AIソリューションを構築したいとお考えですか？素晴らしいですね。でも、もしかしたら、始める前に誰もすべてを教えてくれなかったのかもしれません。AIエンジニアリングの最前線に深く関わる者として、AIソリューションの構築について、より率直で、あまり飾り立てていない視点からお話しします。人々が軽視しがちな点を掘り下げていきましょう。
1. 「問題」は「解決策」よりも先に来る
AIソリューションを提供する上で最も大きな間違いの一つは、モデリング、テクノロジー、そして高価なツールにいきなり飛びつくことです。洗練されたアルゴリズムを拾い上げたり、新しい法学修士課程について読んだりするだけで、すぐに始めてしまうのです。しかし、これは逆です。
代わりに、まずはビジネス上の問題、あるいは人間の抱えるどんな問題を解決しようとしているのかを自問自答してみましょう。どのような指標が改善されるのでしょうか？ユーザーのどんな悩みが解決されるのでしょうか？あるブログ記事には、「技術的には素晴らしいAI実装を構築しましたが、実際のビジネス上の問題は解決しませんでした」と記されています。
これをスキップすると、AI ソリューションはクールに見えますが、結果は…意味のないものになります。
2. データはあなたのアキレス腱です
ありのままの真実をお伝えします。AIソリューションの良し悪しは、投入するデータによって決まります。「ゴミを入れればゴミしか出てこない」。AI/MLプロジェクトのよくある落とし穴に関する最近の記事では、データ品質の低さ、欠損値、バイアス、そしてインフラの不備がプロジェクトの成否を分けると述べられています。
データ パイプラインのクリーニング、監査、保守に早い段階で時間を投資しないと、予期せぬときに AI ソリューションが機能しなくなります。
ヒント: データを「後で」処理するものではなく、第一級のものとして扱います。
3. 実稼働（単に「自分のマシンで動作する」だけではない）
プロトタイプや研究モデルを構築し、「動作する」ことはできるかもしれません。しかし、AIソリューションを本番環境に移行するには、それ以上のことが求められます。レイテンシ、スケーラビリティ、リソースの制約など、これらは現実のものです。ある記事には、「既存の本番環境にモデルを展開すると、統合の複雑さが倍増する」と書かれていました。
したがって、AI ソリューションを設計するときは、次の点を自問してください。
• これは高負荷に耐えられるか
• インフラとコストは管理可能か
• モデルがドリフトしたり、実際のデータが変更されたりした場合に何が起こるか
生産用に構築しないと、機能する AI ソリューションではなく、美しく設計された研究用のおもちゃになってしまいます。
4. シンプルさは派手さよりも勝つことが多い
AIソリューションの世界には、新しいフレームワーク、派手なエージェント、マルチモデルアーキテクチャといったものが、シンプルな道筋から私たちを逸らしてしまうような何かがあります。私自身も仕事の中でこのことを実感しており、他の人もそれを報告しています。
シンプルかつ洗練されたソリューションは、過剰に設計された不安定なシステムに勝ります。つまり、最小限のシステム、そしてメンテナンス性を重視しましょう。目標は、信頼性が高く、技術的に高度なソリューションを提供することです。AIソリューションを構築する際には、「この複雑さは本当に必要なのか？」と自問自答しましょう。
5. 製品 + UX = 成功（または失敗）
多くのエンジニアを驚かせることがあります。AIソリューションが失敗する原因は、モデル自体の欠陥ではなく、その周辺製品の欠陥にある場合があるのです。例えば、あるチームは会議記録の要約ツール（AIソリューション）を開発し、要約の長さが重要だと考えていました。ところが、実際にはユーザーが求めていたのはアクションアイテムだけだったのです。
誰が、どのように、そして何を重視するのかを考えなければ、結局は使われない製品を作ってしまうことになります。ですから、AIソリューションをより大きな製品の一部分として扱うようにしましょう。
6. 倫理、偏見、ガバナンスは重要（真剣に）
ええ、これは「気分がいい」というレベルではありません。AIソリューションがバイアス、透明性、そしてデータのプライバシーを無視しているなら、問題を招くことになります。不公平、予期せぬ損害、そして人々が排除される事例が記録されています。
規制も今後導入される予定です。ですから、倫理、説明責任、そして人間参加型の仕組みを早期に構築しましょう。そうすれば、AIソリューションはより強力で信頼性の高いものになるでしょう。
7. それは短距離走ではなく、旅である
最初のAIソリューションは完璧ではありません。プロトタイプから信頼性と保守性に優れたシステムへと進化させるには、予想以上に時間がかかることがよくあります。多くのチームは目標の80%をすぐに達成しますが、残りの20%には数ヶ月かかることを覚えておいてください。
ステークホルダーと期待値を明確にしましょう。学習し、進化し、監視を必要とするものを構築するのですから。問題ありません。後から驚くよりも、事前に透明性を確保しておく方が良いのです。
8. 保守性と技術的負債は現実のもの
AIソリューションを実際に運用すると、データ負債、モデル負債、構成負債、倫理負債といった新たな種類の負債が見つかります。これらは急速に蓄積されていきます。
したがって、メンテナンス計画には、モデルのバージョン管理、ドリフトの監視、パイプラインの管理、新しいデータによる更新が含まれます。これらがなければ、ソリューションは時間の経過とともに劣化します。
9. ツールよりもチームとスキルが重要
最後に、ツール（フレームワーク、ライブラリ、SaaS）は役立ちます。しかし、本当に重要なのはチームと、機能間の連携方法です。ビジネス、インフラストラクチャ、機械学習、倫理を理解している人材の方が、一人の「モデルウィザード」よりも優れたサービスを提供してくれるでしょう。
記事「AI エンジニアが現在解決している 9 つの現実的な問題」では、インフラストラクチャの制限、レガシー システムの統合、コストの最適化、規制遵守など、あらゆる面でソフト スキルとハード スキルが求められることを指摘しています。
したがって、AIソリューションを計画する際には、多様なスキルを持つチームを構築してください。「適切なアルゴリズムを見つける」ことに過度に依存しないでください。
要約すれば
エンジニアとして AI ソリューションを作成する場合:
• モデルではなく、実際の問題から始める
• データを基盤として扱う
• 早期にプロダクション設計を
行う • 可能な場合はシンプルさを選択する
• コードだけでなく、製品とUXを考える
• 倫理、ガバナンス、監視を組み込む
• これは長期戦であることを認識
• 技術的負債とメンテナンスを計画する
• 適切なチームと部門横断的なスキルを構築する
これらを念頭に置いておくと、AI ソリューションが効果を発揮する可能性が大幅に高まり、気づかれずに失敗するリスクが低くなります。
