラーは避けなければなりません。

ある金融事業を営む会社では、AIを活用することで通話支援を通じ、正確な依頼内容を確認できるようになりました。

通話音声のリアルタイムテキスト化が可能になると、通信状況悪化による聞き漏らしなどがなくなり、業務効率化が図れます。

不動産業

不動産業では路線価などで、ある程度不動産価格の評価額を査定できますが、実際は市場の受給で決まるため、正確な査定には人力での対応が必須でした。

しかし、AIを導入したことでマンションや不動産価格の査定をある程度自動化・平準化でき、経費の効率化が達成できています。

それに加えて平準化は、価格の透明性が他の商品と比べて不透明な不動産の価格に一定の基準を与えます。

そのため、顧客が査定価格に納得し、顧客満足度向上にも貢献しているといえるでしょう。

製造業

製造業では傷やヘコミといった、従来人が目視で確認してきた点にAIシステムが導入されています。

人による目視からAIに切り替わったことで、ゼロにならなかったミスがほとんど解消されています。

異常の大小にかかわらず、検査段階で異常が検知されると業務効率だけではなく完成品の品質アップにもつながるでしょう。

小売業

大規模に販売を手掛ける小売業はtoC・toBどちらの業態でもクライアントからの質問が絶えないといった傾向があります。

たとえば、定期サービス（サブスクリプション）の開始にともない、メールや電話での質問対応が増え、間接コストの増加や顧客満足度の低下の恐れがあった企業がありました。

そこで、ディープラーニングで学習するタイプのAIチャットボットを導入した結果、固定的な質問対応に対して業務が効率化できました。

それにより、AIでは対応できない質問にのみ対応でき、さらに質問回答時間も短縮できたため、顧客満足度アップにつながったといわれています。

建築業

建築業となるとAIシステムより手作業や人員といった言葉が連想されますが、多くの業務でAIが活躍する余地があります。

たとえば、資材の搬入・搬送といった人とモノが大量に投入されるところに、AIが搭載された自動搬送システムがあれば作業が効率化されるでしょう。

人と違い、機械による作業であれば安全性も確保されます。

物流業

少子高齢化と2024年問題に悩まされる物流業にもAIシステムは役立っています。

配送ドライバーの実績を蓄積するAIシステムによって、最適な配送ルートと配送計画を設定している企業があります。

短時間での配送が可能となれば、ドライバーの余剰を確保する必要がなくなり、今後予想されるドライバー減にも対応できるでしょう。

医療

旧来レントゲンなどの画像による診断は専門医の知識や経験に基づくものでしたが、AIの画像認識機能によって業務効率化と見落とし率の低下が達成できています。

医師といっても人間であることは間違いなく、ヒューマンエラーによる見落としは発生するでしょう。

その点に関して、AIによる画像診断システムを導入することと膨大な診断データの学習で病巣や小さな異常を高精度に検知できるようになっています。

水産業

漁業は魚の群れがどこにいるかを漁師の勘や経験に基づいて推測し、漁を行うといった側面が見られました。

しかし、AIシステム（漁獲量予測システム）を導入すると、気象・潮の流れ・塩分濃度などの条件によって経験や勘といったものを見える化できます。

結果、漁業全体の効率化に貢献できるようになっています。

農業

農業も水産業と同じく、外的要因（太陽・雨）などに大きく依存する分野です。

AIシステムを導入して気象データや衛星画像、農業機械などのデータを取り込み、見える化することで、勘や経験といった点が分析可能になりました。

分析不可能だったものを分析可能にするだけで、業務効率は大きく改善されるでしょう。

AIシステム開発・導入による3つのメリット

AIシステムを開発・導入するメリットは次のとおりです。

• 業務が効率化され労働力不足が解消できる
• ミスが減少する
• 生産性が向上する

AIは人の頭脳や作業を代替できるため、業務効率化に大きく貢献するでしょう。

詳細に解説します。

業務が効率化され労働力不足が解消できる

AIは大量のデータを自己学習し、その結果を基に精度を向上させます。

一貫性が必要な作業や、大量のデータを処理する必要がある作業で、人間の手間を大幅に減らせます。

また、AIは24時間稼働でき、人間が必要とする休息時間や休日を必要としません。

結果として、AIの特性によって労働力不足が解消され、業務のスムーズな運営が可能になり業務の効率化に貢献するでしょう。

ミスが減少する

AIは人間のように考え、実行、判断する能力を持ち、膨大なデータを自己学習することでその精度を向上させます。

この自己学習能力により、人間が行うようなルーチンワークや複雑なデータ処理などを高精度で行うことができ、作業ミスを大幅に減らすことが可能です。

また、AIは疲れることなく24時間働くことができ、人間のように疲労によるミスが発生しません。

生産性が向上する

人間が手間をかけて行う作業は、AIであれば高速・高精度で実施可能で、結果的に業務の効率化が図られます。

さらに、AIは24時間稼働可能であり、人間が休息を取る時間も働き続けることができます。

これらの要素が組み合わさることで、全体としての生産性が向上するでしょう。

AIシステム開発・導入によるデメリット

AIシステムの開発導入にはメリットがある一方でデメリットもあります。

とくにトラブルに対する責任の所在が不明瞭である点や、AIを扱える人が少ない点には注意すべきでしょう。

詳細に解説します。

トラブルに対する責任の所在が明確でない

AIシステムの開発・導入にはさまざまなデメリットがあり、そのなかの1つがトラブルに対する責任の所在が明確でない点です。

具体的には、AIシステムが誤った判断をしたり、予期しない行動を取ったりした場合、その責任は開発者にあるのか、利用者にあるのか、AI自体にあるのかという問題が発生します。

とくに自己学習型のAIの場合、開発者がプログラムした意図とは異なる行動を取ることがあり、このような場合に責任の所在を特定するのは難しくなります。

AIを扱える人が少ない

AIシステムの開発・導入におけるデメリットの一つに、AIを扱える人材が少ないという問題があります。

AIの技術は高度で複雑であり、その開発や運用を行うためには深い専門知識が必要です。

しかし、現状ではAI専門家は全世界でも限られた人材しかいません。

そのため、企業が自社でAIシステムを開発・導入しようとすると、必要な人材の確保が困難となることがあります。これはAI導入の大きな障害となり得ます。

AIシステムを導入するまでの8ステップ

AIシステムを導入するまでの8ステップを一覧表形式にすると以下のとおりです。

これらのステップはAI導入の一般的なプロセスを反映しています。

具体的な手順や詳細は、実際のプロジェクトの要件により異なる可能性があります。

AIシステム開発にかかる費用相場

AIシステム開発にかかるコストの費用相場は以下のとおりです。

あくまで一例であり、プロジェクト規模によって上下する点に注意しましょう。

【AIシステム開発を外注するなら】企業選びの3つのポイント

AIシステム開発を外注化する際に、適切な企業を選ぶために考慮すべき要素は以下のとおりです。

• 実績があるか確認する：AIを導入したい特定の領域について、企業が適切な知識と経験を持っているかを確認することが重要。たとえば、AIの特定の用途（画像解析や物流の効率化）についての実績、または特定の業界（例：医療や物流）でのプロジェクトの成功などを確認。
• 提案力があり、丁寧に相談に乗ってくれる：企業が具体的なプロジェクトの目的や課題を理解し、その上で最適な解決策を提案する能力は、プロジェクトの成功にとって重要。また、企業が顧客のニーズに基づいて、明確で理解しやすいコミュニケーションを保てるかも重要。
• 適正価格である：開発の各工程の費用感を把握し、比較することが重要。最も低価格の提案が最良の選択肢であるとは限らず、品質、サポート、維持管理のコストなども考慮に入れる必要がある。

これらの要素を考慮に入れることで、AIシステム開発の外注先として最適な企業を見つけられるでしょう。

AIシステム開発におすすめの会社9選

AIシステム開発におすすめの会社を一覧表形式で紹介すると以下のとおりです。

それぞれの事業会社の詳細を以下で解説します。

ツクル事業部

株式会社For A-careerは、企業の挑戦をサポートすることを目指しています。

そのなかでもツクル事業部は、大手企業出身者を中心に構成された、事業開発のプロ集団です。

個々の事業の立ち上げから販路拡大、採用支援まで、事業開発をワンストップでフルサポート。

過去には省庁や大手企業を含むさまざまな企業と協力し、事業・販路・組織づくりに取り組んできた実績があります。

同社は挑戦する人々を応援し、新たなサービスを立ち上げ続けることを大切にしています。

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株式会社アイアクト

株式会社アイアクトは、1999年に設立され、インターネットの技術開発に注力してきた企業です。

Webサイトの調査、戦略立案から開発、構築、運用までを一貫して行い、お客様と新しい未来を創り出すことを目指しています。

大手企業のWebサイトの構築やリニューアル、人工知能の導入をサポートするなど、20年以上の実績とノウハウを持つ信頼できるパートナーです。

BeeComb Grid株式会社

BeeComb Grid株式会社は、2011年に設立された東京に拠点を置く企業で、AIやDXの開発、アドバイス、そしてデジタル人材の育成を一手に担っています。

大手企業から中小企業まで、幅広いクライアントに対し、システム構築や新規事業開発を手掛ける実績があります。

社内セミナーや教育プログラムも提供し、AIやDXの知識を広める活動も普及中です。

株式会社HACARUS

株式会社HACARUSは、2014年に設立され、”次世代の「はかる」をあらゆる産業に”というミッションを掲げています。

少ないデータから抜本的な問題解決につながる高精度AIソリューションを提供し、医療、製造、インフラなどの分野で企業の問題解決に寄与してきました。

データ取得から既存システムとの連携まで一貫した支援を行い、人間とAIの共存する未来の実現に向けた活動を展開しています。

株式会社ロカラボ

株式会社ロカラボは、2016年に設立された千葉県野田市に拠点を置く会社です。

AIとIoTの導入による業務効率化と競争力強化の実績があり、15年以上にわたり製造業や医療などさまざまな業種業態のプロジェクトで設計・運用力を培ってきました。

SEO対策のノウハウを持ったAI開発を低価格で提供し、生産性向上・業務効率アップ・経費削減の支援も行なっています。

株式会社アラヤ

株式会社アラヤは、2013年に設立され、東京都港区に本社を構えています。

AIアルゴリズム・プロダクト開発を主な事業とし、とくにディープラーニング、エッジAI、自律AIの領域で活動しています。

お客様の課題や業務プロセスについての十分なヒアリングや、技術面・ビジネス面からの多角的視点による提案などが強みです。

さらに、インフラ点検や機械の自動化など、多岐にわたる業種・業態で画像認識AIの活用実績もあります。

SIA株式会社

SIA株式会社は、2003年設立のシステム開発会社です。

BtoCおよびBtoB向けのWEBサービス開発、業務管理システム開発、AIシステム開発、そしてiPhoneやiPadのアプリ開発を行っています。

このように幅広い領域の開発を1社で請け負えるのが同社の大きな特長です。

業務系のシステム開発・アプリ開発を主に多くのネットサービスの立ち上げを支援してきました。

atma株式会社

atma株式会社は、2016年設立の技術開発会社で、AI・機械学習やエンジニアリング技術に深い専門性を持っています。

同社の強みは、課題解決への真剣な取り組みです。

AIをはじめとするアルゴリズムを単なる作成目的とせず、それを手段として課題解決を追求しています。

これまでに、クラウドを活用したAI開発、機械学習、画像認識技術の提供など、幅広い分野での実績を積み重ねてきています。

株式会社スーパーソフトウエア

株式会社スーパーソフトウエアは、1983年設立のソフトウェア開発会社です。

制御系・組込み系のシステム開発、基本ソフト開発、社会インフラ系構築のシステム開発など、幅広い領域において高い技術力と強みを持っています。

また、モバイル端末系のソフトウエア開発からパッケージソフトの販売・運営・保守、IT関連の教育・セミナーの開催に至るまで、多様なサービスを提供しています。

これまでに制御系システムや端末系システムなど、多種多様なシステムおよびアプリ開発の実績を有しており、その技術力は確かなものです。

よくある質問

AIシステム開発の流れによくある質問は以下のとおりです。

• AIシステムの開発にはいくらかかる？
• AIシステム開発の流れは？
• AI開発とシステム開発の違いは？

それぞれについて簡潔に回答します。

AIシステムの開発にはいくらかかる？

AIシステムの開発には以下の費用がかかります。

システム開発までとなると通常数千万円がかかると考えておきましょう。

AIシステム開発の流れは？

AIシステム開発を進めるステップを一覧表にまとめると以下のとおりです。

すべてで8つのステップがあることに注意してください。

AI開発とシステム開発の違いは？

AI開発とシステム開発は、目指す目標と使用する技術においていくつか重要な違いがあります。

システム開発は一般的に、特定の問題を解決するためのソフトウェアの設計と構築を指します。

このプロセスは通常、要件定義、設計、コーディング、テスト、デプロイメントというような行程が必要です。

一方、AI開発は人工知能技術を用いて、とくに予測、分類、パターン認識などのタスクを自動化するシステムを構築することを指します。

AI開発のプロセスはシステム開発と一部重なり、データの収集と前処理、モデルの訓練と評価、そしてモデルの実装と更新というAI特有のステップが含まれます。

まとめ

今回の記事ではAIシステム開発の流れについて解説してきました。

AIシステム開発に失敗しないために、開発会社を選ぶ際には以下の点に注意しましょう。

• 実績があるか確認する
• 提案力があり、丁寧に相談に乗ってくれる
• 適正価格である

とくに提案力と丁寧な相談は、AIシステムを一から作成する企業にとって大きな味方になります。

ツクル事業部では、相談を常に請け負い最適なサービスを提案するので、気になる方はぜひお問い合わせください。

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