AIアプリの開発方法をプロが解説！3ヶ月300万円から制作可能

2024年10月23日

弊社Pentagon（ペンタゴン）では、いくつかのAIを搭載したアプリの開発を行ってきました。シンプルなアプリであれば、制作期間の目安は３〜５ヶ月程度。予算感300-500万円程度で開発することが可能です。重要なのは、ChatGPT等との対話型AIとの差別化を十分行い、アプリ独自の価値を提供することです。AIを組み込んだアプリの開発ならぜひ一度Pentagonにご相談ください。今回は、アプリ開発会社ペンタゴンで代表をつとめる筆者が、AIアプリの開発方法について詳しく解説します。

弊社Pentagon（ペンタゴン）でのAIアプリ開発事例

弊社Pentagon（ペンタゴン）では、AI搭載の英語発音勉強アプリOnki（オンキ）の制作をさせていただきました。Onki（オンキ）は、音を起点に英語を覚えるアプリで、小学生〜高校生、教師まで、英語学習の場面で利用されています。

◆制作実績の概要

制作体制	制作期間	機能
マネージャー1名 デザイナー1名 エンジニア2名	約5ヶ月	撮影した写真からAIが文字起こし 録音データからAIが文字起こし 英文の虫食い・暗記機能

Onki（オンキ）には、撮影した写真から英文をAIが文字起こしする機能、録音データからAIが文字起こしする機能が搭載されています。AIの出力精度などを検証しながら開発を行いました。

このアプリの開発で苦労したのは、AIによる文字起こしの精度を安定させることです。撮影した写真に不要な文字が含まれていると、AIが誤って文字起こしをしてしまうため、不要な文字データを取り除くため、トリミング機能や塗り潰し機能を実装しました。こうした試行錯誤の結果、AIの出力を安定させることができました。

AIアプリを開発する際に決めるべき３つのこと

準備①ネイティブアプリかWebアプリかを決める

AIアプリを開発する際、まず決めるべきはプラットフォームです。ネイティブアプリとWebアプリ、それぞれの特徴を比較してみましょう。

◆ネイティブアプリとWebアプリの比較表

特徴	ネイティブアプリ	Webアプリ
パフォーマンス	高速で滑らかな動作	やや劣る場合がある
デバイス機能へのアクセス	フル活用可能	制限あり
開発コスト	プラットフォームごとに開発が必要	1つのコードベースで複数プラットフォーム対応可
配布方法	アプリストアを通じて配布	ブラウザからアクセス可能
オフライン機能	対応可能	制限あり
更新頻度	ユーザーの更新操作が必要	サーバー側の更新で即時反映

選択の基準は、アプリの目的や対象ユーザー、必要な機能などによって変わってきます。例えば、高度な画像処理を要するAIアプリであれば、デバイスの性能を最大限に活用できるネイティブアプリが適しているでしょう。一方、幅広いユーザーへの即時提供を重視する場合は、Webアプリが有利かもしれません。

準備②外注か自社開発か決める

AIアプリ開発を自社で行うか、外部に委託するかも重要な決断です。それぞれのアプローチにはメリットとデメリットがあります。

◆AIアプリの開発を外注すべきかどうか

	メリット	デメリット
自社開発	社内のノウハウ蓄積細かい要求に柔軟に対応可能長期的なコスト削減の可能性	初期投資（人材確保、環境整備）が高額開発に時間がかかる可能性最新技術への対応が遅れる可能性
外部委託	専門家の知識とスキルを活用できる開発期間の短縮コストの予測が立てやすい	社内へのノウハウ蓄積が限定的細かい要求への対応に時間とコストがかかる場合があるセキュリティリスクの管理が必要

選択の際は、自社のリソース、プロジェクトの規模、時間的制約などを総合的に判断することが大切です。また、無理に100%自社で開発する必要もなく、不足しているリソースを補う形で、一部を外部に委託することも可能です。

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準備③開発の手法を決める

AIアプリの開発手法も、プロジェクトの性質によって選択肢があります。

スクラッチ開発

メリット：完全にカスタマイズ可能、独自の機能実装が可能
デメリット：開発期間が長い、高コスト

パッケージ開発

メリット：開発期間の短縮、コスト削減
デメリット：カスタマイズに制限がある場合がある

ノーコード開発

メリット：非エンジニアでも開発可能、迅速な開発
デメリット：複雑な機能の実装に制限がある

開発手法の選択基準は、アプリの複雑さ、必要なカスタマイズの程度、開発リソースなどによって変わってきます。例えば、高度にカスタマイズされたAI機能が必要な場合はスクラッチ開発が適していますが、基本的なAI機能を迅速に実装したい場合はノーコード開発ツールが有効かもしれません。

AIアプリの開発実績がある弊社Pentagon（ペンタゴン）にご相談いただければ、これらの選択を適切に行い、効率的な開発を実現することができます。Pentagonは豊富な開発経験を持ち、クライアントのニーズに合わせた最適なアプローチを提案します。

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AIアプリの開発にかかる費用と期間は？

AIアプリの開発を検討する際、コストと期間は重要な検討事項です。ここでは、開発規模別の予算感、開発期間の目安、そしてコストと期間を左右する要因について詳しく見ていきましょう。

開発規模別の予算感：小規模から大規模プロジェクトまで

AIアプリの開発コストは、プロジェクトの規模や複雑さによって大きく変動します。以下に、一般的な予算範囲を示します：

小規模プロジェクト（基本的なAI機能を持つアプリ）

予算範囲：300万円〜500万円
例：簡単な画像認識機能を持つアプリ、基本的なチャットボット

中規模プロジェクト（複数のAI機能を統合したアプリ）

予算範囲：500万円〜2000万円
例：高度な自然言語処理を用いた顧客サポートアプリ、
予測分析機能を持つビジネスインテリジェンスツール

大規模プロジェクト（複雑なAIシステムを持つ企業向けアプリ）

予算範囲：2000万円〜
例：多言語対応の高度な音声認識・翻訳アプリ、
大規模データを扱う予測モデルを組み込んだアプリ

これらの数字はあくまで目安であり、具体的な機能要件、デザインの複雑さ、統合が必要な既存システムの有無などによって変動します。

開発期間の目安：各フェーズにかかる時間

AIアプリの開発期間も、プロジェクトの規模と複雑さに応じて変わります。一般的な開発期間の目安は以下の通りです：

フェーズ	小規模プロジェクト	中規模プロジェクト	大規模プロジェクト
全体期間	2〜4ヶ月	4〜8ヶ月	8ヶ月以上
企画・要件定義	2〜4週間	4〜6週間	8〜12週間
デザイン	2〜3週間	4〜6週間	8〜12週間
開発	4〜8週間	12〜20週間	24〜48週間以上
テスト・デバッグ	2〜3週間	4〜6週間	8〜12週間
リリース準備	1〜2週間	2〜3週間	4〜6週間

これらの期間はプロジェクトの特性や開発チームによって変動します。また、AIモデルの学習や最適化に予想以上の時間がかかることもあるため、柔軟な計画立案が重要です。

AIアプリ開発のおもな手順3つ

AIアプリ開発のおもな手順は、「企画」「要件定義・設計」「開発～リリース」の３段階に分けられます。これらの手順を詳しく見ていきましょう。

手順①AIアプリの企画を作成する

AIアプリの開発は、強固な企画立案から始まります。この段階では以下の点に注力します：

1. ビジネス目標の明確化： AIアプリがどのような問題を解決し、どのような価値を提供するのかを明確にします。
2. ターゲットユーザーの特定： アプリの主要なユーザー層を特定し、そのニーズや行動パターンを分析します。
3. AI技術の選定： 目標達成に最適なAI技術（機械学習、深層学習、自然言語処理など）を選択します。
4. 市場分析と差別化戦略： 競合製品を調査し、自社アプリの独自性や優位性を明確にします。
5. 概算予算と期間の設定： 開発にかかる費用と時間の見積もりを行います。

企画段階では、関係者全員が同じビジョンを共有し、プロジェクトの方向性を一致させることが重要です。

手順②要件定義・設計

企画が承認されたら、具体的な要件定義と設計に移ります：

1. 機能要件の詳細化： アプリに必要な全ての機能を洗い出し、優先順位をつけます。
2. 非機能要件の定義： パフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティなどの要件を定義します。
3. AIモデルの設計： 使用するAIアルゴリズム、必要なデータ、学習方法などを決定します。
4. ユーザーインターフェースの設計： ワイヤーフレームやプロトタイプを作成し、ユーザー体験を設計します。
5. システムアーキテクチャの設計： バックエンド、フロントエンド、データベース、APIなどの構成を決定します。
6. データフローの設計： アプリ内でのデータの流れを設計し、データの収集、処理、保存方法を決定します。

この段階で、開発チームとステークホルダー間で綿密なコミュニケーションを取り、要件の漏れや齟齬がないようにします。

手順③開発～リリース

最後に、実際の開発からリリースまでの流れです：

1. 開発環境の構築
   必要なツール、フレームワーク、ライブラリをセットアップします。
2. AIモデルの開発と学習
   設計したAIモデルを実装し、収集したデータで学習させます。
3. フロントエンド・バックエンドの開発
   ユーザーインターフェースとサーバーサイドの機能を実装します。
4. AIモデルの統合
   開発したAIモデルをアプリケーションに統合します。
5. テストと品質保証
   単体テスト、統合テスト、ユーザー受け入れテストなどを実施し、バグを修正します。
6. パフォーマンスの最適化
   アプリの速度、レスポンス時間、リソース使用量などを最適化します。
7. セキュリティ対策
   脆弱性診断を行い、必要なセキュリティ対策を実装します。
8. ドキュメンテーション
   開発者向けおよびユーザー向けのドキュメントを作成します。
9. リリース準備
   アプリストアへの登録準備や、サーバーのデプロイ準備を行います。
10. リリースとモニタリング
    アプリをリリースし、パフォーマンスやユーザーフィードバックを継続的にモニタリングします。

この開発～リリースの段階では、アジャイル開発手法を採用することが多く、短いスプリントを繰り返しながら機能を段階的に開発し、フィードバックを得ながら改善を重ねていきます。

AIをアプリに組み込むと何ができる？主な用途3選

用途①音声認識

音声認識技術は、人間の音声をテキストに変換したり、音声コマンドを解釈したりする能力を持つAIです。この技術を活用したアプリケーションには以下のようなものがあります：

1. バーチャルアシスタント： Siri, Google Assistant, Alexaなどのバーチャルアシスタントは、音声認識技術を使用して、ユーザーの音声コマンドを解釈し、様々なタスクを実行します。
2. 音声文字起こしアプリ： 会議や講義の音声を自動的にテキスト化するアプリは、ビジネスや教育分野で広く活用されています。例えば、Otter.aiやGoogleの音声文字起こしなどがあります。
3. 多言語音声翻訳アプリ： リアルタイムで音声を認識し、別の言語に翻訳するアプリは、グローバルコミュニケーションを促進します。GoogleTranslateの音声翻訳機能はその代表例です。

◆具体事例

CLOVA Note（クローバノート）は、AI技術を活用して音声を手軽にテキスト化するアプリです。会議や講義の録音を自動で文字起こしし、話者の区別も可能。マルチデバイス対応で、重要箇所の検索も容易。ノイズリダクションや倍速再生機能も搭載。メモ取りの手間を省き、会話に集中できる便利なツール系アプリです。

用途②言語処理

自然言語処理（NLP）は、人間の言語を理解し、生成する能力を持つAI技術です。NLPを活用したアプリケーションは、以下のような分野で素晴らしいユーザー体験を提供しています：

1. チャットボット： カスタマーサポートや情報提供を24時間365日自動化するチャットボットは、多くの企業で導入されています。例えば、銀行の問い合わせ対応や、ECサイトの商品案内などに活用されています。
2. 感情分析ツール： SNSの投稿やカスタマーレビューの感情を分析し、ブランドイメージや製品評価を把握するツールは、マーケティング戦略の立案に役立っています。
3. コンテンツ推薦システム： ユーザーの興味や行動パターンを分析し、個々人に最適化されたコンテンツを推薦するシステムは、NetflixやAmazonなどのプラットフォームで広く使用されています。
4. 文書要約ツール： 長文の文書を自動的に要約するツールは、情報過多の時代に効率的な情報処理を支援します。例えば、ニュース記事の要約や学術論文のダイジェスト作成などに活用されています。

◆具体事例

「AIチャットボットさくらさん」は、AIを活用して自動応答を行う高性能なFAQソリューションです。企業のウェブサイトやFAQページに簡単に導入でき、顧客からの質問に対して迅速かつ正確な回答を提供します。AIが学習を重ねることで、回答精度を向上させ、顧客満足度を高めることが可能です。また、チャットボットや音声アシスタントなど、さまざまなチャネルに対応しており、カスタマーサポートの業務効率化や人件費削減にも貢献しています。

用途③画像認識

画像認識技術は、デジタル画像や動画の内容を理解し、分類や識別を行う能力を持つAIです。この技術を応用したアプリケーションには、以下のようなものがあります：

1. 医療画像診断支援： X線写真やMRI画像を分析し、疾病の早期発見や診断精度の向上を支援するAIシステムが開発されています。例えば、がんの早期発見や骨折の診断などに活用されています。
   
2. 自動運転システム： 車載カメラからの映像をリアルタイムで分析し、道路標識や他の車両、歩行者を認識する自動運転システムは、画像認識技術の最先端の応用例です。
   
3. 顔認証システム： 空港や企業のセキュリティシステム、スマートフォンのロック解除など、顔認証技術は様々な場面で活用されています。
   
4. 商品認識アプリ： 写真を撮影するだけで商品情報を取得できるアプリは、ショッピング体験を変革しています。例えば、AmazonのProduct Advertising APIを使用したアプリは、商品のバーコードや外観から情報を検索できます。
   
5. 植物・動物識別アプリ： 自然界の植物や動物を写真から識別するアプリは、教育や生態系調査に活用されています。Google Lensなどがこの機能を提供しています。

◆具体事例

PlantSnap（プラントスナップ）は、写真を撮るだけで植物の名前を教えてくれるアプリです。AI機能を搭載しており、600,000 種類以上の植物を即座に識別できます。

AIの応用分野は日々拡大しており、これらは氷山の一角に過ぎません。企業や開発者は、自社のビジネスや課題に最適なAI技術を選択し、革新的なアプリケーションを開発することで、競争力を高めることができます。

株式会社Pentagonは、最新のAI技術やトレンドを日々調査しております。お客様のビジネスにAIを効果的に導入し、新しい価値を創造するためのサポートを提供しています。

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AIアプリの開発において重要な３つのポイント

①AIを活用したユニークなアイデアがあること

AIアプリケーションの成功には、単なる技術導入だけではなくユニークなアイデアが不可欠です。AIの能力を活用し、大量データの即時分析や人間が見逃しがちなパターンの発見など、これまで解決が困難だった問題に新しいアプローチで取り組むことが重要です。また、個々のユーザーの好みや行動パターンを学習し、パーソナライズされたサービスを提供するなど、AIを使って新しいユーザー体験を創出することも可能です。

AIの汎用性を活かし、異なる業界の知見や技術を組み合わせた革新的なサービスの創出も期待されます。例えば、医療とファッションの知見を組み合わせた健康管理アプリなど、従来の枠にとらわれない業界横断的な発想が重要です。さらに、AIの予測能力を活用してユーザーのニーズを先回りしたサービスの提供や、複雑なシステムの最適化など、AIの特性を最大限に活かしたアイデアが成功につながります。

近年のAI普及により、プロダクトのストーリーがより重要になっています。長年の事業経験を基にAIツールを開発した企業は、その開発ストーリーや実績により高い信頼性を得られます。このように、AIの発展に伴い、信頼性や開発ストーリーが新たなAIアプリ開発の重要な要素となり、既存事業との関連性やストーリーに価値が生まれています。

②優れたUI/UXデザインが必要であること

AIの高度な機能を搭載したアプリケーションであっても、ユーザーにとって使いやすく、魅力的なインターフェースでなければ成功は難しいです。ユーザー中心設計（UCD）のアプローチを採用し、優れたUI/UXを実現することが重要です。

1. ユーザーリサーチの重要性： 開発の初期段階から、ターゲットユーザーの特性、ニーズ、行動パターンを深く理解することが重要です。定性的・定量的なユーザーリサーチを通じて、ユーザーの真のニーズを把握し、それに基づいた設計を行います。
2. 直感的なインターフェース設計： AIの複雑な機能をユーザーにとって理解しやすく、操作しやすい形で提供することが重要です。直感的なナビゲーション、明確な視覚的階層、一貫性のあるデザイン言語を採用し、ユーザーがわかりやすいように設計します。

3. フィードバックループの構築： AIの出力や推奨事項に対して、ユーザーが簡単にフィードバックを提供できる仕組みを組み込むことが重要です。このフィードバックは、AIモデルの継続的な改善に活用できるだけでなく、ユーザーに制御感を与え、信頼関係を構築するのに役立ちます。
4. エラー処理とヘルプ機能の充実： AIシステムが予期せぬ結果を出力した場合や、ユーザーが操作に迷った場合のサポート機能を充実させることが重要です。わかりやすいエラーメッセージ、ステップバイステップのガイダンス、コンテキストに応じたヘルプ機能などを実装します。
5. パフォーマンスの最適化： AIの処理に時間がかかる場合でも、ユーザーに適切なフィードバックを提供し、待ち時間のストレスを軽減することが重要です。プログレスバーの表示、バックグラウンド処理、段階的な結果表示などの技術を活用します。

優れたUI/UXの実現は、ユーザーの満足度向上だけでなく、アプリケーションの継続的な利用やブランドロイヤリティの構築にもつながります。

③予期せぬ出力が行われないようセキュリティに注意する

AIアプリケーションは多くの場合、個人データや機密情報を扱うため、セキュリティとプライバシーの確保が信頼性と成功に直結する重要な要素となります。このため、個人情報や機密データの暗号化、安全な保存と転送、アクセス制御などのデータ保護を徹底する必要があります。

特にAIモデルの学習データやユーザーの入力データの保護に細心の注意を払います。また、開発の初期段階からプライバシーを考慮に入れ、必要最小限のデータ収集、データの匿名化、ユーザーによるデータ管理オプションの提供などを実装するプライバシーバイデザインの原則を採用します。

透明性の確保も重要で、AIがどのようにデータを使用し、どのような判断を行っているかをユーザーに明確に説明し、AIの判断プロセスを可能な限り説明可能にすることでユーザーの信頼を獲得します。さらに、外部の専門家による定期的なセキュリティ監査を実施し、潜在的な脆弱性を早期に発見し対処します。

これらの3つのポイント - ユニークなアイデア、優れたUI/UX、セキュリティとプライバシーの確保 - は、AIアプリケーション開発の成功に不可欠な要素です。これらを適切に実装することで、真に価値のあるAIアプリケーションを提供することが可能となります。

株式会社Pentagonは、これらの重要ポイントを踏まえたAIアプリケーション開発の豊富な経験を持っています。革新的なアイデアの創出から、ユーザー中心設計の実践、そしてセキュリティとプライバシーの確保まで、包括的なサポートを提供しています。

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まとめ

この記事では、AIアプリ開発の概要と重要ポイントを解説しました。開発にあたっては、ネイティブアプリかWebアプリか、外注か自社開発か、開発手法の選択など、重要な決定事項があります。

ChatGPT等をはじめ様々なサービスがAIをAPIとして提供しています。AIのプロダクトは他社に真似されやすく、競合が多くなる傾向にあります。他社に負けないためにも、デザイン性に優れ、信頼性の高いアプリを制作することが必要不可欠です。アプリ開発をご検討中の方は、ぜひ一度、株式会社ペンタゴンまでご相談ください。