人工知能（AI）と機械学習（ML）は、2019年にIT業界で最も話題になっている言葉のひとつであり、さまざまな業界のビジネスプロセスを変革する多数のAIベースのソリューションを備えており、より多くの収益をもたらしながら、経験豊富な顧客を提供します。 同時。
これらのAIベースのソリューションがすでに提供している多くのメリットのおかげで、多くの企業は現在、ビジネスプロセスの最適化のために独自のAIベースのソリューションを構築することに投資し、競争が激化する市場で競争力を獲得しようとしています。
ただし、AI実装コストの詳細に飛び込む前に、企業組織は全体像、特に短期および長期の両方でのAI実装の機会費用をよく検討する必要があります。
特に、AIが、従業員の生産性を高め、高度にパーソナライズされた方法で顧客体験を変革する最適化されたビジネスプロセスを通じて、競合他社に追いつくより大きな市場シェアを獲得するのを支援することで、ビジネスにどのように役立つか。
コストのかかるAIの実装をスキップすることで、ビジネスは開発コストを削減できる可能性がありますが、競合他社に市場シェアを失うことで、長期的な結果ははるかに高くつく可能性があります。
この記事では、AI実装のコストに影響を与えるいくつかの重要な要因について説明します。
AIベースのソリューションソフトウェアのメリット
以前のブログ投稿で述べたように、AIおよびMLテクノロジーは確かに、小売業や業界全体の他のビジネス向けの多くの有望なAIユースケースで提供できるものがたくさんあります。
面倒で反復的なタスクを自動化し、実用的な洞察を提供してより良いビジネスの意思決定をサポートすることにより、多くのAIベースのソリューションが多くのビジネスの日常業務に浸透しています。
たとえば、Eコマース企業は機械学習アルゴリズムを活用して、過去の行動に基づいて顧客にパーソナライズされた提案を提供できます。 多くの場合、AIを利用したチャットボットは、人間が提供するカスタマーエクスペリエンスの代わりに非常に効果的であることが証明されています。
さらに、AIテクノロジーは、予測分析を行うことでビジネスの競争力を高めるのにも役立ちます。これにより、企業は、在庫レベルや機械のメンテナンスなど、他の多くのさまざまなユースケースを予測できます。
AIソリューションの開発コストに影響を与える要因
AIベースのソリューションを開発するプロセスには、最終的な全体的な開発コストを決定するいくつかの特定の要因があります。
A-データの問題
信頼性の高いAIシステムは、開発チームのコーディングスキルだけでなく、プロジェクト全体の成功に重要な役割を果たすトレーニングアルゴリズムモデルのデータの品質にも依存します。
これは、まず第一に、入力データと出力フィーチャの間に存在する可能性のある隠れたパターンを合理的に検出するために大量のデータが必要になるためです。 企業に必要なデータが十分にない場合は、外部サービスからデータを取得したり、より多くのデータを収集したりすることができますが、これには時間がかかる可能性があります。
もう1つの解決策は、データ拡張を使用してサンプルサイズを人為的に増やすことです。全体として、これは開発コストの上昇につながります。
もう1つの要件は、データをクリーンアップし、データウェアハウスに適切な形式で保存する必要があることです。そうでない場合は、データをクリーンアップするためにいくつかの準備アクティビティが必要になり、開発コストが増加する可能性があります。
また、構造化データの操作が簡単で、結果として安価であることにも言及する価値があります。したがって、AIプロジェクトを開始する前に、企業は社内データベースのレビューを実行して、その品質と量を評価し、発生する可能性のある将来のデータ準備コストを考慮する必要があります。多くの場合、企業は欠落データの処理、エラー、外れ値などの処理も考慮する必要があります。実際には、多くの企業は通常、大量の非構造化データ（オーディオ、ビデオ、チャットなどの通信、ソーシャルなど）をキャプチャして管理します。メディアの投稿など）、この種のデータを利用するには、より複雑で高度な機械学習アルゴリズムが必要になります。この種のプロジェクトは通常、開発にさらに費用がかかります。
B-アルゴリズムのパフォーマンス：精度と許容誤差
アルゴリズムのパフォーマンスのレベルも、全体的なAI開発コストに影響を与えるもう1つの重要な要素です。高品質で正確なアルゴリズムには、追加の費用がかかる追加の微調整が必要です。 具体的には、パフォーマンスレベルは、ビジネス固有の要件と許容可能な許容誤差によって異なります。
たとえば、診断用のAIを活用したヘルスケアソリューションでは、99％を超えるほぼ完全な精度レベルの分析が必要になる場合があります。 一方、製造会社の場合、機械のメンテナンス予測システムは99％の精度である必要はなく、許容される誤差の範囲が広くなります。
ほとんどの（すべてではないにしても）AIベースのソリューションはデータを必要とし、アルゴリズムの学習プロセスにデータを使用します。 したがって、マシンがより速く、より正確に学習できるほど、ソリューションは優れています。
プロジェクトステージに応じたAI開発コストの内訳
一般的に言って、典型的なAIプロジェクトは、すべてを一度に行うのではなく、段階的に開発されます。 全体的な人工知能（AI）ソリューションの開発コストは、プロジェクトのサイズや範囲など、多くの要因に依存します。したがって、プロジェクトフェーズの概要を把握しておくと、全体的な開発コストを見積もるのに非常に役立ちます。 以下は、AI / MLベースのシステムを開発する際にTP＆Pテクノロジーによって採用された開発ロードマップです。
1.要件を特定する
この初期段階の目的は、プロジェクトの目標と要件に関する調査を実施し、このAIプロジェクトの実現可能性を見つけることです。
この段階で、お客様の企業とテクノロジーパートナーの両方が、AIとMLテクノロジーが本当に必要であり、このプロジェクトに適切であるかどうかを判断することが重要です。これは、顧客の運用プロセス、データ、およびビジネスメトリックに関する調査を実施すること、および企業がAIを使用して主要なビジネス問題にどのように対処できるかを正確に見つけることから始まります。
AIソリューションが実現可能で適用可能である場合、次のステップは、開発チームが適切なテクノロジースタックとタイムライン、予算、および成功の測定と改善の指標を特定することです。
AIテクノロジーがプロジェクトに適していることが明らかになったら、次は、さらなる開発に必要な作業の範囲を見積もり、プロジェクトを進めます。ただし、さらなる開発に取り組む前に、プロジェクトを確実に進めるために必要なすべてのデータと指標をすぐに利用できるようにすることが重要です。
多くのソフトウェア会社は通常、これを無料で行うことでクライアントを支援しています。
2.プロトタイプの実装と評価フェーズ
本格的なAIソリューションに取り組む前に、多くの企業は通常、実現可能性を検討し、アイデアを実現できるかどうかを検証するために、プロトタイプまたはMVPの開発を検討します。 プロトタイプを開発する目的は、完全なソリューション開発に取り組む前に、企業が製品開発について決定を下し、潜在的なミスを回避できるようにすることです。 プロトタイプは、開発チームが製品の設計、使いやすさ、および機能をテストできるようにする、製品のさまざまな側面をカバーする作業モデルです。
繰り返しになりますが、プロトタイプの開発コストは、特定のビジネス要件、プロジェクトの範囲、開発に必要なテクノロジーとツールによって異なります。 通常、プロトタイプのコストは5000ドルから20,000ドル以上になります。
3.最小実行可能製品（MVP）
プロトタイプの調査結果に基づいて、MVPが開発され、最終製品の最小バージョンとして市場に提供されます。つまり、MVPはシンプルで、エラーやバグがなく、十分にパックされている必要があります。
MVPの構築は企業にとって絶対に必要なことと言えます。これは、MVPがないと、企業は機械学習ソリューションに潜在的な問題があるかどうか、またそれらの問題の正確な根本原因が何であるかを知ることができないためです。これらの問題を解決するための努力は、時間とお金の浪費につながる可能性があります。たとえば、問題はデータ品質に関連している可能性があるため、展開に費やされた労力は無駄になり、逆もまた同様です。
MVPを使用すると、企業はAI製品が実際に何らかの価値を提供できるかどうかを確認できます。提供すると、企業は追加機能を開発できる本格的なAIソリューションを開始できます。
MVPモデルのコストは、プロジェクトのサイズと複雑さに応じて、20,000ドルから最大100,000ドルの間で変動する可能性があります。
4.製品リリース
最後に、AIベースのソリューションは、期待どおりの機能と機能のフルセットを備えた完全な開発であり、市場にリリースされます。この段階の費用は通常、以前の予算にすでに組み込まれているため、追加の費用は発生しません。
それで、それはどれくらいの費用がかかりますか？
数年前は、Google、Microsoft、Amazonなどのテクノロジーの大国だけがAIソリューションをビジネス向けに開発する余裕がありましたが、今では多くの企業が非常にリーズナブルなコストで機械学習テクノロジーの力を活用できます。
今日、AIベースのソリューションを開発するためのさまざまなツールやフレームワークの可用性が高まるにつれ、AIテクノロジーは徐々に企業にとってより簡単にアクセスできるようになっています。一般的に言って、企業は長期プロジェクトのために独自の社内AIチームを雇って設立するか、AIプロジェクトを外部ベンダーにアウトソーシングすることができます。考慮すべきいくつかの重要な要素：
i）AIエンジニアの給与
Indeed.comによると、米国の機械学習エンジニアの平均給与は年間約$ 142,859であり、他のAIの役職はすべて年間$ 100,000を超えています。これには、データサイエンティストが年間平均$ 126,927を稼ぎ、アルゴリズムエンジニアが$ 109,313を稼いでいます。このレポートから、AI / MLエンジニアの採用コストが他のソフトウェア開発者に比べて高いことが非常に明確です。さらに、これらの数値は、機械学習エンジニアの需要の明確な傾向が最近非常に高いことを示しています。
ii）アウトソーシング
一般に、AIベースのソリューションを開発するのにどれくらいの費用がかかるかを正確に把握することは困難です。
コストはケースバイケースで異なり、最終的にはプロジェクトのサイズ、範囲、複雑さ、特定のビジネス要件、および上記の他の要因によって異なります。
iii）専用のAI開発チームを雇う
典型的なAI開発プロジェクトでは、人工知能（AI）/機械学習（ML）エンジニア、データサイエンティスト、Web開発者、およびデザイナーやプロジェクトマネージャーなどの他のITプロフェッショナルで構成される学際的なチームが必要になります。 、前述のように市場の需要が高いため、地元のIT人材を採用してトレーニングするための給与と総コストは、非常に高くなる可能性があります。これは、先進国の企業が独自の社内AIインフラストラクチャを確立する上で多くの障害を生み出します。
その結果、多くの企業がAI開発プロジェクトに専任チームを雇うことでアウトソーシングサービスに目を向けています。アウトソーシングサービスを採用することで、企業は必要に応じて製品の品質を維持しながら、時間とお金を節約できます。 TP＆P Technologyは、非常に競争力のあるコストで、プロジェクト要件に対応する高度な資格とスキルを備えたベトナムAIエンジニアと機械学習コンサルティングサービスを提供します。
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