得益于人工智能 (AI) 技术的快速进步，日本的软件开发正在经历根本性的变化。AI 辅助工具简化了常规任务（例如起草代码和总结信息），并帮助开发人员专注于审查、验证、设计和问题解决。

虽然其在软件开发中的应用备受关注，但企业仍面临其他挑战：将该产品转化为可持续的收入来源。

在本文中，在对工程师短缺问题的担忧日益加剧的背景下，我们将解释在日本创建基于 AI 的软件的优势、主要注意事项和变现模式。

要点

• 近年来，使用 AI 进行软件开发备受关注，因为它有助于提高效率。
  
• AI 被用于各种任务，从定义需求到代码分析和错误预测。
  
• 基于 AI 的软件开发提供了各种优势，但它也带来了必须考虑的挑战。
  
• 三种主要的软件变现模式是订阅、按用量计费和一次性购买。
  
• Stripe Billing 让您可以轻松为您的软件服务构建合适的开单系统，包括设置与产品功能相匹配的计费方案。
  

为什么基于 AI 的软件开发备受关注

人们对 AI 在软件开发中的期望不断提高的一个原因是，它可以广泛支持整个流程（从设计到实施、测试和运营）的自动化和效率提升。

正如《METI Journal ONLINE》中指出的那样，日本面临着对工程师短缺问题日益恶化的担忧。在此背景下，许多公司对采用 AI 驱动的开发工具表现出了兴趣。包括大型语言模型 (LLM) 在内的各种机器学习功能有助于软件设计，显著简化工作流，并提高质量。

通过这种方式，AI 正在从单纯的编程辅助发展成为一种与开发人员意图保持一致并支持其工作的协作者。另一方面，虽然 AI 工具被期望能提高运营效率，但适当的验证和测试对于确保这些结果可靠仍然很重要。

不断扩大的日本 AI 市场

随着日本数字化转型 (DX) 的推进，AI 市场也迅速扩大。IT 研究公司 IDC (International Data Corporation) 的数据显示，日本 AI 市场在 2024 年达到 1.34 万亿日元（比上年增长 56.5%），预计到 2029 年将增长至 4.19 万亿日元。

由于该国面临软件工程师长期短缺的问题，越来越多的公司开始转向 AI 以提高生产力，对该技术的投资也在不断增加。在此背景下，人们越来越将其视为能够实现业务转型的增长投资。

在开发的各个阶段如何使用 AI

AI 可以成为简化开发各个阶段工作的强大助手。让我们来看看它的主要使用方式：

需求定义和设计支持

AI 有助于简化需求定义和设计。具体而言，它通过处理以下任务来支持业务运营：

• 组织和构建会议讨论的内容及碎片化请求
  
• 创建和提出逻辑架构提案
  
• 识别随着项目进展可能被忽视的先决条件和注意事项
  

编码和文档创建支持

AI 辅助的代码生成、文档编写和自动完成工具可以根据开发人员的指令生成草稿。这大大减少了编写样板内容（基本保持不变并在各个地方重复使用的标准代码或文本）所需的时间和精力。在将输出用于生产环境之前，开发人员仍需要对其进行审查、测试和调整。

测试支持，包括代码分析和错误预测

AI 系统可帮助团队识别值得审查的模式，例如潜在缺陷或不安全的代码。因此，开发人员可以更早地发现错误，其中许多错误在过去常常被忽视，但他们仍必须辅以测试、代码审查和既定的安全实践。

使用 AI 的优势

在软件开发中使用 AI 具有以下优势：

更快的开发速度

采用 AI 的最大好处是提高了工作效率。通过实现部分工作流的自动化，它不仅减少了常规任务，更重要的是缩短了从开发到产品上市的时间。

更好的质量

AI 提供客观、一致的分析，最大限度地减少人为错误并提高质量。使用 AI 运行稳定、高质量的测试也有助于在发布前捕获更多错误。

单人或小团队开发

AI 辅助工具可以帮助小团队更高效地制作原型并构建选定的软件产品。生产系统仍然需要在架构、测试、安全性、运维和客户支持方面具备适当的专业知识。

在开发中使用 AI 时的主要注意事项

虽然 AI 可以提供许多优势，但请考虑以下关键点，以安全有效地使用它：

安全性和数据泄露风险

在上传代码或文档之前，请确认 AI 提供商如何处理输入和输出（包括保留、访问和模型训练条款），并选择针对数据敏感性获批的工具。

特别是在处理个人详细信息、专有算法或合同和提案等机密文档时，请避免无意中将它们输入生成式 AI 中。此外，确保提供商将提交的数据排除在训练之外，并选择具有强大安全功能的服务。

版权和知识产权相关问题

AI 生成的信息可能包含受版权保护的材料。因此，生成的代码或内容可能与现有作品非常相似。这可能会导致意外的法律问题。

为避免侵犯他人的版权或知识产权，请彻底验证 AI 生成的输出是否未过多引用现有文章或书籍。此外，在处理第三方发布的开源软件时要谨慎。

处理幻觉和人工验证

AI 通过从海量数据中提取的统计预测来生成信息。因此，它可能会生成所谓的幻觉：与事实不符的信息或乍一看似乎准确的错误代码。

幻觉会增加意外、错误决策和运营中断的风险。虽然在设计核心系统或高安全性实施时尤其如此，但您需要谨慎对待任何 AI 输出。合格的人员需要进行彻底的代码审查和测试，以验证内容的准确性。

利用 AI 开发的软件的变现模式

要从您开发的产品中获利，请选择与产品功能相契合的收入策略。以下是三种非常适合软件产品的变现模式：

订阅计费

订阅计费是一种定期计费方法，即客户以固定的时间间隔（每周、每月或每年）支付固定金额，而无论用量或使用频率如何。这种模式为企业提供更可预测的收益，并有机会与客户建立长期关系。

基于用量的计费

这种定期计费方法根据实际用量进行收费。常见的衡量标准包括应用程序编程接口 (API) 的调用次数、系统处理的字符数或处理的数据量。其主要优势在于与实际用量挂钩，具有公平感。

一次性购买（永久许可证）

顾名思义，客户只需支付一次费用。通过一次性付款，用户即可获得软件工具或许可证的永久访问权限。

简化 AI 软件计费和开具账单的方法

为了简化软件服务的计费和开具账单，请记住以下几点：

衡量用量并自动计费

自动化这些流程可以大幅改善后台运营，例如防止漏发账单。

• 按照您的定价模式所需的频率，可靠地记录用量
  
• 根据衡量结果计算账单金额
  
• 生成并发送账单
  

结合统一费率和按用量计费

还可以考虑采用“混合模式”，即除了固定的基础费用外，一旦超过特定的消耗阈值，就应用按用量计费。这有助于最大化收益，同时收回基础设施成本，例如初始费用和运营费用。

通过使用支付处理服务来强化收入基础

尽早从您开发的软件中获得收入的核心步骤是升级支付基础设施。因此，我们通常建议使用支付服务商，以帮助顺利建立收入基础。

Stripe Billing 让没有专门团队创建支付流程的小型企业能够快速实施各种定价选项，例如订阅计费、按用量计费和一次性购买。

Stripe Billing 如何提供帮助

Stripe Billing 让您可以按自己的意愿向客户开单并进行管理——从简单的定期开单到按用量计费，再到通过销售协商的合同。只需几分钟即可开始在全球范围内接受定期付款（无需代码），或者使用 API 构建自定义集成。

Stripe Billing 可帮助您：

• 提供灵活的定价：通过灵活的定价模式（包括按用量、分层、固定费率加超额费用等）更快地响应用户需求。内置功能支持优惠券、免费试用、按比例收费和附加服务。

• 扩展全球业务：通过提供客户偏好的支付方式提升转化率。Stripe 支持超过 125 种本地支付方式及 130 余种货币。

• 增加收入并减少流失： 通过 Smart Retries 和恢复工作流自动化来提高收入捕获并减少非自愿流失。Stripe 恢复工具在 2025 年帮助用户恢复了超过 82 亿美元的收入。

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关于使用 AI 进行软件开发的常见问题解答