AI開発のやり方 5ステップの手順と必要なスキル・環境・失敗しない進め方を解説

AI開発に取り組みたいものの、何から手をつければよいか分からないという声は多く聞かれます。手順を解説した資料は数多くありますが、実際につまずくのは技術的な工程ではなく、その手前の判断であることがほとんどです。

具体的には、そもそも自社で作る必要があるのか、既存のサービスで足りないのか、という見極めです。2026年時点では、ゼロからモデルを学習させる案件はむしろ減っており、既存のモデルを組み合わせる進め方が主流になっています。

この記事では、その判断から入り、目的の定義からデータ整備、モデルの構築、評価、実装までの5ステップを順に整理します。各ステップで何を作れば次に進めるのかという成果物まで扱います。

あわせて、必要なスキルと環境、目的別の進め方、間違えやすい点も取り上げます。まずは要点を4つの質問で確認してください。

確認したいポイント	結論	詳細
最初に決めるべきことは？	そもそも自社で作るかどうか	既存サービスやAPI連携で足りる課題も多く、独自開発は最後の選択肢になります
開発の手順は？	目的定義・データ整備・構築・評価・実装	5つの段階に分け、各段階で判断を挟みながら進める反復型が基本になります
どこに一番時間がかかる？	データの収集と整備	工数の大半を占める工程で、ここを軽く見積もると計画全体が崩れます
未経験でも始められる？	小さな検証なら着手できる	ノーコードのツールや既存APIを使えば、専門人材を待たずに試せます

この記事でわかること

• 開発に着手する前に決めるべき3つの判断と、作り方の選び方
• 目的定義から実装までの5ステップと、各段階で必要な作業
• 各ステップの成果物・期間・関わる担当者の目安
• 必要なプログラミング言語、機械学習の知識、開発環境
• やり方を間違えやすい4つの点と、内製・外注の判断基準

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開発に着手する前に決める3つのこと

手順に入る前に、方針を固めておく必要があります。ここを飛ばして技術検討から始めると、後から作り直しになるか、作ったものが使われないまま終わります。

そもそも作る必要があるのか、どの作り方を選ぶのか、判断の基準は何かという3点を整理します。

そもそも自社で作る必要があるか

最初に問うべきは、既存のサービスで解決できないかという点です。議事録の要約、文書の分類、問い合わせ対応といった一般的な用途は、市販のサービスで十分な水準に達しています。

自社で作る意味があるのは、自社固有のデータを学習させる必要がある場合、既存システムと深く連携させる必要がある場合、そして扱う情報の機密性が高く外部サービスを使えない場合です。

この3つに当てはまらないのであれば、まず既存サービスを試してから判断しても遅くありません。開発にかかる費用と期間を考えれば、この確認は必ず先に行うべき工程です。

3つの作り方から選ぶ

自社で作ると決めた場合も、進め方は1つではありません。大きく、既存サービスを設定して使う方法、既存モデルをAPI経由で組み込む方法、独自にモデルを学習させる方法の3つに分かれます。

1つ目は、ノーコードのツールに自社データを読み込ませて使う方法です。プログラミングを伴わないため、専門人材がいなくても着手できます。

2つ目は、提供されている言語モデルを自社システムから呼び出す方法です。近年最も多い進め方で、自社データを参照させる仕組みを組み合わせれば、独自の回答を返す仕組みを構築できます。

3つ目が、データを集めてモデルを学習させる方法です。画像認識や数値予測のように、既存のモデルでは対応できない領域で選ばれます。

どの作り方を選ぶかの判断基準

選択の基準は、扱うデータの種類、求める精度、機密性、そして手元のリソースです。この4点を先に整理しておくと、後から方針が揺れることを防げます。

作り方	向いているケース	必要なもの
ノーコードのツール	文書の分類、簡易な問い合わせ対応	対象データと業務知識
既存モデルのAPI連携	社内文書の検索、文章の生成、要約	開発者、参照させる文書の整備
独自モデルの学習	画像判定、数値予測、異常検知	学習データ、扱える人材、計算環境

多くの企業にとって現実的なのは、1つ目か2つ目から始めて、必要になった段階で3つ目に進む順序です。最初から独自開発を選ぶ必要がある場面は、想像より多くありません。

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関連記事：AIネイティブ開発とは？AI駆動開発との違い・実践手法・組織づくりの進め方を解説

AI開発の5ステップ

方針が固まったら、実際の手順に入ります。課題定義、データ整備、モデル構築、評価、実装という流れは、どの作り方を選んでも共通しています。

各ステップで何をするのかを順に見ていきます。

STEP1：目的と業務課題を定義する

最初に決めるのは、何を解決したいのかです。「AIを導入する」ではなく、「どの業務の、どの判断を、何のために置き換えるのか」を一文で書けるところまで具体化します。

あわせて、成功の基準を数値に落とし込みます。「問い合わせ対応の平均時間を50%短縮する」「外観検査の見逃し率を1%以下にする」という水準まで書ければ、後工程の判断がすべて速くなります。

ここで押さえておきたいのが、AIが得意な作業と不得意な作業の区別です。大量データからのパターン認識や予測には強い一方、前例のない状況への対応や価値判断には限界があります。

この段階での成果物は、課題と数値目標を書いた1枚の文書です。関係者全員がこれに合意している状態を作ってから次に進みます。

STEP2：データを収集・整備する

AIの精度は、手法よりもデータで決まります。どれだけ優れたアルゴリズムを使っても、学習データが不足していれば期待する水準には届きません。

作業は、収集、前処理、ラベル付けの3つです。前処理では、欠損値の補完、外れ値の除去、形式の統一を行います。教師あり学習の場合は、正解となるラベルを付与する作業も加わります。

この工程がプロジェクト全体の工数の大半を占めることも珍しくありません。紙の記録しかない、担当者ごとに形式が違う、必要な項目が途中から記録され始めた、といった状態はよくあり、いずれも工数として跳ね返ります。

量と同じくらい重要なのが偏りの少なさです。特定の季節や拠点のデータしか含まれていなければ、それ以外の条件では精度が大きく落ちます。

この段階の成果物は、学習に使える形に整えたデータ一式と、そのデータがどこから来て何を意味するのかを記した説明書です。

STEP3：モデルを選定して学習させる

データが整ったら、目的に適した手法を選びます。画像であれば畳み込みニューラルネットワーク、文章であればTransformer系のモデル、表形式の数値であれば決定木を組み合わせた手法が基本の選択肢です。

近年は、ゼロから学習させるより、学習済みのモデルを自社データで調整する方法が一般的になりました。短期間で高い精度に届きやすく、必要な計算資源も抑えられます。

選定の際は、精度だけでなく説明のしやすさも基準に含めます。とくに品質判定や与信のように根拠が求められる用途では、なぜその結果になったかを説明できる手法が適しています。

この段階の成果物は、学習済みのモデルと、学習条件を記録した文書です。条件を残しておかないと、後から結果を再現できなくなります。

STEP4：評価と改善を繰り返す

学習が終わったら、性能を測ります。正解率だけでなく、見逃しの少なさと誤検知の少なさをどちらも確認する必要があります。用途によって、どちらを優先すべきかが変わるためです。

たとえば不良品の検出であれば、良品を不良と判定する誤りより、不良を見逃す誤りのほうが重大です。この優先順位を先に決めておくと、改善の方向がぶれません。

あわせて、実務で使えるかという観点も評価します。処理速度、安定性、想定外の入力への挙動など、数値では表れない部分の確認が欠かせません。

一度で完成することはまずありません。データの追加やパラメータの調整を繰り返しながら、STEP1で定めた基準に近づけていく工程になります。

STEP5：業務システムに組み込む

最後に、実際の業務で使える形に実装します。Webアプリや既存システムへの組み込み、外部から呼び出せる形での提供、クラウド環境での運用などが選択肢になります。

ここで決めるのは、AIの出力をどう業務に反映するかです。判断をそのまま自動実行するのか、人が最終確認してから実行するのかで、システムの構成も現場の運用も変わります。

あわせて、稼働後の監視と再学習の仕組みも用意します。AIモデルは運用開始後もデータの変化に応じて精度が動くため、作って終わりにはなりません。

この段階の成果物は、動作するシステムと、運用手順を記した文書です。誰が、どの頻度で、何を確認するかまで決めておきます。

関連記事：製造業のAIデータ分析とは？活用領域・手法・進め方と失敗しない始め方を解説

各ステップの成果物と期間の目安

手順を知っていても、どこまでできれば次に進めるのかが分からないと足踏みします。各段階の成果物と期間を先に把握しておくと、計画の精度が上がります。

一覧で整理します。

何を作れば次に進めるか

ステップごとに、完了の目印になる成果物があります。これが揃っていない状態で先に進むと、後工程で必ず戻ることになります。

ステップ	完了の目印になる成果物	期間の目安
目的と課題の定義	課題と数値目標を書いた文書	2週間〜1か月
データの収集・整備	学習に使える形のデータと説明書	1〜3か月
モデルの選定・学習	学習済みモデルと学習条件の記録	2週間〜2か月
評価と改善	評価結果と判断の記録	2週間〜1か月
システムへの実装	動作するシステムと運用手順書	1〜6か月

合計すると、小規模な検証で3か月前後、本格的な実装まで含めると半年から1年程度が一般的な範囲です。データの整備状況によって、この幅は大きく変わります。

関わる担当者の目安

必要な人数は規模によりますが、役割としては4つが必要になります。全体を統括する責任者、業務を理解している担当者、データを扱う人材、システムに組み込むエンジニアです。

このうち、業務を理解している担当者の関与が最も見落とされがちです。技術部門だけで進めると、精度は出ているのに現場で使われないという結果になります。

社内で確保できない役割は外部で補います。とくに立ち上げ期はデータを扱う人材の確保が難しいため、外部の力を借りながら並行して社内人材を育てる進め方が現実的です。

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関連記事：システム開発のAI活用とは？工程別の使いどころ・ツール・進め方と注意点を解説

必要なスキルと開発環境

独自にモデルを開発する場合は、一定の技術的な準備が必要になります。ただし、すべてを社内で揃える必要はなく、どの部分を内製するかによって求められる水準は変わります。

言語、知識、環境、体制の4点から整理します。

プログラミング言語とライブラリ

実務ではPythonが中心です。データの加工、学習、評価、外部システムとの連携までを一貫して扱えるうえ、ライブラリが充実しているため開発効率が高くなります。

よく使われるのは、データ加工のpandasとNumPy、表形式データの機械学習に用いるscikit-learn、深層学習のTensorFlowとPyTorch、そして言語モデルを扱うためのライブラリ群です。

求められるのは文法の知識ではなく、再現性のあるコードを書く力です。試行回数が多くなるため、学習条件や使用データの違いを追跡できる形に整理しておかないと、後から検証できなくなります。

機械学習の基礎知識

手法の仕組みを理解しておくと、なぜその結果になったのかを判断できるようになります。ツールを操作できるだけでは、精度が出ない原因を切り分けられません。

押さえておきたいのは、教師あり学習・教師なし学習・強化学習という3つの区分、回帰と分類の違い、そして評価指標の意味です。とくに評価指標は、用途に応じた選び方ができるかが実務の分かれ目になります。

開発環境と計算資源

深層学習を扱う場合は、GPUを備えた環境が必要になります。自社でサーバーを持つ方法もありますが、初期投資と保守の負担を考えると、クラウドのGPU環境を従量課金で使う構成が現実的です。

表形式データの機械学習であれば、一般的なパソコンや小規模なクラウド環境でも十分に開発できます。最初から大がかりな環境を用意する必要はありません。

一方、機密性の高いデータを扱う場合は、保存場所や通信経路、アクセス権限の設計を先に固めます。環境の選定は技術要件だけでなく、セキュリティ要件から逆算して決めるものです。

公的機関が公開している資料を活用する

進め方を社内で検討する際は、公的機関が公表している資料も参考になります。経済産業省は、中小企業がAIを導入する際の判断手順をまとめた資料を公開しており、構想から実装・運用までの各段階を確認できる内容になっています。

需要予測、予知保全、外観検査といった用途ごとに分かれているため、自社の課題に近いものを選んで読むと具体的な計画に落としやすくなります。

AI開発の全体像については、NextScaleのコラムでも取り上げています。

目的別のやり方

手順は共通していても、目的によって必要なデータと手法は変わります。代表的な3つの用途について、進め方の違いを整理します。

自社の課題に近いものを参考にしてください。

文書・対話を扱うAIの作り方

問い合わせ対応、社内文書の検索、要約といった用途です。近年はゼロから学習させるのではなく、既存の言語モデルに自社の文書を参照させる構成が主流になっています。

この方法であれば、学習にかかる時間と費用を抑えつつ、自社固有の情報にもとづいた回答を得られます。準備すべきは、モデルに参照させる文書を整理し、検索しやすい形に整えることです。

注意点は、事実と異なる内容を自然な文章で出力する可能性があることです。回答の根拠となる文書を提示させる、人が確認してから公開するといった仕組みを設計段階から組み込みます。

画像を扱うAIの作り方

外観検査、判別、計測といった用途です。進め方は、画像の収集、ラベル付け、学習、評価という流れになり、最大の難所は学習用画像の確保にあります。

とくに不良品の画像は数が限られるため、撮影条件を揃えて計画的に集める工程をスケジュールに組み込んでおく必要があります。照明や角度が揃っていない画像は、そのままでは使えません。

不良の事例が少ない場合は、正常な状態からのずれを検出する方法に切り替えるという選択肢もあります。

数値を扱うAIの作り方

需要予測、歩留まりの改善、故障の予兆検知といった用途です。必要なのは、結果と、そのときの条件がひも付いた時系列のデータになります。

表形式のデータであれば、深層学習よりも決定木を組み合わせた手法のほうが精度と扱いやすさのバランスに優れるケースが多くあります。どの項目が結果に効いているかを確認できる点も実務では重要です。

季節変動を含めて1〜2年分の実績があることが1つの目安ですが、量より条件の揃い方が重要です。記録の項目が途中で変わっていると、使える期間はその分短くなります。

やり方を間違えやすい4つのポイント

手順どおりに進めても、押さえ方を誤ると成果につながりません。つまずく理由は技術ではなく、判断と見積もりに集中しています。

代表的な4つを取り上げます。

目的が曖昧なまま始める

最も多い失敗です。「AIを使って何かできないか」から入ると、開発の方向性が定まらず、完成しても成果を評価できません。

対策は、着手前に数値目標まで落とし込むことです。この作業を面倒に感じて飛ばすと、後工程のすべての判断が遅くなります。

あわせて、AI導入そのものを目的にしないことも重要です。業務課題を解決する手段の1つとして位置づけると、既存サービスで足りるという判断もできるようになります。

データ準備を軽く見積もる

「社内にデータはある」と思っていても、学習に使える形で整理されているとは限りません。着手後にこれが判明すると、計画の大幅な見直しが必要になります。

対策は、目的定義の段階でデータの棚卸しを行うことです。どの期間の、どの項目が、どの形式で、どれだけあるのかを一覧にしておけば、実現可能性の判断精度が大きく上がります。

精度を追いすぎる

精度を数ポイント上げることに時間をかけすぎ、業務での活用に至らないケースです。業務上必要な精度は、多くの場合それほど高くありません。

重要なのは、その精度で意思決定が変わるかどうかです。現状の判断より少しでも良ければ価値がある場面は多く、完璧を目指す必要はありません。

着手時点で「どの水準に達したら業務に組み込むか」を決めておくと、この状態を避けられます。

運用設計を後回しにする

開発が完了してから運用方法を考え始めると、精度が落ち始めたときに対応できません。監視の方法、再学習の頻度、担当者、費用を、開発の初期段階で決めておく必要があります。

この設計が抜けていると、稼働から半年ほどで精度が下がり、せっかく作った仕組みが使われなくなります。運用費用は予算計画に必ず含めておいてください。

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作り方別の費用の目安

進め方によって費用は大きく変わります。同じ「AI開発」という言葉でも、設定して使うだけの構成と、データを集めて学習させる構成では桁が変わります。

目安と、費用が動く要因を整理します。

作り方別の費用感

ノーコードのツールを使う場合は、月額数万円から数十万円が中心です。初期費用が小さく、効果が出なければ止められる点が、最初の検証に向いている理由になります。

既存モデルをAPI経由で組み込む場合は、利用量に応じた従量課金に加え、システム側の開発費がかかります。社内文書を参照させる仕組みまで含めると、100万円台から数百万円が一般的な範囲です。

独自にモデルを学習させる場合は、検証だけで200万〜500万円、本開発まで含めると数百万円から数千万円という規模になります。あわせて運用保守が月額5万〜50万円程度、継続して発生します。

費用が変動する3つの要因

最も影響が大きいのはデータの整備状況です。構造化されて蓄積されていれば準備の工数は小さく済みますが、紙や個人のパソコンに散在している場合は、集める作業だけで数か月かかります。

次に大きいのが求める精度の水準です。90%で足りる業務と99%が必要な業務では、後者に必要な工数が桁違いに増えます。精度要件は業務上の許容範囲から逆算して設定してください。

3つ目が既存システムとの連携範囲です。基幹システムとの双方向の連携が必要になると、AI本体より周辺の開発費が大きくなることもあります。

内製・外注・併用の選び方

開発を社内で進めるか外部に委託するかは、人材、予算、スピードの3点から判断します。どちらが優れているという話ではなく、プロジェクトの位置づけによって適解が変わります。

3つの選択肢を整理します。

内製が向いているケース

AI活用を中長期の競争力の柱に据えたい場合は、内製が有力です。開発を通じて得た知見が社内に残り、2件目以降の速度が上がっていくためです。

扱うデータの機密性が特に高い領域や、仕様変更が頻繁に発生する領域も内製に向きます。ただし、人材の採用と育成には相応の時間がかかるため、最初の成果まで1年以上を見込む必要があります。

外注が向いているケース

短期間で成果を出したい場合や、特定領域の専門技術が必要な場合は外注が向きます。類似案件の経験から、手戻りの少ない進め方を選べる点が利点です。

一方で、中身がブラックボックス化するリスクがあります。学習条件、使用したデータ、モデルの扱いについて、何が納品されるのかを契約時に明確にしておくことが重要です。

運用フェーズを誰が担うのかも先に決めます。開発だけを外注する場合は、引き継ぎの範囲を契約に含めておく必要があります。

併用しながら段階的に移す

実務上、最も現実的なのは両者の併用です。最初は外部の支援を受けながら進め、並行して社内人材を育て、2件目以降で内製の比率を上げていく方法が、リスクとコストのバランスに優れます。

この進め方をとる場合は、外部に作ってもらうだけでなく、社内メンバーが並走して手を動かせる契約形態を選ぶことが条件になります。

人材の育成については、NextScaleのコラム一覧でも関連する記事を公開しています。

まとめ

AI開発のやり方は、目的と課題の定義、データの収集と整備、モデルの選定と学習、評価と改善、システムへの実装という5ステップで整理できます。ただし、その前に自社で作る必要があるかを確認する工程が欠かせません。

既存サービスの活用、既存モデルのAPI連携、独自モデルの学習という3つの作り方のうち、多くの企業にとって現実的なのは前の2つから始める順序です。独自開発が必要になる場面は、想像より多くありません。

各ステップでは、完了の目印になる成果物を明確にしておくと、判断が速くなります。まずは解決したい業務課題を1つ選び、数値目標まで書き出すところから始めてみてください。

━━ AI開発の進め方を、自社の状況に合わせて設計しませんか ━━ NextScaleは、法人向けにAI研修・AI開発・社内定着支援を提供しています。課題の整理段階からのご相談も歓迎しています。 ▶ 相談予約はこちら

出典：経済産業省「中小企業のDXに役立つ『手引き』と『AI導入ガイドブック』を取りまとめました」 https://www.meti.go.jp/press/2022/04/20220408001/20220408001.html