AI開発のプロセスとは？4つのフェーズの流れと進め方、失敗しないためのポイント
「AIを開発したいが、どんな手順で進むのか分からない」「開発会社に依頼する前に、全体の流れを把握しておきたい」と考える担当者は多いのではないでしょうか。AI開発は、従来のシステム開発とは進め方が大きく異なるため、同じ感覚で進めると途中で行き詰まりやすくなります。
AI開発では、最初からすべてを決めて作るのではなく、段階ごとに実現できるかを確かめながら、次に進むかどうかを判断していくことが基本です。プロセスの全体像と各段階でやるべきことを理解しておけば、無駄な投資や「PoC止まり」を防ぎやすくなります。
この記事では、AI開発のプロセスと従来のシステム開発との違い、4つのフェーズの流れ、各フェーズで発注側がやるべきこと、生成AI・AIエージェント開発のプロセスの特徴、期間と費用の目安、失敗しないためのポイントまで順に解説します。
| 確認したいポイント | 結論 | 詳細 |
|---|---|---|
| AI開発のプロセスとは？ | 構想・PoC・実装・運用の4段階で進める流れ | 課題とAIの適用可能性を検討する構想、小さく検証するPoC、本番のシステムをつくる実装、運用しながら改善する運用の4つのフェーズで進めるのが一般的です。 |
| 従来の開発との違いは？ | 結果が事前に分からず、検証しながら進める | AIの性能はデータや使い方に左右され、事前に確定できません。そのため、各段階で効果を確かめてから次に進む、段階的な進め方が適しています。 |
| 発注側がやるべきことは？ | 目的と評価基準の決定、データ準備、現場調整 | 開発会社に任せきりにせず、解決したい課題と目標、合格ラインの決定、データの提供、現場の業務への組み込みは発注側が主体となって進めます。 |
| 失敗を防ぐポイントは？ | 段階ごとに判断し、PoC止まりを防ぐ設計 | PoCの前に本番移行の判断基準を決め、段階ごとに契約を分け、運用後の改善体制まで計画しておくことで、投資を無駄にしにくくなります。 |
この記事でわかること
- AI開発のプロセスと、従来のシステム開発との違い
- 構想・PoC・実装・運用の4つのフェーズの流れと主な作業
- 各フェーズで発注側がやるべきこと
- 生成AI・AIエージェント開発のプロセスの特徴と、期間・費用の目安
- AI開発のプロセスで失敗しないためのポイント
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AI開発のプロセスとは？従来のシステム開発との違い
AI開発のプロセスを理解するには、まず従来のシステム開発と何が違うのかを知っておく必要があります。ここでは、AI開発ならではの特徴と、それに合った進め方の考え方を整理します。
AI開発は「やってみないと結果が分からない」
従来のシステム開発では、必要な機能を事前に決め、その通りに作れば期待した結果が得られます。一方、AI開発では、AIがどの程度の精度で動くのかが、使うデータの質や量、業務への当てはめ方によって変わり、事前に確定できないという特徴があります。
たとえば、画像から不良品を見分けるAIを作る場合、手元のデータでどこまでの精度が出るかは、実際に試してみるまで分かりません。生成AIを使った仕組みでも、業務で求める品質の回答が安定して得られるかは、検証してみなければ判断できません。
さらに、AIは導入した後も、扱うデータや業務の変化によって精度が変わっていきます。完成したら終わりではなく、運用しながら育てていくという点も、従来のシステム開発との大きな違いです。
ウォーターフォール型の進め方が合わない理由
従来のシステム開発で多く用いられてきたのが、要件定義、設計、開発、テストを順番に進めるウォーターフォール型の進め方です。最初に完成形を決めることを前提にしているため、結果が事前に分からないAI開発には向きません。
最初にすべての要件と性能を約束して開発を始めると、途中で期待した精度が出ないことが分かったときに、大きな手戻りや、発注側と開発側のトラブルにつながります。AI開発には、確かめながら進める別の進め方が必要です。
また、AI開発では、試してみて初めて分かる課題も多くあります。最初に決めた計画にこだわりすぎず、検証の結果に応じて計画を柔軟に見直せる進め方であることが重要です。
段階ごとに確かめながら進める「探索的段階型」
経済産業省が公表している、AI・データの利用に関する契約の考え方をまとめた資料（1.1版）では、AI技術を利用したソフトウェア開発について、アセスメント、PoC、開発、追加学習の4つの段階に分け、段階ごとに目的を実現できるかを確かめながら進める「探索的段階型」の開発方式が提唱されています。
この考え方では、各段階の終わりに、次の段階に進むかどうかを発注側と開発側が確認し合います。期待した結果が得られないと分かった時点で方向を修正したり、中止したりできるため、大きな損失を避けやすくなります。現在の多くのAI開発プロジェクトも、この段階的な考え方をもとに進められています。
同資料では、こうした段階ごとに契約を分ける考え方とあわせて、それぞれの段階で使える契約の雛形も示されています。開発会社と契約を結ぶ際の参考として、発注側も目を通しておくとよいでしょう。
AI開発の4つのフェーズ
AI開発のプロセスは、一般に「構想」「PoC」「実装」「運用」の4つのフェーズに分けて考えられます。ここでは、それぞれのフェーズの目的と主な作業を紹介します。
構想（アセスメント）フェーズ
最初のフェーズでは、解決したい業務課題を明確にし、AIで解決できるのか、どのようなAIをつくるべきかを検討します。現状の業務の流れや課題、AIに任せたい範囲、期待する効果を整理します。
あわせて、AIに使えるデータが社内にどれだけあるかを確認し、少量のデータを使って実現の見込みを簡単に検討します。この段階で「AIを使わなくても解決できる」と分かることもあり、それも大切な成果です。
構想フェーズでは、期待する効果に対してどの程度の投資が見合うのか、費用対効果の見通しも立てておきます。ここでの検討が甘いと、後のフェーズで判断の基準がぶれてしまいます。
PoC（概念実証）フェーズ
PoCフェーズでは、小さな範囲でAIを試作し、実際のデータを使って、期待した精度や効果が得られるかを検証します。業務で求める水準に届くか、どのような課題があるかを、数値で確認することが目的です。
PoCの結果をもとに、本番の開発に進むか、方向を修正するか、中止するかを判断します。PoCの期間は、長くても数か月程度に区切ることが一般的です。PoCの設計と評価の方法は、AI PoCの進め方と評価指標の決め方、本番移行の判断基準で詳しく解説しています。
PoCでは、AIの精度だけでなく、現場の担当者が実際に使えるか、業務の流れに無理なく組み込めるかといった観点も確認しておくと、本番の開発での手戻りを減らせます。
実装（開発）フェーズ
PoCで効果が確認できたら、本番で使うシステムを開発します。AIの精度を高めるだけでなく、既存の業務システムとの連携、使いやすい画面、セキュリティ、障害時の対応など、業務で安定して使うための仕組みを整えます。
完成したら、実際の業務に近い条件でテストを行い、現場の担当者に使ってもらいながら、問題がないかを確認したうえで本番の運用に移ります。
導入時には、利用者向けの説明や研修、問い合わせ窓口の準備も欠かせません。いきなり全社に展開するのではなく、一部の部署から段階的に広げると、問題が起きたときの影響を小さくできます。
運用（追加学習・改善）フェーズ
AIは本番に導入して終わりではありません。運用しながら精度や利用状況を監視し、新しいデータを取り込んだり、仕組みを見直したりして改善を続けることが必要です。
業務の内容や扱うデータは時間とともに変わるため、何もしなければAIの精度は徐々に低下していきます。改善を続ける体制をつくれるかどうかが、AIの効果を長く保てるかどうかを左右します。
運用フェーズで得られた現場の声やデータは、次の改善や、別の業務へのAIの展開にも生かせます。運用を単なる保守ではなく、AIを育てる期間として位置づけることが大切です。
生成AIを使った仕組みでは、提供会社によるモデルの更新に合わせて、出力の品質を確認し、指示や設定を見直す作業も運用に含まれます。
4つのフェーズを一覧で整理する
4つのフェーズの目的と主な作業を整理すると、次の表のようになります。各フェーズの終わりに、次に進むかどうかを判断することがポイントです。
| フェーズ | 目的 | 主な作業 | 主な成果 |
|---|---|---|---|
| 構想 | AIで解決する課題と実現の見込みを確かめる | 課題の整理、データの確認、簡易な検討 | AI活用の方針と計画 |
| PoC | 小さく試作して効果と課題を検証する | 試作、実データでの評価、課題の洗い出し | 検証結果と本番移行の判断 |
| 実装 | 業務で安定して使えるシステムをつくる | システム開発、連携、テスト、現場での試用 | 本番で使うシステム |
| 運用 | 効果を保ち、さらに高める | 監視、効果測定、データの追加、改善 | 継続的に改善されるAI |
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各フェーズで発注側がやるべきこと
AI開発を開発会社に依頼する場合でも、すべてを任せきりにすると、業務に合わないAIができあがってしまいます。ここでは、各フェーズで発注側が主体となって取り組むべきことを紹介します。
構想：課題と目標を言葉にする
構想フェーズで発注側が担うべきなのは、どの業務の、どんな課題を、どの程度まで改善したいのかを具体的に言葉にすることです。「業務を効率化したい」といった抽象的な目標では、開発会社も適切な提案ができません。
「問い合わせ対応の時間を半分にしたい」「検査の見逃しを月○件以下にしたい」のように、数値で測れる目標を設定し、現場の担当者から業務の実態や例外のパターンを聞き取っておくことが大切です。
あわせて、プロジェクトの責任者と、現場の窓口となる担当者を決めておきましょう。判断が必要な場面で誰が決めるのかが明確であれば、プロジェクトが停滞しにくくなります。
PoC：評価基準と次に進む条件を決める
PoCフェーズでは、どの指標で評価し、どの水準に達したら本番の開発に進むのかを、PoCを始める前に開発会社と合意しておくことが重要です。基準があいまいなままでは、検証が長引いたり、判断がつかないまま終わったりします。
また、検証に使う実際の業務データを準備し、提供するのも発注側の役割です。データの準備が遅れると、PoC全体の期間が延びてしまいます。
検証の結果を評価する場には、現場の担当者にも参加してもらいましょう。数値の評価だけでは見えない、実際の業務で使えるかどうかの判断材料が得られます。
実装：現場の業務に組み込む
実装フェーズでは、AIを現場の業務の流れにどう組み込むか、誰がどの場面で使うのか、人がどこで確認するのかを、発注側が中心となって決めます。技術的に優れたAIでも、業務の流れに合っていなければ使われません。
完成したシステムを受け入れる前に、実際の業務の条件で十分にテストし、現場の担当者の意見を反映することも発注側の重要な役割です。
また、AIの判断に誤りがあった場合の対応手順や、責任の所在もこの段階で決めておきます。運用が始まってから決めようとすると、現場が混乱する原因になります。
運用：効果を測り、改善する体制をつくる
運用フェーズでは、AIの利用状況や効果を定期的に測り、改善の要望をまとめて開発会社と共有する体制をつくります。社内にAIの運用を担う担当者を置き、現場からの声を集める仕組みを整えておきましょう。
効果を数値で示せれば、追加の投資や他の業務への展開の判断がしやすくなります。
開発会社との保守・改善の契約内容も、この段階で見直しておきましょう。どこまでを開発会社に依頼し、どこからを社内で担うのかを明確にしておくと、改善を速く回せます。
生成AI・AIエージェント開発のプロセスの特徴
生成AIやAIエージェントを使ったシステムの開発も、基本的には4つのフェーズで進めます。ただし、従来の機械学習を中心としたAI開発とは、各フェーズで力を入れるポイントが異なります。
AIを一からつくるより「使いこなす設計」が中心
従来のAI開発では、自社のデータを使ってAIモデルを学習させる作業が中心でした。生成AIを使った開発では、すでに高い能力を持つ生成AIモデルを使い、指示の設計、社内データとの連携、業務システムとの接続などを通じて、業務に合わせて使いこなすことが中心になります。
そのため、大量の学習データを集める負担は小さくなる一方で、業務の手順やルールを言葉にして整理する作業や、社内の資料を参照させる仕組みづくりの重要性が高まっています。
また、どの生成AIモデルを使うかによって、精度や費用、データの取り扱い条件が変わります。構想やPoCの段階で、複数のモデルを比較して選ぶ工程を設けておくとよいでしょう。
出力を評価する仕組みづくりが重要になる
生成AIは同じ指示でも毎回異なる出力をすることがあり、正解が一つに決まらない業務も多くあります。そのため、どのような出力を合格とするのか、どう評価するのかをあらかじめ決め、評価用の質問や事例を用意しておくことが重要です。
評価の仕組みがあれば、指示の改善やモデルの入れ替えを行ったときに、精度が上がったのか下がったのかを客観的に判断でき、改善を速く回せるようになります。
評価の基準づくりには、業務を熟知した現場の担当者の協力が欠かせません。どのような回答なら業務で使えるのかを判断できるのは、実際にその業務を担っている人だからです。
小さくつくって早く改善する
生成AIやAIエージェントは、比較的短期間で動く試作をつくれるのが特徴です。まず最小限の機能で現場に使ってもらい、その反応をもとに改善を重ねていく進め方が適しています。
AIエージェントの場合は、業務システムとの連携や、人が確認する工程の設計も必要になるため、試作の段階から本番を見据えた構成を考えておくことが大切です。AIエージェントを自社のシステムとして構築する考え方は、AIエージェントのシステム開発入門で紹介しています。
AI開発の期間と費用の目安
AI開発の期間と費用は、開発するAIの種類や規模、連携するシステムの数、使えるデータの状況によって大きく変わります。ここでは、計画を立てる際の目安となる考え方を紹介します。
フェーズごとの期間の目安
一般的な目安として、構想フェーズは数週間から2か月程度、PoCフェーズは1〜3か月程度、実装フェーズは3〜6か月程度とされることが多く、全体では半年から1年程度かかるケースが少なくありません。
期間はあくまで目安であり、実際には各フェーズの終わりに行う判断の結果によって、次のフェーズの期間や範囲が変わります。最初の計画は大まかに立て、フェーズごとに見直していく前提で進めましょう。
生成AIを使った比較的小規模な仕組みであれば、より短い期間で導入できることもあります。一方、複数の基幹システムとの連携が必要な場合や、データの整備に時間がかかる場合は、さらに長い期間が必要になります。運用フェーズには終わりがなく、継続的な改善の期間として計画に組み込んでおきましょう。
費用の考え方
AI開発の費用は、構想とPoCにかかる検証の費用、本番のシステムをつくる開発の費用、運用と改善にかかる継続的な費用に分けて考えると整理しやすくなります。
段階的に進めることで、PoCで効果が見込めないと分かった時点で投資を止められるため、最初から大きな金額を投じるより費用のリスクを抑えられます。
見積もりを比べる際は、運用と改善にかかる費用まで含めて、数年単位の総額で判断することが大切です。費用の内訳と見積もりの見方は、AI開発の費用相場と見積もりの見方で詳しく解説しています。
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AI開発のプロセスで失敗しないためのポイント
AI開発は、プロセスを理解していても、進め方を誤ると途中で止まってしまうことがあります。ここでは、失敗を防ぐために押さえておきたいポイントを紹介します。
目的があいまいなまま進めない
「AIで何かできないか」という発想から始めると、何を評価すればよいのかが分からず、成果を判断できないまま終わりがちです。解決したい課題と数値で測れる目標を、構想フェーズで必ず明確にしておきましょう。
目的が明確であれば、開発の途中で迷ったときにも、何を優先すべきかを判断できます。関係者の間で目的を共有しておくことも、プロジェクトを円滑に進めるうえで大切です。
データの準備を軽視しない
AIの精度は、使うデータや参照させる資料の質に大きく左右されます。データが古い、形式がばらばら、量が足りないといった状態では、どれだけ優れた技術を使っても期待した結果は得られません。データの整備にかかる時間と工数を、最初から計画に含めておくことが大切です。
データの管理部門やシステムの担当者など、データを持っている部署との調整に時間がかかることも少なくありません。構想フェーズの早い段階から関係部署を巻き込んでおきましょう。
PoC止まりにしない
AI開発で最も多い失敗の一つが、PoCを繰り返すだけで本番の開発に進めない「PoC止まり」です。PoCを始める前に、本番に進む判断基準と、本番で必要になる体制や予算の見通しを立てておくことで、検証が目的化するのを防げます。
PoCの段階から、現場の担当者や本番の運用を担う部署を巻き込んでおくと、本番への移行がスムーズになります。
PoCで十分な効果が確認できなかった場合も、その結果を失敗として終わらせず、何が足りなかったのかを整理しておくことが大切です。対象業務やデータを見直して再挑戦する際の貴重な材料になります。
契約の形を段階に合わせる
AI開発では、結果が事前に分からないため、フェーズごとに契約を分け、それぞれの段階で何を成果とするのかを明確にしておくことが有効です。最初から完成品の性能を約束する契約にすると、期待した精度が出なかったときにトラブルになりやすくなります。
成果物の権利の扱いや、提供したデータの取り扱いについても、契約の段階で確認しておきましょう。後から問題になりやすい点のため、法務部門とも連携して進めることが大切です。
AI開発を外部に依頼する際の契約形態や依頼できる範囲については、AI受託開発で依頼できる範囲と契約形態で詳しく解説しています。
運用の体制づくりを後回しにしない
開発に力を注ぐあまり、本番稼働後の運用体制の検討が後回しになるケースがあります。誰が利用状況を確認し、誰が改善の要望をまとめ、どのくらいの頻度で見直すのかを決めておかないと、導入後に精度が下がっても気づけません。
運用の体制や費用は、実装フェーズの段階から計画に含めておきましょう。社内に運用を担う人材がいない場合は、開発会社に運用や改善の支援を依頼できるかも、パートナー選びの段階で確認しておくことが大切です。
プロセス全体を伴走できる開発パートナーを選ぶ
AI開発を外部に依頼する場合は、技術力だけでなく、構想から運用までのプロセス全体を理解し、業務の課題に寄り添って伴走できるかを確認しましょう。PoCだけを請け負い、本番の開発や運用の支援がない会社では、PoC止まりになりやすくなります。
過去にどのようなAIを開発し、本番で運用しているのか、運用後の改善にどう関わっているのかといった実績を確認すると、プロセス全体を任せられるかどうかを判断しやすくなります。
開発会社の種類ごとの特徴と、比較の際に見るべき項目については、AIベンダーの選び方と評価軸の作り方も参考にしてください。
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まとめ：段階ごとに確かめながら、AI開発のプロセスを進めよう
AI開発は、結果が事前に分からないという特徴があるため、従来のシステム開発のように最初にすべてを決めて進めるのではなく、構想、PoC、実装、運用の4つのフェーズで、段階ごとに効果を確かめながら進めることが基本です。
各フェーズでは、発注側が課題と目標の明確化、評価基準の決定、データの準備、現場の業務への組み込み、運用後の改善体制づくりを主体的に担うことが大切です。生成AIやAIエージェントの開発では、使いこなすための設計と、出力を評価する仕組みづくりの重要性が高まっています。
失敗を防ぐには、目的の明確化、データの準備、PoC止まりを防ぐ判断基準、段階に合わせた契約、プロセス全体を伴走できるパートナー選びを意識しましょう。まずは解決したい課題を一つ選び、構想フェーズから着実に進めていくことが成功への近道です。
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