(日本語) AIアプリ開発 – 準備しておくべきこと

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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

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
  • 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 費用

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。

2.3. 機械学習

ソフトウェア 開発 ai 活用

械学習プロセス – 出典:Slideshare

このフェーズでは、前のステップのデータをトレーニングする必要があります。特定のタスクで適切に機能するモデルを生成するには、トレーニングモデルを転送する必要があります。

考慮すべきメトリック :

  • 学習精度
  • 検証精度
  • 学習不足
  • 検証不足

トレーニング指標の比較に役立つツール:

  • Matplotlib
  • Tensorboard

2.4. アプリケーションへ適用

これはAIアプリ開発の最終フェーズであり、機械学習アルゴリズムが実際に使用できることを確認します。そのため、Webアプリケーションなどに適用します。通常、AIアプリを開発するにはPythonプログラムが使用されます。

さらに、AIアプリ開発のプロセスには評価フェーズも追加しましょう。このフェーズでは、本番環境でモデルが正しく機能しているかをテストし、当初の目的に適しているかを評価します。

3. AIアプリ開発費用

市場ではAIアプリの開発が進んでおり、そのコストは最も注目される部分です。

このパートでは、現在のAIアプリ開発の平均費用について説明します。 正直なところ、AIアプリの開発料金は次のような要件に応じて決まります:

  • 機能
  • 規模
  • 先端技術の適用

さらに多くの機能を実装する場合、通常の開発会社で300万円~1,000万円程かかります。

以上がAIアプリ開発の基本事項です。上記に加えて、AI開発言語に精通しているエンジニアがいて、経験豊富なだけでなく信頼できるAI開発企業と協力する必要があります。

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