経営課題とAI活用の目的を合致させる

最も重要なステップは、AIを使って「解決したい経営課題」を明確にすることです。「他社がやっているから」という理由では目的が曖昧になり、現場での活用も進みません。「熟練社員の技術継承」や「在庫管理の自動化」など、具体的な課題に対してAIをどう適用するかを定義することが、プロジェクト成功の基盤となります。

現場との連携を重視したPoC（概念実証）の実施

本格的な開発の前に、小規模な実証実験であるPoC（概念実証）でAIの有効性を検証することが重要です。この際、開発チームだけで進めるのではなく、現場の業務フローを理解している担当者を巻き込むことが不可欠です。現場の声を反映させることで実用性の高いAIモデルを構築でき、PoCを通じて精度や業務への適合性を確認することで、本開発への投資リスクを最小限に抑えることができます。

継続的な改善と人材育成の視点を持つ

AIは開発して終わりではなく、運用後も継続的にデータを学習させ、精度を向上させる必要があります。そのためには、AIを運用・改善できる人材の育成が欠かせません。外部パートナーに依存し続けるのではなく、社内でAIを活用できる人材を育て、DXを自走化させる視点を持つことが、持続的な競争優位性につながります。内製化を見据えたパートナー選定や教育も重要な戦略の一部です。

データの「量」と「質」を見極める

AI開発の成否はデータに依存します。まず、自社にどのようなデータが存在し、それがAI学習に使える形式（構造化データなど）で保存されているかを確認しましょう。データ量が不足している場合は、データ収集から始める必要があります。

また、データにノイズや欠損値が多い場合は、クレンジング（整形）が必要です。自社のデータ資産の現状を正確に把握し、不足があれば開発パートナーと相談しながら、データ収集の仕組み作りから着手することが重要です。

アジャイル開発による柔軟な進行

AI開発は、試行錯誤を重ねながら精度を高めていきます。従来のウォーターフォール型（要件定義から順に確定していく手法）ではなく、短いサイクルで開発と検証を繰り返す「アジャイル型」が適しています。まずは最小限の機能を持つモデル（MVP）を作成し、現場で使いながらフィードバックを得て改善していくことで、変化するビジネス要件に柔軟に対応し、実用性の高いシステムを作り上げることができます。

伴走型パートナーの選定

AI技術は進化が速く、専門的な知見が求められます。単にシステムを納品するだけでなく、ビジネス課題の理解から開発、運用、人材育成までをトータルで支援する「伴走型パートナー」を選ぶことが重要です。特にDX推進では、技術支援に加え、社内へのAI定着や文化醸成まで共に考えてくれるパートナーの存在が、プロジェクトの成功率を大きく左右します。

Q1．DXを加速するAI開発とは、どのようなものですか？

A．DXとは、データとデジタル技術を活用してビジネスモデルや組織を変革する取り組みです。AI開発は、データから規則性を学習し、未知のデータにも対応できる予測や判断を行うシステムを構築することで、DXを加速させる重要な要素となります。

Q2．AI開発を通じてDXを成功させるための戦略はありますか？

A．経営課題とAI活用の目的を明確に結びつけることが重要です。本格的な開発に入る前にPoC（概念実証）で有効性を確認し、現場との連携を重視することで、より実用性の高いAIモデルを構築できます。さらに、継続的な改善と人材育成の視点を持つことで、DXを自走できる仕組みへと育てることが可能です。

Q3．自社に最適なAI開発を進めるためのポイントは何ですか？

A．データの量と質を見極めること、アジャイル開発による柔軟な進行、そしてビジネス課題の理解から開発、運用、人材育成までをトータルで支援する伴走型パートナーの選定が重要です。社内にAI活用の文化が根付くまで長期的に伴走してくれるパートナーと協働することは、DX推進の成功を大きく左右します。