AIプロダクト開発

AIプロダクト開発（AI Product Development）とは、LLMやその他のAIモデルを核とした製品・サービスを企画・設計・実装・評価・改善するライフサイクル全体を指します。従来のソフトウェア開発と異なり、モデルの確率的な振る舞い・ハルシネーション・コスト最適化・プロンプト管理など、AI固有の課題への対処が求められます。

Chip Huyen（「AI Engineering」著者）が提唱するAIプロダクト開発の主要フェーズとして、(1)ユースケース特定と実現可能性検証（PoC）、(2)モデル選定とベースラインの確立、(3)評価基盤の構築（評価データセット・メトリクス設計）、(4)プロンプトエンジニアリングとRAG設計、(5)ファインチューニングの要否判断、(6)本番デプロイとモニタリング、(7)フィードバックループによる継続改善があります。

「評価なきAI開発は存在しない」と言われるほど評価（Evaluation）が重要で、LLM-as-Judge・人手評価・自動テストを組み合わせた評価パイプラインの早期整備が成功の鍵です。LLMOpsツール（LangSmith・Langfuse・Weights & Biases）による実験管理・トレーシング・コスト分析も不可欠です。

日本市場では規制対応（個人情報保護法・AI利活用ガイドライン）とマルチベンダー戦略（特定クラウドへの依存リスク分散）も考慮すべき要素です。