AIシステム開発の進め方｜既存システムへの組み込みと新規開発の違い、依頼先の選び方

自社の業務アプリやお客さま向けのサービスに、生成AIを組み込みたいという相談が増えています。ChatGPT のようなAIを社員が個別に使う段階から一歩進んで、自社のデータや業務の流れの中でAIが動く仕組みを作りたい、という相談です。

ところが、いざ進めようとすると、今のシステムに足せばよいのか新しく作るべきか、どこまでをAIに任せてよいのか、どの開発会社に頼めばよいのか、と決めることが次々に出てきます。この記事では、AIのアプリやシステムを作る側の立場から、開発の流れと依頼先の選び方を整理します。

AIシステムの開発で最初に決めるのは、使う技術ではなく、AIに任せる範囲と人が判断する範囲の線です。依頼先を比べるときも、その線を一緒に引けるか、作ったあとも直し続けられるかを見ると、選び間違いを減らせます。

AIシステム開発とは

ここでいうAIシステム開発は、生成AIをアプリやシステムの一部として組み込み、自社のデータや業務の流れの中で動かすことを指します。汎用のチャットAIを社員に配るのとは違い、どの情報をAIに読ませるか、誰がどの画面から使うか、出た答えを誰が確かめるかまでを、業務に合わせて作り込みます。

作るものの形はさまざまで、社内資料をもとに答えるAI、書類を読み取って転記する仕組み、問い合わせへの答えの下書きを作るアプリなどがあります。社内資料で答えるAIの作り方は「社内資料で答えるAIの作り方」で詳しく書いています。

既存システムに組み込むか、新しく作るか

AIを入れる方法は、大きく分けて、今使っているシステムにAIの機能を足すやり方と、AIを中心にした仕組みを新しく作るやり方の2つです。どちらが良いかは、使う人がふだんどの画面で仕事をしているか、AIに渡すデータがどこにあるかで変わります。

既存のシステムに足す場合は、そのシステムを誰が作り、仕様の資料が残っているかを最初に確かめます。作った会社と連絡が取れない、資料が無いという場合は、まず中身をつかむところから始めます。進め方は「他社が作ったシステムの引き継ぎ」にまとめました。

AIシステム開発の流れ

当社がAIのアプリやシステムを作るときは、おおむね次の順で進めます。

AIに任せる範囲と、人が判断する範囲を分ける

最初にするのは、業務のどこにAIを入れるかを決めることです。担当者が何を誰に聞いているか、どこで時間を使っているかを洗い出すと、負担が判断そのものではなく、判断の前に情報を調べてまとめる工程に集まっていることがよくあります。

その場合は、判断は人に残し、その手前の「調べる」「思い出す」「整理する」をAIが担う形にすると、線を引きやすくなります。AIの出力をそのまま使うのではなく、担当者が手元で確かめて直してから使う前提にしておくことも大切です。

任せる範囲を広げすぎないことが、実際に使われるかどうかを分けます。何でもAIに任せようとすると、確かめる手間が増え、かえって使われなくなりやすいからです。

AIに渡す情報を決める

次に、AIにどの情報を渡し、どの情報を渡さないかを決めます。社内の情報を扱うAIでは、答えの正確さより先に、どの情報を、誰が、どう扱うかを決めておく必要があります。

たとえば、個人を特定する情報はAIに渡さずに済む形にできないか、AIを操作できる人を限ってデータが通る道を絞れないか、といった所を設計の段階で決めておきます。外に出せない情報が多い場合は、AIを社内に置く形で作ることもできます。社外のAIサービスに渡すときの考え方は「生成AIに機密情報を学習させない方法」と「社内に置くAI（ローカルLLM）」で書いています。

小さく試してから作り込む

範囲と情報が決まったら、いきなり全部を作らずに、一部の業務や一部の人で試します。試してみると、想定していなかった質問や、会社ごとの言い回しに合わない答えが見つかります。

当社では、社内資料をもとに引用つきで答える自社のAI「相棒AI」を土台にしてまず試し、合わない所を会社に合わせて作り込むやり方を取ることがあります。試しで止まってしまったAIをどう立て直すかは「PoC止まりのAIを立て直すには」をご覧ください。

使われ方を見て直し続ける

AIシステムは、公開したら終わりではありません。実際に使い始めると、想定していなかった聞き方や、読ませた資料に載っていない質問が出てくるので、どんな問い合わせが来るかを見ながら、読ませる資料と答え方を少しずつ直していく前提で作ります。

相棒AIでは、何が聞かれたか、答えられなかった質問は何かを管理者が見られるようにしています。直すための材料が手元に残る作りにしておくと、公開後の手直しがしやすくなります。

依頼先（AI開発会社）の選び方

AI開発会社や受託の開発を探すと、比較サイトや会社の一覧がたくさん見つかります。実績や得意分野を見るのはもちろん大事ですが、それに加えて、次の5つの所を比べると、自社に合うかどうかが見えやすくなります。

5つ目は見落とされやすい所です。AIの答えは、読ませる資料や使う人が変わると質が変わるので、作った会社がいなくなると直せる人がいなくなります。契約の前に、作ったもののコードや設定、手順を誰が持つのかも確かめておくと安心です。

AIシステム開発で気をつけること

1つ目は、汎用的なAIを置くだけでは、現場で使われにくいことです。体裁が整った答えより、その会社の制度や設備、社内の呼び方を踏まえた答えが返るかどうかが、使われるかどうかを左右しやすいからです。

2つ目は、試作で動いたものが、本番のデータや量、権限で止まることがある点です。試作のときは整ったデータで試していても、本番では空欄の混じった入力や、想定していなかった書き方が届きます。自分たちで試作したものを本番に乗せるときの目安は「AIで業務自動化を自分で作る前に」で書いています。

3つ目は、AIに任せる範囲が業務の外へ広がっていかないようにすることです。たとえば、お客さまにAIが直接答える形にすると、間違えたときの影響が大きくなります。まずは担当者が手元で使い、人が確かめてから外に出す形から始めると、安全に広げていけます。複数の作業をAIがつないで進める仕組みを考えている場合は「AIエージェントの開発」も参考にしてください。

費用の考え方

AIシステム開発の費用は、作る画面や機能の量だけでなく、AIに読ませる資料やデータを整える手間と、作ったあとに直し続ける体制で大きく変わります。内訳と見積もりの比べ方は「AI導入の費用はいくら？相場と内訳、見積もりが膨らみやすい3つの所」にまとめました。

まとめ｜任せる範囲の線を引き、作ったあとも直せる形で作る

AIを組み込んだアプリやシステムを作るときは、使う技術より先に、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を分け、AIに渡す情報を決めることから始めます。そのうえで小さく試し、使われ方を見ながら直し続けられる形にしておくと、作ったものが現場で使われ続けます。

• 既存システムに足すか新しく作るかは、使う人の画面とデータの置き場で決める
• 最初に、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を分ける
• AIに渡す情報と、操作できる人を絞る
• 依頼先は、範囲を一緒に決められるか、作ったあとも直せるかで比べる

デイワンでは、AIに任せられる業務の見極めから、アプリやシステムへのAIの組み込み、社内に置く形での開発、止まってしまったAIの立て直しまでお受けしています。今のシステムにAIを足したい、何から決めればよいか分からない、という段階でもお気軽にご相談ください。

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