Under den senaste tidens brist på arbetskraft i Japan har många företag stött på utmaningar med att säkra tillräckligt med personal. För att hantera dessa problem – och även förbättra operativ effektivitet och kundupplevelser – är nu många företag intresserade av AI-apputveckling.

För att utveckla en AI-app är det viktigt att förstå hur man förbereder sig och var man ska börja.
I den här artikeln förklarar vi viktiga överväganden för AI-apputveckling i Japan, inklusive den grundläggande utvecklingsprocessen, huvudsakliga utvecklingsmetoder, nödvändiga färdigheter och kostnadsuppskattningar.

Viktiga slutsatser

• Vid utveckling av en AI-app kan företag använda AI-modeller och AI-ansökan programmeringsgränssnitt (API:er) för att implementera funktioner som stöder företags verksamhet, möjliggör dataanalys och förbättrar kundupplevelser.
  
• Företag kan utveckla AI-appar med hjälp av lågkod- och kodfria verktyg, AI-API:er, ramverk och förtränade modeller, vilket gör det möjligt för dem att utveckla enkla AI-appar utan specialiserad utvecklingserfarenhet.
  
• Det är viktigt att välja AI-funktioner som passar appens syfte, organisera data, köra tester, förbättra noggrannheten och göra förbättringar efter lanseringen.
  
• När man erbjuder eller säljer AI-appar i Japan är det viktigt att överväga frågor såsom skydd av personuppgifter, upphovsrätt och Japans lag om specificerade kommersiella transaktioner.
  
• Kostnaderna för att utveckla en AI-app varierar beroende på dess skala och funktioner. De kan sträcka sig från ungefär 500 000–5 000 000 JPY för en enkel app, medan ett storskaligt AI-system kan kosta tiotals miljoner yen eller mer.
  

Vad är AI-apputveckling?

AI-apputveckling är en process för att bygga ansökningar som inkorporerar maskininlärning (ML) och AI-modeller. AI-apputveckling är numera extremt mångsidig och har antagits brett inom en mängd olika områden, inklusive bedrägeri-upptäckt, riskanalys, efterfrågeprognoser, personalisering och AI-agenter.

Till skillnad från traditionella appar som fungerar baserad på fördefinierad logik, använder AI-appar AI-modeller och ansökan programmeringsgränssnitt (API:er) för att leverera advanced funktioner, såsom prediktion, analys och naturlig språkbehandling (NLP). Därför är det viktigt att under utvecklingsprocessen inkorporera en datadesign som ger korrekta resultat och möjliggör kontinuerliga förbättringar efter lanseringen.

Med den växande tillgången till kodfria verktyg och API:er som använder AI-funktionalitet kan en enskild firma utveckla AI-appar. Med den breda spridningen av AI-sökning och användargränssnitt (UI) för chatt, läggs det också en allt större vikt vid design av innehåll och användbarhet som tar hänsyn till AI-optimering (AIO).

Huvudsakliga metoder för AI-apputveckling

Även om "AI-apputveckling" är en bred term, finns det olika metoder för att bygga AI-appar. Nödvändiga färdigheter, kostnader och nivåer av flexibilitet varierar beroende på utvecklingsmetod.

Kodfria och lågkodverktyg

Med kodfria och lågkodverktyg kan du utveckla en AI-app med begränsad programmeringskunskap. Många av dessa verktyg gör det möjligt för utvecklare att intuitivt bygga skärmar och funktioner med hjälp av dra-och-släpp-gränssnitt. Du kan använda dessa verktyg för att utveckla prototyper och småskaliga AI-appar.

API:er

Genom att använda AI-API:er – såsom Gemini API och OpenAI API – kan du integrera en mängd olika AI-funktioner i din app, inklusive bedrägeri-upptäckt, dataanalys och AI-agentfunktionalitet. En annan fördel är snabb och enkel utveckling eftersom API:er använder befintliga AI-tjänster.

AI-ramverk och bibliotek

Du kan bygga och träna AI-modeller med hjälp av AI-ramverk och bibliotek, såsom TensorFlow, PyTorch och MXNet. Även om denna metod erbjuder en hög grad av flexibilitet, kräver den också kunskap om programmering och maskininlärning.

Befintliga AI-modeller

Genom att använda förtränade AI-modeller och automatiserad maskininlärning (AutoML) kan du implementera AI-funktioner utan att utveckla AI-modeller från grunden. Du kan till exempel anpassa befintliga AI-modeller för ditt företags specifika behov genom att använda överföring av inlärning. Fördelen med denna metod är att du kan utveckla en AI-app med kort utvecklingstid och låga kostnader.

Grundläggande steg i utveckling av AI-appar

De viktigaste stegen när du utvecklar en AI-app är att välja de AI-funktioner som passar dina behov, utforma datastrukturer och utvärdera noggrannheten. I och med den senaste tidens popularitet för kodfria verktyg och AI API:er har det dock blivit enklare att utveckla AI-appar utan specialiserad utvecklingserfarenhet. Nedan går vi igenom den grundläggande processen för utveckling av AI-appar.

Fastställ appens syfte och utvecklingsmetod

Vilken AI-teknik som krävs varierar beroende på vilka funktioner du vill implementera. Klargör vad du vill uppnå med din AI-app.

Vissa appar kan skapas med kodfria verktyg eller AI API:er. Andra kräver AI-ramverk eller anpassade modeller. Ta hänsyn till de funktioner du vill implementera, utvecklingens omfattning och din kunskapsnivå och välj den utvecklingsmetod som passar dig bäst.

Utveckla och testa i liten skala

När man utvecklar en AI-app är det bäst att börja i liten skala för att hålla både utvecklingskostnader och risker nere. I stället för att implementera alla funktioner från början bör du introducera AI i en begränsad omfattning, till exempel för specifika funktioner eller vissa verksamheter. På så sätt blir det enklare att göra förbättringar.

Samla in data

Kvaliteten på de data som matas in i AI:n är viktig. Eftersom fördomar och förutfattade meningar i data kan påverka AI-förutsägelser, är det viktigt att säkerställa att uppgifterna inte är vinklade mot viss information.

Det är också viktigt att utesluta onödiga data vid insamling av information baserat på AI-appens avsedda syfte. Onödiga data kan inkludera kunduppgifter, produktdata och förfrågningshistorik. Organisera dina data i ett format som är enkelt för AI att lära sig av och analysera.

Se dessutom till att utforma regler för att generera meddelanden och svar för att förbättra AI:ns precision.

Genomför tester och förbättra noggrannheten

Det är viktigt att använda AI-appar och upprepade gånger testa och förbättra dem efter utvecklingsfasen. Granska AI:ns svar och förutsägelser för att verifiera att svar och utdata är korrekta och naturliga.

Granska dessutom instruktioner och data samt finjustera AI-modellen baserat på användningsmönster. Ibland kan AI generera felaktig information som låter naturlig. Se till att utföra regelbundna kontroller.

Kunskaper och färdigheter som krävs för utveckling av AI-appar

När man utvecklar en AI-app kan kunskap om programmering och AI underlätta processen. Vilken kunskapsnivå som krävs varierar dock beroende på utvecklingsmetod. Det bästa tillvägagångssättet är att välja metod utifrån dina affärsmål.

Programmering

När man utvecklar en AI-app är kunskap om programmering till hjälp för att implementera AI-funktioner och integrera API:er.

Python har blivit det vanligaste språket som används vid AI-utveckling eftersom det är enkelt att skriva och erbjuder en uppsjö av AI-anpassade bibliotek. Kunskap om JavaScript och andra språk gör det också enklare att utveckla ett UI.

När man utnyttjar externa AI-tjänster behöver man också kunskap om API-integration, liksom kunskap om databaser för att hantera data.

AI och ML

En grundläggande förståelse för AI-modeller och ML är till stor hjälp när man utvecklar en AI-app.

Till exempel varierar de svar och förutsägelser som tillhandahålls av AI beroende på de data som matas in i systemet. Därför är det viktigt att tänka på hur man ska organisera dessa data och förbättra dess precision. När du använder generativ AI måste du också veta hur man skapar meddelanden som ger AI:n lämpliga instruktioner.

Viktiga överväganden för utveckling av AI-appar

Det är viktigt att tänka på följande punkter när du utvecklar en AI-app:

• Falsk information
  AI-modeller och tränade data kan innehålla felaktig eller inaktuell information, vilket kan leda till att AI:n ger felaktiga svar.
  
• Personuppgifter och säkerhet
  Vid hantering av kundinformation och intern data är integritetsskydd och säkerhetsåtgärder viktiga.
  
• Upphovsrätt och användningsvillkor
  När du använder befintliga text- och bilddata måste du också tänka på upphovsrättslagar och tjänstens användningsvillkor.
  
• Obligatorisk information i enlighet med Japans lag om specificerade handelstransaktioner
  Om du säljer betalappar till japanska kunder eller erbjuder köp i appar, är du också skyldig att visa viss information, till exempel företagets namn, telefonnummer och adress. Detta är i enlighet med Japans lag om specificerade handelstransaktioner. När du erbjuder AI-appar i Japan måste du också följa olika andra lagar och förordningar som är tillämpliga i Japan, bland annat Payment Services Act.
  
• API-användningsavgifter
  Det är viktigt att notera att många AI API:er erbjuds enligt principen att betala efter användning (pay-as-you-go). Driftskostnaderna kan därför öka beroende på användningen.
  

Uppskattad tid och kostnad för utveckling av AI-appar

Tiden och kostnaderna för att utveckla en AI-app varierar avsevärt. De beror på utvecklingsmetod och implementerade funktioner.

Tidsramarna och kostnaderna som beskrivs här är uppskattningar för utveckling av AI-appar i Japan. De kan variera avsevärt beroende på implementerade AI-funktioner, integration med externa system, datavolym, säkerhetskrav och andra faktorer.

Vanliga frågor

I det här avsnittet svarar vi på några vanliga frågor om utveckling av AI-appar i Japan.

Så kan Stripe Payments hjälpa till

Stripe Payments erbjuder en enhetlig, global betalningslösning som hjälper alla företag – från växande startupföretag till globala företag – att ta emot betalningar online, fysiskt och runt om i världen.

Det här kan Stripe Payments hjälpa till med:

• Optimera kassaupplevelsen: Skapa en friktionsfri kundupplevelse och spara tusentals arbetstimmar med färdiga betalningsgränssnitt, tillgång till över 125 betalningsmetoder och Link, en plånbok skapad av Stripe.
  
• Expandera till nya marknader snabbare: Nå kunder över hela världen och minska komplexiteten och kostnaderna för hantering av flera valutor med gränsöverskridande betalningsalternativ, tillgängliga i 195 länder och för över 135 valutor.
  
• Göra betalningar både fysiskt och online till en enhetlig upplevelse: Bygg en enhetlig köpupplevelse i digitala och fysiska kanaler för att personanpassa interaktioner, belöna lojalitet och öka intäkterna.
  
• Förbättrad betalningsprestanda: Öka intäkterna med en rad anpassningsbara, lättkonfigurerade betalningsverktyg, inklusive kodfritt skydd mot bedrägeri och avancerade funktioner som förbättrar auktoriseringstiderna.
  
• Snabbare utveckling med en flexibel och pålitlig plattform för tillväxt: Bygg vidare på en plattform som är utformad för att skala upp med dig, med historisk upptid på 99,999 % och branschledande tillförlitlighet.
  

Läs mer om hur Stripe Payments kan driva dina online- och fysiska betalningar, eller börja i dag.