AIプロジェクトの進め方：設計から学習、評価、デプロイまでの流れ

投稿日 2025年4月18日
著者 HITMARKET
カテゴリー AI開発

AI（人工知能）や機械学習プロジェクトは、単にモデルを作って終わりではありません。データ収集から設計、学習、評価、最終的なデプロイ（本番環境への導入）まで、明確なステップを踏むことが成功の鍵です。
この記事では、現場で通用するAIプロジェクトの標準的な進め方を、5つのフェーズに分けて解説します。

1. 課題定義・要件整理（Problem Definition）

AIプロジェクトの出発点は、「何を解決したいのか」を明確にすることです。技術的な話に入る前に、ビジネスゴールや現状の課題を関係者と共有し、AIが適している課題かどうかを見極めましょう。

具体的なポイント：

目的は予測？分類？異常検知？自動化？
入手可能なデータはあるか？
成功と失敗をどの指標で判断するか？（例：精度90%以上）

成功の定義があいまいなまま学習フェーズに入ると、方向性を見失いがちです。

2. データ収集と前処理（Data Collection & Preparation）

AIはデータがすべての土台になります。質の高いデータがなければ、どんなアルゴリズムも機能しません。

主な作業内容：

内部データベースや外部API、IoTデバイスなどからのデータ収集
欠損値・外れ値の処理
特徴量の作成（Feature Engineering）
データの分割（学習用・検証用・テスト用）

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

正確なモデル評価を行うためにも、訓練・検証・テストの明確な分割が不可欠です。

3. モデル選定と学習（Modeling & Training）

次に、課題に応じて適切なモデルを選び、学習させます。ここがAIらしい“頭脳”を作るステップですが、あくまで全体工程の一部にすぎません。

選択肢の一例：

回帰問題 → 線形回帰、XGBoost回帰など
分類問題 → ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
画像処理 → CNN、YOLOなど
時系列予測 → LSTM、Prophetなど

また、ハイパーパラメータのチューニングや、交差検証を通じてモデルの最適化を行います。

4. モデル評価（Evaluation）

モデルがどれだけ良いパフォーマンスを発揮するかを判断する工程です。評価が甘いと、本番で大きなトラブルにつながります。

評価指標の例：

分類：正解率（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア
回帰：平均二乗誤差（MSE）、決定係数（R²）
時系列：RMSE、MAPEなど

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test, y_pred)

ここでは**過学習（Overfitting）**にも注意。検証用データとテストデータで大きな差があるときは、モデルが訓練データに偏りすぎている証拠です。

5. デプロイと運用（Deployment & Monitoring）

学習済みモデルが完成したら、実際の業務やシステムに組み込んで活用するフェーズです。

主な方法：

バッチ処理：毎日まとめて予測を実行（例：CSVで出力）
API化：FlaskやFastAPIでREST API化し、外部アプリケーションから利用可能に
モバイル・組み込みデバイス：TensorFlow LiteやONNXで軽量化してデプロイ

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    # モデルによる予測
    result = model.predict([data['features']])
    return jsonify({'prediction': result.tolist()})

さらに重要なのが**運用後の監視（モニタリング）**です。モデルの精度が時間とともに劣化する「ドリフト現象」に備えて、定期的な再学習や再評価の仕組みを用意しましょう。