AIアプリを開発するには？手順や必要なスキルをわかりやすく解説

この記事では、具体的な手順を交え、　AIアプリの開発方法を解説します。

AIアプリは個人でも開発できるのか

結論からいえば、AIアプリは個人でも開発可能です。

かつては大企業や専門の研究機関に限られた分野でしたが、技術の進歩とAIアプリ開発ツールなどの登場によって、今日では個人開発のハードルが下がっています。

とはいえ、誰でも手軽に開発できるとまではいえないのも事実です。ある程度のプログラミングスキルや開発経験が必要になります。

開発経験のない状態では難度が高い

開発経験がまったくない状態でAIアプリを開発することは、現実的には厳しいでしょう。開発環境の準備や開発中に発生したエラーへの対処法といった知識は、実際に開発してみないと身につきにくいからです。

AIアプリ開発ではこれらに加えて、AIや機械学習についての知識も必要となります。これらを同時に身につけようとすると挫折してしまう可能性が高くなります。

Webアプリ開発から着手するのも効果的

未経験の人は、AIアプリの開発を見据えWebアプリ開発から始めるのも効果的です。というのも、AIアプリ開発とWebアプリ開発で必要な知識にはある程度共通する部分があるからです。

具体的な共通点としては、以下のような知識やスキルが挙げられます。

Webアプリ開発を通してこれらを身につけておけば、スムーズにAIアプリ開発を進められます。

未経験からのアプリ開発に必要な知識を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

未経験からアプリ開発！作り方から必要な知識までわかりやすく解説

更新日：2024年11月8日

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AIアプリを開発する方法

ここからは、AIアプリの開発方法を、2つにまとめて解説します。

ツールを用いて開発する

ツールを用いたAIアプリの開発は、プログラミング初心者の人におすすめです。機械学習やプログラミングなどを簡略化でき、手軽にAIアプリを開発できます。

ツールの種類としては、機械学習モデルの構築をサポートするものや、コードを書かずにAIアプリを開発できるプラットフォームなどがあります。一例を挙げると、チャットボット開発プラットフォームの「DataRobot」や、画像認識アプリの機械学習を簡略化する「ADFI」などです。

ただし、ツールによっては利用料金がかかる点や、プログラミングで開発する場合よりできることが制限される点はデメリットです。独自性の高い複雑な機能を作るのには向いていません。

なお、今すぐツールを用いたAIアプリの開発手順を知りたい人はこちらから移動してください。

ライブラリやフレームワークを活用して開発する

プログラミングスキルがある人や開発スキルを身につけたい人は、ライブラリやフレームワークを活用したAIアプリ開発がおすすめです。ツールの機能による制限を受けないので自由度が高く、思い通りにアプリを開発できます。

ライブラリとはよく使われる機能をまとめたもの、フレームワークとは開発する上での骨組みや設計パターンを提供するものです。これらを利用することで、基礎部分はライブラリ・フレームワークに任せ、自分は作りこみに集中できます。

ただし、ツールを利用する場合と比べて難易度が上がる点がデメリットです。あまり開発に時間をかけたくない人には不向きでしょう。

今すぐライブラリやフレームワークを活用したAIアプリの開発手順が知りたい人は、こちらから移動してください。

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開発できるAIアプリの主な種類

ここからは、個人で開発できるAIアプリの主な種類を、3つにまとめて紹介します。

AIチャットボット

AIチャットボットは、人間の言葉を理解し自然な対話を行えるアプリケーションです。カスタマーサービスや「Siri」「Google アシスタント」といったAIアシスタントがこれにあたります。

人間の言葉を処理するために自然言語処理と呼ばれる技術が使われており、大量のテキストデータを学習することで適切な返答ができるようになります。

画像認識アプリ

画像認識は、AIを用いて画像内の物体や人物などを識別する技術で、セキュリティシステム、医療診断、自動運転車など、多くの分野で応用されています。

身近なところでは、スマホのカメラで捉えたものを自動でWeb検索するアプリや、画像からどの有名人に似ているかを判定するアプリなどがあります。

音声認識・合成アプリ

音声認識・合成は、人間の声をテキストに変換したり、テキストを自然な音声で読み上げたりする技術です。スマートスピーカーや音声アシスタント、音声入力システムなどで広く利用されています。

スマホアプリでは、ボイスメモに録音した音声をテキスト化するアプリや、外国語の音声を日本語テキストに変換する翻訳アプリなどがあります。

なお、下の記事では用途別におすすめのAIアプリを紹介しています。開発できるアプリのイメージを膨らませたい人はぜひ参考にしてください。

AI（人工知能）アプリおすすめ20選！利用者の口コミも紹介

更新日：2024年10月31日

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AIアプリ開発に必要な知識・スキル

ここからは、ライブラリやフレームワークを活用したAIアプリ開発に必要な知識・スキルを、3つにまとめて紹介します。

プログラミングスキル

プログラミングスキルは必要不可欠です。アプリの画面、内部処理、機械学習モデルの構築など、あらゆる場面でプログラミングが必要になります。

AIアプリ開発におすすめのプログラミング言語は、Pythonです。コードの記述がシンプルなので比較的簡単に学習できる上、機械学習に適したライブラリ・フレームワークが豊富に提供されています。

AI・機械学習の知識

AI・機械学習に関する基本的な知識も重要です。どのようなアプリを作るかによって、AIに学習させるデータや機械学習モデルは変わってくるので、どのようにデータ収集するか、どのようなアルゴリズムを選択するかといった判断を行う必要があります。

難易度が高い分野なので、まだAI・機械学習に関する知識があまりないという人は、AIアプリ開発に入る前に書籍やプログラミングスクールなどを活用してしっかり理解を深めておくことをおすすめします。

ライブラリやフレームワークを使うスキル

AIアプリ開発で使うライブラリやフレームワークを使うスキルも必要です。こちらは事前に身につけておくというよりは、実際に使う中で試行錯誤しながら身につけていくものになります。

この際、なるべく有名なライブラリ・フレームワークを採用するのがポイントです。よく使われているライブラリ・フレームワークであれば、ネット上にエラー時の対処法や実装サンプルが公開されているので、スムーズに情報収集できます。

AIアプリ開発前の確認ポイント3つ

ここからは、AIアプリの開発前に確認しておくべきポイントを、3つにまとめて紹介します。

上記のポイントがあいまいなまま開発を進めては途中で挫折しかねません。「ツールを用いた開発」または「ライブラリやフレームワークを活用した開発」のどちらを選ぶかの判断材料にもなるので、開発前にしっかり確認しておきましょう。

なぜAIアプリを開発したいのか

まずはAIアプリ開発の目的を明確にしておきましょう。開発の目的が明確であれば、どのような機能が必要かや、どんなデザインにするかを決めやすくなります。

例えば、カスタマーサービスを自動化するためのチャットボットを開発する場合、その目的は顧客満足度の向上やオペレーションコストの削減です。目的が決まれば「自社サービスの情報をチャットボットに学習させる」など具体的にどのような作業が必要かイメージしやすくなります。

チャットボットのように定型的な作業の効率化が目的であれば「ツールを用いた開発」が適しているでしょう。一方、まだ世の中にないサービスの開発など独自性が高い場合「ライブラリやフレームワークを活用した開発」が適しています。

どんなAIアプリを開発したいのか

開発したいAIアプリの種類を具体的に定めることも重要です。アプリの種類によって、必要な技術、データセットなどが異なります。

例えば、同じ画像認識アプリでも対象が人物なのか動物なのかで必要な画像データは異なります。この段階でアプリのイメージを固めておき、適切なデータを収集できるようにしましょう。

ツールによって、処理が得意な学習データの種類が決まっている場合があります。自分が開発したいアプリに適したツールがある場合はそれを利用し、ない場合はライブラリやフレームワークを活用して自前で機械学習モデルを作成することになります。

開発にどれだけの時間が割けるのか

開発に割ける時間は、人それぞれ異なるでしょう。この点もツールを使うかライブラリ・フレームワークを使うかの判断ポイントになるので、あらかじめ考えておきましょう。

あまり多くの時間を割けない人は「ツールを用いた開発」が適しています。多くの時間を割ける人は「ライブラリやフレームワークを活用した開発」も選択する余地があります。

ツールを用いたAIアプリの開発手順

ここからは、ツールを用いたAIアプリの開発手順を、5ステップにまとめて解説します。

STEP1：活用する開発ツールを選ぶ

まずは、自分の作りたいアプリに適したツールを選択します。ツールによって、AIアプリの組み立て、機械学習モデル構築などできることが決まっているので、事前に調査しておくことが重要です。

また、有料か無料か、有料ならどのような料金プランかといった点もしっかり確認しておきましょう。

STEP2：AIの訓練に必要なデータを収集・整理する

次に、AIの訓練に必要なデータを収集・整理します。AIアプリの性能は、訓練に使用するデータに大きく依存するため、適切なデータを収集し、整理する作業は非常に重要です。

例えば「画像から犬の種類を検索する」というアプリを開発する場合、多種多様な犬の画像データが必要になります。データの収集には、公開データセットの利用や自分でのデータ収集が考えられますが、インターネット上の画像を無断利用すると著作権侵害にあたる場合があるので注意が必要です。

STEP3：ツールを用いてAIアプリを開発する

次に、選んだツールを使って実際にAIアプリの開発を行います。多くのツールでは、プログラミングの知識が少なくても直感的に操作できるインターフェースが提供されているので、ツールの操作方法を理解すればすぐに開発に着手できます。

STEP4：開発したAIアプリの動作をテストする

このステップの目的は、開発したAIアプリが正しく機能することの確認です。テストでは、AIが正確にタスクをこなせるか、ユーザーの要求に応えられるかを検証します。問題が見つかった場合は、データの追加やモデルの調整を行い、性能を改善します。

AIアプリが自分が求めている性能に達するまで、開発、テストのサイクルを繰り返しましょう。

STEP5：開発したAIアプリを本番環境に移す

ここまでできたら、いよいよ開発したAIアプリを本番環境に移します。その後は、ユーザーからのフィードバックを受け入れ、必要に応じてアプリの更新や改善を行いましょう。

ライブラリ・フレームワークを活用したAIアプリの開発手順

ここからは、ライブラリ・フレームワークを活用したAIアプリの開発手順を、8ステップにまとめて解説します。

STEP1：開発に使うプログラミング言語を選ぶ

まずは開発に使うプログラミング言語を選びます。AIアプリの開発においては、ライブラリ・フレームワークが豊富なPythonや、多くのプラットフォームで動作するJava、高速に処理できるC++などが選択肢になります。

各プログラミング言語の特徴をおさえた上で、AIアプリでやりたいことに適した言語を選択しましょう。初心者の人でどれを選べばよいかわからない場合は、多くの場面に対応できるPythonをおすすめします。

STEP2：ライブラリ・フレームワークを選ぶ

次に、開発に使用するライブラリやフレームワークを選びます。ここではAIアプリ開発でよく用いられるPythonのライブラリ・フレームワークを紹介します。

ライブラリでは、計算結果をグラフなどで表示するためのmatplotlib、数値計算のためのNumpyなどがあります。一方フレームワークでは、Webアプリでよく使われるDjangoやFlask、機械学習やディープラーニングに用いるTensorFlowやPyTorchなどが挙げられます。

似たような機能を提供しているライブラリ・フレームワークもあり、どれを選べばよいか迷うかもしれません。そのような場合は、利用者が多いものや日本語ドキュメントが提供されているものを選ぶとよいでしょう。

STEP3：開発に必要な環境を構築する

ここでは開発に必要な環境を構築します。Pythonを選択した場合であれば、Pythonのインストール、必要なライブラリのセットアップ、統合開発環境（IDE）の選択などが挙げられます。

IDEとはエディタ、デバッガなど開発で必要になる機能をまとめて提供してくれるプラットフォームです。Pythonの場合はPyCharmが定番となります。

無料版と有料版がありますが、無料版でもコード補完、ライブラリ管理、プロジェクト管理などある程度必要な機能は揃っています。本格的に開発する場合は、フレームワークサポートやWeb開発に対応している有料版の利用を検討するとよいでしょう。

STEP4：AIの訓練に必要なデータを収集・整理する

こちらはツールを用いた開発の場合と共通のステップです。

開発したいAIアプリに必要なデータを収集、整理しましょう。

STEP5：AIアプリの開発に取り組む

ここでは、実際にAIアプリの開発に取り組みます。具体的には、データセットを用いたモデルの訓練、アルゴリズムの実装、ユーザーインターフェースの設計などです。

ツールを用いる場合と比べて、エラーが出やすく難易度が高いのがこの工程です。プログラミングの知識や開発経験が問われます。

STEP6：開発したAIアプリの動作をテストする

こちらはツールを用いた開発の場合と共通のステップです。

開発したAIアプリが正しく動作するかテストし、不具合があった場合には前のステップに戻って修正します。これを繰り返してアプリの品質を高めていきましょう。

STEP7：開発したAIアプリを本番環境に移す

こちらはツールを用いた開発の場合と共通のステップです。

開発したAIアプリを本番環境に移します。

STEP8：AIアプリが正常に動作するか試してみる

ツールを用いて開発した場合と比べると、プログラミングで開発したAIアプリは開発環境と本番環境の差でエラーが発生しやすいです。わずかな環境差異が動作の違いにつながるため、このステップで改めてAIアプリの動作を確認しましょう。

AIアプリ開発でつまづいた時の対処法

ここでは、AIアプリの開発途中でつまづいた時の対処法を、2つにまとめて紹介します。

ChatGPTに聞いてみる

何かわからないことがあったとき、まずはChatGPTに聞いてみるのが効果的です。無料で利用できる上に、24時間いつでも高速に回答が返ってきます。

ChatGPTを利用する際は、問題をできるだけ具体的に説明することが重要です。例えば「エラーが出た」とだけ入力するのではなく、実際のエラーログを貼り付ける、エラー時の状況を説明するなど、詳細な情報を提供することで正確な回答を得やすくなります。

質問サイトを活用する

もう一つの有効な対処法は、Stack OverflowやQuoraのような質問サイトを活用することです。これらのサイトには世界中の開発者が集まり、プログラミングやAIに関する様々な問題について議論しています。

質問サイトを利用する際は、まず既存の質問を検索してみると良いでしょう。多くの一般的な問題や疑問は、すでに他のユーザーによって尋ねられ、解決されている可能性があります。

解決策が見つからない場合は、自分で新しく質問を作成します。このとき、ChatGPTに質問するときと同様、詳細かつ具体的な情報を提供するのがポイントです。

AIアプリの開発ツールおすすめ4選【個人向け】

ここでは、AIアプリ開発におすすめの個人向けツールを、4つにまとめて紹介します。

DataRobot

DataRobotは生成AIアプリを開発するためのプラットフォームです。環境構築から開発、運用までをDataRobot上で完結させられるお手軽さが魅力です。

セキュリティや管理に関する機能も充実しており、作成したAIに対して状況をしっかり監視できます。AIアプリを早く、簡単に開発したいという人におすすめのツールです。

Neural Network Console

Neural Network Consoleは、SONY社が提供している機械学習用のツールです。GUIベースで直感的に操作できるので、初心者でも簡単に機械学習モデルを構築できます。

このツールは料金プランが一般公開されています。

高性能なGPUを使うほど料金は高くなるため、処理したいデータの大きさや量をもとに、最適な料金プランを選びましょう。

ADFI

ADFIは画像処理に特化したツールです。外観検査による異常検知AIに優れており、少量の画像データで学習を完了できます。

主に工場で作られた製品の検査に用いられますが、別領域に応用するアイデアをもとにAIアプリに組み込めばまだ世にないAIアプリを開発できるでしょう。

無料プランも用意されているため、気になる人はまず無料で試してみてください。

Teachable Machine

Teachable Machineは機械学習モデルの開発を補助するWebベースのツールです。画像、音声、ポーズなどさまざまなデータ処理に対応している上に、完全に無料で利用できます。

コーディングせずに機械学習モデルを構築できるので、初心者でも安心して利用できます。

なお、AIツールを活用して業務や作業を効率化できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。

侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポートしてもらえます。また、AIツールとプログラミングを掛け合わせた作業の効率化スキルも習得可能。

「受講生の学習完了率98%」「累計受講者数4万5,000名以上」という実績からも、侍エンジニアなら未経験からでも挫折なく作業の効率化を実現できますよ。

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挫折なくAIアプリの開発を目指すなら

ここまで、AIアプリの開発方法を具体的な手順も交えて紹介しました。ただ、なかには

と不安な人もいますよね。

実のところ、AIアプリ開発の勉強過程で取り組むプログラミング学習に挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「AIアプリを作るのって思っていたよりも難しいんだな…」と開発自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、就職や転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも就職や転職に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、AI分野への就職・転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、AIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIアプリを開発できますよ。

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まとめ

今回はAIアプリを個人で開発する方法を「ツールを用いた開発」「ライブラリ・フレームワークを用いた開発」の2つに分けて解説しました。

AIへの注目度は年々高まってきています。AIアプリを開発するスキルは多くの企業で重宝されるため、新しいことにチャレンジしたい人や転職したい人にもぴったりです。

AIアプリ開発に興味を持った人は、ぜひこの記事を参考にチャレンジしてみてください。

この記事の監修者