生成AI開発で業務効率化する方法「外部パートナーのメリットや探し方とは？」

昨今、生成AI（ジェネレーティブAI）は急速に注目を集め、特に多くの業界でその導入が進んでいます。音声や画像、テキスト、さらにはプログラムコードまでも自動生成できる技術は、クリエイティブなプロセスを大きく変革していくでしょう。

これに伴い、企業においては生成AIを活用した製品・サービス開発が急務となっています。しかし、生成AIの高度な開発には特定のスキルやリソースが必要です。エンド企業やSIer企業では、リソース不足や効率的な開発方法を模索する中で、外部パートナーの活用が効果的な解決策となることも少なくありません。

本記事では、生成AI開発の市場規模や活用するメリット、そして外部パートナーの探し方について詳しく解説します。

1.生成AIの市場規模「ChatGPTやGemini、Bingなどの登場」

生成AIの市場は急成長を遂げています。MarketsandMarkets社の調査によると、生成AI市場は2024年から2030年までの間にCAGRで30%以上の成長率が予測されています。

実際に世の中には生成AIの活用が浸透しつつあり、ChatGPTをはじめとしたGemini、Bingなどツールを活用する人が増えていることを実感します。

また、個人だけではなく多くの企業が生成AIを導入し、業務の自動化や新しいクリエイティブプロセスの実現を目指しています。

画像生成やテキスト生成の領域で注目を集める技術が次々と登場し、プロダクトデザイン、広告コピー、マーケティングコンテンツの作成といった業務において、劇的な効率化をもたらしました。

参照：生成AIの世界市場：提供別、モダリティ別、用途別、業界別、地域別 – 予測（～2030年）「MarketsandMarkets」（2024年10月26日）

2.生成AIによる業務効率化で企業が得られるメリットとは？

生成AIは、データ処理からコンテンツ作成、カスタマーサポートなど企業の多様な業務において効率化を実現できます。

従業員がコア業務や意思決定に集中でき、組織全体のパフォーマンス向上が期待できるでしょう。ここからは企業が生成AIを導入することでのメリットを3つの業務に分けてご紹介します。

データ処理と分析の効率化

AI技術は企業が日々扱う膨大なデータを素早く処理し、洞察を得るための分析を効率化します。テキストデータの要約や顧客レビューの感情分析、SNSのトレンド抽出などが自動化され、分析のスピードと精度を向上させることができます。

データサイエンティストやマーケティング担当者は戦略的な意思決定に専念できる環境を整えられるでしょう。

コンテンツ作成の効率化

生成AIを活用することで短時間で質の高いコンテンツ作成に役立ちます。マーケティング資料やSNS投稿、製品説明文などのテキスト生成が自動化されることで、ライターやデザイナーの作業負担が軽減できるでしょう。

広告やPR分野では、ターゲットに合わせたメッセージを迅速に生成でき、柔軟なマーケティング戦略が展開可能となり、企業のブランド力向上にもつながります。

カスタマーサポートの効率化

生成AIは、カスタマーサポートにも活用され、チャットボットとして顧客対応を効率化します。顧客の質問に瞬時に回答し、FAQ解決や製品案内、トラブルシューティングなどに対応できるため、24時間体制のサポートを提供できるでしょう。

また、問い合わせ内容の分析により、改善が求められる領域を特定することも可能で、サービス品質の向上にも役立ちます。

3.生成AI開発に求められる3つのスキルセット

それでは生成AIを開発する側の視点に立ち、生成AI開発に求められる3つのスキルセットについてみていきましょう。

生成AIと機械学習の基礎知識

生成AIの開発には、AIや機械学習に関する基礎知識が必須です。特に、膨大なデータからパターンを見つけ出し、生成されたコンテンツを精度よく作り出すために、「深層学習」という技術が重要です。

深層学習では「TensorFlow」「PyTorch」「Keras」などのフレームワークを使いこなすスキルが求められ、これによってAIモデルの構築や改善がスムーズになります。

数学と統計の知識

AIがデータから正確な予測や分析を行うには、数学や統計のスキルが必要です。特に、データを扱うための「線形代数」や「微積分」、データの不確実性を処理する「確率統計」の知識が役立ちます。

これらの知識があると、AIモデルの精度を高め、生成されるコンテンツの品質向上に大きく貢献できるでしょう。

プログラミングとデータエンジニアリングのスキル

生成AIの開発には、効率よくコードを書き、データを処理するためのプログラミングスキルも不可欠です。AI開発にはPythonが主に使用され、データの整理やモデルの調整に適した言語です。

また、大規模なデータを整理してAIに学習させる「データエンジニアリング」の知識も必要になるでしょう。データの準備が整うことで、生成AIの学習やパフォーマンスが向上します。

4.生成AIを開発する3つの方法

生成AIの導入を考える企業が増えていますが、開発には高度な技術とリソースが求められます。一方で、オープンソースツールやクラウド、外部専門家の活用などを取り入れることで、スムーズにプロジェクトを進行することが可能です。

ここでは、生成AI開発を成功に導くための3つの具体的な方法を解説します。

オープンソースツールの活用

生成AI開発には、Hugging FaceやOpenAI APIといったオープンソースツールが役立ちます。これらのプラットフォームは、自然言語や画像生成モデルを簡単に使用できる環境を提供しており、開発コストと時間を削減します。

また、常に最新の技術が反映されているため、企業は最新の生成AI機能を即座に取り入れることが可能です。自社で一からモデルを構築する必要がなく、効率的に開発を進めることができるでしょう。

クラウドプラットフォームの活用

AWSやGoogle Cloudといったクラウドプラットフォームは、生成AIのトレーニングやデータ処理に必要な計算リソースを提供しています。大量データの処理や大規模モデルのトレーニングをサポートし、物理的なサーバー構築の必要を最小限に抑えることができます。

そして、クラウドのスケーラブルな環境はプロジェクトが拡大しても柔軟に対応でき、必要に応じてリソースを増減させることが可能です。初期投資を抑えながら高度な生成AI開発を行うために有効な手段といえるでしょう。

外部専門家や開発チームの活用

社内リソースで生成AIの専門知識や技術力が不足している場合は、外部の専門家や開発チームとの連携が有効です。特に、アジャイル開発やMLOpsの導入を行うと、開発が効率的に進行するでしょう。

アジャイル開発では、プロジェクトを小さなタスクに分割し、反復的に進行することで、変更に柔軟に対応できます。また、MLOpsはモデルのデプロイや運用を効率化するプロセスであり、生成AIの精度向上やスムーズな管理が期待できます。

外部の力を借りることで、プロジェクトの進行が安定し、リソース負担が軽減されるでしょう。

5.生成AI開発を外部パートナーと進める3つのポイント

生成AIを効率的に開発するために外部リソースを活用する際、いくつかのポイントがあります。ここでは、適切な外部パートナーを選ぶ基準と、プロジェクト管理におけるポイントを紹介します。

外部パートナーに必要なスキルを見極める

外部パートナーを選ぶ際には、「技術力」、「コストパフォーマンス」、そして「柔軟性」の3つの基準を考慮することが重要です。

パートナーの技術力を確認する際は、生成AIやAI開発に関する専門知識やスキルセットを具体的に見ていきます。たとえば、パートナーが使っているプログラミング言語や生成AIの領域で用いるモデルなどについての知識や実績があるかどうかが判断基準になります。また、過去に携わったプロジェクトの具体例や実績を確認し、技術的な挑戦に対する対応力や成功経験があるかを評価するとよいでしょう。

次に、コストパフォーマンスの観点からは、単にコストの安さに注目するのではなく、パートナーが提供するサービスの範囲と深度を考慮します。たとえば、プロジェクト管理や進行サポートが含まれるか、どのレベルの技術サポートが受けられるかなどです。また、契約内容が柔軟であるか、コスト面での透明性が確保されているかもチェックポイントです。長期的なプロジェクトの場合、メンテナンスやサポートコストも踏まえた上で、トータルの投資対効果を測ると良いでしょう。

最後の柔軟性については、企業やプロジェクトの要件変更に迅速に対応できるかがポイントです。具体的には、要件が変わった際に追加料金なしで対応してくれるか、作業の優先順位を柔軟に調整してくれるか、また必要に応じてリソースやスケジュールを再調整できるかなどを確認します。さらに、パートナーがアジャイル開発の手法に対応しているか、頻繁なフィードバックサイクルを取り入れているかといった点も、柔軟に対応できるかを見極める手がかりになります。

コミュニケーションがプロジェクトの進行を左右する

外部パートナーと円滑にプロジェクトを進めるためには、コミュニケーションしやすさは重要な基準です。定期的なミーティングや進捗報告を行うことで、双方が同じ目標に向かって進めます。プロジェクト管理ツールなどを使用すると、タスクの進捗状況が可視化でき、管理を効率化できるでしょう。

内部リソースと外部リソースのコストを比較する

そして、内部リソースと外部リソースのコストを比較することも大切です。短期的には外部リソースが高くつくことがありますが、長期的には専門家による迅速な開発がコスト削減に繋がることが多いです。

特に、プロジェクトが大規模または複雑な場合、外部パートナーを利用することが効果的な選択肢となるでしょう。

6.生成AI開発の外部パートナーを見つけるための方法とは？

生成AIの開発において、目的にぴったりな外部パートナーを見つけることは成功の近道です。そのためには、業界イベントへの参加やオンラインプラットフォームの活用、さらに業界内のネットワークを通じた紹介など、さまざまな手法があります。

これらの手法を駆使することで、信頼性が高く、自社のニーズに合ったパートナーを見つけるチャンスが広がるでしょう。そこで、それぞれの手法について詳しく解説していきます。

イベントやカンファレンスに参加する

生成AIに関連するイベントやカンファレンスに参加することは、外部パートナーを探すための非常に有効な手段です。これらのイベントでは、最新の技術やトレンドが紹介されるだけでなく、同じ分野で活動する専門家や企業と直接対話する貴重な機会が得られます。参加することで、自社のニーズに合ったパートナーを見つけるためのインサイトを見つかるかもしれません。

また、セッションやワークショップに参加することで、特定の技術やソリューションについて深く学ぶことができ、将来の協業の可能性を探る手助けにもなります。名刺交換やネットワーキングを通じて、信頼できる人脈を築くことも大切です。

業界内の人脈ネットワークから紹介してもらう

業界内での人脈やネットワークを活用することも、外部パートナーを見つけるための効果的な方法です。信頼できる同僚や知人からの紹介は、候補者のスキルや信頼性についての実際の情報を提供してくれるため、非常に価値があります。

特に、生成AIに関連するプロジェクトを成功させた経験のある人からの推薦は、そのパートナーの実績を裏付ける十分あ根拠になります。また、業界内のミーティングや交流会に参加することで、新たな人脈を広げることができ、これが将来的な協業につながることもあります。このようなネットワークを利用することで、質の高い専門家や企業を見つけることができ、安心してプロジェクトを進めるための基盤が築けます。

オンラインプラットフォームを活用する

最近では、LinkedInやGitHubなど、さまざまなオンラインプラットフォームが存在します。これらのプラットフォームは、特定のスキルを持った専門家やフリーランサーを簡単に見つけることができるため、生成AIの開発に特化した人材を探すのに最適です。

LinkedInでは、候補者の職歴やスキル、業績を確認することができ、他のユーザーからの評価もチェック可能です。GitHubでは、候補者が過去に関わったプロジェクトを直接見ることができ、その技術力や経験を判断することができるでしょう。

他にも依頼内容に応じた専門家を比較検討できるため、コストパフォーマンスの面でも効果的なプラットフォームもあります。これにより、自社のプロジェクトに最適なパートナーを見つけることができます。

7.生成AI開発には外部パートナーを活用する！

生成AIの市場規模は、様々なビジネス環境に影響を与えながらまだまだ急成長するでしょう。しかし、人材不足の観点からもハイスキルIT人材を採用するのは難しい企業が多いです。

そこで「外部パートナー」の活用が重要になります。

• 「案件情報の整理や掲載に多くの時間を要し、調達が非効率化している」
• 「外部パートナーとの連携や媒体掲載業務に雑務が増えている」
• 「スカウトや精査業務に膨大なリソースを割いている」

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