AI開発の流れを理解する「アジャイル手法を活用したプロジェクトの進め方」

近年、AI技術の発展に伴い、その開発手法も進化しています。特に、アジャイル手法は、迅速なフィードバックと柔軟な対応力を求める現代のプロジェクトにおいて、非常に重要な役割を果たしています。

本記事では、AI開発におけるアジャイル手法の活用方法について解説し、企業が実践すべき具体的なステップを提供します。

1.AI開発とは？

AI開発とは、人工知能を活用したソフトウェアやシステムを設計、構築、運用するプロセスを指します。具体的には、データ収集、データ前処理、モデルの選定、トレーニング、評価、運用といった一連の流れを含みます。AI開発の目的は、特定の問題を解決したり、業務効率を向上させたりすることです。

はじめに一般的なAI開発の進め方を解説します。

データ収集

データ収集はAIモデルの基盤となる重要なプロセスです。ここでは、AIの目的に沿ったデータを集めることが必要となります。例えば、画像認識のAIを開発する場合、画像データを大量に収集します。

データ収集は、社内の業務データや顧客データを使うだけでなく、外部の公開データセットやWebスクレイピング、APIを通じてデータを取得することもあります。また、必要なデータの量や質を考慮し、データ取得元の信頼性や最新性も確認します。

データ前処理

収集したデータには、不足や異常値、不要な情報が含まれていることが多いため、AIモデルが適切に学習できるように整形します。テキストデータであれば、不要な記号やスペースを削除したり、単語を正規化したりします。

画像データであれば、画像サイズを統一したり、明るさを補正したりといった処理が含まれます。この段階では、データのクレンジングや欠損値の補完、ラベリングなども行い、品質の高いデータを準備します。

モデルの選定

次に、プロジェクトの目標やデータの特性に適したAIモデルを選定します。選定するモデルは、例えば、回帰分析、決定木、ニューラルネットワークなど、解決すべき課題やデータのタイプに合わせて選びます。

画像認識の場合には、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が適している一方、時系列データの予測にはRNN（リカレントニューラルネットワーク）などが選ばれます。また、複数のモデルを試して結果を比較するため、ハイパーパラメータチューニングもこの段階で行われることが多いです。

トレーニング

モデルのトレーニングでは、前処理済みのデータを使ってモデルがパターンを学習するようにします。ここで重要なのは、訓練データと検証データを分け、過学習を防ぎながらモデルの精度を向上させることです。

例えば、K-フォールドクロスバリデーションといった手法を用いてデータを分割し、複数のデータセットで精度を確認しながらトレーニングを進めます。GPUやクラウドコンピューティングを利用することで、大規模データの効率的な学習も可能です。

評価

トレーニングが完了したモデルの性能を評価します。評価には、テストデータを使い、精度（Accuracy）、F値、AUCなどの指標を用いて、モデルがどれだけ正確に予測や分類ができるかを測ります。

評価結果が低ければ、モデルの見直しやデータ前処理の改善、再トレーニングを行うこともあります。また、ビジネス要件に基づき、モデルの結果がどれだけ価値ある予測に寄与するかも評価します。

運用

最終的に評価を通過したモデルを実際の業務やシステムに組み込み、運用を開始します。運用フェーズでは、モデルの精度やパフォーマンスを定期的にモニタリングし、必要に応じて再学習を行います。

環境やデータの変化によりモデルの精度が低下した場合、最新のデータでモデルを再トレーニングするなどのメンテナンスが求められます。また、実運用では、モデルの予測結果を他のシステムと統合し、リアルタイムで意思決定に活用するフローを整えることも重要です。

2.アジャイル手法とは？アジャイル開発の基本

アジャイル手法は、ソフトウェア開発におけるフレームワークや方法論の一つで、特に変化の激しいプロジェクトや不確実性の高い環境において有効です。この手法は、顧客のニーズに柔軟に応え、プロジェクトの進行状況を継続的に改善することを目的としています。

アジャイル開発の基本的な考え方は、短いスプリント（通常は1〜4週間）を設定し、その期間内に具体的な機能や成果物を作成することです。この反復的なアプローチにより、開発チームは進捗を定期的に評価し、顧客からのフィードバックを迅速に取り入れることができます。

その結果、最終的な製品がユーザーの期待により近いものとなり、価値を最大化することが可能になるでしょう。

アジャイル手法は、特にAI開発のような技術的に複雑な分野において、開発プロセスを軽快にし、チームの生産性を向上させる効果が期待されます。メンバー間のコミュニケーションを促進し、各自が持つ専門知識を活かすことで、プロジェクト全体のパフォーマンスを高めることができます。

3.アジャイル手法の3つの種類

アジャイル手法には、いくつかの異なるフレームワークやアプローチが存在します。ここでは代表的なものを3つ紹介します。

スクラム

スクラムは、アジャイル手法の中でも特に人気のあるフレームワークです。役割、イベント、アーティファクトに基づいて、チームが自律的にプロジェクトを進めます。

スプリント計画、デイリースクラム、スプリントレビュー、スプリントレトロスペクティブといった定期的なミーティングを通じて、進捗を確認し、改善点を洗い出します。

カンバン

カンバンは、ビジュアルボードを使用して作業の流れを管理する手法です。タスクの進行状況を一目で把握できるため、優先順位の高い仕事に集中しやすくなります。

特に運用チームや継続的な改善が求められる環境に適しています。

エクストリームプログラミング（XP）

エクストリームプログラミングは、プログラミングの技術的側面に焦点を当てたアプローチで、高品質なソフトウェアを短期間で開発することを目指します。

ペアプログラミング、テスト駆動開発（TDD）、リファクタリングなどのプラクティスが含まれ、開発者のコミュニケーションと協力を強化します。

4.アジャイル手法を用いたAI開発の進め方

アジャイル手法を用いたAI開発は、プロジェクトの柔軟性を高め、迅速なフィードバックを取り入れることで、より高品質な製品を実現するアプローチです。以下に、アジャイル手法を取り入れたAI開発の進め方を詳しく説明します。

プロジェクトの構想と要件定義

アジャイル開発においては、プロジェクトの初期段階から関係者との密なコミュニケーションが不可欠です。最初に、プロジェクトの目的や要件を明確にするためのワークショップやヒアリングを実施します。この段階で、顧客のニーズや期待を把握し、共通のビジョンを形成することが重要です。アジャイル開発では、要件が固定されず、変化に対応できることが強みですので、柔軟な姿勢で進めていきます。

PoC（Proof of Concept）の実施

AI開発では、特に技術的なリスクが伴うため、Proof of Concept（PoC）を通じてアイデアの実現可能性を検証します。この段階では、簡単なプロトタイプを作成し、基本的な機能を実装します。PoCを通じて、顧客やチームメンバーからフィードバックを受け取り、必要に応じて方向性を修正します。これにより、リスクを最小限に抑えつつ、早期に市場の反応を確認することができます。

スプリント計画の策定

アジャイル開発では、スプリントと呼ばれる短い期間で開発を進めます。スプリントの開始時に、開発チームは優先順位をつけたタスクのリストを作成します。このリストは、ユーザーストーリーに基づいており、顧客に価値を提供するために必要な機能を含んでいます。チーム全体でスプリントの目標を設定し、各メンバーの役割を明確にします。このプロセスにおいては、チームの意見や専門知識が重視され、全員がプロジェクトに対する責任感を持つことが求められます。

デイリースクラムによる進捗管理

スプリント中には、デイリースクラムと呼ばれる短いミーティングを行います。このミーティングでは、各メンバーが前日の進捗、当日の予定、直面している課題を報告します。この情報を共有することで、チームはお互いの進捗を把握し、問題点を早期に解決することができます。デイリースクラムは、チームのコミュニケーションを促進し、協力的な環境を作り出す重要な機会です。

スプリントレビューとフィードバックの収集

スプリントの終了時には、スプリントレビューを実施します。このレビューでは、完成した機能を顧客や関係者にデモンストレーションし、実際の動作を見てもらいます。参加者からのフィードバックは非常に重要であり、今後のスプリントに向けた改善点や新たな要望を受け取ることができます。顧客の声を直接反映させることで、プロジェクトは常に顧客の期待に沿った形で進行します。

スプリントレトロスペクティブによる振り返り

スプリントの最後には、スプリントレトロスペクティブを行います。このミーティングでは、チーム全体でプロジェクトの進行状況を振り返り、何がうまくいったのか、何が改善できるのかを議論します。具体的な事例を挙げながら、今後のプロジェクト運営に役立てるためのアクションアイテムを洗い出します。これにより、チームは自己改善を続け、次のスプリントに向けてより効果的なアプローチを模索します。

デプロイメントと運用

アジャイル開発では、スプリントごとに機能を追加・改善しながら、最終的な製品をデプロイします。デプロイメントは、通常の運用環境において行われ、ユーザーからのフィードバックを基に継続的に改善を行います。この段階では、運用チームとの連携も重要であり、システムのメンテナンスや監視を通じて、安定したサービス提供を維持します。また、AI開発においては、モデルのパフォーマンスを定期的に評価し、必要に応じて再学習やチューニングを行うことが求められます。

5.AI開発に必要なリソースを知る

AI開発には多くのリソースが必要であり、それらを適切に活用することで、プロジェクトの成功に繋がります。

そのAI開発におけるリソースは、大きく分けて人材、データ、技術インフラ、時間といった要素に分類されます。これらのリソースを適切に組み合わせて活用することが、プロジェクトの成功に近づけることができるでしょう。

それぞれの必要なリソースについて、詳しく解説していきます。

人材リソース

まず最初に挙げられるのが、人材リソースです。AI開発には専門的な知識を持った人材が必要であり、次のような職種が考えられます。データサイエンティストは、データの解析やモデルの構築を担当し、アルゴリズムや統計学の知識が必要です。AIエンジニアは、実際のシステム実装や運用に関わり、プログラミング能力が重要になります。また、プロジェクトマネージャーやデザイナーなど、プロジェクトの円滑な進行に必要な役割です。これらの人材を確保することは、AIプロジェクトの成功を左右するでしょう。

データリソース

次に重要なのがデータリソースです。AIモデルの学習には大量のデータが必要です。このデータは、質の高いものである必要があり、信頼性や多様性が求められます。データの収集方法には、自社での収集やオープンデータの活用、第三者からのデータ購入などがあります。データの前処理やクリーニングも重要な工程であり、これによってモデルの精度が大きく変わるでしょう。

技術インフラ

AI開発には、適切な技術インフラも欠かせません。これは、コンピュータやサーバー、クラウドサービスなどを含みます。特に、AIモデルのトレーニングには大量の計算リソースが必要なため、高性能なGPUやTPUを搭載したサーバーを利用することが一般的です。また、データの保存や共有を効率化するためのデータベースや、モデルのデプロイメントをサポートするためのフレームワークも重要な要素となります。

時間リソース

最後に、時間リソースも考慮する必要があります。AI開発は、単にプログラミングをするだけではなく、モデルの設計やトレーニング、評価といった多くのステップが含まれます。これらの工程には時間がかかるため、プロジェクトのスケジュールをしっかりと管理することが必要です。また、進行中のフィードバックを受けて改善を行うためにも、十分な時間を確保することが求められます。

6.AI開発で外部リソース活用するメリット

AI開発において、自社内だけでリソースを賄うのは非常に困難です。特に人材やデータの確保が難しい場合、外部リソースを活用することが効果的です。

まずは、外部リソースの活用には次のような3つのメリットがあることを覚えておきましょう。

専門知識を獲得できる

外部の専門家やコンサルタントを活用することで、自社にはない専門知識を得ることができます。これにより、プロジェクトの品質向上が期待できます。例えば、特定のアルゴリズムや技術に関する知識を持った外部のエキスパートをチームに加えることで、より効果的なアプローチを取ることができます。

コストを削減できる

外部リソースを活用することで、人材の育成や維持にかかるコストを削減することが可能です。プロジェクトに応じて必要なリソースを選択することで、無駄なコストを抑えられます。フリーランスや業務委託を利用することで、プロジェクトの需要に応じた柔軟なリソース配置が可能になるでしょう。

技術的なインフラの利用できる

クラウドサービスを利用することで、最新の技術インフラを容易に導入できます。自社でサーバーを管理する必要がなくなるため、初期投資や運用コストが削減されます。また、クラウドサービスでは、スケーラビリティが高いため、プロジェクトの規模に応じてリソースを柔軟に拡張することが可能です。

7.AI開発で外部リソース活用する流れ

AI開発で外部リソースを活用する際は、次のステップで進めることが効果的です。

【ステップ①】ニーズの明確化

まず、自社でのリソースが不足している部分や外部に求める専門知識を明確にします。これにより、必要なリソースを効率的に特定できます。

【ステップ②】外部リソースの調査

次に、外部リソースの選定を行います。フリーランスの専門家やデータ提供サービス、クラウドプラットフォームなど、どのリソースが最も適切であるかを評価します。市場のレビューや過去の実績を参考にし、信頼性の高いパートナーを選ぶことが重要です。

【ステップ③】コミュニケーションの確立

外部リソースとの効果的なコミュニケーションを確立することが成功の鍵です。明確な目標や期待値を共有し、進捗状況を定期的に確認することで、双方が同じ方向に進むことができます。

【ステップ④】フィードバックの取り入れ

外部リソースからのフィードバックを受け入れる姿勢が大切です。新しいアイデアや技術の提案を柔軟に取り入れることで、プロジェクトの質を向上させることができます。

【ステップ⑤】継続的な関係の構築

外部リソースとの関係を一時的なものとせず、長期的なパートナーシップを築くことが理想的です。信頼関係を築くことで、今後のプロジェクトでもスムーズに協力を得ることができます。

8.AI開発にはアジャイル開発がおすすめ！

アジャイル手法を活用したAI開発は、迅速なフィードバックと柔軟な対応力を持つプロジェクトを実現するには最適な手法です。

しかし、リソース不足の課題を自社内で解決するのは難しいでしょう。そこでおすすめしたいのが「外部パートナー」の活用です。

• 「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」

といった課題をお抱えではありませんか。そのような課題を解決し、スムーズな調達を実現するのが「SkillAssign」です。

SkillAssignは、簡便な案件公開機能を提供し、DeFactory社による厳選な精査を通じて、無駄なエントリーや煩雑な精査作業の負担を軽減します。これにより、案件保有企業様は、必要な人材に効率的にアクセスすることが可能となり、最適な人材を迅速に確保できる仕組みを実現できます。

さらに、約400社のパートナー企業と提携し、豊富なデータベースを誇るDeFactory社が御社の技術や製品に適合する優秀なエンジニアを提案します。Python、Ruby、Java、AWS、GCPなど多様な技術分野に対応する技術者を保有し、専門性の高い人材確保を可能にしています。専任の担当者がプロジェクトの進行状況やニーズを深く理解し、適切な人材を選定することで、御社のプロジェクトに最適なサポートを提供いたします。

「必要な時に、必要な人材を」迅速かつ効率的に調達したいとお考えの発注企業様には、まずはSkillAssignへご登録ください。