「仕様通りに作りました」では、AI開発は成功しない。 | 800案件で見えた、AI成功の3つの分岐点
「このAIの機械学習データ、どう作成するのがいいですかね？」
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「それは御社で決めてください」
これは1年前、僕がお客様から聞いた、過去のお客様と他社ベンダーとのやり取りです。
ガートナー社の調査では、AI開発プロジェクトの約85%がPoCの段階で頓挫すると言われています。
そして多くの人は、その原因を「アルゴリズム」や「エンジニアのスキル」だと思っています。
でも、800案件のAIデータ作成を手がけてきた僕らの答えは、違います。
AIプロジェクトの成否は、「答えのない問いに、どのように向き合ってくれるか」で決まる。
僕は、そう確信しています。
5年前、ボーダレス・ジャパンでAIアノテーション事業「アノサポ」を立ち上げました。
きっかけは、マレーシアで出会った無国籍の子どもたちでした。その話はこちらのnoteに書いています。
そのアノサポも、いま800以上の案件を経験し、年平均成長率（CAGR）100%超で成長しています。
なぜ、ここまで来れたのか。
それは、僕自身がエンジニア時代に「発注者として喉から手が出るほど欲しかったサービス」を、そのまま形にしたからです。
今回は、800案件で見えてきた「AI成功の3つの分岐点」をまとめます。
分岐点①：なぜ「仕様通りに作りました」では足りないのか
僕はアノサポを立ち上げる前、ボーダレス・ジャパンのハチドリ電力でエンジニアをしていました。
料金計算システムの構築やWebサイト制作など。
その過程で、外部のエンジニアに発注した経験があります。
そのとき、毎日のように不安でした。
指示通りには作ってくれる。でも、現場視点の提案はない。
エラーが起きて急いで連絡しても、返信や対応は数日後。
進捗は見えず、「本当に納期に間に合うのか」という漠然とした不安。
だから、アノサポを立ち上げるとき、僕は自分にこう問いかけてました。
「もし自分がPMだったら、本当にこのサービスを使いたいか？」
「もしエンジニアだったら、本当にこのサービスを信用できるか？」
その答えが「No」である限り、僕はサービスを提供したくない。
そんな想いから、僕が顧客視点で本当に欲しかったサービスとして、アノサポを設計しました。
AI開発って、システム開発と違って、
答えがなく、不明確なことだらけです。
どんなデータ形式が最適なのか。
どんなアノテーションが精度を上げるのか。
発注側が答えを持っていないことも、当たり前にあります。
でも、受託側が「指示待ち」だったら、どうすることもできません。
結果、AI精度が上がらなくても、「仕様通りに作りました」で終わってしまう。
もちろん、指示されたことをこなす受託スタイルにも価値があり、それが合う場面もあります。
ただ、AI開発の現場でお客様が本当に必要としているのは「答えを一緒に探してくれるパートナー」だと、僕は800案件を通じて確信しました。
だから、僕たちアノサポは、ちゃんと「提案」をします。
「このデータなら、こういうアノテーション方法がおすすめです」
「この仕様だと、後で精度が落ちる可能性があります。こちらの方法はどうでしょう？」
「こっちのやり方の方が、開発コストが下がりますよ」
800案件で扱ってきた業界も、AIの種類も、データ形式もバラバラ。
自動運転、医療画像の解析、小売の顧客行動分析…
だからこそ、僕たちには膨大なAIノウハウが社内に蓄積されています。
どんなデータ形式が、どんなAIに適しているのか。
どんなラベリング方法が、AI精度を上げるのか。
どんな前処理が、後工程の手戻りを減らすのか。
このノウハウを、お客様に「提案としてお返しする」。
それが、僕が発注者だったら欲しかった、最初の一つです。
分岐点②：「試せる価格」でなければ、判断はできない
正直、アノテーションの料金は高いと思っています。
お客様は、まだAIの精度が出るか分からない段階で、数十万円〜数百万円をAIデータ作成に投じる必要があります。
「もし失敗したら？」
「もし品質が悪かったら？」
PoCの段階で、社内予算は限られているし、上司への説明責任もあります。
PM・エンジニアの方々のその不安、痛いほど分かります。
ハチドリ電力時代、僕も同じ立場でした。
見積もりを見るたびに、頭の中でこんな声がこだましていました。
「この金額で本当に大丈夫だろうか？」
「期待した品質じゃなかったら、どうしよう」
そのとき僕が欲しかったのは、「少額で試せる選択肢」でした。
だからアノサポでは、価格設計にこだわっています。
大企業だけでなく、スタートアップのエンジニアにも。
大学の研究室や、個人開発者にも。
「ちょっと試してみよう」と思える価格帯を、僕たちは大事にしています。
ただ、安いだけでは意味がない。
質は、妥協しません。
お客様の仕様をヒアリングし、AI精度に直結しない余計な工数や過剰なスペックを削ぎ落とす。
カスタマイズによって、無駄を省いたリーズナブルな価格をつくる。
それが、僕が発注側だったら欲しかった料金の作り方です。
分岐点③：品質は、自分の目で確認してから決めてほしい
AI業界で僕が気になっているのは、品質管理の見えにくさです。
実際、お客様からはこんな声を聞きます。
「クラウドソーシングで発注したら品質がバラバラで、こちらで検品作業をやる羽目になり、結局使い物にならなかった」
「どんなレベルの人が作業しているのか分からないから、品質担保が難しい」
あるAI開発会社のCOOは、こうも言っていました。
「既存のアノテーション会社だとデータの2割しか検品してなくて、残り8割の品質が不安だ」
もちろん、検品比率はビジネスモデルや案件の性質によって変わりますし、それぞれの会社に合うやり方があります。
ただ、僕たちアノサポが向き合っているのは、お客様の「AIの成否」です。
だから、全データを目視で検品するという選択をしています。
そしてもう一つ、お客様の不安を取り除くために用意しているのが、無料トライアルです。
トライアルで確認できることは、発注に対する不安のすべて。
・データの精度（本当に高品質なのか？）
・納期の信頼性（スケジュール通りか？）
・コミュニケーション（窓口の対応は？）
・仕様の理解度（こちらの意図を汲んでいるか？）
すべて確認してから、発注を決めてほしい。
お客様には、安心して発注してほしい。
その結果、トライアルを経て本発注に進んだお客様の継続率は、95%以上です。
・言ったことを、ちゃんとやる
・品質を、妥協しない
・スケジュールを、守る
シンプルですが、僕がエンジニアだったら、これこそが安心の根拠でした。
アノサポは、AI成功のビジネスパートナーだ
サービスを立ち上げてから、幾度となく自分に問いかけてきました。
「もし自分がPMだったら、本当にこのサービスを使いたいか？」
その答えを「Yes」と言える瞬間を増やしてきた。
その積み重ねが、いまのアノサポです。
アノサポは、AIデータ作成会社ではありません。
AI成功の、ビジネスパートナーです。
「仕様通りに作る」のは受託企業のあり方。
「成功を共に作る」のが、パートナー。
僕たちは、後者を選びました。
そしてもう一つ、忘れてはいけない原点があります。
アノサポで雇用を作るその先には、マレーシアで国籍を取得できず、夢を持てずにいる子どもたちがいます。
僕たちにアノテーションを発注いただくこと自体が、無国籍問題の解決につながる。
それが、アノサポの本当の意味です。
一緒に、PoC止まりではないAIを作りませんか
もしあなたが、AI開発のPM・エンジニアで、データ部分に少しでも不安や不満を感じているなら。
一度、僕たちに相談してみてもらえませんか？
無料トライアルを用意しています。
品質を、ぜひあなた自身の目で確認してください。
そして、もし気に入っていただけたら。
ビジネスパートナーとして、共にPoC止まりではないAIを作っていきましょう。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
▼参考
▼無料トライアルキャンペーン（品質を、あなたの目で確認してください）
↓
▼アノサポの全てを5分で理解（ダウンロードページ）
↓
▼アノサポの仲間として、ともに社会課題解決を
↓
