生成AI・LLM開発にオフショアが適している理由とは？メリットと成功のポイント

企業における生成AIやLLM（大規模言語モデル）の活用が急速に進んでいます。

ChatGPTのような生成AIを単独で利用する企業だけではありません。社内データの検索や問い合わせ対応の自動化など、既存業務への組み込みも増加中です。

一方で、実用的な生成AIシステムを構築するには、AIの知識だけでは不十分。データ整備やクラウド、セキュリティなど、複数分野の専門人材が求められます。

そこで現在、「生成AI・LLM開発」と「オフショア開発」の組み合わせが注目を集めています。

本記事では、生成AI開発にオフショアが適している理由やメリットを解説しましょう。システム開発の最前線に立つNTQジャパンが、委託先の選び方もあわせてお伝えします。

1.生成AI・LLM開発とは

生成AIとは、学習データをもとに新しいコンテンツを生成するAI技術のことです。文章、画像、音声、プログラムコードなど、多様なデータを自動で作り出せます。その中でもLLM（大規模言語モデル）は、文章生成AIの中核を担う技術です。

大量のテキストデータを学習し、文章の生成や要約、翻訳、質問応答などを行います。企業向けの生成AI・LLM開発では、主に次のようなシステムが構築されています。

• 社内文書を検索・回答するAIチャットボット
• 問い合わせ対応やカスタマーサポートの自動化
• 議事録、報告書、メールなどの作成支援
• ソースコードの解析、仕様抽出、テスト支援
• AIエージェントを活用した業務プロセスの自動化

汎用的な生成AIをそのまま使うだけでは、企業固有の専門知識に対応できません。 そのため、RAG（検索拡張生成）による社内データ連携がよく用いられます。 また、必要に応じてファインチューニング（追加学習）が実施されることも特徴です。

2. 生成AI・LLM開発で日本企業が直面する3つの課題

企業が独自の生成AI環境を構築しようとする際、主に以下の3つの壁が立ちはだかります。

① AI人材を確保しにくい

生成AI開発では、AIエンジニアやデータサイエンティストなど幅広い人材が必要です。 バックエンドやクラウド、DevOps、QAの専門家も欠かせない存在と言えます。

しかし、日本国内では最新のLLMに精通した人材が枯渇しているのが現状です。 そのため、採用やチーム編成に膨大な時間がかかってしまうでしょう。

② PoCから本番運用までのコストが大きい

生成AI開発は、PoC（概念実証）を実施して終わりというわけではありません。 本番環境の利用には、データ整理やハルシネーション（もっともらしい嘘）対策が必須です。

さらに権限管理やセキュリティ設計も行わなければなりません。 導入後も継続的なチューニングが求められるため、中長期的なコストが膨らみがちです。

③ 技術の変化が速い

生成AI分野の技術トレンドは数ヶ月単位で更新されていきます。 特定の製品やモデルだけに依存すると、コストや性能の変化に対応できなくなることも。 そのため、常に複数の技術を比較・検証できる柔軟な開発体制が求められるのです。

3. 生成AI・LLM開発にオフショアを活用するメリット

生成AI開発におけるオフショア活用の最大のメリットは、単なるコスト削減に留まりません。

「高度な専門人材を組み合わせ、アジャイルなチームを迅速に構築できること」にあります。

① 専門人材を含む開発チームを構成しやすい

生成AIシステムの実用化には、以下のような多様なプロフェッショナルが必要です。

• AI・機械学習エンジニア / データエンジニア

• Python / Web・アプリ / クラウドエンジニア

• QA・テストエンジニア / プロジェクトマネージャー / ブリッジSE

オフショア開発であれば、豊富なIT人材プールから迅速なアサインが可能です。 プロジェクトの規模やフェーズに応じて、最適なスキルを持つ人材を確保できます。

② PoCと本番開発のコストを最適化できる

生成AIプロジェクトは、小さなPoCから始めるアプローチが鉄則となります。 効果を検証しながら、徐々に対象業務を広げていくのが良いでしょう。

オフショアのリソースを活用すれば、初期検証のコストを大幅に抑えられます。 効果が確認できたコア機能や「データの品質向上」へ、予算を集中投資できるのです。

③ 最新技術を検証しやすい

最新技術に明るいオフショアパートナーであれば、複数技術の比較検証が容易になります。

オープンソースLLMやRAG構成などを並行してテストできるのが強みです。 自社の要件（精度、処理速度、セキュリティ）に最も適した技術を選定しやすくなります。

4. 生成AI・LLMのオフショア開発を成功させるポイント

委託先を選ぶ際は、以下のポイントを必ず確認するようにしてください。

• データセキュリティとガバナンス: 機密データを扱うため、セキュリティ認証が不可欠です。 ISO27001の取得や、セキュアな開発環境の構築能力を見極めましょう。

• 日本語と業務文脈への理解: 曖昧な表現や業界用語を正しく扱えるかが品質を左右します。 日本側の意図を正確に汲み取る、優秀なブリッジSEがいるか確認すべきです。

• AIの回答を評価する仕組み: 正確性や関連性などの評価基準を設定する必要があります。 テストデータを用いて、継続的に品質を測定・改善する体制が求められるでしょう。

• PoC後の本番運用を想定した設計: ユーザー管理やログ監視などを見据えたインフラ設計が必要です。

5. NTQジャパンが提供する「成果直結型」のAIソリューション

NTQジャパンでは、日本とベトナムのハイブリッド体制を活かした支援を行っています。 単なる機能開発にとどまらない、「ビジネス成果」にフォーカスしたAI開発が強みです。

データセントリックなアプローチ

AIの品質は「データの質」で決まると言っても過言ではありません。 NTQでは、AI機能の実装だけでなく「データ収集・クレンジング」から入り込みます。 検索対象文書の整理や重複排除、アクセス権限の設計を行い、RAGの精度を最大化します。

生成AIを活用した「大規模マイグレーション」の成功実績

当社の強みは、PoCや新規開発にとどまるものではありません。 億円規模の大型マイグレーション案件でも、生成AIを本格活用しました。老朽化したCOBOLシステムをC#へ刷新するプロジェクトを成功に導いています。

仕様書が存在しない複雑なレガシーシステムに対し、生成AIでソースコード解析を行いました。 依存関係の可視化により、移行プロセスの劇的な効率化と品質向上を実現したのです。

6. よくある質問（FAQ）

Q. 生成AI開発はオフショアでも可能ですか？

A. はい、可能です。生成AI開発にはデータ基盤やクラウドなど複数の技術が必要です。 オフショア開発を活用し、必要な技術者を網羅したチームを構築しやすくなります。

Q. LLM開発と通常のシステム開発の違いは何ですか？

A. データ整備やプロンプト設計、RAG構築などが必要になる点が大きく異なります。 ハルシネーション対策や、モデルの継続的なチューニングも欠かせない要素です。

Q. RAGとファインチューニングの違いは何ですか？

A. RAGは社内文書を検索し、その情報をもとにLLMが回答する仕組みのことです。 一方ファインチューニングは、特定データでAIモデル自体の回答傾向を調整します。 企業利用ではまずRAGを構築し、必要に応じて両者を組み合わせるのが一般的といえるでしょう。

まとめ

生成AI・LLMは、すでに「実証実験」の段階を終えつつあります。 いかに早く実業務へ組み込み、運用に乗せるかというフェーズに入っているのです。

実用化には総合的な開発体制が必要ですが、オフショア開発が強力な打開策となります。 リソース不足の壁を越え、迅速かつコスト効率よくプロジェクトを推進できるでしょう。

ただし成功のためには、セキュリティや品質評価体制を持つ確かなパートナー選びが不可欠です。 社内データを活用したセキュアな生成AI環境の構築をご検討の企業様も多いはずです。

既存システムへのAI組み込みをお考えの際は、ぜひ豊富な実績を持つNTQジャパンへご相談ください。

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