オフショア開発ガイド

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AI(人工知能)開発/機械学習

ロボット

深刻なエンジニアの人材不足を受けて、海外にアウトソーシングするオフショア開発の導入が増えています。一方で、言葉の壁や文化の違いなどによるコミュニケーションを不安視する声も。ここではAI開発や機械学習におけるオフショア開発のメリットや成功事例をはじめ、デメリットの面からオフショア開発を選ぶ意義について向き合っていきます。

AI(人工知能)開発/機械学習におけるオフショア開発のメリットとは

優秀なエンジニアの獲得

アメリカや中国は国をあげてAI開発に力を入れており、特に中国では政府が2017年にAI発展計画として「2030年までにAI技術で世界の主要国になる」と宣言。そのほかにもIT産業や人材育成に力を入れている国は多いため、オフショア開発を導入することで人材が枯渇している日本よりも優秀なエンジニアを多く獲得しやすいメリットがあります。

海外進出の足掛かりとしての可能性

オフショア開発として海外に業務を委託することで、現地のマーケティング事情の情報も収集できます。現地のエンジニアと一緒にその国の言語で開発でき、ローカライズ化も実現可能に。現地の実情やカントリーリスクを把握したうえで検討できるため、新たなマーケット開拓の足掛かりとしての可能性も秘めています。

握手

AI(人工知能)開発/機械学習におけるオフショア開発の成功事例

低コストで意欲の高い優秀な人材を獲得

AIロボットのアプリ開発として、フィリピンにあるセブ島をオフショア開発の委託先に選んだA社。日本では実現できないほどの給与額で、優秀な人材の獲得に成功しました。自主的に勉強するほど意欲の高いエンジニアが多く、予定していた数ヶ月の研修期間を経ず、すぐに開発へ移行。数日間でクオリティの高いアプリ完成を実現しました。

オフショアライド編集部が見る
成功要因、そしてその横展開方法とは

新しいもの好きの国民性とAI開発のマッチング

フィリンピンの国民性として新しいものや珍しいものが好きという特徴があり、注目を集めているAI分野のアプリ開発と上手くマッチングした好例と言えます。フィリピンはIT産業にも力を入れており、スキルの高い人材が多く潜在していたのも成功要因の1つ。人件費も安く、低コストかつ高品質のAI開発を求める日本企業との相性が良い国です。

AI(人工知能)開発/機械学習をオフショア開発に委託するデメリットとは

人材争奪戦による人件費の増加

日本に限らず世界的にエンジニアの数は不足しており、特にアメリカや中国による優秀な人材の争奪戦は「札束の飛び交い」と表現されるほど激化。エンジニアの需要拡大に伴い人件費が増加していくことで、オフショア開発に委託するコストメリットがなくなる可能性も。エンジニアがアメリカや中国に流れ、人材の確保が難しくなるケースも考えられます。

アノテーションの認識違いによる品質低下

あらゆる形態のデータにタグ付けをするアノテーションは、AIの機械学習に欠かせない作業です。単純な作業のように見えて、AIの正しい機械学習を左右する重要な要素の1つ。そのため、言語の違いや地理的な距離の壁によるコミュニケーション不足でデータの扱い方やタグ付けの認識がズレてしまうとAIの品質低下につながってしまいます。

ルーペ

AI(人工知能)開発/機械学習におけるオフショア開発の失敗事例

AI開発・機械学習におけるオフショア開発の失敗事例は見つかりませんでした。

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失敗要因、そしてその横展開方法とは

オフショア開発を台無しにする「言わなくても分かるだろう」

AI開発や機械学習のオフショア開発における失敗事例は見つかりませんでしたが、失敗につながる要因としてあげられるのは「ここまで言わなくても分かるだろう」の感覚です。コミュニケーションロスを招くだけでなく、作業内容をあいまいにしておくことでお互いの認識がずれて大規模な修正を発生させてしまう可能性があります。

結果コストが増大するだけでなく、場合によってはプロジェクトが頓挫してしまうケースも。オフショア開発を進めるのであれば日本での仕事感覚は捨て、海外エンジニアに伝わる正確な作業指示やしっかりとしたルール作りが重要になります。

糸電話

人材不足の風向きを変えるオフショア開発という選択

アメリカや中国を中心に、世界中で開発の熱が上がっているAI。日本でもAIのニーズは高まっているものの、供給の要となるエンジニアの数が追い付いていないのが現状です。人材育成に力を入れようという動きはありますが短期的に解決できる問題ではなく、少子高齢化という課題から見ても人材不足は今後ますます深刻化していくでしょう。

オフショア開発は人材の確保というメリットはもちろん、AI開発にかける世界の熱や技術力を知る機会でもあります。エンジニアの需要拡大による人件費のアップや言語の壁といった課題もあるものの、海外から吹き込む新たな出会いの風が日本のAI分野を発展させる可能性も秘めています。

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