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昨今、AI開発が注目され、幅広い分野で利用されるようになりました。モバイルアプリ開発においても、AIを用いた開発の効率化や、AIを使った機能の搭載が一般的になってきています。
「AIアプリにはどんな種類があるのか？」「AIアプリ開発はどうやったらいいの？」「そもそもAIアプリとはどんなものか？」などの疑問を抱く方もいるでしょう。
本記事では、AIモバイルアプリの開発方法の手順を解説し、種類やアイデア例もわかりやすく紹介していきます。AIアプリを使った開発に関心がある方は必見です。
高校からHTML/CSS/COBOL/C++/Rubyに触れ、システム管理やCMSなど幅広く網羅。建築士から転身し、Webメディアの制作を主軸とした会社を設立。ITパスポート所有。趣味は建築物巡り。
AIを使ったモバイルアプリ開発とは？
AIモバイルアプリとは、AIを活用できる機能などが実装されたモバイルアプリを指します。
現代社会でAIは至る所に活用されており、スマホを利用したモバイルアプリへのAI搭載は特に人気です。人の手では難しい作業や分析も、AIを活用することで、開発の効率化を図れます。
また、AIは機械学習を行うため、AIによるアプリ自体のパフォーマンス向上を見込めます。学習されたデータはリアルタイムで分析、解析を行い、環境やユーザーに合わせてアプリの最適化が可能です。
しかし、AIは膨大なデータを学習します。新しく学習した内容を「適切に運用できているか」の定期的なテストも忘れてはいけません。
AIモバイルアプリは使用するほど学習し、ユーザーに合わせて変化します。そのため、通常のアプリよりも利便性に優れ、ユーザーファーストなコンテンツを提供できます。
AIアプリとは
AIアプリとは、AIと呼ばれる人工知能技術を搭載したアプリの通称です。
AIは機械学習を行い、コンテンツや解析結果を提供する特徴を持ちます。業務効率化への活用も可能で、データ分析や管理、異常検知など、幅広い分野で活躍しています。
AIアプリに使用されている主な技術は以下のとおりです。
- 画像認識
- 音声認識
- 自然言語処理
上記の技術は、業務、日常で使用する多くのAIアプリに搭載されています。特にAIモバイルアプリはスマホから簡単に利用できるため、身近な存在と言えるでしょう。
AIアプリ開発とは
AIが実装されたアプリを開発することを、AIアプリ開発と呼びます。
通常のアプリ開発は、アイデアのブレストや設計、開発、プログラミング、動作のテストが主な内容です。AIアプリ開発の場合、AIモデルを統合する工程が組み込まれます。アプリへ統合を行う前に、搭載したい機能によってAIモデルの選定が必要です。既存のAIを利用するか、ゼロから開発するかで、AIアプリ開発の開発工程は異なります。
次に、AIが利用するデータも開発の重要な要素です。画像認識のための画像データや、音声認識に必要な音声データなど、AIが学習し、活用するデータは多岐にわたります。
開発を行う前に、「何に活用するAIアプリを作るか」を明確にし、AIの方向性を決めておきましょう。
AIを導入するメリット3選
モバイルアプリ開発にAIを導入すれば、多くのメリットが得られます。具体的なメリットとしては、下記の3つが挙げられます。
- パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供できる
- タスク処理を自動化できる
- ビッグデータ分析と予測が可能になる
パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供できる
AIの導入で、ユーザーの利用環境にマッチしたユーザーエクスペリエンスを提供できるようになります。テキスト入力欄でAIを活用すれば、ユーザーがよく使う単語を予測し、提案が可能です。各利用者の利用動向から導き出すので、多くの人が使いやすいものになるでしょう。
また、おすすめ機能にAIを活用すれば、利用者の好みにあったものが自動で表示できるようになります。YouTubeやTikTokといった有名なアプリでは、AIを活用したおすすめ機能がフル活用されています。
AIを活用すれば、利用者の満足度は大きく高まるはずです。
タスク処理を自動化できる
AIはモバイルアプリの開発にも利用できます。例えば、単純なコーディングであれば、コード生成AIの利用が考えられます。
コード生成AIとして有名なものは以下のとおりです。
- TabNine
- GitHub Copilot
- Amazon CodeWhisperer
- Hugging Face
コード生成AIを用いれば、書き始めたコードに基づいてその続きを予測し補完してくれるため、開発速度を向上させられます。また、テキスト情報の説明に基づいてコードの生成も行うため、大枠をAIで作成し、細かなところを修正していくやり方も可能です。
ビッグデータ分析と予測が可能になる
モバイルアプリにAIを取り入れれば、ビッグデータの分析とそのデータに基づく予測が可能になります。
ビッグデータの収集からAIによる予測までのフローは以下のとおりです。
- 利用者がどのようにアプリを利用しているかをデータとして収集
- データから利用者のアプリの利用傾向を学習
- 利用傾向に基づいてもっとも可能性の高い選択肢を利用者に提案
AIによる提案が行われるようになると、ユーザーの使いやすさは大きく向上します。
例えば、YouTubeのおすすめ機能も、AIによるビッグデータ分析の賜物です。ビッグデータの活用で、多くの人が使いやすいアプリになります。
AIモバイルアプリを開発する2つの方法
AIモバイルアプリの開発には、モバイルアプリとAIモデルの2つが必要です。
データの学習を行ったAIを、モバイルアプリに統合し、AIモバイルアプリが完成します。AIは万能なわけではなく、活用方法によって学習内容が異なります。そのため、搭載する機能に応じてAIの学習モデルの選定は必要不可欠です。
AIには、APIで既存のデータを覚えたAIを使用する方法と、人工知能開発からはじめる方法の2種類があります。どちらにもメリット・デメリットはあるので、開発行う前にどちらが良いか、ポイントをしっかり押さえておきましょう。
APIを利用する方法
APIとは、他社が開発して公開している既存のAIモデルや機能を共有する方法です。自ら開発したモバイルアプリにAIを連携して活用できます。
AIが他のAIモバイルアプリ開発にも利用されているため、最初から学ばせる必要がなく、多くのデータを学習しています。そのため、開発にかかる負担を減らす事ができ、効率化とコスト削減が見込めます。公開されているAIが多い点も魅力のひとつです。
便利な方法ではありますが、公開されている＝他社でも使用している可能性が高く、独自性は下がります。また、API通じて外部への情報流出の可能性があるため、セキュリティ対策は必ず行いましょう。
人工知能開発からはじめる方法
人工知能開発とは、既存のデータは使用せず、ゼロからAIを開発する方法です。ゼロから開発する場合、AIに使用するデータ収集からはじまります。
明確な活用方法が決まっていれば、必要なデータを中心に集めることが可能です。また、AIが学習を行うために、AIモデル＝機械学習の開発も必須です。活用方法によって開発する機械学習の方法も違います。
開発には技術やコストがかかりますが、その分、ユーザーのニーズに合った独自的なAIを開発でき、競合他社との差別化を図れます。開発に不明点がある場合は、AI開発が得意な会社に依頼をすると良いでしょう。
個人でAIを使ってモバイルアプリを開発する方法2選
個人でAIを使用してモバイルアプリを開発する場合、多くの知識を覚える必要があります。
1）AIを動かすプログラミング言語
AIに機械学習を搭載するために「C++」、「Python」や、AIがデータを操作するために「SQL」と呼ばれるプログラミング言語が必須です。
基礎知識が全くない初心者の方がAIを開発する方法を勉強する場合、習得に約300時間以上かかると言われています。
2）モバイルアプリを開発するプログラミング言語
AIモバイルアプリを作成するためには、AIを搭載するモバイルアプリが不可欠です。iOS、Androidでは使用言語が異なるので、アプリを別々に開発する必要があります。
iOSでは「Objective-C」、「Swift」、Androidでは「Java」、「Kotlin」、「C#」など多くのプログラミング言語を使用します。上記のように知識がない状態から開発を行うのは、覚える内容が多く非常に困難です。
しかし、Web上にあるツールの使用で、スマホで使用できるAIアプリの制作は可能です。作り方を簡単に説明していきます。
方法１：ツールを利用する
専門的な知識がない場合でも、ツールの利用でAIアプリを作れます。ツールを上手く利用することで、難しいプログラミングコードや、AIの機械学習の簡略化が可能です。そのため、専門知識がない状態でもAIを作れます。
AI開発ツールは有料の場合が多いため、ツールを選ぶ前に、AIの活用方法や予算、操作方法を確認しておきましょう。
以下にAI開発を行うおすすめのツールをご紹介します。
【Neural Network Console】
SONY社が提供するAI開発ツールで、簡単なマウス操作のみでAIを作れます。
画像認識、音声認識の分野に優れ、機械学習もノーコードで可能。また、自ら開発したすでに学習済みのAIを組み込んで、アプリ開発を行えます。
初心者の方から上級者の方までおすすめのツールです。
【Google AutoML】
Google社が提供するAIプラットフォームです。
機械学習の自動化はもちろん、画像認識や音声認識、その他機能面も充実しています。専門知識はほとんど必要なく、画面操作だけでAIモデルを構築でき、構築したモデルはアプリやWebサイトに統合可能です。
料金は基本無料、使用した分料金が発生します。まずはAIに触れてみたい、という方におすすめです。
方法２：ライブラリやフレームワークを利用する
ライブラリとは必要な時に使用できるプログラムの「部品」です。必要に応じてライブラリの部品を使用することで、制作したプログラムを補完します。フレームワークとはアプリ全体の「枠組み」を提供しているツールを指します。
ライブラリの部品と組み合わせた使用により、開発を効率的に行うことが可能です。プログラミングの知識が多少は必要ですが、多くの開発者が部品と枠組みを公開しているため、個人でも比較的簡単にAIを開発できます。
作りたいAIのフレームワーク（枠組み）にライブラリのプログラム（部品）を当てはめるイメージをすると、覚えやすいでしょう。ライブラリとフレームワークは種類が多く、特徴もさまざまです。
ここからは、人気のライブラリとフレームワークを紹介していきます。
【scikit-learn】
機械学習で非常に有名なライブラリです。Pythonで記述されており、機械学習に必要なプログラムが無料で利用できます。
機械学習のための機能がすべてパッケージとしてまとめてあるため、使い始めやすく一連の作業をスムーズに行えます。
学習曲線が緩やかなので、初心者からプロまで人気のツールです。
| ツール名 | scikit-learn |
| 特徴 | ・豊富な機械学習アルゴリズム ・パイプライン構築のサポート ・他のライブラリとの統合が可能 |
| 料金 | 無料 |
| おすすめの人 | ・初心者からプロの方まで全ての開発者 ・データ分析やデータサイエンスのプロ |
| 対応言語 | Python |
【Pytorch】
Facebook社が開発しているオープンソースの深層学習ライブラリで、世界中で使用されているため利用者が多く、参考資料も豊富です。
自然なコーディングスタイルと計算グラフも特徴の一つ。研究にも実装にも適しているため、研究者や開発者の方に人気があります。
| ツール名 | Pytorch |
| 特徴 | ・計算グラフのサポート ・高性能なGPUアクセラレーション |
| 料金 | 無料 |
| おすすめの人 | ・深層学習を学習している人 ・リアルタイムのモデルトレーニングを必要とする人 |
| 対応言語 | Python、C++ |
【Caffe】
Caffeは、Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）で開発された深層学習フレームワークで、高速な計算と効率的なモジュール設計が特徴です。
特に画像認識が得意で、産業界や学術界で広く利用されています。
記述コードがC++なので、処理速度が速い点も魅力のひとつ。大規模なデータのトレーニング時間が短縮されるため、モデルの開発と実装が効率的に行えます。
また、遅延を最小限に抑えることができるため、利便性の向上が可能です。
| ツール名 | Caffe |
| 特徴 | ・高速なトレーニング ・事前トレーニング済みモデル |
| 料金 | 無料 |
| おすすめの人 | ・画像認識に強いツールを求めている人 ・効率的なモデル開発を求めている人 |
| 対応言語 | C++ |
【TensorFlow】
TensorFlowは、Google Brainチームによって開発されたオープンソースの深層学習ライブラリです。
大規模な分散トレーニングやモデルデプロイメントをサポートします。
音声認識や言語翻訳、画像認識などの幅広い用途に使用できるフレームワークで、世界中で使用されています。
| ツール名 | TensorFlow |
| 特徴 | ・高度な分散トレーニング ・モバイルやWebへのデプロイメントが簡単 |
| 料金 | 無料 |
| おすすめの人 | ・大規模な機械学習プロジェクトを行っている人 ・幅広いプラットフォームを使いたい人 |
| 対応言語 | Python、C++、Java、Go |
【Microsoft Cognitive Toolkit】
Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）は、Microsoftが提供するオープンソースのフレームワークです。
効率的なパフォーマンスとスケーラビリティが特徴で、音声認識や画像認識などのタスクにピッタリです。
翻訳や自然言語処理にも優れています。
| ツール名 | Microsoft Cognitive Toolkit |
| 特徴 | ・高速なパフォーマンス ・音声・画像認識に強い |
| 料金 | 無料 |
| おすすめの人 | ・Microsoftのサービスとの統合を考えている人 ・効率的なデプロイメントを目指す人 |
| 対応言語 | Python、C++、BrainScript |
【Keras】
Kerasは、簡潔で使いやすい高性能のニューラルネットワークライブラリです。
TensorFlowやTheano、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）などと統合して利用でき、プロトタイピングの速さと使いやすさで人気を集めています。
また、AIの機会学習やディープラーニングに合ったフレームワークで、Pythonでコードが書かれているため、初心者にも扱いやすいライブラリです。
| ツール名 | Keras |
| 特徴 | ・直感的 ・多くのライブラリと互換性が高い |
| 料金 | 無料 |
| おすすめの人 | ・初心者 ・シンプルで柔軟なモデル設計をしたい人 |
| 対応言語 | Python |
AIを使って開発できるアプリの例
IT化が進む現代社会では、業務効率化や生活のサポート、さまざまなシーンでAIアプリが活用されています。AIアプリでは、画像認識、音声認識、自然言語処理の3つの技術が主流です。翻訳や画像の自動検出、会話など、用途によって使用技術は変化します。
3つの技術の簡単な内容を説明します。
【画像認識】
AIによる画像の自動分析や加工に関した技術です。加工アプリ、画像を使用した検索アプリで活用されています。
【音声認識】
入力された音声をもとにAIが分析し、テキストや文章に変換する技術です。文字起こしや音声読み上げアプリに使用されています。
【自然言語処理】
AIが言語を理解、思考し、データやテキストを表示します。チャットボットや自動翻訳に用いられる技術です。
次に、上記のAI技術を用いて開発可能なアプリの例を紹介します。
AIチャットボット
AIチャットボットは、AIが人間と同じようにテキストや文章の意味を理解し、内容に応じて自動で回答を行います。音声対応しているチャットボットには、自然言語処理、音声認識の技術を用いた開発が多くあります。
最初は、あらかじめ用意されたデータをもとにAIが回答を行いますが、長期的な運用で回答の幅も増え、効率的で適切な回答が可能です。AIの機械学習に時間はかかりますが、問い合わせ用のチャットボットを使用している企業も多く、業務の負担を軽減してくれます。
AIチャットボットの主な例は「SELF」が挙げられます。音声認識を利用したAIチャットボットでは、iPhoneでも人気の「Siri」が良い例です。
画像認識アプリ
画像認識アプリは、学習した画像をもとに、AIが画像を分析・回答をしてくれるアプリです。顔認証や異常検知、物体検出、種類は多岐にわたります。
大量の画像データを覚えさせるとAIが誤った回答をしてしまう場合があるため、基本的にはひとつのジャンルに絞って画像を学習させましょう。
例えを挙げると、花の画像認識アプリを開発する場合は、花の画像データのみをAIに学習させます。学習データを絞ることで、ユーザーが送った画像に対し、正確で効率的な回答が可能です。
「Googleレンズ」など多機能な画像認識アプリも存在しますが、認識範囲が広い程、AIに覚えさせる画像も多く、開発も難しくなります。
画像認識アプリでは、スマホで撮った写真の植物や花をAIが調べる「Picture This」、顔認証を用いて写真を加工する「SNOW」が人気です。
音声認識・合成アプリ
音声認識・合成アプリは、人の話す言葉や音声、テキストを認識し、AIが出力を行います。喋った内容をそのまま文字にする、入力したテキストをAIが音声合成し、読み上げる活用法が主流です。
AIは音声データをもとに学習、出力を行いますが、日本語以外の音声を覚えさせる場合の学習内容は膨大です。
音声認識の技術は、会議の議事録や、翻訳へ利用されており、業務効率化に役立ちます。音声合成の技術は、AIが人の聞き取りやすい波長を分析してテキストを読み上げるため、動画制作で使用されることが多くあります。
音声認識・合成アプリでは、音声を録音して文字起こしが可能な「CLOVA Note」や、豊富な音声からテキストを読み上げてくれる「ゆっくり棒読みトーク」が有名です。
AIを活用したモバイルアプリ開発の手順
AIを活用したモバイルアプリを開発する場合、通常の開発とは別のプロセスが必要になります。以下は、モバイルアプリにAIを導入する際の手順です。
- AIプロトタイプの作成
- データ収集と前処理
- AIモデルの選定とトレーニング
- アプリにAIモデルの統合
1.AIプロトタイプを作成する
AIアプリのプロトタイプを作成します。プロトタイプは試作品の通称です。AIを活用したモバイルアプリを開発する際には、AIの機能以外に見た目や動作も作成する必要があります。
モバイルアプリの具体的な見た目や動作をあらかじめ作成してみることで、作りたいアプリのイメージをチーム内で共有します。モバイルアプリの動きが把握できれば、どのようなAIを使用すればいいかの目安にもなるでしょう。
2.データ収集と前処理をする
AIに学習させたい分野のデータを大量に集めます。画像認識AIであれば多くの画像、音声認識AIであれば、多くの音声データが必要です。
データ収集はスクレイピングで行う方法や、公開されているデータを利用する方法があります。スクレイピングは、やり方次第で違法となる場合もあるので、注意して行うようにしましょう。データを集めた後は各データを加工し、AIのトレーニングに使用できる状態にします。
具体的には、データに情報を付加する「アノテーション」を行います。
アノテーションで行っている作業は「データのタグ付け」です。例えば、犬の画像であれば「犬」とタグ付けし、猫の画像であれば「猫」とタグ付けをするイメージです。
アノテーションを正確に行うと、AIが正しい学習を行い、正しく結果を出力できるようになります。
3.AIモデルの選定
AIモデルの選定を行います。
AIモデルとは入力されたデータを解析・学習し、結果をアウトプットするための仕組みです。これが機械学習の基盤になります。AIモデルには主に「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。
教師あり学習は、正解のデータが用意されている状態で作成されるAIモデルです。
教師なし学習は、対象のデータが正解か分からない状態で作成されるAIモデルです。例として、各データ間で存在する共通点を分析していくことができます。
強化学習は、対象のデータが存在しない状態で作成されるAIモデルです。この場合、AIが試行錯誤し、最適な行動を予測していきます。
どのAIモデルにするか選定が完了したら、AIモデルの作成を行います。
AIモデルは「AIモデル作成ツール」で作成が可能です。主なAIモデル作成ツールには以下のものがあります。
- Neural Network Console
- DataRobot
- MatrixFlow
- Google AutoML
- Microsoft Azure Machine Learning
AIモデルを作成した後は、AIの学習用に加工したデータを基にトレーニングを行います。
画像データの判別を行うAIモデルを作成した場合は、犬の画像を犬の画像として認識し、猫の画像は猫の画像と認識するようになれば成功です。
4.アプリにAIモデルを統合させる
AIモデルの学習が完了次第、モバイルアプリの見た目や動きにAIモデルを統合し、AIを活用したモバイルアプリは完成します。
AIモデルを統合した後は、完成したモバイルアプリが想定通りの動作をするか検証が必要です。AIの動作チェックとアプリの不具合をテストします。
どんな開発でもテストはありますが、AIを使ったアプリの場合は、定期的なテストが必要になります。開発時のテストデータは時間が経つにつれて、相対的に古いものとなるため、最新の環境とズレる可能性があるためです。
AIアプリにとっては、定期的なトレーニングとテストが不可欠です。AIモバイルアプリの性能の維持・向上のために、手間をかけましょう。
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JiteraのAIモバイルアプリ開発サービスの強み
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AI モバイルアプリ開発のまとめ
AIモバイルアプリ開発には、AIモデルやプログラミングの知識が必要になることがありますが、ツールやライブラリ、フレームワークを使用することで、効率的に開発を行うことが可能です。
しかし、初心者の方や複雑な開発を行う場合、ツールだけでは効率的に行えないこともあるでしょう。もしも、開発が難しいと感じた場合は、開発会社へ依頼をするのもひとつの方法です。
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