AI開発プロジェクトの進め方｜アジャイル×AIの実践マネジメント
AI開発プロジェクトの特殊性
AI開発は通常のシステム開発と異なり、「作ってみないと精度がわからない」という不確実性があります。そのため、ウォーターフォール型ではなくアジャイル型の進め方が適しています。
アジャイル×AI開発の進め方
Sprint 0：準備（2週間）
プロジェクト体制の構築、データの所在確認、開発環境のセットアップ、PoCの計画策定。
Sprint 1〜2：PoC（4週間）
プロトタイプの作成と精度検証。2週間ごとにレビューし、アプローチを調整。
Sprint 3〜6：本格開発（8週間）
PoCの成果をもとに本番システムを構築。2週間ごとに動くものをデモし、フィードバックを反映。
Sprint 7〜：運用改善（継続）
本番稼働後、2週間ごとに精度データを確認し、改善を実施。
プロジェクト体制
| 役割 | 担当 | 責任 |
|---|---|---|
| プロダクトオーナー | 発注企業の責任者 | 要件の最終決定、優先順位付け |
| プロジェクトマネージャー | 開発会社 or 自社 | 進捗管理、リスク管理 |
| AIエンジニア | 開発会社 | AIモデル構築、精度改善 |
| 業務エキスパート | 発注企業の現場担当 | 業務知識の提供、テスト協力 |
3つのリスク管理ポイント
1. 精度リスク
「AIの精度が期待に達しない」リスク。PoCで早期に検証し、精度目標を事前に合意しておく。
2. スコープクリープ
開発途中で要件が膨らむリスク。各Sprintの開始時にスコープを明確化し、追加要件は次Sprintに回す。
3. データ品質リスク
データが不足・不正確で精度が上がらないリスク。Sprint 0でデータの品質評価を徹底する。
💡 中小企業のプロジェクト管理
大規模なPMOは不要。「2週間ごとのデモ＋レビュー」を欠かさなければ、プロジェクトは大きく脱線しません。