人工智能 (AI) 已经迅速成为我们生活和工作中熟悉的一部分，企业和个人现在每天都在使用它。现在越来越多的公司希望超越现有的 AI 服务，开发为其自身的运营和服务量身定制的系统。

为了帮助 AI 开发在商业环境中取得成功，请考虑技术可行性、开发后的运营、成本和商业化。尤其是 AI 产品，可能会产生与活跃度相关的应用程序编程接口 (API) 和计算费用的波动，因此请设计一个与服务功能相符的计费模型。

在本文中，我们将解释 AI 开发方法和需要牢记的主要因素，以及在考虑日本 AI 市场趋势的同时有效将这些产品商业化的方法。

要点

• 使用 AI 进行构建是指创建应用机器学习、生成式 AI 和其他技术的系统和服务，以自动化业务流程、分析数据和生成内容。
  
• AI 开发分阶段进行，从明确目标和投资回报率 (ROI) ，到概念验证 (PoC) ，再到实施和全面运营。
  
• 在 AI 开发中，请关注准确性、数据管理、安全性、运营成本以及日本的法律和指南。
  
• 要将 AI 产品商业化，您需要根据使用频率和运营成本决定定价结构，并建立一个系统，以便随着用户群的增长轻松管理计费和开单。
  

使用 AI 工具进行构建

使用 AI 进行构建意味着使用机器学习、深度学习和生成式 AI 等技术来创建自动化业务流程、分析数据以及生成文本和图像的系统和服务。该领域涵盖由 AI 驱动的应用程序，还包括需求预测系统、推荐功能、聊天机器人、AI 代理以及支持内部运营的工具。

听到“AI 开发”一词时，有些人可能会想到从头开始构建 AI 模型。如今，可用的模型、API、云服务以及无代码或低代码工具为构建应用程序提供了其他方法。因此，专业开发经验有限的人员也可以通过结合现成的技术和平台来构建 AI 产品。

完成系统并不是 AI 开发的最终目标。为确保能持续使用，您必须在监控其准确性、安全性、运营成本和活跃度的同时不断进行改进。如果您打算将 AI 产品商业化，您还需要从开发阶段就开始规划商业化和计费。

AI 开发的基本流程

AI 开发分阶段进行：概念化、PoC、实施和运营。

决定 AI 开发方向的概念阶段

第一步是明确定义预期成果。在决定采用哪种 AI 模型和开发工具之前，请考虑以下几点：

• 谁将使用它？
  确定 AI 产品的目标用户，例如个人用户或企业用户。
  
• 它将解决什么问题？
  找出用户面临的问题，并阐明 AI 产品将提供的价值。
  
• 它将实现什么目标？
  定义您想要实现的业务成果，例如增加用户、提高转化率或鼓励持续使用。
  

例如，在开发面向客户的 AI 服务时，应设定具体目标，例如帮助用户更快完成任务，或提供鼓励持续使用的功能，而不是仅仅以“构建使用 AI 的服务”为目标。

您还需要通过比较开发和运营成本与产品预期产生的收入或用量来评估投资回报率 (ROI)。在规划阶段评估商业可行性有助于您决定是否继续推进 PoC 和全面开发。

验证可行性的 PoC 阶段

在概念阶段明确了目标和想法后，下一步就是进行 PoC。在此阶段，小规模验证有助于确定设想的 AI 功能是否可行，并在全面开发之前提供足够的精确度和有效性。

例如，在开发用于预测需求的 AI 时，需要根据历史数据测试它预测实际需求的准确度。如果该 AI 设计用于回复客户查询，请检查它是否能对预期问题提供合适的答案，并减少代表回复查询所花费的时间。

利用 PoC 结果，根据需要评估功能、数据和开发策略，并决定项目是否准备好进行全面实施。

构建 AI 产品的实施阶段

一旦确认了 PoC 所能实现的功能，您就可以构建能够在生产环境中运行的 AI 产品。在此阶段，需要集成 AI 模型和 API，同时开发实际使用所需的功能，包括用户界面、数据库、身份验证功能以及与现有系统的集成。

为了确保随着用户数量的增加能稳定运行，请考虑处理速度、安全性、数据管理和运营成本。随着活动增加，AI API 和云平台可能会变得更加昂贵。因此，应考虑到实际使用情况来构建系统。

实施完成后，在部署并投入全面运营之前，需要测试 AI 的响应、预测结果、系统可用性和整体性能。

持续改进的运营阶段

AI 产品发布后，需要通过监控活动模式和输出质量进行持续改进。借助用量指标和用户反馈，审查响应准确度和处理速度，从用户的角度改善可用性。

此外，当已部署的 AI 模型或外部服务更新时，其对同一问题的回答内容和准确度可能会发生变化。定期确认系统在发布后是否继续正常运作，并根据需要调整设置或功能。

AI 开发所需的技术和环境

AI 开发所需的技术和环境因产品规模和正在实现的功能而异。本节涵盖了所使用的主要技术组件和设置：

编程语言

在 AI 开发中，编程语言用于构建 AI 模型和处理数据。Python 因其拥有丰富的机器学习和数据分析库而被广泛用于此类工作。

当端到端构建 AI 产品时，您可以根据应用程序使用其他语言。例如，JavaScript 用于 Web 服务界面，而 C++ 在需要高速处理的系统中很常见。

开发环境和计算资源

AI 开发可以在本地环境、云基础设施、独立服务器和其他资源中进行。对于规模相对较小的开发，一台电脑就足够了。涉及大型数据集或需要多人协作的项目通常受益于云设置。

AI 训练和数据处理还需要计算资源，如 CPU、GPU、内存和存储。我们推荐使用高性能 GPU，特别是在训练自定义模型和处理大量数据时。相比之下，现有的 AI API 则无需在内部运行模型，这可以降低大规模计算的需求。

框架和库

框架和库支持 AI 开发中包括模型构建、训练和数据处理在内的任务。常用的功能已经可用，因此无需从头开始编写程序。

典型的例子包括用于机器学习和深度学习的 PyTorch 和 TensorFlow，以及用于数据分析的 Pandas 和 NumPy。对于生成式 AI，开发人员通常依赖 AI API 的软件开发工具包 (SDK) ，以及支持 AI 代理开发的框架，例如检索增强生成 (RAG) 和 LangChain，它们会检索外部来源并将其合并到回复中。

不断扩大的 AI 市场及其在日本企业中的采用情况

预计日本公司将继续投资于 AI 技术开发。

根据日本总务省的 2025 年信息通信白皮书，2024 年国内 AI 系统市场达到 1.34 万亿日元，较上年增长 56.5%。该市场预计将继续增长，到 2029 年预计将达到 4.19 万亿日元\。

企业越来越多地将生成式 AI 用于各种任务，包括编程、文本摘要、营销和客户支持。尽管迄今为止的许多举措都侧重于解决劳动力短缺和提高运营效率，但该国可能会看到新的 AI 驱动服务势头强劲。

AI 开发需要牢记的要点

在 AI 开发中，除技术方面外，还需要关注数据处理、系统输出以及日本的法规。

确定是否有必要使用 AI

虽然 AI 很方便，但它并不是应对每一个挑战的完美解决方案。当简单的条件分支或现有系统就足够时，引入 AI 可能会使开发和运营变得更加复杂。

在选择开发方法之前，请确定您正在构建的产品是否需要准确性和灵活性，或者传统系统是否就足够了。

关注数据质量和管理

AI 预测和分析的准确性在很大程度上取决于训练数据的质量。如果训练集包含过时、不准确或带有偏见的信息，可能会对 AI 的输出和决策产生负面影响。

在处理客户信息或内部数据时，请将其限制在所需的最低限度，并提前决定存储方法和访问权限。在开发初期就要确定向 AI 提供哪些输入以及如何管理这些输入。

不要盲目信任 AI 的回答

AI 擅长生成听起来很合理的文本，但内容并不总是准确的。它的回答可能包含不符合事实的信息，或者回答可能会因提问方式的不同而有所差异。

在合同、金融和医疗保健等对准确性要求极高的领域中，仅根据 AI 生成的回答做出决策尤其危险。请提前决定哪些任务留给 AI，哪些任务需要人工审查。

审查日本法律法规及 AI 相关指南

在日本开发和提供 AI 时，首先要核实与所涉及的数据和服务相关的法律法规，例如《个人信息保护法》和《著作权法》。

《AI 法案》于 2025 年生效，旨在促进 AI 的研究、开发和使用，同时应对相关风险。针对使用 AI 的企业，还发布了《AI 业务经营者指南》。在提供由 AI 支持的服务时，请随时了解这些日本的规则和指南：

AI 产品商业化

要将 AI 产品作为一项业务来维持，请综合考虑开发、定价和收入。由于 API 费用和 AI 处理成本可能会随着用量的增加而上升，请选择适合您产品的定价方法。

订阅

订阅是一种涉及设定固定费用（如月费或年费）的计费方法。它非常适合持续使用的 AI 写作工具和业务支持服务。因为它使收益更容易预测，您可以更有效地规划持续运营。

但是，如果没有用量限制，重度用户可能会产生更高的 API 相关费用，并给利润带来压力。请根据需要采取包括用量上限在内的措施，或者对超过定义阈值的部分收取额外费用。

基于用量的计费

按用量计费是一种根据消费量进行付费的方法。定价由诸如 AI API 请求数、令牌数、生成的图像数量以及处理的数据量等因素决定。

对于 AI API 和计算成本随着用量增加而增加的产品，这种定价方法有助于更严密地管理费用。一个缺点是，由于费用会波动，用户可能更难预测每月的付款金额。

按次付费

顾名思义，按次付费是一种每次使用服务时进行付费的支付方式。这非常适合间歇性需要的服务，例如创建 AI 报告、生成图像和分析数据。对于不依赖定期计费的产品，这是一种简单的定价方法。

混合计费

混合模型结合了多种计费方法。例如，您可以将月费设为基本费率，并对超过特定阈值的活动收取额外费用。

因为它既能确保每月有稳定的收入流，又允许收入随着用量的增加而增长，所以这种计费方法非常适合 AI 产品。

如何为您的 AI 产品选择合适的计费模式

不同计费方式对 AI 产品的适用性取决于服务性质、成本产生方式以及使用模式。以下是选择计费模式时需要考虑的要点概述：

与产品成本结构保持一致

对于涉及 AI API 和计算处理的服务，成本会随着消耗而增加，因此基于用量的计费或混合计费是合适的。对于与活动相关的成本波动极小的服务，固定费率的订阅模式更为合适。

让我们来看看提供 AI 产品所涉及的费用：

方便客户进行预算管理

在选择计费模式时，应考虑业务成本以及用户是否能清楚理解费用。如果他们不清楚服务将花费多少，他们可能会避免使用它或在最初时就对其采用犹豫不决。

尤其是对于 B2B AI 产品，清晰的定价有助于更容易获得内部资金，并降低购买门槛。

由于最方便用户的支付方式因人而异，因此提供多种定价选项并让用户自己选择是一个关键考量因素。

简化 AI 产品的计费和账单开具

随着 AI 产品的发展，管理方案、跟踪用量、计算费用和开具账单所需的工作量也会增加。特别是对于基于用量的计费和混合计费，手动管理可能会变得复杂，因为必须根据消耗量来计算账单金额。

Stripe Billing 等专业工具可以显著减轻计费和账单开具的管理工作量。

Stripe Billing 如何提供帮助

Stripe Billing 支持灵活多样的客户计费管理方案——从简单定期计费到按用量计费及销售协商合同。无需编写代码即可在全球范围内快速开通定期付款，亦可借助 API 构建定制化集成方案。

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：利用 Smart Retries 和恢复工作流自动化来提高收入捕获率并减少非自愿流失。2025 年，Stripe 的恢复工具帮助用户收回了超过 82 亿美元的收入\。

• 提高效率：使用 Stripe 的模块化税务、收入报告和数据工具，将多个收入系统整合为一个。轻松与第三方软件集成。

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