(日本語) 【AIアプリ開発】準備するべき基本事項や平均費用を解説！

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AIアプリ開発の発展にともない、多くの企業がそれを構築したいと考えています。しかし、何から始めたら良いか分からないという方も多いでしょう。この記事では、準備しておくべき基本的な内容とAIアプリ開発のコストの把握に役立ちます。

1. どのようなAIアプリ開発にするか？

AIアプリ開発とは何ですか？出典：Becoming Human

AIアプリ開発では、さまざまな機能を含むアプリを作ることができます:

自動文字認識
顔認証
音認識
行動認識

例えば、医学分野ではスタンフォード大学でAIアプリがつくられており、人間と同じレベルで皮膚がんを検出する機能をもつAIアルゴリズムを研究しています。

さらに、ソフトウェア開発でAIを活用しているデンマークのDanish社は、コンピューターに緊急電話を盗聴させるディープラーニングプログラムを試みました。その際、AIアルゴリズムは以下のものを分析します。:

話し手
声
周囲の音
心停止検出

成功率は93％であり、人間の成功率73％を超える結果となりました。

2. 人工知能アプリ開発（AIアプリ開発）で必要なこと

AIアプリ開発プロセス – 出典：Devteam.Space

2.1. データ収集

このフェーズでは、数、色、性別、テキストなど、さまざまなソースからデータを収集する必要があります。

また、AIアプリ開発や機械学習ソリューションにデータを適用する場合は、そのデータが解決したい課題に適しているかどうかを検討する必要があります。

過去の現象を分析するために、データ収集は非常に重要です。それから、将来の変化に備えるために機械学習のモデルを形成していきます。

さらに、データ収集が適切なレベルに達したら、モデルを現実のものとして開発できます。データ収集の基準:

エラーがない
解決したい課題に関連するデータ

2.2. データ前処理

このフェーズはAIアプリ開発の重要な役割を果たします。具体的には、エラーや無関係なデータを削除して修正します。

例えば、データを収集するとき、AIによる顔認識に適切なデータがわからない場合や、機械学習が機能するためのデータ量が不十分な場合があります。これが、事前データ処理が必要な理由です。

データ処理で必要なステップ:

最初の生データ: この段階では機械学習用に準備されていないソースをおすすめします。これは通常、データレイクまたはデータウェアハウスにあります。これらは生データとも呼ばれ、機械学習の予測モデルを構築するために使用されるストリーミングシステムからのデータです。
機械学習用に準備されたデータ: すべてのデータが処理され、表形式に変換されます。このデータは機械学習フェーズに役立ちます。
特微量エンジニアリング: 期待するモデルにしたがって追加の変数（特微量）を調整するための設定です。つまり、準備できたデータレコードで特定の機械学習操作を実行し、開発されたモデルの最新機能を実際に生成して予測します。