AIアプリ開発の費用は高い？導入手順も含めて解説【2021年最新版】
- AIを使ったアプリの開発ができるベンダーが見つからない
- 開発するのにどのくらい流れや費用が知りたい
- AIアプリ開発に必要なコストを知りたい
AIアプリを開発することで、音声データや人間の言葉を処理する機能、人間の顔や物を認識する機能など、さまざまな面白い機能が実現できます。しかし、AIの導入にはコストがかかり、明確な目的と必要なデータがあってはじめて大活躍が期待できるため、導入前に慎重に検討する必要があります。
この記事では、AIアプリの開発において、導入の意義や流れ、費用、失敗しないためのポイントなどを解説します。また、AIアプリ開発に必要なコストや失敗しないためのポイントなども解説するため、ぜひ最後までご一読ください。
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アプリにAIを導入するとはどういうこと？
アプリにAIを導入すると、どのように変わるのでしょうか。
以下の3つに分けて、それぞれの定義と共にAIを使ったアプリの機能について紹介します。
- AIとは
- アプリとは
- アプリにAIを導入することでさまざまな面白い機能が実現できる！
基礎知識として、まずは一緒に確認していきましょう。
AIとは
AI（人工知能）とは、人間と同じような知能をコンピュータ上に再現する技術のことです。
つまり、データのインプット→解析→学習→アウトプットという一連の流れを可能にする技術といえます。
人が経験を記憶するようにデータを蓄積させて、そのデータから知性・知能を持ったような返答・回答・結果を導きだすわけです。
ただし、総務省の資料から見ても現段階では専門家の間でも「知性」「知能」の明確な定義がなく、AIを定義することもまた難しいのが現状です。
ですが、定義のないAIが現在の市場に発展した背景には、主に2つの要因があります。
- クラウド上にビッグデータの集積が可能になった
- ディープラーニングの技術が可能になった
ディープラーニングとはコンピュータによる機械学習の1つの方法です。
こうした技術革新によって、多種多様な機能を実現するためAIの開発が飛躍的に成長しました。
AIの研究はさらに進化を続けており、現在は過渡期であるといえるでしょう。
生成AIとは
生成AIは、機械学習の一分野で、特定のデータセットを基に新しいデータを生成します。この技術は、音楽、画像、テキストなど、多岐にわたる分野で利用されています。その主要な特徴は、人間が作り出すことのできる内容をシミュレートし、オリジナルデータを作り出す能力にあります。
生成AIがオリジナルデータを作る流れは、非常に多様で創造的なもの。画像、音楽、文章などの生成において、データの特徴を捉え、人間の創造性を超えた新しい形を創出できます。この技術の進展は、エンターテイメント、教育、医療など、社会のさまざまな分野での応用が期待されています。
| 分野 | 用途 |
|---|---|
| エンターテイメント | 映画、ゲーム内の画像生成 |
| 教育 | カスタム教材の作成 |
| 医療 | 医療画像の解析、シミュレーション |
生成AIの可能性は無限大であり、今後の研究と実用化によって、より多岐にわたる分野での利用が展開されるでしょう。
アプリとは
アプリ(アプリケーション)とは、それぞれの目的専用で作成されたソフトウェアです。
昨今では、日常生活と切り離せないほど普及し、ゲーム分野から健康管理に至るまで幅広いアプリが開発されています。
- ゲーム
- マップ
- メール
- 音楽
- カメラ
- SNS
- メモ
- 記録
必要に応じて、スマートフォンやパソコン上にダウンロードして使います。
サイトとの違いは、ブラウザ（SafariやGoogleなど）を開くことなく、アプリだけでインターネットにアクセスして情報を提示している点です。
ですから、調べる手間を省けて目的を達成できるため、サイトと比較するとスピーディーに多くの通信量を送ることが可能なのがアプリの長所です。
アプリにAIを導入することでさまざまな面白い機能が実現できる！
AIの導入により、アプリはこれまでなかった興味深い機能を搭載することが可能になりました。
例えば、AI技術で可能となった代表的な機能は3つです。
- 音声データの認識機能
- 人間の言葉を処理する機能
- 人間の顔や物を認識する機能
それぞれ簡単に、例として見ていきましょう。
音声データの認識機能
音声データの認識機能は、人間の言葉を測定して解析し、文字データとして変換する音声認識の技術です。
ディープラーニングの技術によって、音声データに関する解析やデータ変換のクオリティが向上しました。
こうした技術は、人間が手を触れずに話すことで機械を動かしたり、会議の議事録を作成したりというシーンで活用されています。
人間の言葉を処理する機能
人間の言葉を処理する機能は、自然言語処理(NLP)と呼ばれ、人間が日常生活で話している言語を辞書を用いて適切な状態へ解析します。
簡単に説明すると、AIに辞書を覚えてもらうことで、人間の言葉をプログラムのなかでも正常に理解できる状態へ調べて変換する方法です。
この技術は、スマートスピーカーやチャットボット、コールセンターでの書き起こしなどに利用されています。
画像処理を行う機能
人間の顔や物を認識する機能は、パターン認識技術による画像認識です。
画像認識は、蓄積された学習のないようから特徴を抽出し、マッチングや変換をおこなうことにより対象を本人と認識します。
- 自動車の障害物や車線の認識
- 歩行者検知
- 工場での不良品や混入物の検出
- カメラの色彩調整
- 手書き文字認識
こうした技術は、AIと会話ができるようアプリに組み込み、音声認識や自然言語処理をするなどで使われます。
AIをアプリに導入することで、今まで以上にクリエイティブな製品を創造することができるようになるでしょう。
本当にAIアプリが必要？まずは相談して検討しよう
詳しくは後述していますが、AIアプリの開発は最低でも数千万円単位で予算が必要です。
ですが、ご相談いただく人のなかには『月額制アジャイル開発だった』ことで、大幅にコストダウンを実現できたケースがあります。
一括請負開発では、AIアプリの開発がとん挫した場合でも、コストが大きくかかります。
他にも、オフショア開発やラボ型開発を利用することで、社内のリソース不足を補い低コストで制作した事例もあるほどです。
まずは、不明な点や不安があれば月額制アジャイル開発から気軽に相談してください！
AIをアプリに導入する流れ
AIを導入すればすべての課題が解決するわけではなく、目的に合った1つの手段として活用することが必要です。
AIを導入するときには、以下の4つのステップが基本です。
- AIは必要な機能か
- AIの見積もり
- AIのシステム設計
- AI開発
導入までに、1つずつ丁寧に検討していきましょう。
AIは必要な機能か
AIの技術は日々向上していますが、何でもできる万能な機能ではありません。
明確な目的と必要なデータがあってはじめて大活躍が期待できる機能です。
また、AIの得手不得手を理解した上で導入を進めることも必要になります。
例えば、AIは音や画像、映像を正確に識別するのが得意です。
一方で、データ不足の中で推測するのは苦手です。
まずは、AIの導入によってアプリのどんな課題をクリアしたいのかを考えましょう。
課題が見えたら、AIが解決できるのかを検討してください。
「AIを導入したらどんなことができるのか」ではなく、「AIを導入して課題を解決する」という発想に切り替えましょう。
また、AIが必要と判断したらどのように運用していくかについても、現在のタイミングで明確化しておく必要があります。
AIの見積もり
AIの導入が決まったら、見積もりを打診して比較検討をしましょう。
AI開発は新しい分野なので相場が明確ではありません。
また、開発会社によって得意分野が異なることも覚えておきましょう。
ですから、目的を解決してくれる機能に強い会社で、費用も予算内であるかを確認して選ぶことが重要です。
開発会社選びでAI導入の成否が大きく左右しますので、見積もりと実績の確認をし、適切な依頼をしましょう。
AIのシステム設計
依頼が完了すると、アプリのシステム設計がスタートします。
要件定義から必要になるインフラやネットワークを構築していくわけです。
その後、レイアウトやデータベース、インターフェース、継続的な運用方法を設計していきます。
システム設計の段階で気をつけたいのは、開発途中でAIに適用させる役割を増やさないことです。
途中でAIの適用範囲が広がってしまうと、企画段階に立ち戻ることになってしまいます。
初期の企画段階で明確になったAIの目的を、ブレることなく実装するようにしてください。
そのためにも、最初の要件定義だけはしっかりと明確化しておく必要があるでしょう。
AI開発
設計が完了すると、実際にAIのシステム開発がおこなわれます。
ウォーターフォール型開発やプロトタイプ型開発、アジャイル型開発などから、適切な方法を選び進めていくことになるでしょう。
ただし、AIの開発においては、アジャイル型開発という手法を採用するケースが多いです。
アジャイル型開発とは、短期間での開発を繰り返して精度の高いシステムを構築していく方法のこと。
従来のシステム開発とは異なり、AIの精度は完全に保証ができないため、アジャイル開発により適切なAIを導入していく手法が取られやすいわけです。
さらに、ラボ型開発と呼ばれるエンジニアを一定数・一定期間確保する開発体制を選ぶケースが非常に多くなりますので覚えておきましょう。
AIをアプリに導入するときには、こうした4つの段階を経て進みます。
AIアプリ開発に必要なコスト
AIアプリの開発は、非常に複雑で多岐にわたるプロジェクトです。開発に必要なコストは、プロジェクトの規模、内容、目的に応じて大きく変動します。約100万円から数億円の費用がかかるなどの幅があるためです。
以下は、AIアプリ開発に必要な主要なコスト項目の例です。
| フェーズ | 主なコスト要因 |
|---|---|
| コンサルティング | 専門コンサルタントの費用、市場調査 |
| 検証 | 試作開発、テスト環境の構築 |
| 開発 | ソフトウェアライセンス、開発者の人件費 |
| 運用 | サーバー費用、監視、保守 |
| 追加学習 | データ収集、モデルの再訓練 |
AIアプリ開発におけるコストは、さまざまな要因によって異なります。そのため、開発の初期段階で正確な要件定義と見積もりが行われることが、成功への鍵です。
コンサルティング
AIプロジェクトの初期段階では、ビジネスの目的と技術の対応を検討するコンサルティングが不可欠です。専門的な知識を持つコンサルタントによる分析と助言により、適切な技術選定とプロジェクト計画が実現します。
そのため、ビジネスのニーズにあった方向性の確立が求められるフェーズです。コンサルティングの取り扱いは各社によって異なります。
検証
コンセプトが確定した後の検証フェーズでは、選定した技術やアプローチが実際に機能するかを確認するための試作やテストが行われます。
この段階での調整と改善により、開発リスクの削減と効果的な実装が可能になります。コンサルティングと同様に、検証をコストに含めるかはフェーズや各社によって異なります。
開発
開発段階では、検証したコンセプトを基に実際のAIアプリケーションを構築します。プログラミング、データ整理、アルゴリズム設計など、多岐にわたる作業が必要で、専門的なスキルと経験が求められます。
アプリケーションの機能と性能の実現に多くのリソースが投入されるフェーズで、コストでも比重が大きい部分です。
運用
AIアプリの運用は、サーバー管理、監視、保守、サポートなど、連続的な活動を必要とします。適切な運用管理体制が不可欠で、一定のコストが継続的に発生します。
追加学習
AIモデルは、時間とともに変化する市場や顧客のニーズに対応するため、定期的な追加学習と最適化が必要です。この流れは、AIアプリケーションが持続的に価値を提供するために重要で、その維持にもコストが発生します。
AIの導入事例と費用の予測
| AIを使って導入した機能 | 開発費用 |
| メルカリのAI出品機能 | 約1億円 |
| Netflixのレコメンド機能 | 約5億円 |
| チャットボットによる自動応対機能 | 約100万円〜 |
| TikTokの動画加工機能 | 約10〜50億円 |
昨今では、さまざまな場面でAIの便利な機能の恩恵を受けています。
実際にAIを導入しているアプリの事例について見ていきましょう。
- メルカリのAI出品機能
- Netflixのレコメンド機能
- チャットボットによる自動応対機能
- TikTokの動画加工機能
具体的に1つずつ解説していきます。
メルカリのAI出品機能
メルカリがアプリに導入しているのは、AIによる画像認識機能です。
出品者がスマートフォンで商品の写真を撮ることで、ブランド名や商品カテゴリーが自動で推測される機能がその1つです。
他にも、以下のような機能もあります。
- 販売金額の推定機能
- 機械学習による曖昧な情報判別技術
- 出品する際の登録情報をAIが推測して提示
- 商品の動画から取引相場を提示
メルカリでは、これまで扱ってきた膨大な商品データの蓄積によって、高精度なAI機能が実現しています。
AIによる出品機能を実装するためには、年収1000万円の優秀なエンジニアが10名くらいのチームを組んで1年かかってリリースできるような内容かと思います。そのため、ざっと1億円くらいはかかっているのではないでしょうか。
Netflixのレコメンド機能
Netflixでは、ユーザーに適した作品をおすすめするサービスをAIにより実装しています。
例えば、ユーザーの情報を細かくトラッキングすることで可能になるレコメンド機能です。
- 視聴作品
- 視聴時間・日時
- 閲覧に利用するデバイス
- 検索内容
- スクロールの仕方
大量のデータを解析することで、どの作品やジャンルをトップページに出すかなどの処理や、作品を紹介する画像をユーザー情報に合わせて設定するなどです。
ジャンルの設定を細分化し、ユーザーの好みに適した作品が紹介できるように設計されています。
Netflixでは、オリジナル作品も多く配信しているため、大量のデータをもとに分析した視聴者の好みの傾向が役に立っているのです。
まずは、視聴データをどのように分析すれば好みの傾向を割り出せるかという研究開発が必要になるはずです。加えて、増え続ける視聴データを継続的に処理するシステムを開発する必要があるので、数年単位の大規模プロジェクトになっているのではないでしょうか。
推定するならば、年収1000万円のエンジニアを10名アサインして、5年位かかるとして、5億円程度は最低でもかかっているかと考えられます。
チャットボットによる自動応対機能
企業のホームページに設定されている、自動で質問に答えてくれるチャットが、チャットボットの自動応対機能です。
チャットボットには、「シナリオ型」と「AI型」の2種類があります。
シナリオ型は、想定される質問に対しての答えを準備して対応するものです。
学習したりデータを蓄積したりすることはできないので、質問が限られている場合に使われます。
AI型は、人工知能を搭載しているので、データを蓄積して成長します。
つまり、蓄積したデータをもとに、より的確な答えが出せるようになるのです。
AI型であれば、データを継続して学習・蓄積させることで自由度の高いシステムを開発できる身近な例といえます。
チャットボットは、既存のソリューションもあるため、そこまで工数がかかるイメージはありません。だいたい、数百万程度で開発できるのではないでしょうか。
TikTokの動画加工機能
TikTokの動画加工機能は、AIの顔認識技術を使うことで、所要箇所を細くしたり、オリジナルの装飾がおこなわれます。
動作中にもAIが適切に読み込み、補正をおこなうためリアルタイムで表示されるわけです。
他にも、手や指の動きを読み込むことで、シャッターを押すなどのアプリ側の動作を補助しています。
AIの顔認証技術は、身元不明者の発見に役立つなど今後も向上が期待できる技術ともいえるでしょう。
費用については、想像も及ばないですが、10〜50億円程度の研究開発費を投入しているのではないかと思います。
AIの開発費用に差が出る理由
AIの開発費用に差が出る理由は、以下のような条件によって金額が変わるためです。
- 雇うエンジニアのレベル
- 学習データの精査や実装の規模
- AI開発にかかる期間
もちろん、上記だけに限らず『工数や期間、エンジニアの数』によっても金額が異なります。
得意領域は、委託するシステム開発企業によっても大きく異なり、見積もりのとおりに進むとも限りません。
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AIアプリ開発で失敗しないために知っておきたい3つのポイント
アプリに導入するAIの開発は、大きな成果が期待できる反面、失敗するリスクもあります。
発展途上の分野であるだけに、リスクをゼロにすることは難しいですが、なるべく失敗しないようにできることを実践しましょう。
- 開発実績・エンジニアのレベルの確認
- 十分な予算を準備する
- 積極的にシステムの要件定義に携わる
では、1つずつ確認してみてください。
開発実績・エンジニアのレベルの確認する
AIをアプリに導入するためにも、エンジニアの開発実績やレベルは必ず確認しておきましょう。
システム開発会社によって、画像認識や顔認証技術など、それぞれ得意分野が存在します。
実績のない会社に依頼すると、要件定義で決定した機能を十分に持たないAIが完成する可能性があります。
また、技術の発展スピードが早いAI分野では、常に新しい情報や知見を持つハイレベルなエンジニアが欠かせません。
システム開発会社に依頼する前には、実装したいAIの開発実績があるか、エンジニアは求めるレベルに到達していると判断できるか慎重に判断しましょう。
十分な予算を準備する
AIアプリの開発は、プロジェクトの規模に影響されますが最低でも数百〜数千万円の単位で予算が必要です。
開発期間は半年から1年以上を要することがあり、さらに学習データの精査から準備・実装まで時間が必要です。
そのため、開発が長期化することを想定し、エンジニアを確保してAI開発が完了するまでの予算を多く準備しておきます。
依頼したAI機能がアプリに実装されるまでに、頓挫してしまうことがないよう注意してみてください。
積極的にシステムの要件定義に携わる
積極的にシステムの要件定義に携わり、開発会社に発注に丸投げするのは避けましょう。
AIをアプリに導入するにあたり、必要なデータ提供や進捗の管理をすることで長期化を避けることができます。
使えそうなデータを持っていたとしても、AIの学習のために使うなら専用にフォーマットする必要があるなど、意外に細かい部分で時間がかかります。
さらに、PDCAサイクルを回す必要があるため、開発しながら知見を貯めていくことも必要です。
積極的にシステムの要件定義に携わることで、アプリに導入するAI開発が目的の意図通りに進みやすくなるでしょう。
AIアプリ開発のコストに関するQ&A
AIアプリ開発のコストに関するQ&Aへ、まとめて回答します。
- AIの開発にはコストがかかる？
- AIの導入費用はいくらですか？
- AI需要予測の費用はいくらですか？
- AIの作成期間はどれくらいですか？
- AI画像生成アプリとは何ですか？
- 生成AIでアプリ開発はできる？
AIの開発にはコストがかかる？
AIの開発には多岐にわたるコストが発生します。これにはコンサルティング、検証、開発、運用、追加学習など、各フェーズでの費用が含まれます。開発の規模や複雑性、目的などに応じて、費用は大きく変動します。
AIの導入費用はいくらですか？
AIの導入費用は、プロジェクトの目的、規模、必要な技術、外部サービスの利用などによって変動します。一般的には1,000～5,000万円の範囲(1億円近いケースもあり)で、企業のニーズに合わせたカスタム開発が必要な場合は、さらに高額になることがあります。
AI需要予測の費用はいくらですか？
AIによる需要予測の開発費用は、データの品質、予測モデルの複雑性、開発期間などにより異なります。一般的なプロジェクトでは約150万円からデータ量等によって異なるという範囲で、正確な見積もりはプロジェクトの詳細に基づく必要があります。
AIの作成期間はどれくらいですか？
AIの作成期間はプロジェクトの規模、目的、技術的な課題などによって変動します。小規模なプロジェクトでは数週間から数か月、大規模なプロジェクトでは数か月から一年以上の時間がかかることが一般的です。
AI画像生成アプリとは何ですか？
AI画像生成アプリは、機械学習の手法を用いて新しい画像を生成するアプリケーションです。これはエンターテイメント、デザイン、医療などの分野で用いられ、人間の創造力と連携してユニークなビジュアルコンテンツを生み出します。
生成AIでアプリ開発はできる？
生成AIを使用したアプリケーションの開発は十分に可能です。たとえば、GPT Unitは、GenerativeAI（生成AI）に強い開発チームによるシステム開発・コンサルティングサービスです。NOVELは企画・デザイン・エンジニアリングまで、プロダクト開発をトータルでサポートいたします。
TechUnit（テックユニット）は、技術コンサルティングと専属エンジニアチームの構築を行うサービスです。
下記に当てはまる方はお気軽にご相談ください。
- ✔ エンジニアが退職してしまった
- ✔ 開発が進まない
- ✔ すぐにエンジニアを増やしたい
- ✔ 今依頼している開発会社に不満がある
費用が発生しないご相談の段階で、「ソースコード解析」「要件定義」に関与し、プロジェクト毎に最適なチームをご提案しております。
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まとめ
AIアプリの開発では、何を目的にするかを明確化し、膨大なデータの準備があることも必要になります。また、費用がかかる開発になるため、まずはミニマム版でリリースすることを目指されると良いかと思います。
AIを導入したアプリで最大限の成果が出せるように、ぜひ発注の際にご参考にしていただけたら幸いです。また、弊社（NOVEL株式会社）では、アプリ開発のご相談もお受けしております。
上場企業出身のエンジニアやスタートアップのCTO経験者なども在籍しておりますので、是非ご相談いただければと思います。
