100以上のプロダクトを作ってきたエンジニアが教える システム開発 × AI時代を生き抜くエンジニアの生存戦略
筆者紹介
15年間、ホテル・旅館向けの基幹システム開発や価格推移の分析、競合分析、レピュテーション分析といった新規事業の開発を行なってまいりました。2016年からはフリーランスエンジニアとして、スタートアップ企業の開発支援を行い、2021年には株式会社GiGOOOを設立してCTOとして活躍しました。
2022年に株式会社パースツリーを設立し、「ゼロからのスタートを支援する」をコンセプトに事業支援を展開。
現在も新たな挑戦と成長を求め、多様な分野での発展に貢献しています。
対象
システム開発に関わるエンジニア
企業の開発担当者・技術責任者
AIを活用したサービス開発を考えている起業家・プロダクトマネージャー
読んで得られること
生成AIの最新トレンド・具体的な例
生成AIのビジネス活用のヒント
導入の検討材料
AI（人工知能）とは？
AI（人工知能）とは、「コンピューターが人間のように考え、学び、判断する技術」のことです。私たちの身近なところでも使われていて、例えばスマホの音声アシスタントや、YouTubeのおすすめ動画、ネット通販のレコメンド機能などがその一例です。
システム開発でAIを使うと何ができる？
これからシステムやアプリを作って売り出そうと考えているなら、AIを活用することで差別化を図ることができます。具体的には以下のようなことが可能です。
チャットボット：ユーザーの質問に自動で答えたり、24時間対応のカスタマーサポートを実現。
画像認識：写真から商品を検索したり、不良品を自動で検出。
レコメンドエンジン：ユーザーの行動データを基に、一人ひとりに合わせた商品やコンテンツを提案。
音声認識：音声操作でアプリやデバイスを動かし、ユーザー体験を向上。
仕組みを簡単に説明
AIは次のような技術を使って動いています。
機械学習：たくさんのデータからパターンを学び、経験を積むことで賢くなる。
ディープラーニング：脳の神経回路を模倣したアルゴリズムで、より高度な認識や判断が可能に。
自然言語処理：人間の言葉を理解して、会話を成り立たせたり、文章を要約する技術。
コンピュータビジョン：画像や映像を解析し、物体認識や顔認識を行う。
AI導入のメリットと課題
メリット
業務の効率化：単純作業の自動化により、コスト削減と生産性向上。
精度の高い判断：データに基づいた正確な予測や意思決定が可能。
個別化されたユーザー体験：ユーザーごとの嗜好に合わせたサービス提供。
課題
開発・運用コスト：AIを導入するための初期投資や維持費がかかる。
データの質が重要：AIの精度は学習データに依存するため、質の高いデータ収集が必要。
プライバシーと倫理の問題：個人情報の取り扱いや、AIの判断の透明性が求められる。
AIを使ってシステムを作るコツ
便利なように見えますが、AIは使いこなせば武器になりますが、間違えれば足かせになりかねません。システム開発のポイントを解説します
目的を明確にする
業務効率化？売上向上？ユーザー体験の向上？ など、目的によって必要な技術や手法が変わるので、本当に最適な解決策かを検討する必要があります。 AIでなくても達成できる課題であれば、無理に導入する必要はありません。社内のステークホルダーと合意を取り、開発側だけでなく、実際に使う人や経営層とも認識を揃えることで、後のトラブルを防ぐことが出来ます。データをしっかり準備する
AIの精度や成果はデータの質に大きく依存します。ゴミデータを入れれば、ゴミしか出てきません（Garbage In, Garbage Out）。 AIの精度は学習データの品質次第です。データの正確性・偏りをチェックせずに偏ったデータを使うと、AIの判断も偏ってしまい、実用に耐えない可能性もあります。継続的なデータ更新を考慮する必要があり、AIは一度作れば終わりではありません。学習データを継続的にアップデートする仕組みが必要となります。スモールスタートでテストする
AI開発は「作って終わり」ではなく、試行錯誤しながら改善していくことが不可欠です。最小限の機能（MVP）で試すことをお勧めします。最初から大規模に導入せず、小さなプロジェクトで試しながらフィードバックを得ていくことが望ましいです。
期待値を適切に設定するAIは万能ではないため、過度な期待を持たず、改善を前提に運用していく必要があります。実運用でのテストが重要で、開発環境で動くAIと、実際の業務で使えるAIは異なります。実際のデータやユーザーの動きを見ながら調整することが必要です。ユーザー視点を大切にする
技術がどれだけ高度でも、ユーザーにとって価値がなければ意味がありません。「凄い技術」よりも「使いやすさ」を優先することが大切で、ユーザーが直感的に使えるか、負担なく活用できるかを考えます。
「なぜこの結果になったのか？」を説明できるようにすることで、ユーザーの信頼を得られることになりますので、説明可能性（Explainability）を考慮する必要があります。
AIの判断が適切かどうか、現場のユーザーの意見をもとに改善を繰り返し、技術の凄さよりも、使いやすさや価値を重視することが大切です。
生成AI（人工知能）の事例
生成AIは、さまざまな分野で革新的な活用が進んでいます。
ここでは、法務、ゲーム開発、量子コンピューティング など、注目の事例をピックアップ。
実際にどのようにAIが使われ、どんな効果を生んでいるのかを具体的にご紹介します。
1. AIエージェントの台頭
AIエージェントとは、自律的に判断し、タスクを遂行するAIシステムです。例えば、EvenUpという法律関連の企業は、AIを活用して法的文書の作成を自動化し、業務効率を大幅に向上させています。
2. 生成AIによるゲーム開発の革新
2024年2月、ある企業が「Genie」という生成モデルを発表しました。このモデルは、静止画をもとにプレイヤーが操作できる2D横スクロールゲームを自動生成する技術で、バーチャルコンテンツ制作の新たな可能性を示しています。
3. AIと量子コンピューティングの融合
量子コンピューティングとAIの組み合わせにより、従来のコンピュータでは難しかった複雑な問題の解決が期待されています。例えば、GoogleやIBMなどの企業は、量子AIを活用して医療や金融、物流などの分野で革新的なソリューションを開発しています。
「次の一手」を考えるなら、今がチャンスです！
AIは今や多くのシステムやアプリに欠かせない要素となっています。
AIを使いこなすには、技術だけでなく本当に価値があるかを見極める視点が欠かせません。
生成AIは日々進化しています。この波に乗って、革新的なシステムを作り出しましょう！
あなたのアイデアが、未来を変える一歩になるかもしれません。
プロダクト開発に関してご不明な点やお困りのことがあれば、どうぞお気軽にご連絡ください。皆様のプロダクト開発が大きな成功につながることを心より願っています。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
「新規事業開発を開始したいけどエンジニアがいない」
「開発を依頼したいけど相談する相手がいない」 などでお困りの際には、お気軽にご連絡下さいませ。
無料相談受付中です。まずは相談下さい。