AIアプリの開発方法と注意点！AI以外の部分が重要です。
昨今、Chat GPTの登場により、AIが注目を集めています。Chat GPTを運営するOpenAI社は、誰でもAIを使うことができる状況を作り出しました。こうしたAIを誰でも使える時代において、むしろAI以外の部分が重要になってくると考えています。
この記事では、AIの基礎知識、既存アプリにAIを組み込む方法、新しくAIを搭載したアプリを開発する際に、重要視すべきポイントについて解説します。
AIアプリ開発の基礎知識
AI（人工知能）とは、人間の知能をコンピューターや機械に模倣させる技術のことです。まず、AIは単純なタスクを人間に代わって行うことができます。これは、大量のデータを高速で処理したり、複雑な問題を効率的に解決することが可能となります。
AIには様々な種類があります。代表的なものとしては、機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）があります。機械学習は、与えられたデータからパターンや規則性を学習し、予測や分類を行うことができます。深層学習は、多層のニューラルネットワークを使って学習を行い、さらに高度な認識や判断を可能とします。
また、AIの応用は非常に広範であり、自動運転や音声認識、画像認識、自然言語処理などの分野で活用されています。これにより、私たちの生活や仕事の様々な場面でAIの恩恵を受けることができます。
しかし、AIにはまだ課題や限界も存在します。例えば、人間が当たり前とする感性や論理的思考など、抽象的な判断や感情的な要素の処理には課題があります。また、倫理的な問題やプライバシーの保護など、社会的な側面も考慮しなければなりません。AIの基本概念を理解し、その可能性や使いどころを正しく把握することは、非常に重要な知識となっています。
AI開発に人気のプログラミング言語
Pythonは非常に人気のあるプログラミング言語です。その使いやすさと幅広い用途により、機械学習やデータ解析に特に適しています。また、Pythonには豊富なライブラリやフレームワークがあり、これらを利用することでプログラムの開発が容易になります。さらに、Pythonはオブジェクト指向プログラミングもサポートしており、柔軟性が高いです。
R言語は統計解析やデータマイニングに特化したプログラミング言語です。R言語は統計モデリングやグラフィカルなデータ分析に非常に強力な機能を有しており、研究や学術界でよく利用されています。特に、R言語にはCRANと呼ばれる包括的なパッケージアーカイブが存在し、多くの統計関数やデータセットが利用可能です。
Juliaは比較的新しいプログラミング言語で、高度な数値計算や科学技術計算に特化しています。Juliaは高速な処理速度と柔軟な記法を持ち、特に数値計算のパフォーマンスが求められる場面で威力を発揮します。また、Juliaには数値計算やデータ解析用のライブラリが充実しており、これらを組み合わせることで効率的なプログラムを実現できます。
上記のプログラミング言語とツールは、それぞれ特色と利用シーンが異なります。どの言語やツールを選ぶかは、プロジェクトの目的や要件によって異なるため、適切な選択をすることが重要です。また、これらの言語やツールは日々進化しており、新しい機能や改良が追加されていますので、最新の情報を把握することも大切です。
補足：AI自体の開発には上記のようなプログラミング言語が適していますが、AIを使ったアプリを開発する場合は、これらの言語に縛られる必要はありません。というのも、APIやSDKが用意されていることが多いので、今回紹介した言語以外でもAIを活用したアプリの開発は可能です。
アプリにAIを組み込む際の用途
AIの典型的な用途には、自動文字起こし、顔認識、性格分析などがあります。
自動文字起こしは、音声データをテキストに変換する機能です。会議の録音データやインタビューの音声など、音声情報を素早く文字化することができます。これにより、手作業での文字起こし作業の手間を省くことができます。
顔認識は、画像や動画から人物の顔を識別する技術です。例えば、写真やビデオ内の特定の人物を追跡したり、身元の確認やセキュリティの目的で使用されます。顔認識技術は、スマートフォンのロック解除や顔認証にも応用されています。
性格分析は、文章や音声から個人の性格特性を推定する技術です。言語処理や音響解析などの要素を組み合わせて、ユーザーの個別の性格傾向を分析します。これにより、マーケティングや採用活動など、さまざまな場面で効果的に活用することができます。
AIの技術が進歩し続ける中で、さらなる新しい用途が生まれることも期待されています。
既存のアプリにAIを組み込む方法
昨今、注目を集めているChatGPT。GPTは、人工知能（AI）によって動作する高度な会話モデルです。ChatGPTは、大量のデータセットを学習し、自然言語処理のテキスト生成に特化したモデルです。そのため、人間のような返答を生成することができ、様々なトピックについての質問や会話を行うことができます。また、ChatGPTは、幅広い分野の情報に基づいたコンテンツを提供することが可能です。このような特徴から、ChatGPTは多くの人々に利用され、注目を浴びています。
ChatGPTのAPIで文章を自動生成する
OpenAIのAPIは、機械学習モデルを利用して自然言語生成を行うためのものです。このAPIを使うことで、ユーザーが入力した文章に基づいて、自動的に関連する文章を生成することができます。
GPTをアプリに組み込むための手順
- OpenAIのAPIを有効化し、認証情報を取得する
- アプリのコード内でAPIへのリクエストを作成し、必要なパラメーターと入力文章を指定する
- APIへのリクエストを送信すると、OpenAIのモデルが入力文章を受け取り、関連する文章を生成して返してくれます
※APIを利用する際は、制限や使用料金に注意する必要があります。
公式ドキュメントはこちら
以上の手順を踏むことで、OpenAIのAPIを活用した文章自動生成機能をアプリに組み込むことができます。
WhisperAPIで音声を生成する
WhisperAPIは、ディープラーニング技術を用いた音声合成システムです。このAPIを使うと、自然で滑らかな音声を生成することができます。
WhisperAPIをアプリに組み込むには、以下の手順で開発をします。
- 開発者ポータルにアクセスし、WhisperAPIの利用登録をします。利用登録が完了すると、APIキーが発行されます。
- APIキーをアプリケーションに組み込むためのコードを書きます。
- WhisperAPIのエンドポイントにリクエストを送信します。リクエストには、テキストデータや音声の設定などが含まれます。
- サーバーからのレスポンスを受け取り、生成された音声データを再生するか保存します。
公式ドキュメントはこちらをご覧ください。
このようにして、WhisperAPIはアプリに組み込まれ、自然な音声の生成を実現します。アプリ開発者にとって、ユーザーに対してより魅力的な音声体験を提供するための有用なツールとなるでしょう。
新しくAI搭載のアプリを開発する時のポイント
GPTsと充分に差別化を図る
GPTsというのは「誰でもノーコードでAIアプリが作れる」というOpenAIのサービスです。UIは、ChatGPT と変わらず、Chat型のUIですが。アプリを企画する際には「GPTでも十分だ」といったアイデアも生まれるでしょう。GPTにできなくて、企画したアプリにできることを追求することが重要になってきます。
関連：他にも、Facebookみたなアプリをつくりたい、Xみたいなアプリをつくりたい、と考えることが多いですが、定着しているユーザーを奪うのは、かなりハードルが高いです。例えば、LINEは、既に普及していて、LINEみたなアプリを作って、LINEではなく、その自社のチャットアプリと使わせる、というのは現実的ではありません。既存のアプリとの差は、つまりオリジナリティです。オリジナリティに価値が生まれるので、GPTとは何が違うのか、既存のSNSと何が違うのか、今後のアプリ開発では「差別化」を追求する必要があります。
言語モデルのチューニングがポイント
裏側で動いているAIがGPTだと、競合他社との差別化が難しくなります。というのも、GPTは誰でも使えるため、競合他社が類似のサービスを用意に開発することが可能です。他社のサービスよりもAIの出力を向上させることはもちろん重要ですが、AIの言語モデルを調整し、独自のモデルにすることで出力品質を向上させることが重要だと考えています。プロンプト（AIへの指示文）の工夫も有効ですが、AIのチューニングで独自性を持たせることが必要です。
既存事業との関連性・ストーリーに価値が生まれる
AIが普及して誰もがAIを使えるようになった昨今では、プロダクトのストーリーが重要となります。
例えば、A社は10年間SEOの事業を行ってきた経験を基に、AIライティングツールを開発しました。これにより、A社の開発ストーリーや実績があり、信頼性が高くなります。一方、B社は何も実績がなく、ただAIライティングツールを開発しただけです。AIの発展によって、信頼性や開発ストーリーは新たなAIアプリを開発するにあたり重要な要素となります。
UI/UXデザインの重要性が高まる
これまでAI開発が進むにつれ、AI以外の要素がますます重要になってきました。特に、UI/UXデザインは重要な要素の一つであり、ユーザーにどのような体験を提供するかを徹底的に考える必要があります。
UI（ユーザーインターフェース）は、ユーザーとAIとの間の接点です。ユーザーがAIを簡単に操作できるようにするだけでなく、使いやすさや直感的な操作性を追求することも重要です。例えば、シンプルなデザインや視覚的な要素を活用することで、ユーザーがAIとのやり取りをスムーズに行えるようになります。
一方、UX（ユーザーエクスペリエンス）は、ユーザーがAIを利用することで得られる体験全体を指します。例えば、ユーザーがAIを使って問題を解決したり、役立つ情報を得たりする際に、どれだけスムーズで満足感のある体験ができるかが重要です。これには、情報の整理や分かりやすさ、ユーザーのニーズに対応した機能の提供などが含まれます。
AIの能力が向上しても、UI/UXデザインが優れていなければユーザーは満足せず離れて行きます。そのため、AI以外の部分を徹底的に考え、ユーザーの視点に立った使いやすいUI/UXを提供することが重要です。AIが普及してきた今、デザイナーや開発者はAIの性能だけでなく、使い勝手や体験を追求することに注力する必要があります。
AIアプリを開発する際はセキュリティに注意
セキュリティについて、常に注意を払う必要があります。特にプロンプトインジェクションという脅威には注意が必要です。この攻撃は、アプリケーションやシステムを通じて不正なコードを実行するため、重大なセキュリティ上の問題となります。
プロンプトインジェクション
プロンプトインジェクション攻撃とは、ユーザーからの入力を受け取る部分で、予期しないコードを実行させる攻撃手法です。例えば、ウェブサイトの検索欄に入力したキーワードに悪意のあるコードを埋め込んだ場合、そのコードが実行されてしまう可能性があります。これにより、個人情報の漏洩やシステムの乗っ取りなど、深刻な被害を招く可能性があります。
このような攻撃から身を守るためには、まず入力データのバリデーションを行うことが重要です。入力データを正当な範囲内に制限し、予期しないコードが実行されることを防ぐ必要があります。
セキュリティとプロンプトインジェクションに十分な注意を払い、適切な対策を講じることで、情報の漏洩や被害を最小限に抑えることができます。
まとめ
昨今、AIの進化が目まぐるしいですが、当社でも、AIを活用したアプリ開発に関して、日々研究を行っています。AIをアプリに組み込んだ実績もありますので、AIを搭載したアプリを開発したいという方がいらっしゃいましたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。