AIシステム開発の流れ｜企画→PoC→開発→運用の7ステップ

AIシステム開発の7ステップ

Step 1：企画・要件定義（2〜4週間）

解決したい業務課題の明確化、期待する効果（KPI）の設定、技術的な実現可能性の初期評価を行います。「何を」「なぜ」「どこまで」AIで解決するのかを明確にする最も重要なフェーズです。

Step 2：データ調査・準備（2〜4週間）

AI学習に必要なデータの所在確認、品質評価、前処理を実施。データが不足している場合は収集計画を策定します。「AIの性能はデータの質で決まる」ため、ここに十分な時間をかけることが成功の鍵です。

Step 3：PoC（概念実証）（2〜6週間）

小規模なプロトタイプを作成し、AIの精度・実現可能性・効果を検証。PoCの結果をもとに、本格開発に進むか、アプローチを変更するか、中止するかを判断します。

Step 4：設計（1〜2週間）

システムアーキテクチャ、API設計、UI/UX設計、セキュリティ設計を行います。既存システムとの連携方法も確定させます。

Step 5：開発・実装（4〜12週間）

設計に基づいてAIモデルの構築、システムの実装、連携の開発を行います。アジャイル開発手法で、2週間ごとに成果物を確認しながら進めるのが一般的です。

Step 6：テスト・品質保証（2〜4週間）

AIの精度テスト、システムの負荷テスト、セキュリティテスト、ユーザー受入テスト（UAT）を実施。特にAIの精度については、実際の業務データでの検証が不可欠です。

Step 7：本番稼働・運用改善（継続）

本番環境へのデプロイ、ユーザー研修、モニタリングの開始。AIは「作って終わり」ではなく、継続的な精度改善とデータ更新が必要です。