2024 年の AI アプリ開発コスト ガイド

AI アプリケーションは業務改善に不可欠なツールです。 ただし、アプリの開発プロセスはコストがかかる場合があります。 プロジェクトのニーズ、範囲、規模によっては、AI アプリ開発プロジェクトの実行にかかる全体的なコストが非常に高額になる場合があります。

この記事では、初期コンセプトから導入、さらにその後に至るまで、AI プロジェクトにかかるコストの包括的な内訳を説明します。 AI への投資の戦略的重要性についても学びます。

そこで、まずビジネスにおける AI の価値を調べて、さまざまな種類の AI アプリケーションがさまざまなビジネス機能にどのように役立つかを見てみましょう。

AI ソリューションをビジネス ニーズに合わせて調整する

EY (アーンスト アンド ヤング) は、2023 年の時点で、回答者の 90%が ChatGPT、Bing Chat、OpenAI などの AI プラットフォームを検討することに前向きであることを明らかにしました。 この調査では、テクノロジー企業幹部の 80% がAI への投資を増やす意向であることも判明しました。

これらの統計は、企業が AI を事業運営を最大化するための不可欠なツールとして認識し始めていることを示しています。

AI アプリケーションが、ワークフロー、ビジネス プロセス、さらにはコラボレーションを改善するための重要なツールになっているのは間違いありません。 AIによって強化できるビジネス機能は以下のとおりです。

• マーケティングと販売– 企業は、買い物客に AI ベースのパーソナライゼーションを提供するアプリケーションを使用して、ユーザーの行動に基づいて独自の製品を推奨できます。 これにより、収益が増加し、顧客エクスペリエンスが向上する可能性があります。
• リードの認定– 事前定義された基準に基づく AI リードの認定は、企業がコンバージョンに至る可能性の高い顧客をターゲットにするのに役立ちます。 これにより、マーケティングおよび販売プロセスの効率が向上します。
• 市場分析– AI は、企業が市場傾向を分析し、将来の需要を予測するのに役立ち、成長の機会をより効率的に最大化するのに役立ちます。

• 人事– Zoho や Bamboo HR などのプラットフォームは、AI を使用して、資格のある候補者を特定するための履歴書のスクリーニング、面接のスケジュール設定、新入社員のオンボーディングなど、特定の採用活動や人材獲得活動を自動化し始めています。
• 会計と財務– Freshbooks や SAP Finance AI などの AI アプリは、適切な財務会計記録の維持に役立ちます。 また、不正行為の検出やリスク特定を目的として財務データを分析することもできます。

AI および生成 AI のユースケースは、上で紹介したものよりもはるかに多くあります。 たとえば、サイバーセキュリティ AI アプリケーション、在庫管理、製品の概念化、AI ベースの仮想アシスタントがあります。

企業は、組織の特定のニーズに応じて、既製の製品を選択することも、カスタムの人工知能ソリューションを選択することもできます。 どちらを選択するか迷っている場合は、両方のコストへの影響を評価すると、決定に役立ちます。 それでは、そうしましょう。

カスタム AI ソリューション vs 既製ソリューション

カスタム AI ソリューションは、特定のニーズとビジネス プロセスに合わせて調整されているため、より優れた制御と柔軟性を提供する可能性があります。 ただし、カスタム アプリケーションでは、アプリの実行を維持するために必要な開発ニーズ、データ、インフラストラクチャのため、初期費用が大幅に高くなる場合があります。

カスタム アプリケーションの構築にも時間がかかる傾向があります。 アプリケーションが機能し、その機能がビジネス ニーズに効果的に応えられることを確認するには、より集中的な反復とテストが必要になります。

カスタム アプリケーションには、AI の専門知識を持つ社内アプリ開発チームが必要な場合もあります。 長期にわたって維持するには費用がかかる場合があります。 ほとんどの企業が Miquido のようなジェネレーティブ AI 開発会社との提携を好むのはそのためです。 これにより、よりリーズナブルな予算でニーズを満たすカスタム AI アプリを構築できるようになります。

既製の AI ソリューションはすぐに入手でき、幅広いビジネス ニーズに役立ちます。 つまり、アプリを最初から構築しないため、通常は初期コストが低くなります。 これは、展開が高速になることも意味します。

さらに、既製の AI アプリケーションには通常ベンダーのサポートが付属しているため、技術的な専門知識はそれほど必要ありません。 これにより、AI アプリ開発のための社内チームが不要になります。

残念ながら、既製のソリューションは特定のビジネス ニーズを完全には満たしておらず、カスタマイズ機能も限られている場合があります。

既製のソリューションとカスタム ソリューションのどちらを選択するかは、予算と拡張性という 2 つのことに主に依存します。

十分な資金があり、業務の成長に合わせてビジネスに適応できる柔軟なソリューションが必要な場合は、カスタム ソリューションが最善の策です。 ただし、過度に特殊な機能を必要とせず、予算に優しいソリューションが必要な場合は、既製の AI アプリケーションを選択してください。

AI アプリの開発コスト: 内訳

AI アプリの開発には、初期の研究開発から既存のシステムとの統合、継続的なメンテナンスに至るまで、さまざまなフェーズが含まれます。 各段階には関連コストがあります。

以下は、Clutch の調査によると、 100 社を超えるアプリ開発会社が各フェーズで費やしている一般的な概要です。

• 初期調査と計画

最初の調査および計画段階には、市場調査、機能計画、ワイヤーフレーム作成、および基本的なプロトタイピングが含まれます。

このフェーズでは、AI モデルをトレーニングするための大量のデータの取得も必要になります。 大規模なデータセットを扱う場合、データの取得にかなりのコストがかかる可能性があります。 具体的なコストは、データ ソース、ライセンス料、その他の要件によって異なります。

最初のリサーチやアプリ設計の範囲に応じて、 5,000 ドルから 50,000 ドルかかる場合があります。

• 開発と既存システムとの統合

開発段階で発生するコストは、アプリ モデルの複雑さ、コンピューティング能力、必要な専門知識のレベルによって異なります。 開発段階には約5,000 ドルから 10,000 ドルの費用がかかります。

統合フェーズでは、アプリを既存の IT インフラストラクチャと統合します。これにより、特に変更が必要な場合、追加の AI アプリ開発コストが発生する可能性があります。

さらに、アプリが外部デバイスまたはセンサーからのデータと対話する場合は、Bluetooth Low-Energy (BLE) プロトコルとの統合が必要になる場合があります。 通常、この統合プロセスにより、開発予算全体に8,000 ドルから 10,000 ドル以上のコストが追加されると見積もられます。

次に、アプリをデプロイします。 アプリのプロセスとストレージのニーズに応じて、ここでクラウド インフラストラクチャの使用が必要になる場合があります。 コストは使用量や選択したプロバイダーによって異なりますが、 Google、AWS、Azureなどのトッププロバイダーを利用している場合は、月額 500 ドルから 700 ドルの予算で十分です。

• 継続的なメンテナンス

継続的なメンテナンスコストには、バグ修正、機能改善、必要なアップデートの実装が含まれます。

アプリは、ユーザーと対話してデータを生成するときに、データの監視と再トレーニングも必要になります。 これらのコストは、更新の頻度と複雑さによって異なります。

ただし、ソフトウェアのメンテナンスにかかる業界平均は、実際の開発コストの約 15 ～ 20% であると認められています。

AIの開発にはどれくらいの費用がかかりますか?

単純なアプリの開発にかかる総コストは、複雑な AI ベースのアプリに費やす金額とは異なります。 これは多くの場合、使用されるデータの種類や機能の複雑さなどの要因によるものです。

1. 内部知識ベース。

単純な社内ナレッジ ベースは、通常、従業員向けの情報を含む集中ライブラリです。 これらのソリューションには、GenAI に基づくナレッジ ボット、自動化された IT サポート、カスタマー サービス、人事ヘルプ デスクなどがあります。 この種のアプリケーションの費用は通常5,000 ドルから 8,000 ドルの間です。

2. 複雑な Gen-AI ベースのアプリケーション。

複雑な Gen-AI アプリケーションには、多くの場合、複雑なアルゴリズム、特殊な機能、および広範なデータ処理が含まれます。 その結果、単純なAIアプリプラットフォームに比べてコストが約2倍になってしまいます。

AI プロジェクトの予算を立てる方法

コストの超過を避けるためには、AI プロジェクトの予算を正確に立てることが重要です。 AI アプリ プロジェクトの予算を効果的に立てる方法は次のとおりです。

1. プロジェクトの範囲と目標を定義します。

AI アプリケーションが解決する問題を明確に定義します。 必要な機能と期待される結果を強調します。

次に、プロジェクトを小さなフェーズに分割し、明確な成果物とマイルストーンを示して、より正確なコスト見積もりができるようにします。

プロジェクトの範囲を明確に定義することで、範囲の拡大や予期せぬ出費を防ぐことができます。

2. コスト予測。

次に、プロジェクトに関連するすべての潜在的なコストを特定する包括的なコスト内訳構造(CBS) を作成します。

給与、ハードウェア、データ取得、ベンダー手数料などの直接コストと、計画コスト、トレーニングと文書作成、メンテナンスなどの間接コストが含まれます。

予防戦略だけでなく、潜在的なリスクや課題も考慮する必要があります。

ここで、経験豊富な AI アプリ開発会社と協力することが役立ちます。 これらの企業は、開発コストをより正確に予測するのに役立つ履歴データを持っています。

3. コスト見積もり手法を選択します。

業界ベンチマーク、ボトムアップ見積り、パラメトリック見積りなどのコスト見積り手法を採用して、CBS のさまざまな要素の現実的なコスト見積りを決定します。

業界のベンチマークは通常、平均開発コストを確認するために類似の AI プロジェクトを調査することに基づいています。 その他のテクニックとしては次のようなものがあります。

• パラメトリック見積もり– 過去のプロジェクトの履歴データを使用して、現在のプロジェクトの同様のタスクのコストを見積もります。
• ボトムアップ見積もり– 個々のタスクの概算コストを合計して、プロジェクト全体のコストを決定します。

予期せぬ課題、遅延、プロジェクト範囲の変更に備えて、緊急対応バッファー ( 10 ～ 20%など) を備えた柔軟な予算を作成することをお勧めします。

AI開発におけるデータの重要性

データは AI モデルの学習プロセスを促進します。 これらのモデルはデータを通じて、パターンを識別し、予測を行い、その他のタスクを実行できます。 たとえば、 Netflix のレコメンデーション エンジンやGoogle の Gemini AIなどの AI ソリューションは、高品質のデータに基づいて機能します。

データは、トレーニング後の AI モデルのパフォーマンスを評価するためにも使用されます。 これは主に、機械学習プロセスまたは関連アルゴリズムの問​​題を特定して解決するのに役立ちます。

AI にデータを使用するには、取得、分析、準備という 3 つの主要なプロセスが関係します。 それらを調べて、それぞれに関連するコストを見てみましょう。

• データ収集

これには、AI モデルのトレーニングに使用されるデータの調達が含まれます。 AI モデルをトレーニングするためのデータを取得するには、既存のデータセットを販売するベンダーを利用できます。 専用のデータ収集システムを使用して独自のデータを収集することもできます。

既存のデータセットを使用するには、ベンダーにライセンスまたは使用料を支払う必要があります。 これはかなりの費用がかかる可能性があり、データのサイズ、品質、または独占性によって異なります。

独自のデータを収集したい場合は、データ収集 (DAQ) システムのコストも考慮する必要があります。 ローエンド DAQ システムの費用はチャネルあたり約200 ～ 500 ドル、ミッドエンド システムの費用はチャネルあたり約500 ～ 100 ドル、ハイエンド DAQ システムの範囲はチャネルあたり1,000 ～ 2,000 ドルです。

最後に、一部のデータ タイプでは、人間によるラベル付け/注釈が必要な場合があります (オブジェクト認識に使用される画像など)。 注釈のコストは、データのサイズと複雑さによって異なります。

• データ分析

これには、データの構造と内容を評価して、その基本的な特性を理解することが含まれます。

ここでは、概要統計を計算し、データ分布を視覚化し、潜在的な外れ値や欠損値を特定します。 目的は、クリーニングまたは変換が必要な領域を強調表示することで、データの準備手順を知らせることです。

データ分析サービスをアウトソーシングすると、月額 2,500 ドル以上の費用がかかる場合があります。 サービス プロバイダーは通常、ライセンスと業務に費やした時間数に対して料金を請求します。

• データの準備

これには、AI モデルのトレーニングに使いやすいように、収集したデータを整理して整理することが含まれます。 通常、これには、データセット内のエラーの削除や不一致の解決などのタスクが含まれます。

データセットが大きくなると、当然、クリーニングと準備に時間がかかるため、コストも高くなる可能性があります。 また、エラーが発生しやすいデータはより多くのクリーニング作業を必要とし、潜在的なコストが増加します。

データの準備には、データを AI モデルにより適した形式に変換することも含まれます。 たとえば、テキストを数値データに変換します。 さらに、プロジェクトで複数のソースからのデータが必要な場合は、さまざまなソースからのデータを統合されたデータセットに統合する必要があります。

いくつかのデータ準備ツールから選択できます。 各ツールには、異なる価格モデルが付属しています。

• たとえば、 Microsoft Power BI はユーザーあたり月額 20 ドルから始まります。
• Tableau prep はユーザーあたり月額 15 ドルで利用できます。
• IBM Cognos分析は、ユーザーあたり月額 10 ドルで利用できます。

もちろん、これらのツールには、プロジェクトのニーズに応じて、より高い料金プランがあります。

データの取得、分析、準備にかかるコストは、組織にとって数百万ドルに達する可能性があります。 マッキンゼーによると、中規模企業はデータに 2 億 5,000 万ドル以上を費やす可能性があります (これには、調達、準備、アーキテクチャ、ガバナンスのコストが含まれます)。 以下のデータを参照してください。

公開されているデータセットを使用すると、ライセンス料金を削減できます。 これらのデータセットは無料で分析できますが、特定の条件が適用される場合があります。

さらに、プロジェクトに役立つデータの種類をより具体的にすることで、無関係なデータを調達するコストを削減できます。 また、より良い結果を生み出すために、クリーニングの必要性が少ない高品質のデータを取得します。

人件費と専門知識のコスト

企業が AI を適切に作成して実装するには、熟練したデータ サイエンス サービス、ソフトウェア開発者、機械学習エンジニアが必要です。

Indeed によると、データサイエンティストの平均給与は年間124,109 ドルです。 ソフトウェア開発者の場合は 120,068 ドルです。

平均すると、機械学習エンジニアは年間162,699 ドルを期待します。 したがって、小規模な開発チームを構築するには、年間406,876 ドル以上の費用がかかる可能性があります。

AI プロジェクトでは、熟練した専門家の雇用が多額の費用になる可能性があります。

ただし、企業は人件費を効果的に管理するために、よりコストの低い場所で人材を雇用することを検討できます。 オープンソース ツールや事前トレーニングされたモデルを活用することもできます (ただし、これらのソリューションには制限がある場合があります)。

もう 1 つの素晴らしいオプションは、必要な人材、ツール、インフラストラクチャを備えた AI アプリ開発会社にアウトソーシングすることです。

AI プロジェクトの ROI を評価する方法

AI プロジェクトに投資する前に、ビジネスが得る即時的および長期的な価値を評価することが不可欠です。

PWC によると、 AI への投資から期待できるメリットはハード ROI とソフト ROI の 2 つです。

ハード ROI は、時間の節約、生産性の向上、コストの削減、収益の増加などの定量的なメリットです。 ソフト ROI には、ユーザー エクスペリエンスの向上、スキルの保持、俊敏性などの定性的なメリットが含まれます。 ROI を検討するときは、これらの点に留意してください。

次に、ハード投資とソフト投資を検討する必要があります。 ハード投資には、AI プロジェクトの構築に使用されるリソースの現金価値が含まれます。 ソフト投資には、データ、コンピューティング、ストレージ、データ トレーニング、および対象分野の専門家が含まれます。

以下の図を参照してください。

AI ROI を評価するには、上で強調した定性的な指標に注意しながら、全体的なビジネス目標に沿った成功指標を定義します。 たとえば、成功指標には次のものが含まれる場合があります。

• AI ソフトウェア導入後の顧客満足度の向上
• 従業員満足度の向上
• 従業員の離職率の削減
• より迅速な意思決定

理想的には、指標は AI プロジェクトを開始する目的に依存します。 たとえば、従業員エンゲージメントを向上させたい場合、従業員の離職率の低下は監視すべき大きな成功指標となるでしょう。

AI プロジェクトの総所有コスト (TCO) を評価します。 これには、開発、メンテナンス、インフラストラクチャ、人材獲得のコストが含まれます。 これらのコストと AI アプリケーションの予想される利点を比較してください。

定性的なメリットを得る際には、不確実性や障害が生じる可能性があることを必ず考慮してください。 たとえば、AI ツールでエラーや不具合が発生し、特定のタスクを実行する能力に影響を与える可能性があります。

モニター あなたの成功指標 プロジェクトのライフサイクル全体を通じて、改善領域を特定し、必要な調整を行います。 機械学習モデルは時間の経過とともにパフォーマンスが低下する可能性があるため、これも推奨されます。 また、時間の経過とともに、より新しいデータをシステムにフィードする必要がある場合もあります。

SMB/SME の AI アプリ開発の課題

調査によると、中小企業は AI プロジェクトを開始する際に、専門知識やデータの可用性の欠如などの課題に直面する可能性があります。 これにより、AI モデルのトレーニングが困難になり、AI ソリューションの精度が制限される可能性があります。

また、財源が限られていることが、AI プロジェクトの開始や完了を成功させる上での障壁となっています。

さらに、 AI の実装は、多くの場合、ソリューションのテストと変更の継続的なプロセスです。 その結果、中小企業や中小企業は、時間の経過とともに明確な ROI を決定することが困難になる可能性があります。

これらの組織はリソースが不足している可能性があるため、失敗した AI 導入プロジェクトからの回復コストを負担することも困難になる可能性があります。

これらの制限を考慮すると、中小企業は AI プロジェクトを成功させるためにどのような実現可能なアプローチを使用できるでしょうか?

• SME/SMB は、大規模で複雑な AI プロジェクトを目指すのではなく、より具体的で達成可能な AI ソリューションを目指すことができます。 これにより、より費用対効果の高い事業が可能になります。
• 中小企業は、従量課金制で実行される事前トレーニング済みの AI モデル、ツール、サービスも検討する必要があります。 大規模なハードウェア インフラストラクチャが必要ないため、初期費用が削減されます。
• また、関連する AI の基礎に関する既存の従業員のトレーニングに投資することもできます。 これは、社内の知識のギャップに対処し、AI の導入を促進する 1 つの方法です。

最後に、SME と SMB はテクノロジー プロバイダーと協力して、特定のニーズや業界の課題に合わせた AI ソリューションを作成できます。 これは、技術開発者の AI の専門知識と、中小企業のビジネス ドメインまたはターゲット ユーザーに対する深い理解が組み合わされた、相互に有益なパートナーシップである必要があります。

AI開発プロジェクトの事例紹介

AI アプリ開発コストの調査をまとめる前に、Miquido で成功した AI 開発プロジェクトをいくつか紹介しましょう。

• ネクストバンク

Nextbank は、パートナー銀行が自社のブランディングでカスタマイズできるホワイトラベルのモバイル バンキング アプリを提供する SaaS ソリューションを提供しています。 アプリ開発プロジェクトの焦点は、費用対効果が高く、安全で、ユーザーフレンドリーなプラットフォームを構築することでした。

Nextbank アプリの注目すべき機能の 1 つは、AI を活用した信用スコアリングです。 この機能は、機械学習アルゴリズムを使用して、ローンを返済する可能性のある潜在的な借り手のリストを作成します。 Nextbank アプリのその他の主要な機能には、シームレスなユーザー オンボーディング、生体認証、QR コード支払いなどがあります。

アプリの構築に伴う重要な課題には、シームレスなインタラクションの確保、強力なセキュリティの維持、カスタマイズ用の設計などが含まれます。 Miquido との提携により、Nextbank はアプリケーションの開発と保守を含むさまざまなレベルでコストを最適化することができました。

• ソーシャルビー

Social Bee は、複雑な法律文書を数秒以内に翻訳する AI を活用したツールです。 このプロジェクトの課題には、AI 翻訳における文化的関連性を維持し、言語の多様性に対応し、最適に動作する、費用対効果の高いアプリを構築することが含まれていました。

Miquido は、OpenAI API を使用してスケーラブルな概念実証を作成し、 GPT 3.5 と統合しました。 また、将来の反復や変更に対応できるように設計された概念実証も開発しました。

当社が関与した他の主要な AI プロジェクトには次のものがあります。

• Nolej – 教師や指導デザイナーがインタラクティブな e ラーニング教材を迅速に作成できる AI を活用したプラットフォームです。
• Calibre – 候補者のスコアリングを合理化するのに役立つ人事 AI ツール。
• Youmap AI – AI で強化されたユーザー コンテンツ生成用。
• Verseo – AI を活用した社内ナレッジ ベース。

私たちは、プロジェクト固有の要件に合わせてソリューションを調整し、開発プロセスを合理化することに重点を置きました。 これにより、クライアントが利用可能なリソースを最大限に活用できる、費用対効果の高いソリューションが実現しました。

AI ベンダーの状況をナビゲートする

AI プロジェクトの成功には、適切な AI パートナーとツールを選択することが重要です。 ただし、Gen AI 市場には無数のベンダーが散在しているため、適切な選択を決定するのは難しいかもしれません。

一般に、AI ベンダーの状況は 4 つの主要なグループに分類されます。

• 基礎的な大規模言語モデルプロバイダー

これらは、大規模なデータセットでトレーニングされ、テキスト生成、翻訳、コード補完などのさまざまなタスクを実行できる、事前トレーニングされた基盤モデルまたは LLM へのアクセスを提供します。 例としては、Open AI、Microsoft Azure AI、Google AI などがあります。

事前トレーニングされた LLM へのアクセスには、使用量に応じたライセンス料やサブスクリプション費用がかかるため、通常はコストが高くなります。 これらのモデルを微調整すると、追加コストがかかる場合もあります。 ただし、事前トレーニングされた LLM を使用すると、開発時間を短縮し、社内採用の必要性を最小限に抑えることができます。

• インフラストラクチャプロバイダー

これらは、生成 AI モデルのトレーニングと実行に必要なハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャを提供します。 これには、クラウド コンピューティング、専用ハードウェア、データ ストレージ ソリューションが含まれます。

インフラストラクチャ サービスは通常、従量課金制の価格モデルで実行されます。 これにより、先行投資を節約し、運用ニーズに基づいてインフラストラクチャを拡張できます。

例には、アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform などがあります。

• ソフトウェアプロバイダー

生成 AI 開発用に特別に調整されたユーザーフレンドリーなツールとフレームワークを提供します。 これは、データの準備、モデルのトレーニング、展開を合理化するのに役立ちます。

価格はサブスクリプションベースであり、多くの場合、コストは選択したソフトウェアまたは使用レベルによって異なります。 例としては、NVIDIA DGX、Paperspace Gradient、および Gradio があります。 これらのソリューションにより、カスタム コーディングの必要性が減り、長期的には開発コストを節約できます。

• ITサービスプロバイダー

主に生成AIプロジェクトのコンサルティング、実装、サポートを提供しています。 これらのサービス プロバイダーには、IBM、Deloitte、Accentureなどの企業が含まれます。 通常、費用は提供されるサービスの範囲に基づきます。

AI ベンダーの状況を簡単に図で示したものが次のとおりです。

ベンダーを選択するときは、専門知識、経験、柔軟性などの要素を考慮してください。 また、ベンダーがプロジェクトの要件と必要な機能に一致するポートフォリオを持っていることを確認してください。

さらに、ベンダーは堅牢なデータ セキュリティを実践する必要があります。これは、モバイル アプリやソリューションにおける AI の重要なトレンドの 1 つです。 関連するプライバシー規制を遵守し、透明性のあるコミュニケーションを優先するベンダーを選択してください。

最後に、プロジェクトのライフサイクル全体を通じてクライアントのサポートが利用できることを確認します。

AI開発における今後のコスト動向

AI の開発は大きな進歩を遂げました。 初期の AI 開発は、ロジックとルールベースのシステムを使用して問題を解決することに焦点を当てていました。 そこで、データから学習するアルゴリズムを使用する機械学習ソリューションが登場しました。 これに続いて、複雑な人工ニューラル ネットワークを使用して自然言語処理を改善する深層学習技術が導入されました。

現在、AI はさまざまな目的で現実世界のアプリケーションを強化しており、さらなる進歩が進行中です。 たとえば、テキスト、画像、ビデオを便利に処理できる GPT-4 のような最先端のモデルがあります。

では、AI 開発の未来はどのようなものになるのでしょうか?

• より小さな言語モデルへの移行

MIT Technology Review によると、Google や Open AI などの AI プロバイダーによる最近の取り組みは、強力な言語モデルのカスタマイズを可能にする、よりシンプルなプラットフォームの開発を目的としています。 これらの変更は、特定のニーズに応えるチャットボットを作成するのに役立ちます。

これは、LLM から、リソースの消費が少なく、より良い結果が得られる、より小さな言語モデルへの移行における 1 つのシナリオにすぎません。

• 手頃な価格でアクセス可能な AI フレームワーク

オープンソース ライブラリは、AI モデルのトレーニングと実行においてより効率的になる可能性があります。 これにより、より手頃な価格で、中小企業や中小企業を含む幅広いユーザーが利用できる AI フレームワークの開発が可能になります。

• 特化したAI開発プラットフォーム

特化した AI 開発プラットフォームが登場する可能性があります。 これらのプラットフォームは、選択した業界やユースケースに合わせたソリューションを提供し、これらのニッチな分野の企業の運用コストを最小限に抑えることができる可能性があります。

全体として、AI 開発の将来のトレンドは、企業にとってよりコスト効率の高いソリューションを示しています。

最後に: AI アプリの開発にはどれくらいの費用がかかりますか?

AI ソリューションは、幅広いビジネス機能に適用できます。 例には、反復的なタスクの自動化、パーソナライズされた製品の推奨、在庫管理、正確な財務予測などの基本的なソリューションが含まれます。

ただし、主要な AI アプリ開発プロジェクトに取り組む前に、コストとメリットを考慮する必要があります。

留意すべき具体的なコストには、データの取得と準備、人件費、専門知識、インフラストラクチャなどがあります。 これらのコストは、特定の AI プロジェクトの複雑さによって異なります。

コストとは別に、AI 市場のさまざまなベンダーと、どのサービスがプロジェクトの直接のニーズに関連しているかを理解することも重要です。 定性的および定量的な ROI も評価すべき重要な項目です。

これを念頭に置くと、品質に妥協することなく、より予算に優しい AI プロジェクトを計画できるはずです。