2019.10.28

AIアプリの開発を依頼する際の3つのポイント

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現代では自動検知サービスやロボット掃除機など、様々な箇所でAIが活用されています。
アプリケーションもその例にもれず、AIを活用したアプリが多く配信されています。

例えば文字認証アプリでは、文字を写真で撮るとAIが文字の認証をしてデータ化してくれます。
AIは活用の幅が広く、ぜひ自社でもAIを活用したアプリを開発したいとお考えの方はいらっしゃると思います。

そこで本記事では、AIアプリの開発を依頼する際のポイントを紹介していきます。
AIアプリの開発をお考えの方は、ぜひ最後までご覧ください。

 ポイント① データの収集をする

そもそもAIとは、学習させたデータを統計して最適な答えを出す人工知能です。

そのため、AIをアプリに活用する際、一定のパフォーマンスをするためにはどうしても膨大なデータ量が必要です。
学習させるデータ量が少ないと、偏った知識になってしまい最適な答えを出すことができません。

AIは機械学習させるデータが多ければ多いほどに、パフォーマンスの精度が高くなっていく特徴があります。
AIアプリを開発する際は、まず一定数のデータ取得を行ってから依頼をするべきでしょう。

ユーザーがAIを育成するタイプのアプリもある

AIアプリは開発時にデータの学習をさせることが多いですが、AIに学習させること自体を目的としたアプリもあります。

例えば、チャットボットを利用したAI育成アプリでは、チャットでいくつかでキーワードを学習させることでAIとの会話を楽しむことができます。

知識の偏りを利用して、自分好みの回答をするように育成し、少しずつ会話が続けられるよう成長させる楽しみ方があります。

ポイント② アプリの内容によってAIの種類を変える

人間でも教科によって得手不得手がありますよね。
AIでも種類によって学習が得意なカテゴリが異なっています。

例えば言語AIは、ユーザーが打ち込んだ文章を翻訳したり誤字を指摘できたりするようなことができます。
画像AIは写真や動画に映った人の認識をしたり、類似画像を検索することなどが得意です。

作成したいアプリの内容によって、どの種類のAIを活用するかを把握しておくことも大切といえます。

ポイント③ AIのできないことを把握する

AIは人間の学習と同じでデータの反復分析によって、時には人間よりも精度の高い答えを出すことがあります。

しかし、人間のように高いコミュニケーションをとることや、0から何かを生み出すクリエイティブなことはAIにはできません。

AIは大量のデータ学習をさせることで、一定の法則性をみつけて最適解を出します。
逆にいうとデータにない行動はできないので、どうしても人の感情の機微を察したり、新しいアイディアを生み出すなどの行動は難しくなります。

AIを活用したアプリ開発をする際は、AIができる範囲でのサービス提供を考えましょう。

AIに学習させる一定数のデータが必要

今回は、AIアプリの開発を依頼する際のポイントについて紹介してきました。
自社にとってAIアプリ開発の外注が必要か判断する材料にとなりましたでしょうか。

AIはデータの学習ありきでそのパフォーマンスを発揮します。
比較できるデータが多いほどに、導きだす答えの精度は高くなっていく傾向があります。
そのためAIアプリ開発には、統計できるほどの一定数のデータ取得が必須となります。

今後、AIアプリの開発を外部受注する予定の方は、ぜひ本記事を参考にしていただければと思います。

この記事を書いた人

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編集部員 濵岸

編集部員の濵岸こと「はま~」と申します。EMEAO!のWebコンテンツの記事を作成させていただきます。 身長が低いため学生時代は「お豆」と呼ばれていました。 豆らしく、皆様の役に立つ記事を「マメに豆知識を!」の意識で作成します!どうぞよろしくお願いいたします!

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