AIツール開発の主要な手法とプロセスまとめ



AIツールの開発は、従来のソフトウェア開発とは異なり、データやモデルの扱い、検証手法、運用後の改善サイクルなど独特の流れがあります。ここではQiita風に、AIツール開発の代表的な手法や実践的な開発プロセスをまとめます。

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### **1. AIツール開発の代表的な手法**

- **ウォーターフォール開発**  
  仕様を最初に固めてから順次工程を進める伝統的な手法。要件が明確な場合に有効。

- **アジャイル開発**  
  小さな単位で開発・検証を繰り返す。要件や仕様が変わりやすいAI開発に適している。

- **スパイラル開発**  
  試作と評価を繰り返しながら段階的にシステムを拡張。リスク管理に強い。

- **プロトタイプ開発**  
  まず動くもの（プロトタイプ）を作り、フィードバックを得ながら本開発に進む。

- **PoC（Proof of Concept）開発**  
  小規模な検証開発で実現性や効果を見極めてから本格開発へ移行。

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### **2. AIツール開発の一般的なプロセス**

#### **フェーズごとの流れ**

| フェーズ         | 主な内容                                                                                 |
|------------------|----------------------------------------------------------------------------------------|
| 構想フェーズ     | ニーズ・課題のヒアリング、AIの役割・ゴール設定、データやモデルの調査             |
| PoCフェーズ      | 小規模データでモデルを試作、実現性や効果を検証                                   |
| 実装フェーズ     | 本番用データ・要件でモデル構築、システム実装、API化やUI開発                      |
| 運用フェーズ     | モデルのデプロイ、実運用、継続的な改善・保守                                     |

#### **具体的なステップ例**

1. **要件定義・目標設定**  
   解決したい課題や目的を明確化。ターゲットユーザーや期待するAIの役割を整理。

2. **データ収集・前処理**  
   必要なデータを集め、クレンジングやラベル付けなど前処理を実施。

3. **モデル選定・設計**  
   目的に合ったアルゴリズムやモデル（例：画像認識ならCNNなど）を選択し設計。

4. **モデル学習・評価**  
   データでモデルを学習させ、精度や再現性などを評価。必要に応じてパラメータ調整や再学習。

5. **システム実装・デプロイ**  
   学習済みモデルをAPI化、アプリやWebサービスに組み込む。

6. **運用・改善**  
   実運用しながら継続的に精度や使い勝手を改善。データ追加やモデル再学習も随時実施。

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### **3. AIツール開発の実践Tips**

- **AIとの協業開発**  
  要件定義や技術選定は人間が主導し、実装やドキュメント作成はAIに任せることで効率化が可能。

- **プロンプト設計や量子化**  
  LLM活用時はプロンプト設計やモデルの量子化（8bit/4bit）でリソース最適化も重要。

- **ノーコード・ローコードツール活用**  
  DifyなどGUIベースのAIエージェント開発ツールを使うことで、非エンジニアでもAIツール開発が可能。

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### **4. まとめ**

AIツール開発は「構想→PoC→実装→運用」のサイクルで進めるのが一般的です。アジャイルやプロトタイプ開発など柔軟な手法を取り入れ、AIやデータの特性に合わせて進めることが成功の鍵です。  
また、AIとの協業やノーコードツールの活用で、開発効率や品質向上も期待できます。

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#### 参考
- [生成AIを使った開発環境と手法](https://weel.co.jp/media/gen-ai-dev)
- [AI開発の工程と進め方](https://www.ripla.co.jp/blog14)
- [AIの作り方の手順や制作のメリット](https://www.tryeting.jp/column/2532/)
- [Clineでアプリを作ろう！AIと協業する開発フロー](https://qiita.com/makishy/items/4dd3662a52851a2c5ddc)
- [AI開発のプロセスとは？](https://www.galk-jp.com/blog/ai-development-process/)

Citations:
[1] https://weel.co.jp/media/gen-ai-dev
[2] https://www.ripla.co.jp/blog14
[3] https://www.tryeting.jp/column/2532/
[4] https://qiita.com/birdwatcher/items/b5cc66ce59095dee5625
[5] https://qiita.com/makishy/items/4dd3662a52851a2c5ddc
[6] https://qiita.com/somk_2301/items/7401a473c903c68e95ef
[7] https://note.com/rsensui/n/na873cfca9a28
[8] https://www.galk-jp.com/blog/ai-development-process/
[9] https://www.mouse-jp.co.jp/mouselabo/entry/2024/09/02/100109
[10] https://zenn.dev/toriten420/articles/f4d79b5f11702f
[11] https://qiita.com/bockring/items/2beff1c79e95dbacba4f
[12] https://cmc-japan.co.jp/blog/ai%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%82%B9/
[13] https://jitera.com/ja/insights/6542
[14] https://zenn.dev/horitaka/scraps/796392feaabb45
[15] https://qiita.com/Umeco_co/items/8a434b0e72202d4532ca
[16] https://aismiley.co.jp/ai_news/what-are-ai-development-companies/
[17] https://system-kanji.com/posts/ai-development
[18] https://www.intellilink.co.jp/column/ms/2024/070200.aspx
[19] https://www.tryeting.jp/column/850/
[20] https://www.bigdata-navi.com/aidrops/420/
[21] https://techtrends.jp/tips/ai-driven-development-tools-7/
[22] https://hybrid-technologies.co.jp/blog/technologies/20230114/
[23] https://www.sejuku.net/blog/7630
[24] https://zenn.dev/taku_sid/articles/20250401_ai_dev_guide
[25] https://dx.mri.co.jp/generative-ai/column/system-development-01/
[26] https://developer.sony.com/ja/spresense/ai-column/ai-columns/how-to-create-ai
[27] https://www.nttdata.com/jp/ja/-/media/nttdatajapan/files/services/ai/ai-development-methodology.pdf
[28] https://qiita.com/SFITB/items/b880b5ebe90a89ed3980
[29] https://qiita.com/K3n_to_n17/items/471b4cfc573c099def1a
[30] https://qiita.com/eureka-ai/items/6c55e3b6d9617ae58afa
[31] https://qiita.com/takuya77088/items/4db3bcaedd8ad721b077
[32] https://www.unprinted.design/news/qiita-unveils-ai-suggest-feature-as-closed-beta/
[33] https://qiita.com/AxrossRecipe_SB/items/c85ab5e70805f85a5eef
[34] https://qiita.com/ku_suke/items/577bdb839b411fe75e44
[35] https://qiita.com/ikarosu_9/items/8ea8050cb7fe646ac01e
[36] https://qiita.com/ho_na/items/79495ee3ed55f6016998
[37] https://qiita.com/ma7ma7pipipi/items/3014cb70b89ebf806627
[38] https://note.com/nexttech/n/n0b45b6a245b4

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Perplexity の Eliot より: pplx.ai/share