AI開発プロセスとは？失敗しないためのステップとRPA・従来開発との違い、成功のポイントを徹底解説

                                                                                                                                            2026.06.02- 

近年、多くの企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）が進められるなか、業務効率化を図る有効な手段としてAI（人工知能）の導入が広がっています。
AI活用と聞くと、ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールをそのまま利用するイメージを持つ方も少なくありません。
しかし、本記事で扱う「AI開発プロセス」とは、既存ツールの利用だけでなく、自社の業務課題やデータに合わせてAIモデルやAIシステムを企画・検証・実装していく流れを指します。

このようなAI開発では、従来のシステム開発で用いられるウォーターフォール型（要件定義から設計、実装、テスト、導入へと順番に進める開発手法）と同じ進め方では、「期待した精度が出ない」「PoC（概念実証）から先に進まない」といった課題に直面する場合があります。
本記事では、AI開発における一般的なプロセスと、成功の鍵を握るPoCの進め方、RPAや従来開発との主な相違点を解説します。
これからAIプロジェクトを進めるプロジェクトマネージャーやDX担当者の方は、ぜひ検討時の参考にしてください。

目次

• AI開発プロセスとは？従来開発・RPAとの違い
• AI開発における標準的な6つのステップ
• プロジェクトの成否を分ける「PoC（概念実証）」の重要性
• AI開発プロセスで直面しやすい課題と対策
• AI開発を成功に導くための3つの重要ポイント
• まとめ

AI開発プロセスとは？従来開発・RPAとの違い

AI開発プロセスとは、機械学習モデルの構築やAIを組み込んだシステムの実装を通じて、ビジネス上の課題を解決する仕組みを段階的に作り上げる工程のことです。
最大の特徴は、一度作って終わりではなく、データに基づいて「学習」と「評価」を繰り返すループ構造（反復型プロセス）である点です。

本章では、AI開発プロセスの基本概念と、従来開発やRPAとの違いについて詳しく解説します。

従来開発との違い

従来のシステム開発でよく用いられるウォーターフォールモデルは、要件定義、設計、実装、テスト、導入といった工程を上流から下流へ順番に進めていく開発手法です。あらかじめ仕様を固めて計画的に進めやすい一方で、途中の大きな変更には対応しにくい傾向があります。

このような従来開発が「仕様ありき」で進むのに対し、AI開発は「データありき」で進められるのが特徴です。

AIは、対象となるデータをもとに、ルールやパターンを学習します。
そのため、人間がすべての挙動をコードで書き込む手間は軽減されますが、初期段階で十分な精度を得るのは容易ではありません。
不確実性を許容しながら、検証を繰り返して精度を高めていくプロセスこそが、AI開発の本質といえます。

RPAとの違い

「自動化」の手段として並べて語られがちなAIとRPA（Robotic Process Automation）ですが、その役割は明確に異なります。

RPAが「あらかじめ定義された手順を正確に実行する」のに対し、AIは「データから学習し、推論や判断をおこなう」という特性を持ちます。

つまり、RPAは指示通りに動く「手」、AIは判断や予測を支援する「脳」のような役割を担うと整理できます。

自社の課題がどちらに適しているか、あるいは両者をどう組み合わせるべきか、以下の表で比較してみましょう。

AI・RPA・従来型システム開発の比較表

AIとRPAを組み合わせるハイブリッド型の活用

近年では、AIとRPAを個別に導入するだけでなく、判断が必要な部分をAIが担い、前後のデータ入出力や転記、登録作業などをRPAで自動化する「ハイブリッド型」の活用も広がっています。

たとえば、AIがメール本文や書類の内容を読み取り、必要な情報を分類・抽出したうえで、RPAが基幹システムへ入力するような使い方が考えられます。

AIとRPAを組み合わせることで、AIが担う「判断・予測」と、RPAが得意とする「定型処理」を分担でき、より実務に即した業務効率化につなげやすくなります。

AIとRPAを組み合わせる場合でも、AIが担う判断部分については、企画・検証・実装・運用といったAI開発プロセスを踏んで進めることが重要です。

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AI開発における標準的な6つのステップ

AI開発では、企画からデータ準備、検証、実装、運用までを段階的に進めることが重要です。
各工程の目的を整理しておくことで、手戻りや関係者間の認識のズレを抑えながら、実務で活用しやすい仕組みを構築しやすくなります。

AI開発を円滑に進めるためには、以下の6つのステップを意識することが重要です。

1. 構想策定・企画
2. データ収集・理解
3. PoC（概念実証）
4. モデル開発（学習・評価）
5. システム実装（本番導入）
6. MLOps（運用・保守）
   

本章では、AI開発における一般的な6つのステップについて、詳しく解説します。

1. 構想策定・企画
   
   まず解決したいビジネス課題を明確にし、AI適用の構想を企画していきます。
   
   この段階で見落としがちなのが、「AIに業務を合わせる」という視点です。
   いきなりAIを導入するのではなく、あらかじめAIが判断しやすいルールを整えるといった「AI前提の業務再設計」を検討しておけば、後の工程での精度向上が期待できます。
   
   また、一気にすべての工程をAIに任せるのではなく、まずはスモールスタートでAIを活用していくのが重要です。
   業務フローを急激に変更してしまうと、従業員も戸惑い、AIに対して苦手意識を植え付けてしまう可能性があります。
   

2. データ収集・理解
   
   次に、AIの学習や検証に必要となる過去のデータや関連する情報を収集し、その量や質、偏りを確認します。
   このときのポイントは既存のデータを集めるだけでなく、「AIが学習可能な形式になっているか」を精査するプロセスが重要です。
   
   不足しているデータがあれば、新たに収集・生成する仕組みを構築するなど、戦略的なデータ準備が求められます。
   
   
3. PoC（概念実証）
   
   小規模なデータでモデルを作成し、ビジネス上の実現可能性を検証します。このとき、「技術的に可能か」だけでなく、「現場の運用に耐えうるか」という実務視点での検証が重要です。
   
   この段階で明確な撤退基準（Go/No-Go）を設けておけば、プロジェクトの長期化や停滞を防ぐ鍵となります。
   
   
   
4. モデル開発（学習・評価）
   
   PoCで手応えを得たら、開発目的に応じた適切なデータを用いて本格的な機械学習を行い、精度を磨き上げます。
   アルゴリズムの選定やパラメータ調整を繰り返す際、単なる「正解率」の追求だけでなく、「誤判定が起きた際のリスク」まで考慮した多角的な評価が求められます。
   
   
5. システム実装（本番導入）
   
   開発したモデルを実際の業務システムやアプリに組み込みます。
   API連携やインフラ整備、UI（操作画面）の実装など、現場の担当者が既存のワークフローの中で違和感なくAIを活用できる「使い勝手」を設計します。
   
   
6. MLOps（運用・保守）
   
   導入後の精度をモニタリングし、再学習を通じて品質を維持します。AIは時間の経過とともにデータの傾向が変化し、精度が低下する「ドリフト」が起こり得ます。
   
   定常的にパフォーマンスを監視し、定期的な再学習やモデルの更新をおこなう運用体制を整えておくことが、長期的な活用には欠かせません。
   
   このように、AI開発を実施するなら、段階を踏んで計画的に進めることが重要です。
   自社の状況に合わせ、各ステップの要点を確認しながら検討を進めてみてください。

各工程における「データの質」の重要性

AI開発では、学習に用いるデータの質が、その後の精度や実用性を大きく左右します。高度な手法を用いたとしても、入力するデータに不足や偏り、表記ゆれ、誤りが多い場合は、想定した成果につながりにくくなります。

とくに、「データ収集・理解」の工程では、必要なデータを集めるだけでなく、AIが学習しやすい形に整える視点が欠かせません。

データの整理や分類、定義の統一に加え、必要に応じてアノテーション（データへの意味付け）をおこなう場面もあります。

こうした準備には時間と手間がかかることもありますが、この工程を丁寧に進めれば、その後のモデル精度や運用のしやすさにつながります。

AI開発では、モデルそのものだけでなく、学習データの整備も重要な成功要因の一つです。

プロジェクトの成否を分ける「PoC（概念実証）」の重要性

PoC（Proof of Concept）とは、本格的な開発に着手する前に、AIがビジネス上の課題に対して期待する効果を得られるかどうかを実験的に検証する工程です。

この工程がないと、AIを十分なレベルで運用できるのかを事前に判断することが難しくなります。
また、AI開発の現場では不確実な要素が多いため、まずは小規模に試し、実現可能性を確認することが重要です。
いきなり大規模な実装を進めると、期待した精度や効果が得られず、手戻りが大きくなる可能性があります。

一方で、PoCは実施すること自体が目的ではありません。検証の目的や判断基準が曖昧なまま進めると、
結果をどう評価すべきか判断できず、本番実装に進めないままプロジェクトが停滞してしまう場合があります。

そのため、PoCを「お試し」で終わらせず、本番活用につなげるには、あらかじめ「何を達成すれば成功とするか」のKPI（重要業績評価指標）を具体的に定めておくことが大切です。

PoCを成功させるための検証基準

PoCで設定する主な検証基準としては、以下が挙げられます。

• 精度指標：開発目的に応じた具体的数値（例：正解率や適合率、誤差、生成内容の正確性など）
• ビジネス指標：削減される工数や、AI導入によるコスト削減額の予測値
• 技術的実現性：既存システムとの連携やインフラ環境でモデルが稼働するかどうかの確認

これらの基準を事前に整理しておくことで、PoCの結果を客観的に判断しやすくなり、本番導入へ進むべきか、改善や見直しが必要かを検討しやすくなります。

AI開発プロセスで直面しやすい課題と対策

AIプロジェクトは、従来のシステム開発に比べて不確実な要素が多く、予期せぬトラブルに見舞われることが少なくありません。

AI開発を進める際に直面しやすい主な課題としては、学習に必要な「データの不足」や、経営層・現場担当者との「AIに対する期待値のズレ」が挙げられます。

これらの課題に対する具体的な対策について、詳しく解説します。

1. 学習データの不足・品質不備

代表的な課題の一つとして、AIが学習するためのデータが十分に存在しない、あるいは形式がバラバラで使えないといったケースが挙げられます。
AIは、学習に用いるデータの量や質が不十分な場合、正しい結果が出ない可能性があります。

学習データをしっかり整えるために必要な対策としては、下記の通りです。

対策：データ収集と並行して、外部データの活用や合成データの生成、あるいは少量のデータでも学習可能な手法を検討します。
また、社内の暗黙知をデータ化する工程や、収集したデータの重複・誤りを取り除く「データクレンジング」を戦略的フェーズとして位置づけ、質の高い学習基盤を整えて、精度向上を目指します。

AI開発やデータ分析では、データ準備・前処理に多くの工数がかかるとされ、分析作業全体の8割を占めるといわれることもあります。データ整備は、AI開発の成果を左右する重要な工程として位置づけることが大切です。

2. 経営層・現場との期待値の乖離

AIを導入するうえで障害となりやすいのが、経営層と現場との期待値の乖離です。

AIは万能なツールではなく、「できること」と「できないこと」があります。
そのため、AIを活用することでどのような業務の効率化が可能なのか、事前に整理しておくことが大切です。


対策：「AIができること・不得意なこと」を初期段階で整理し、関係者の認識を揃えておく必要があります。

そのうえで、最初からすべてを自動化しようとせず、スモールスタートから段階的に適用範囲を広げるプロセスを提示するのが、プロジェクトを円滑に進めるポイントです。

たとえば、弊社（ヒューマンリソシア）において、人材派遣の求人原稿作成業務で、RPAとAIエージェント、そして人間が役割を分担するフローを再設計した事例があります。

AIは「案の作成」までを担い、最終的な品質担保は人間がおこなうという運用を徹底したことで、月間約400時間（年間換算で約4,800時間）もの工数削減を見込む成果につながっています。

このように、AIだけで完結させる前提ではなく、AI・RPA・人の役割分担を明確にし、人による最終チェックや品質担保を含めて業務フローを設計しておくことが、プロジェクトを停滞させないための重要なポイントです。

この事例の具体的な仕組みや、AIエージェント活用の詳細については、以下の記事で解説しています。

【事例】RPA×AIエージェントで求人原稿作成を効率化。月400時間の工数削減へ

AI開発を成功に導くための3つの重要ポイント

AI導入を成功させ、ビジネス価値を持続的に創出するためには、技術的なアプローチだけでなく、組織的な進め方や運用体制の構築が不可欠です。

AIプロジェクトを軌道に乗せ、リスクを抑えながら着実な成果を目指すための3つの重要ポイントを詳しく解説します。

• 「スモールスタート」で小さく始める
  
  全社規模の課題から着手するのではなく、まずは効果が見えやすく、データが揃っている特定の業務から着手することが有効です。
  
  そのためには、本格的な開発に入る前の「現状診断」が極めて重要です。
  業務を細かく棚卸しし、どの工程にどの技術を適用すべきか優先順位を明確にすることが、プロジェクトを円滑に進めるための基盤となります。

• ビジネス部門と開発部門の密な連携
  
  エンジニア任せにせず、業務知識を持つ現場担当者がモデルの評価に積極的に関わることが、実務に即した精度の向上につながります。
  
  現場の「ドメイン知識（専門知識）」がAIの精度を左右するため、開発側と現場側が迅速にフィードバックをおこなえる体制が不可欠です。
  「エンジニアが何を作っているか分からない」という状況を避け、双方が一つのゴールを目指すための共通認識を形成することが重要です。
  
  
• 「運用後」を見据えた設計
  
  AIは、運用開始後のデータの変化によって精度が低下する「ドリフト」が発生する場合があるため 、変化するデータに対応し続ける運用体制（MLOps）を構築します。
  
  「誰がAIの出力結果を最終確認し、誰が再学習の判断を下すのか」という人的フローを明確にしておく必要があります。
  
  導入して終わりではなく、使いながら育てていく「Human-in-the-Loop（人間が介在するループ）」の考え方を設計に組み込むことが、ビジネス価値を持続させるうえで重要です。
  
  

まとめ

AI開発プロセスは、従来のシステム開発とは異なり、不確実性の中で「学習」と「検証」を繰り返す進化型の工程です。
成功のためには、PoCでの明確なKPI設定と、ビジネス視点でのデータ管理、そして段階的な導入アプローチが欠かせません。

本記事の重要ポイントを振り返ります。

• AI開発は「データ駆動型」の反復プロセスである

• RPAが「手」であるのに対し、AIは判断や予測を担う「脳」の役割を担う

• PoCは「本番稼働」を見据えた具体的な基準を持って実施する

• MLOps（導入後の精度維持・運用改善）まで見据えた計画が必要である

自社でAI開発やAI活用を検討する際は、まず現在の業務を棚卸しし、どの工程にAIを適用できるか、どのデータを活用できるかを整理することから始めてみてはいかがでしょうか。

AI開発を本番活用につなげるためには、モデルを作って終わりにするのではなく、業務フローへの組み込み方や、AIの出力を誰が確認するのか、導入後にどのように精度を維持・改善していくのかまで含めて設計することが大切です。
また、必要に応じてRPAなどのデジタルツールと組み合わせることで、AIが判断した結果を実際の業務処理につなげやすくなります。

ヒューマンリソシアでは、デジタルツール×教育×活用支援を強みに、お客様のご状況に合わせたAI活用・DX推進を支援しています。
AI開発やAI活用に向けた業務整理、活用テーマの検討、導入支援・個別開発に加え、生成AI活用研修やハンズオン研修などの多様な研修コンテンツを通じて、現場で活用しやすい体制づくりをサポートしています。

AI・DX活用の進め方を整理したい方は、まずは以下のページよりお気軽にご相談ください。

【よくあるご質問】

AI開発の期間

Q. AI開発のプロセスには、どのくらいの期間がかかりますか？

A：プロジェクトの規模や開発内容によって異なりますが、PoC（概念実証）に1〜3ヶ月程度、本番開発に数ヶ月〜1年程度かかるケースがあります。独自モデルの開発や既存システムとの連携、データ整備を含む場合は、さらに期間が長くなることもあります。

PoCのコスト

Q. AI開発のPoCには、どのくらいの費用がかかりますか？

A：PoCにかかる費用は、対象とする業務範囲や検証内容によって異なります。小規模な検証であれば数十万円〜数百万円程度から始められる場合がありますが、データ整備やモデル構築、既存システムとの連携を含む場合は、数百万円〜1,000万円程度の予算が必要になるケースもあります。

必要なデータ量

Q. AI開発を始めるには、どのくらいのデータが必要ですか？

A：必要なデータ量は、AIの用途や手法によって大きく異なります。深層学習を用いる場合は数千〜数万件以上のデータが必要になることがあります。一方で、統計的な手法や既存モデルを活用した転移学習では、数百件程度のデータから検証を始められる可能性もあります。ただし、データ量だけでなく、データの質や偏り、正解データの有無も精度に影響します。

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