由于日本近期劳动力短缺，许多企业在保障充足员工方面遇到了挑战。为了解决这些问题，同时也为了提高运营效率和改善客户体验，许多企业现在对 AI 应用程序开发产生了浓厚兴趣。

要开发 AI 应用程序，重要的是要了解如何准备以及从何处着手。
在本文中，我们将说明日本 AI 应用程序开发的主要注意事项，包括基本开发流程、主要开发方法、所需技能和成本估算。

关键要点

• 开发 AI 应用程序时，企业可以使用 AI 模型和 AI 应用程序编程接口 (API) 来实施支持业务运营、实现数据分析和增强客户体验的功能。
  
• 商家可以使用低代码和无代码工具、AI API、框架和预训练模型来开发 AI 应用程序，这样即使没有专业开发经验也能开发出简单的 AI 应用程序。
  
• 重要的是要选择适合该应用程序用途的 AI 功能，整理数据、运行测试、提高准确性，并在发布后进行改进。
  
• 在日本提供或销售 AI 应用程序时，必须考虑个人信息保护、版权和日本《特定商业交易法》等问题。
  
• 开发 AI 应用程序的成本因规模和功能而异。对于简单的应用程序，成本可能在 500,000 日元到 5,000,000 日元之间，而大规模的 AI 系统可能需要数千万日元或更多。
  

什么是 AI 应用程序开发？

AI 应用程序开发是构建包含机器学习 (ML) 和 AI 模型的应用程序的过程。AI 应用程序开发现在极其多样化，并已广泛应用于各个领域，包括欺诈检测、风险分析、需求预测、个性化和 AI 代理。

与基于预定义逻辑运行的传统应用程序不同，AI 应用程序使用 AI 模型和应用程序编程接口 (API) 来提供高级功能，例如预测、分析和自然语言处理 (NLP)。因此，在开发过程中，必须采用能够产生准确结果并在发布后持续提供改进的数据设计。

随着使用 AI 功能的无代码工具和 API 越来越普及，个人也可以开发 AI 应用程序。随着 AI 搜索和聊天用户界面 (UI) 的广泛采用，人们也越来越重视考虑 AI 优化 (AIO) 的内容设计和可用性。

AI 应用程序开发的主要方法

尽管“AI 应用程序开发”是一个广泛的术语，但构建 AI 应用程序的方法多种多样。所需技能、成本和灵活性级别因开发方法而异。

无代码和低代码工具

利用无代码和低代码工具，即使编程知识有限，也可以开发 AI 应用程序。其中许多工具允许开发人员使用拖放式界面直观地构建屏幕和功能。您可以使用这些工具开发原型和小型 AI 应用程序。

API

通过使用 AI API（例如 Gemini API 和 OpenAI API），您可以将各种 AI 功能集成到您的应用程序中，包括欺诈检测、数据分析和 AI 代理功能。另一个优势是，由于 API 使用现有的 AI 服务，因此开发起来既快速又简单。

AI 框架和库

您可以使用 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等 AI 框架和库来构建和训练 AI 模型。虽然此方法提供了高度的灵活性，但也需要具备编程和 ML 方面的知识。

现有的 AI 模型

通过使用预训练 AI 模型和自动机器学习 (AutoML)，您无需从头开始开发 AI 模型即可实施 AI 功能。例如，您可以使用迁移学习根据您的企业特定需求调整现有的 AI 模型。此方法的优势在于，您可以缩短开发时间并降低开发成本来开发 AI 应用程序。

AI 应用开发的基本步骤

开发 AI 应用时，最重要的步骤包括选择满足您需求的 AI 特性、设计数据结构以及评估准确性。不过，随着最近无代码工具和 AI API 越来越受欢迎，即使没有专门的开发经验，开发 AI 应用也变得更加容易。下面我们讨论 AI 应用开发的基本流程。

确定应用的用途和开发方法

所需的 AI 技术取决于您想要实现的特性。要明确您希望通过 AI 应用达到什么目的。

您可以使用无代码工具或 AI API 创建一些应用。另一些应用则需要 AI 框架或自定义模型。请考虑您希望实现的特性、开发范围以及您的技能水平，然后选择最适合您的开发方法。

小规模开发和测试

开发 AI 应用时，最好从小规模开始，以保持较低的开发成本和风险。请勿从一开始就实现所有特性，而是在有限的范围内引入 AI，例如特定特性或某些运营。这样可以更轻松地进行改进。

收集数据

输入到 AI 中的数据的质量非常重要。由于数据中的偏差和成见可能会影响 AI 的预测，因此必须确保数据不偏向特定信息。

收集信息时，根据 AI 应用的预期用途排除不必要的数据也很重要。不必要的数据可能包括客户数据、产品数据和查询历史记录。请将数据组织成一种易于 AI 学习和分析的格式。

此外，请务必设计有关提示词生成和响应的规则，以提高 AI 的准确性。

进行测试并提高准确性

在开发阶段之后，运行 AI 应用并反复进行测试和改进非常重要。审查 AI 的响应和预测，以验证其答案和输出是否正确、自然。

此外，还应审查提示词和数据，并根据使用模式对 AI 模型进行微调。有时，AI 会生成听起来很自然的错误信息。请务必定期进行检查。

开发 AI 应用所需的技能和知识

开发 AI 应用时，掌握编程和 AI 知识可以简化流程。不过，所需的技能水平因开发方法而异。最好的做法是根据您的业务目标决定采用哪种方法。

编程

开发 AI 应用时，编程知识有助于实现 AI 特性和集成 API。

Python 已经成为 AI 开发中使用的主要语言，因为它编写简单，并提供丰富的 AI 专用库。了解 JavaScript 和其他语言也会让开发 UI 变得更加容易。

使用外部 AI 服务时，您还需要具备 API 集成知识以及用于管理数据的数据库知识。

AI 和 ML

对 AI 模型和 ML 的基本了解有助于开发 AI 应用。

例如，AI 提供的答案和预测取决于输入到其中的数据。因此，必须考虑如何组织数据并提高其准确性。使用生成式 AI 时，您还需要知道如何创建向 AI 提供合适指令的提示词。

AI 应用开发的主要注意事项

开发 AI 应用时，必须牢记以下几点：

• 虚假信息
  AI 模型和经过训练的数据可能会包含错误或过时的信息，这可能会导致 AI 提供不准确的答案。
  
• 个人信息和安全
  处理客户信息和内部数据时，保护隐私和安全措施非常重要。
  
• 版权和使用条款
  使用现有的文本和图像数据时，您还必须注意版权法和服务的使用条款。
  
• 日本《特定商业交易法》规定的必要信息
  如果您向日本客户销售付费应用或提供应用内购项目，则还需要显示某些信息，例如商家名称、电话号码和地址。这是为了符合日本《特定商业交易法》。在日本提供 AI 应用时，您还需要遵守日本适用的各种其他法律法规，包括《支付服务法》。
  
• API 使用费
  请务必注意，许多 AI API 都是按用量付费的。因此，运营成本会根据用量而增加。
  

开发 AI 应用所需的估算时间和成本

开发 AI 应用的时间和成本差异很大。这取决于开发方法和实现的特性。

此处概述的时间范围和成本是日本 AI 应用开发的估算值。这些数字可能会因实现的 AI 特性、与外部系统的集成、数据量、安全要求和其他因素而发生显著变化。

常见问题

在本部分中，我们回答了一些关于日本 AI 应用开发的常见问题。

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