最終更新日： 2022年10月11日

本記事を見ている読者の中には、「AIシステムを開発してみたい」「AIのシステム開発を委託したい」など考えている方もいるのではないでしょうか？

近年、AIが活用されたシステムは世の中に広く普及しており、我々の生活に欠かせないものになっています。例えば、自動翻訳サービスやスマートスピーカー、顔認証システムなどは日々使っている方も多いでしょう。

そんなAIを活用したシステムの開発・導入を考える方は多くいますが、「何から始めたらよいか分からない」「どこの企業に委託するべきか分からない」と悩んでいる方もいるはずです。

そこで本記事では、AIシステムの「活用事例」「開発工程」「開発会社選定ポイント」などを詳しく解説していきます。

記事の最後には、AIシステムの開発実績が豊富なシステム開発会社9選も紹介しているので、ぜひご一読ください。

AIシステムの開発でできるようになること

AIシステムとは、AIを活用することによって実現できる仕組みのことを指します。

AIシステムの導入で、画像解析や、物流の効率化など、さまざまなことが可能になります。

例えば、家電の消費電力を最小限に自動で設定してくれたりします。

AIシステムの開発ができると、コストの削減や業務の効率化などができるようになります。

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AIシステムの活用事例を紹介

ここからは、AIシステムの開発は具体的にどのような活用をされているのかを紹介していきます。今回紹介する事例は次の5つです。

1. IT・通信｜hEMS機器制御によるエネルギー効率最適化支援
2. 小売・卸売業｜食品メーカーの需要予測と生産工場振分けの最適
3. 医療・福祉｜AI（機械学習）による宣伝効果予測モデルの構築
4. 建設業｜河川のコンクリート護岸劣化検知
5. 物流｜配車計画最適化による業務効率の改善

それぞれ解説していきます。

IT・通信｜hEMS機器制御によるエネルギー効率最適化支援

このAIシステムはそれぞれの住宅のエネルギー消費の傾向や、気象情報を元に、消費電力の予測を行います。

そして、HEMS機器の制御を最適化するアルゴリズムを組むことが可能になります。

このシステムを導入することによって、住宅の電力消費の際にかかるコストの大幅な削減が可能になります。

小売・卸売業｜食品メーカーの需要予測と生産工場振分けの最適

このAIシステムは、過去の商品の生産量や消費量から需要を予測します。

そして、予測した需要を元にを元に、どの工場で、どれくらいの量を生産するのが最適かを計算します。

このシステムを導入することによって、生産と物流ダイヤのコストを大幅に削減することが可能になりました。

医療・福祉｜AI（機械学習）による宣伝効果予測モデルの構築

このAIシステムは、セミナー・展示会などの、営業活動の記録をデータ化し、さらに、顧客となる医師のデータとそれぞれの医者に対する販売実積もデータ化します。

そして、どのような医者にどのようなアプローチをするとどのような販売実績が出るかを予測します。

このシステムを導入することによって、それぞれの医者に対する営業の効率化が可能になりました。

建設業｜河川のコンクリート護岸劣化検知

このAIシステムは、コンクリート護岸のひび割れのある画像とない画像を多数、用意し、深層学習させることで、開発されました。

このシステムを導入することによって、技術者による目視点検とそん色のない精度でひびわれのチェックができます。

その結果、現場の対応する工数を大幅に減らすことを可能にしました。

物流｜配車計画最適化による業務効率の改善

このAIシステムは、多種多様な要件に合わせて、配車計画を最適化ができる計算モデルを設計します。

設計された計算モデルを元に、配車計画を自動で行います。

このシステムを導入することで、配車手配の大幅なコスト削減、それぞれの担当者の工数の削減が可能になります。

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AIシステムを開発する工程

 これから、AIシステムを開発する上での工程を紹介します。

工程フェーズは、以下の4つに分かれています。

1. 構成フェーズ
2. PoCフェーズ
3. 実装フェーズ
4. 運用フェーズ

構成フェーズ

構成フェーズとは、AIを導入する必要性を審議をするフェーズです。構成フェースでは、AIを導入するための業務課題を洗い出すことから始めます。あらかた課題を出し終わった後は、課題をどのように改善するべきかを分析します。

その結果から、解決すべき優先順位を決めていくというわけです。

ここまでで、このフェーズが終わりだと思うかもしれませんが、忘れてはいけない作業があります。それは、AIを導入する必要があるかという議論です。

この作業を行う理由としては、目的がAIの導入ではなく業務改善だからです。もし、AI化せずとも解決できる課題なのだとしたらAIの導入が無駄になってしまいます。

このフェーズでは、AIの導入意義を確認することができます。

PoCフェーズ

PoC（Proof of Concept、実証実験）フェーズとは、導入前の試し運転をするフェーズです。

作業の流れとしては、設計した内容に従って試験環境を構築し、AIシステムを評価します。

基本的な評価の内容は次の3つです。

• 実用性

実用性とは、AIシステムの導入により、期待している効果が得られているかどうかです。実用性を評価するのは、導入する必要性が十分にあるかを確認するためです。

• 費用対効果

費用対効果とは、AIシステム導入、運用にかかる費用によって得られる効果のことです。

費用対効果を評価する理由としては、導入コストを計算を、損するか得するかを確認する必要があるからです。

• 具体性

具体性とは、AIシステムを導入後に具体的にどのような結果になるかです。

具体性を評価する理由としては、求められた結果になっているかを、細かいところまで確認する必要があるからです。

評価後は、結果を踏まえてAIシステムを導入するかどうか判断したり、必要な改善点を洗い出したりしましょう。

また、PoCをする際の注意点として、できる限り実際にシステムを使用する現場の担当者と共に進めなくてはならない点です。現場と関わりの薄い人だけでPoCを進めてしまうと、

AIシステムも導入を求めてた人たちが、思っていたものと異なるシステムになるリスクがあるからです。

AIシステム導入後、理想通りの効果を出すためにも、なるべく現場の担当社員を含めてPoCを実施していきましょう。

▶PoCとは？導入するメリット・デメリット、進め方をわかりやすく解説！>>

実装フェーズ

実装フェーズとは、AIシステムを実装するフェーズです。

作業の流れとしては、詳細設計を行った後に、コーディングを行います。そして、テストとバグ修正を行います。

それが終わり次第、本稼働に向けた実装を行います。

実装フェーズでは、当然なのですが、実装が完了してしまいます。

そのため、十分にPoCフェーズでの結果が得られた後に行うことが重要です。

焦って実装することのないように気を付けましょう。

運用フェーズ

運用フェーズは、導入後に構成フェーズで期待されている結果を得れているかどうかをモニタリングし続けるフェーズです。

作業の流れとしては、導入後成果の長期的なモニタリングを行います。

基本的にモニタリングすべき項目は2つです。

• 長期的な効果

長期的な効果とは、長期的なAIシステム導入により見られる実際の効果です。長期的な効果をモニタリングする理由としては、PoCフェーズでは、予想しきれない効果が得られている可能性があるためです。

• 改善点

改善点とは、AIシステム導入後に見えてくる改善する部分です。

改善点をモニタリングする理由としては、PoCフェーズでは、短いスパンでしか実装検証をしていません。

モニタリングは、長い期間でやるので、不具合やよりよくするべき点が出てくる可能性が高いからです。

モニタリングがAIシステム導入の必要性を確認できる唯一の方法なので、必ず続けるようにしましょう。

企業がAIシステムの開発を推進する方法は大きく2つ

AIシステム開発は、自社開発と開発を外注するという2つの方法があります。

ここからは、「自社開発」と「開発外注」の違いを分かりやすくするため、それぞれのメリット・デメリットを紹介していきます。

自社で開発する

会社の規模や導入する内容によっては、自社で開発するという手法は十分に有効です。

最近は、さまざまなオープンソースなどの開発環境も整ってきているうえに、書籍なども充実してきているので、手の届かないものではないです。

しかし、プログラミングなど、AIの知識があまりにも乏しい方には、おすすめしません。

自社でAIシステムを開発するメリットは、外注する際の費用が掛からないので、コストが低く済む可能性が高いという点です。

他にも、開発者が自社の者なので、企画と開発者のコミュニケーションが取りやすいという点。同じ理由で、開発が柔軟にコントロールできるという点など、多くのメリットがあります。

その一方、他社に開発を外注する時とそん色のないクオリティーを出すのが難しいという点はデメリットです。

開発を外注する

開発を外注するとは、AIシステムの開発を行ってくれる会社や個人に代わってやってもらうという方法です。

昔に比べ外注することのできる企業が増えているので、選択肢が増えた半面、当然ですが、発注先をしっかり考慮しなくてはなりません。

逆にしっかり考慮することができれば、コストを抑えることや、非常に優れた開発を実現することもできます。

他社にAIシステムを外注するメリットは、AI開発を専門にやっている会社に開発を依頼する形になるので、多くの事例に対応してきていることや、多くのエンジニアを擁しているので、要求に対しより正確に柔軟な開発をするサポートを受けることができます。

その一方、外注を依頼された方のほとんどは、AIシステム開発に疎いでしょう。そうなると、システム開発の全行程を行ってもらうという形になってしまうかと思います。

必然的に、AIシステム開発費用は高くつくというデメリットがあります。

AIシステム開発会社選定の4つポイント

もし、外注するとなれば、しっかりと会社を考えて選定する必要があります。

そこで、ここでは、AIシステム開発会社を選定するうえで、重要なポイントを4つ紹介します。

• 目的や課題を明確にする
• 開発の流れ・各工程の費用感を把握して比較する
• 開発したい領域の実績やノウハウの保有
• AI導入後のイメージを持つ

目的や課題を明確にする

目的を明確にするというのは、どのような目的、課題のためにAiシステムを導入するのかをしっかり確認するということです。

会社を選定する前に、これらを行わなくてはいけません。

AIシステムの導入は、業務課題の改善や目的達成のための方法の1つにすぎません。

AIシステムの導入を目的にすることを防ぐために非常に重要な作業なので、しっかりと行いましょう。

開発の流れ・各工程の費用感を把握して比較する

この作業では、AIシステムの開発の流れを把握します。そして、各工程でいくらお金が掛かるのかを確認します。

AIシステムの導入は、全ての作業で費用が発生するのではなく、開発工程ごとに費用が発生します。

そのため、自社で行える工程を入れないよう注意しなくてはいけないです。

導入の際は、無駄な費用が掛からないように済むためにも丁寧に行いましょう。

開発したい領域の実績やノウハウの保有

この作業では、会社の開発領域や実績、ノウハウを確認します。

AIシステムの導入を行っている会社は、多く存在しています。

そうなると、それぞれの会社に特徴があります。

会社の特徴をしっかり認識しておくことが非常に重要です。

AI導入後の運用イメージを持つ

この作業では、AI導入後の運用のイメージを持つことを行います。

導入後の運用は、AIシステムの必要性を確かめる作業です。

これをせずにいると、導入したはいいものの実際の効果がわかりません。

そのため、導入後のサポートなどもしっかり求めている物と合致しているかを確認する必要があります。しっかりと行いましょう。

AIシステムの開発実績が豊富なシステム開発会社9選

前述では、AIシステム会社の委託先を決める際は「開発実績の豊富さ」が重要だと述べました。

そこでここからは、AIシステムの開発実績が豊富なシステム開発会社を紹介していきます。今回紹介する企業は以下の9社です。

1. 株式会社ALBERT
2. 株式会社GIB JAPAN
3. 株式会社プライムスタイル
4. 株式会社Archaic
5. 東海ソフト株式会社
6. 株式会社Laboro.AI
7. 株式会社アラヤ
8. 株式会社ロボケン
9. 株式会社ヘッドウォータース

それぞれの特徴や開発領域など解説していきます。

株式会社ALBERT

株式会社ALBERTは、ビッグデータアナリティクス（データ内の重要なパターンを検出、解釈、および伝達するプロセス）領域においてデータソリューション事業を展開している企業です。

この会社は、アナリティクステクノロジーを用いて、さまざまな事業を行っています。

他にも、データサイエンティストの人材不足という観点から、データサイエンティストの育成支援なども行っています。

株式会社ALBERTの概要・実績

所在地	東京都新宿区北新宿2-21-1　新宿フロントタワー15F
設立	2005年
事業内容	データ分析、Aiアルゴリズムの構築、システムの開発
主な実績	大手企業からのシステム開発案件
領域	データ分析、AIアルゴリズム構築、システムの開発サービス

株式会社GIB JAPAN

　　　　　　　　　　　           　

株式会社GIB JAPANは、スキルが高いだけでなく、ビジネスマナーやコミュニケーション能力を高める教育を習得させた後に、お客様のもとへ送るという施策をとっている企業です。

そのため、派遣される社員の質の高さが強みの企業です。

株式会社GIB JAPANの概要・実績

所在地	東京都新宿区大久保1-15-18みゆきビル203
設立	2003年
事業内容	Pythonを使用した機械学習システム開発、Laravel+Vuejs+AWSを使用したシステム開発
主な実績	AIシステム開発、webシステム開発案件
領域	AIシステム・webシステム開発サービス

株式会社プライムスタイル

　　　　　　　　　　　

株式会社プライムスタイルでは、企業のDXプロジェクトの支援を主に行っている企業です。

この企業の方針の1つで、DXプロジェクトの支援を行うにあたって、顧客である企業が持続的にデータ型駆動経営を行うことができるようにするまでを目的としているという所はとても魅力的です。

株式会社プライムスタイルの概要・実績

所在地	東京都新宿区早稲田鶴巻町5131
設立	2004年
事業内容	DXプロジェクト支援
主な実績	DXプロジェクト支援案件
領域	DXプロジェクト支援のサービス

株式会社Archaic           

株式会社Archaicは、顧客の要望に応じて、フルスクラッチ（既存のものを利用せずにまったく新しいものを開発すること）で、オーダーメードでAIシステムの開発をおこなってくれる企業です。

株式会社Archaicの概要・実績

所在地	東京都渋谷区神宮前3-23-3 原宿トリニティビル6階
設立	2017年
事業内容	AI開発やコンサルティング
主な実績	大手企業からのシステム開発案件
領域	AI開発やコンサルティングのサービス

東海ソフト株式会社

　　　　　　　　

東海ソフト株式会社は、AIシステムのトータル構築をしている企業です。

この企業にサービスを依頼すると、ワンストップソリューション（必要になる作業を一度の手続きで全て完了することが出来るサービスのこと）を提供してくれるという点が非常に魅力的です。

東海ソフト株式会社の概要・実績

所在地	愛知県名古屋市中村区則武二丁目16番1号
設立	1970年
事業内容	AIシステムのトータル構築
主な実績	大手企業からのシステム開発案件
領域	Aiシステムのトータル構築サービス

株式会社Laboro.AI

株式会社Laboro.AIは、オーダーメードによるAIソリューション、「カスタムAI」と呼ばれるものを提供している企業です。

株式会社Laboro.AIの概要・実績

所在地	東京都中央区銀座8丁目11-1 GINZA GS BLD.2 3F
設立	2016年
事業内容	人工知能技術を用いたソリューション開発事業、人工知能の活用に関するコンサルティング事業
主な実績	大手企業からのシステム開発案件
領域	人工知能技術を用いたソリューション開発事業、人工知能の活用に関するコンサルティング事業サービス

株式会社アラヤ

　　　　　　　　　　

株式会社アラヤは、脳の研究・脳画像の解析からスタートした企業です。

この企業は、最先端AI技術の追求、お客様の課題への寄り添い、業務への導入・研究開発支援の豊富な実績以上の3つの大きな強みがあります。

株式会社アラヤの概要・実績

所在地	東京都港区赤坂1-12-32 アーク森ビル24階
設立	2013年
事業内容	AIアルゴリズム・プロダクト開発
主な実績	大手企業からのシステム開発案件
領域	AIアルゴリズム・プロダクト開発サービス

株式会社ロボケン

　　　　　　　　　　　

株式会社ロボケンは、SES事業、web事業、SaaS事業等のサービスを行っている企業です。

株式会社ロボケンの概要・実績

所在地	東京都豊島区東池袋３丁目１０−６ 加藤三修第六ビル
設立	2021年
事業内容	SES事業、web事業、SaaS事業等
主な実績	さまざまな企業からのシステム開発案件
領域	SES事業、web事業、SaaS事業等、サービス

株式会社ヘッドウォータース

AIソリューションサービス、デジタルトランスフォーメーションサービス等のサービスを行っている企業です。

この企業は、高度なＩＴナレッジを駆使して事業を開拓･推進する、新しいタイプのエンジニアを現代日本に輩出する、という基本理念を持っています。

株式会社ヘッドウォータースの概要・実績

所在地	東京都新宿区西新宿6-5-1新宿アイランドタワー４階
設立	2005年
事業内容	AIソリューションサービス、デジタルトランスフォーメーションサービス等
主な実績	さまざまな企業からのシステム開発案件
領域	AIソリューションサービス、デジタルトランスフォーメーションサービス等のサービス

終わりに

記事を読んでいただければ、AIシステム開発は、業務改善、目的の達成における1つの手段だということを理解して頂けたと思います。

それと同時に、システム導入後のモニタリングまでが全行程だということも理解していただいたと思います。

AIシステムを導入することは、コスト削減や業務の効率化など、多くのメリットがあります。

もし、この記事を読んで、AIシステムの導入に興味をもった方がいれば、AIシステムの導入に挑戦してみましょう。