• AIアプリケーションを目にするけど、どのようなことができるか知りたい？
• AIアプリケーションを開発するならどうすればよいかを知りたい？

昨今、様々な人工知能（AI)技術を使ったサービスを見かける機会が多くなってきませんか。

自社でもAIを使ったサービスを提供したいと考えますが、AIアプリとはなにか？どのように開発を進めればよいか悩みませんか。

この記事ではAIアプリケーションとはなにか？開発の方法を解説します。

後半ではAIアプリケーション開発のポイントも紹介しているので最後までチェックしてみてください。

 

AIアプリケーションとは

AIアプリケーションとは、人工知能（AI）技術を使用して開発されたアプリケーションのことです。

AIアプリケーションは下記のようなAI技術を使っています。

• 機械学習
• 自然言語処理
• 画像認識

これらの技術を使うことでコンピュータが学習をして、人間のように思考することができるようになります。

AIアプリケーションを使ってできること

AIアプリケーションを使えばタスクの自動化や人間との対話を可能にできます。

一部ですが下記のようなシステムに使われています。

• 自動運転
• スマートフォンのボイスアシスタント
• 医療画像診断

AIアプリケーションは、ビジネス、医療、教育などの様々な分野で使用されています。

 

AIアプリケーションの開発方法は

AIアプリケーションの開発方法は下記の通りです。

• 要件定義
• データ収集
• モデルトレーニング
• モデルの評価
• アプリケーション開発
• デプロイ
• メンテナンス

一つずつ解説します。

要件定義

ユーザーにどのようなAIアプリケーションを提供するかコンセプトを明確にしましょう。

なぜならユーザーの悩みを解決しないと、AIアプリケーションを開発をしても企画に失敗するからです。

下記の観点で要件を定義するとよいでしょう。

• どのようなタスクを実行する必要があるか
• どのようなデータが必要か
• どのようなインターフェースにすべきか

ユーザーの悩みを解決することを重視しつつ要件をかためましょう。

データ収集

AIアプリケーションで使用するデータを収集します。

AIで機械学習アルゴリズムに学習させるために必要です。

データの精度が高い公共データやインターネット上で情報収集（スクレイピング）などをしましょう。

モデルトレーニング

モデルトレーニングとは、収集したデータを使用して、AIモデルを学習させるプロセスです。

トレーニングをすることで、アプリケーションがタスクを実行するために必要な能力を学習できます。

大量のデータを準備することや、処理のために時間が必要になるので余裕を持ったスケジュールをくみましょう。

モデルの評価

モデルを評価して、トレーニングしたモデルの性能を測定します。

性能の測定をしないとAIが正しくタスクを実行できるかが判断できません。

モデル評価のためにはトレーニングデータと異なるデータを使って性能を評価するとよいでしょう。

アプリケーション開発

トレーニングしたAIモデルを使用して、アプリケーションを開発します。

下記のような作業が必要です。

• インターフェースの設計
• データの入出力
• エラーハンドリング

ユーザーの使いやすさを意識しつつ開発をしましょう。

デプロイ

アプリケーション開発が終わればクライアントやユーザーが使用できるようにします。

本番の環境にデプロイしましょう。

デプロイ時に設定方法や段取りを間違えると障害の発生にもつながります。

デプロイする前に流れや手順を確認してリリースしましょう。

メンテナンス

リリース後はアプリケーションが正常に動作し続けるためにメンテナンスが必要です。

クライアントやユーザーの声を聞いて定期的にアップデートしたり、不具合があれば修正して長く使われる良いサービスを提供しましょう。

AIアプリケーションの開発のポイント

AIアプリケーションの開発には、次のような重要なポイントがあります。

• データ収集
• アルゴリズム選択
• セキュリティ
• スケーラビリティ

順番に解説します。

データ収集

良いAIアプリケーションを開発するなら高品質なデータが必要です。

なぜならデータが不十分な場合、モデルが不正確な結果を生成する可能性が高くなるからです。

下記のようなデータを収集しましょう。

• 公共データ
• スクレイピング
• IoTからのデータを取る
• 企業のデータ
• アンケートデータ

全てのデータを集めるのは難しいので、開発するアプリに応じて必要なデータを選別しましょう。

アルゴリズム選択

AIアプリケーションの開発にはタスクに適したアルゴリズムを選択することが重要です。

例えば下記のようにやりたいことと、アルゴリズムをセットにするとよいでしょう。

• 機械学習アルゴリズム：SVM/Random Forest/Naive Bayesなど
• 自然言語処理アルゴリズム：BERT/GPT-2/ELMOなど
• 画像分類アルゴリズム：Convolutional Neural Networks (CNNs)

開発するAIのことをふまえてアルゴリズムを選択しましょう。

セキュリティ

AIアプリケーションを開発する際はセキュリティ対策が必要です。

なぜなら機密情報を扱う可能性があるからです。

下記のような点に注意するとよいでしょう。

• 個人情報などのデータを暗号化
• AIシステムやデータへのアクセス制限
• 機械学習モデルが攻撃を受けないためのセキュリティ技術の適用

AIアプリケーションを安全に保つためにセキュリティも設計しましょう。

スケーラビリティ

AIアプリケーションを開発する際のポイントにはスケーラビリティがあります。

スケーラビリティはシステムの規模を柔軟に変えることできるので、ユーザーが増加してもパフォーマンスを維持したり、ビジネスニーズに対応した開発ができます。

スケーラビリティを実現するためには下記のような方法を使うとよいでしょう。

• クラウドコンピューティングを利用して、必要に応じて追加リソースを割り当て規模増に対応可能
• マイクロサービスアーキテクチャを使いサービスを分割して徐々にスケールアップしていく
• スケーリング（クラウドプロバイダーが提供するAuto Scaling）を使用して、リソースの使用率に応じて適切なリソースを割り当ててくれる

様々な方法があるので組み合わせることで、AIアプリケーションを高スケーラビリティで運用できます。

まとめ：AIアプリケーションの開発のポイントをふまえつつプロジェクトを進めよう

 AIアプリケーションは人工知能（AI）技術を使用して開発されたアプリケーションのことです。

コンピュータに学習させることで、人間のように思考することができ、新しいサービスを提供することができます。

AIアプリケーションを開発するのに必要なのは下記の作業です。

• 要件定義
• データ収集
• モデルトレーニング
• モデルの評価
• アプリケーション開発
• デプロイ
• メンテナンス

AIアプリケーションの開発のポイントは下記のとおり。

• データ収集
• アルゴリズム選択
• セキュリティ
• スケーラビリティ

開発のポイントをふまえつつAIアプリケーション開発を進めていきましょう。

 

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この記事が「AIアプリケーション開発方法やポイント」を知りたかったかたの参考になれば幸いです。