AI開発

探索的な開発方式において、計画を本格的に始める前に設けられる調査期間が、アセスメント段階です。この段階は、開発の土台を築き、成功の可能性を高めるための重要な準備期間と言えます。 まず、依頼主から提供された情報の量と質を注意深く調べます。膨大な情報が提供されたとしても、開発に役立つ情報が不足していたり、質が低い情報ばかりでは、質の高い結果を得ることはできません。情報の量だけでなく、情報の質も、開発の成否を左右する重要な要素です。 具体的には、集められた情報に不足している部分はないか、偏りがないか、誤った情報や雑音が混ざっていないかなどを多角的に調べます。例えば、ある商品の購買データを分析する場合、特定の時期や地域の情報が不足していたり、特定の顧客層の情報ばかりが集まっていると、分析結果に偏りが生じる可能性があります。また、入力ミスなどで誤った情報が混ざっていたり、関係のない情報が多く含まれていると、分析の精度が低下する恐れがあります。これらの点を注意深く確認することで、開発を進めることが現実的かどうかを判断します。 さらに、依頼主との綿密な話し合いも、アセスメント段階の重要な要素です。依頼主が本当に解決したい問題は何か、人工知能技術は最適な解決策なのか、どのような成果を期待しているのかなどを丁寧に確認します。依頼主の事業目標を深く理解し、人工知能技術を導入することでどのような成果が期待できるのかを共に考え、互いの認識を一致させることが重要です。この段階での密な意思疎通は、開発をスムーズに進め、最終的に成功へと導くための鍵となります。

近年の技術革新の速さや予測の難しさから、人工知能開発の現場では、探索的段階型開発という手法が注目されています。この手法は、従来のウォーターフォール型開発のように、最初に全ての計画を決定してから開発を進めるのではなく、いくつかの段階に分けて開発を進める方法です。それぞれの段階で計画を立て、開発を行い、評価を行います。そして、その結果を次の段階に反映させることで、変化への対応とリスクの軽減を両立させることを目指します。 具体的には、まず始めに現状把握と課題整理を行います。人工知能を導入することで解決したい問題点を明確にし、実現可能性や必要な資源などを調査します。次に、概念実証（いわゆる試作）の段階に進みます。ここでは、小規模なシステムを開発し、実現したい機能が実際に動作するかを確認します。この段階で得られた知見や課題は、次の本格的な開発段階に活かされます。そして、開発段階では、試作で得られた知見を基に、システム全体を構築します。この段階では、システムの性能や使い勝手などを細かく調整していきます。最後に、運用段階に移行します。完成したシステムを実際に運用し、問題が発生した場合には修正を行います。また、利用状況に応じてシステムの改善を継続的に行います。 特に、人工知能技術を初めて導入する場合や、将来の予測が難しい状況において、この探索的段階型開発は効果的です。なぜなら、開発の初期段階で全ての要件を確定することが難しい場合でも、段階的に開発を進めることで、変化に柔軟に対応できるからです。また、各段階で得られた知見を次の段階に活かすことで、最終的により精度の高い、実用的な人工知能システムを構築できます。従来の硬直的な開発手法では、変化への対応が難しく、開発途中で計画変更が発生した場合、大きな手戻りが発生する可能性がありました。しかし、探索的段階型開発では、柔軟性と効率性を両立できるため、変化の激しい現代社会において、ますます重要な開発手法となるでしょう。