近年の日本における労働力不足により、多くの企業が十分なスタッフを確保するという課題に直面しています。こうした問題に対処し、業務効率と顧客体験を向上させるために、現在多くの企業が AI アプリ開発に関心を持っています。

AI アプリを開発するには、準備方法とどこから始めるべきかを理解することが重要です。
この記事では、基本的な開発プロセス、主な開発方法、必要なスキル、コストの目安など、日本における AI アプリ開発の主な考慮事項について解説します。

重要なポイント

• AI アプリを開発する際、企業は AI モデルや AI アプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を使用して、業務をサポートし、データ分析を可能にし、顧客体験を向上させる機能を実装できます。
  
• ローコードツールやノーコードツール、AI API、フレームワーク、事前トレーニング済みのモデルを使用して AI アプリを開発できるため、専門的な開発経験がなくてもシンプルな AI アプリを開発できます。
  
• アプリの目的に合った AI 機能を選択し、データを整理し、テストを実行して精度を高め、ローンチ後に改善を行うことが重要です。
  
• 日本で AI アプリを提供または販売する際は、個人情報保護、著作権、特定商取引法などの問題に配慮することが重要です。
  
• AI アプリの開発コストは、規模や機能によって異なります。シンプルなアプリの場合は約 50 万円〜500 万円ですが、大規模な AI システムの場合は数千万円以上になることもあります。
  

AI アプリ開発とは

AI アプリ開発とは、機械学習 (ML) や AI モデルを組み込んだアプリケーションを構築するプロセスです。現在、AI アプリ開発は非常に多様化しており、不正利用の検出、リスク分析、需要予測、パーソナライゼーション、AI エージェントなど、さまざまな分野で広く採用されています。

あらかじめ定義されたロジックに基づいて動作する従来のアプリとは異なり、AI アプリは AI モデルとアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を使用して、予測、分析、自然言語処理 (NLP) などの高度な機能を提供します。したがって、開発プロセスにおいて、正確な結果を導き出し、ローンチ後も継続的な改善を提供できるデータ設計を組み込むことが重要です。

ノーコードツールや AI 機能を備えた API が利用しやすくなったことで、個人でも AI アプリを開発できるようになりました。AI 検索やチャットのユーザーインターフェイス (UI) が広く普及するにつれ、AI 最適化 (AIO) を考慮したコンテンツ設計やユーザビリティもますます重視されるようになっています。

AI アプリ開発の主な方法

「AI アプリ開発」とは幅広い用語ですが、AI アプリを構築するにはさまざまなアプローチがあります。開発方法によって、必要なスキル、コスト、柔軟性のレベルが異なります。

ノーコードツールとローコードツール

ノーコードツールやローコードツールを使用すると、限られたプログラミング知識で AI アプリを開発できます。これらのツールの多くは、開発者がドラッグアンドドロップのインターフェイスを使用して、画面や機能を直感的に構築できるようにします。これらのツールを使用して、プロトタイプや小規模な AI アプリを開発できます。

API

Gemini API や OpenAI API などの AI API を使用することで、不正利用の検出、データ分析、AI エージェント機能など、さまざまな AI 機能をアプリに組み込むことができます。また、API は既存の AI サービスを使用するため、迅速かつ簡単に開発できるという利点もあります。

AI フレームワークとライブラリ

TensorFlow、PyTorch、MXNet などの AI フレームワークやライブラリを使用して、AI モデルを構築およびトレーニングできます。この方法は柔軟性が高い反面、プログラミングや機械学習の知識も必要です。

既存の AI モデル

事前トレーニング済みの AI モデルや自動化された機械学習 (AutoML) を使用すると、ゼロから AI モデルを開発しなくても AI 機能を実装できます。たとえば、転移学習を使用して、自社の特定のニーズに既存の AI モデルを適応させることができます。この方法の利点は、開発時間とコストを抑えて AI アプリを開発できることです。

AI アプリ開発の基本的な手順

AI アプリを開発する際、目的に合った AI 機能の選定、データ構造の設計、精度の評価などが最も重要な手順となります。しかし、近年のノーコードツールや AI 向け API の普及により、専門的な開発経験がなくても AI アプリを開発しやすくなっています。以下に、AI アプリ開発の基本的な手順を解説します。

アプリの目的や開発方法を決定する

実装したい機能によって、必要となる AI 技術は異なります。AI アプリで何を達成したいのかを明確にします。

一部のアプリは、ノーコードツールや AI 向け API を使用して開発できます。一方、AI フレームワークやカスタムモデルが必要となるアプリもあります。実装したい機能、開発範囲、自身のスキルレベルを考慮し、最適な開発方法を選択します。

小規模での開発とテスト

AI アプリを開発する際は、開発コストとリスクを抑えるために、小規模から始めるのが効果的です。最初からすべての機能を実装するのではなく、特定の機能や業務など、限定的な範囲で AI を導入します。これにより、改善を行いやすくなります。

データの収集

AI に学習させるデータの品質は重要です。データに偏りや思い込みがあると AI の予測に影響を与える可能性があるため、特定の情報に偏らないようにすることが重要です。

AI アプリの目的に応じて情報を収集する際、不要なデータを除外することも重要です。不要なデータには、顧客データ、製品データ、問い合わせ履歴などが含まれます。AI が学習・分析しやすい形式にデータを整理します。

また、AI の精度を向上させるために、プロンプトの生成や回答に関するルールを設計します。

テストの実施と精度の向上

AI アプリの開発後も運用を続け、テストと改善を繰り返すことが重要です。AI の回答や予測を確認し、出力が正確で自然なものであるかを検証します。

また、利用状況に基づいてプロンプトやデータを見直し、AI モデルを微調整します。AI は、もっともらしく聞こえる誤った情報を生成することがあります。定期的に確認するようにしてください。

AI アプリ開発に必要なスキルや知識

AI アプリを開発する際、プログラミングや AI の知識があると開発をスムーズに進めることができます。ただし、求められるスキルレベルは開発方法によって異なります。ビジネスの目的に合わせて開発方法を選ぶことが最適です。

プログラミング

AI アプリを開発する際、プログラミングの知識は AI 機能の実装や API 連携に役立ちます。

Python は、記述がシンプルで AI 向けライブラリが豊富なため、AI 開発で使用される主要な言語となっています。JavaScript などの言語の知識も、UI の開発を容易にします。

外部の AI サービスを利用する際は、API 連携の知識に加え、データを管理するためのデータベースの知識も必要になります。

AI および ML

AI アプリを開発する上で、AI モデルや ML の基本的な理解が役立ちます。

たとえば、AI が提供する回答や予測は、学習させるデータによって異なります。そのため、データをどのように整理し、精度を高めるかを検討することが重要です。生成 AI を使用する場合は、AI に適切な指示を与えるプロンプトの作成方法も知っておく必要があります。

AI アプリ開発の主な考慮事項

AI アプリを開発する際は、以下の点に注意することが重要です。

• 誤った情報
  AI モデルや学習データに誤った情報や古い情報が含まれていると、AI が不正確な回答を提供する可能性があります。
  
• 個人情報とセキュリティ
  顧客情報や内部データを扱う場合、プライバシー保護とセキュリティ対策が重要となります。
  
• 著作権と利用規約
  既存のテキストや画像データを利用する際は、著作権法やサービスの利用規約にも留意する必要があります。
  
• 特定商取引法に基づく表記
  日本の顧客に有料アプリを販売したり、アプリ内課金を提供したりする場合は、事業者の氏名 (名称)、電話番号、住所などの特定の情報を表示することが義務付けられています。これは、特定商取引法に基づくものです。日本で AI アプリを提供する場合は、資金決済法など、日本で適用されるその他のさまざまな法令も遵守する必要があります。
  
• API 利用料
  多くの AI 向け API が従量課金制で提供されている点に注意が必要です。そのため、利用状況によって運用コストが増加する可能性があります。
  

AI アプリ開発の期間とコストの目安

AI アプリ開発の期間とコストは大きく異なります。開発方法や実装する機能によって異なります。

ここに記載された期間とコストは、日本での AI アプリ開発の目安です。実装する AI 機能、外部システムとの連携、データ量、セキュリティ要件などによって大きく変動する可能性があります。

よくあるご質問 (FAQ)

このセクションでは、日本での AI アプリ開発に関するよくある質問に回答します。

Stripe Payments でできること

Stripe Payments は、は統合型のグローバル決済ソリューションです。成長中のスタートアップから大企業まで、あらゆるビジネスがオンライン、対面、世界各地でスムーズに決済を導入できます。

Stripe Payments の特徴

• 決済体験の最適化: 構築済みの決済 UI、125 種類以上の決済手段、Stripe が構築したウォレット「Link」により、スムーズな顧客体験を実現するとともに、数千におよぶ開発時間を削減します。
  
• 新市場へのスピーディーな展開: 195 カ国、135 以上の通貨で利用可能な決済オプションにより、世界中の顧客にリーチし、多通貨管理の複雑さとコストを削減します。
  
• 対面とオンライン決済の統合: オンラインと対面を統合したコマース体験を構築。顧客とのやり取りをパーソナライズし、ロイヤルティを高め、収益拡大を促進します。
  
• 決済パフォーマンスの向上: ノーコードの不正利用対策や承認率改善のための高度な機能など、カスタマイズ可能で設定が簡単な決済ツールで収益を増加させます。
  
• 柔軟で信頼性の高いプラットフォームで事業成長: 業界最高レベルの信頼性を備えたプラットフォーム上でビジネスを構築し、拡大。稼働時間は 99.999% を誇ります。
  

Stripe Payments のオンラインおよび対面決済について、詳しくはこちら をご覧ください。今すぐ開始する場合はこちら。