AIアプリの作り方を初心者向けにゼロから解説してみた

最終更新日：2021/06/04

PythonでAIアプリ開発が学べるおすすめのプログラミングスクール

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男性A

AIアプリをつくって日常の生活や業務に生かしたり、AI関連の仕事につきたい！と考えているけど、何を学べばよいかよくわからないので教えてください！」

という質問がよくツイッター上できます。今回はそういった疑問にお答えできるように、 AIアプリの作り方を初心者向けに解説していきたいと思います。

DAI

この記事を書いている僕は、独学でAIを利用した文字起こしアプリ「文字おこし君」と、似ているAV女優を教えてくれるAIアプリ「スケベ博士」を開発し、合わせて15万ユーザーのいるアプリを作成しました。

Lineに画像を送信すると、AIが全部文字おこしして返してくれる「文字おこし君」ができましたー！卒論とか、書評とか書くときに、いちいち元の文献を手で写すの面倒くさいので、写真撮って送るだけなのでだいぶ楽になるぞー！友達追加できます！ pic.twitter.com/9DVI20f3oG

— DAI (@never_be_a_pm) April 24, 2018

結論、簡単なすでに学習済みのAIアプリ程度であれば、WebAPIの知識とJavaScriptを理解していれば、作れるようになります！

ただ、初心者から独学で0から機械学習をさせて、画像認識やデータ予測、日常の業務の自動化アプリなどを作成しようとする場合、

何をどこまで、どの順番で学習したらいいかわからない
エラーに1週間悩まされ続ける
そもそも統計学や数学のバックグラウンドがなくて詰まる

以上のような状態に陥りやすく、結局挫折し、時間だけ無駄にしたというパターンが多いです。

DAI

僕の場合は、一度は挫折しましたが、途中からプログラミングスクールを運営している友人にメンターになってもらってオリジナルアプリを開発できるようになりました。

ですので、周りに機械学習やプログラミングに詳しいエンジニアがいるのであれば、早めにメンターになってもらいましょう。

DAI

もし、周りにエンジニアがいないのであれば、キカガクやAidemyなどのAI・Pythonに特化したプログラミングスクールに通ってもいいかもしれません。

ロードマップに沿って学習することだけに集中できる環境で機械学習エンジニアやデータサイエンティストからフィードバックをもらいながら学習できるので、早く成果物を作れるようになります！

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DAI

それでは、AIアプリの作り方や、必要な知識、また、未経験からAIエンジニアは目指せるのか？などの内容を含めた本編は3分ほどで読めるのでぜひお付き合いください！

1 どんなAIアプリを作れるようになるのか
2 実際に作った画像認識AIアプリの仕組み
3 AIアプリを作るために必要な知識
4 独学でAIアプリは作れる？
5 Pythonを学んで市場価値の高いAIアプリを作れるようになるスクール3選
6 よくある質問：未経験からAIアプリを作ってAIエンジニアになれる？

どんなAIアプリを作れるようになるのか

AIを利用して作るアプリには、例えば文字認識を自動で行うことができるアプリ、また顔認識を行い、似ている人を教えてくれるアプリなどを作ることができます。

DAI

これらは僕が作成したアプリケーションですが、プログラミングを独学で学んでいる僕でも、非常に簡単に作ることができました。

Lineに画像を送信すると、AIが全部文字おこしして返してくれる「文字おこし君」ができましたー！卒論とか、書評とか書くときに、いちいち元の文献を手で写すの面倒くさいので、写真撮って送るだけなのでだいぶ楽になるぞー！友達追加できます！ pic.twitter.com/9DVI20f3oG

— DAI (@never_be_a_pm) April 24, 2018

実際に作った画像認識AIアプリの仕組み

①文字起こしアプリ（初心者向け）

LINEから画像を送信すると、文字起こしをした結果が返ってくる文字認識アプリです。

DAI

Google Apps Scriptで実装できるようになっているので、初心者でもアプリを作ることができるようになります。

こちらのアプリの仕組みは以下のようになっています。

Lineで文字を含む画像を送信
Google App ScriptでVision APIに画像のデータを投げる
Vision APIで画像からテキストを抽出
抽出したテキストをGoogle App Scrptを経由してLineに返す

Cloud Vision APIとは？

Google Cloud Vision APIというGoogleが提供している機械学習サービス。Vision APIはトレーニング済みの機械学習モデルを使用して画像データからテキストを検出し、返すことができます。

実際のコードは、JavaScriptに似ているGoogle App Scriptで50行で実装しており、以下のようになっています。

function doPost(e) {
 const LINE_ACCESS_TOKEN = ${ACCESS_TOKEN};
 const lineJson = JSON.parse(e.postData.contents);
 const replyToken = lineJson.events[0].replyToken;
 const messageId = lineJson.events[0].message.id;
 const lineImageUrl = "https://api.line.me/v2/bot/message/" + messageId + "/content/";
 const lineImageResponse = UrlFetchApp.fetch(lineImageUrl, {
   'headers': {
     'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8',
     "Authorization": "Bearer " + LINE_ACCESS_TOKEN
   },
   'method': 'get'
 })
 .getContent();
 const lineImageBlob = Utilities.base64Encode(lineImageResponse);
 const API_KEY = ${API_KEY};
 const visionRequestUrl = 'https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=' + API_KEY;
 const payload = JSON.stringify({
     "requests":[
       {
         "image": {
           "content": lineImageBlob
         },
         "features": [
           {
             "type": "TEXT_DETECTION",
             "maxResults": 1
           }
         ]
       }
     ]
   });
 const visionTextResponse = UrlFetchApp.fetch(visionRequestUrl, {
   method: "POST",
   contentType: "application/json",
   payload: payload,
 })
 .getContentText();
 const visionTextJson = JSON.parse(visionTextResponse);
 const visionText = visionTextJson.responses[0].fullTextAnnotation.text;
 const messages = [
   {
     "type":"text",
     "text": visionText
   }
 ]
 UrlFetchApp.fetch("https://api.line.me/v2/bot/message/reply", {
   "headers": {
     "Content-Type": "application/json; charset=UTF-8",
     "Authorization": "Bearer " + LINE_ACCESS_TOKEN,
   },
   "method": "post",
   "payload": JSON.stringify({
     "replyToken": replyToken,
     "messages": messages,
   })
 });
}

②顔認識アプリ（上級者向け）

LINEから女性の画像を送ると、それに似たAV女優の画像が返ってくるLINEアプリです。

画像のURLを入れると、それに似たAV女優の名前、合致度と、DMMの出演している動画リストが見れるページのリンクを返す、変態博士が完成したぞ。 pic.twitter.com/gHUj6qH24P

— DAI (@never_be_a_pm) March 21, 2018

こちらのアプリの全体の仕組みとしては、以下の画像の通りです。

女性の画像URLをLineで送信
Google App ScriptでURLを受け取り、機械学習済みのMicrosoft Azure Face APIへ送信
合致した女優名が返ってくるので、またDMM Web APIに情報を送信
取ってきた情報をLineで返す

DAI

こちらのアプリでは、Pythonでスクレイピングという技術で取得した女性の名前と画像をFace APIに学習させました。

AIアプリを作るために必要な知識

ゼロからAIアプリを開発するために、必要な知識は下記の通りです。

AIアプリを作るために必要な知識（上級者）

AIアプリを作るために必要になってくる知識は以下の通りです。

データ収集
データの前処理
機械学習
アプリケーションとしてディプロイする

①データの収集を行う

DAI

AIアプリは、基本的にAIにデータを学習させる必要があるので、WebスクレイピングやAPIを利用して、データを取得してくる必要があります。

これらの技術を身に着けることによって、データを収集することができます。

②データの前処理を行う

DAI

収集したデータを、きちんと学習できるように、ノイズのあるデータを消したり、修正したりします。

例えば、画像認識アプリでは、収集したデータの中に関係ないデータが含まれていたり、解像度が低くて学習に耐えないようなデータが存在することがあります。なので、データを事前に整形してあげたり、前処理してあげる必要があります。

③機械学習させる

データがそろったら、学習用のデータを機械学習を利用して学習させます。

DAI

そして、実際のデータと照合して、ちゃんと一致するかどうかを確認し、精度を上げていく必要があります。

④アプリケーションとしてディプロイする

これらの機械学習のモデルを利用し、実際に使えるようにするためには、Webアプリケーションとしてディプロイする必要があります。

DAI

AIアプリを作る際によく利用されるのは、Pythonです。Pythonには、DjangoやFlaskといった、Webアプリを作成できるWebフレームワークがあります。

現在キカガクでは、無料体験に申し込むだけでUdemyで最高評価の20時間分のPython&機械学習コースが利用できるので、少し興味あるな〜という方は、この機会に学習してみるのがおすすめです。

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AIアプリを作るために必要な知識（初心者）

上級者編では、一からデータを取得し、AIでWebアプリを実装するまでの流れを書きました。

DAI

しかし、初心者からすると複雑すぎてよくわからないので、初心者向けにサクッとAIアプリを作る方法について解説します。

①Web APIを学ぶ

今まで、データの収集から前処理、機械学習までをゼロからやると書きましたが、学習済みの機械学習モデルをWeb APIを利用して、実装することができます。

DAI

実際にAIアプリを作ってみたい場合は、こちらから学ぶのが非常におススメです。というのも、少ない学習量でより簡単にAIアプリを作ることができるからです。

②Google Apps Scriptを学ぶ

また、言語もPythonではなく、Google Apps Scriptを学ぶのがおすすめです。

DAI

Google Apps Scriptを利用すると、Pythonよりも環境を構築したり、アプリをサーバーにアップロードするよりも簡単なため、スムーズにアプリ制作を行うことができます。

独学でAIアプリは作れる？

DAI

結論、すでに機械学習済みのAIを利用した簡単なアプリケーションであれば、独学でも作れます！

ただ、本格的に自身で機械学習を勉強して、日常の業務を自動化するアプリを作ったり、オリジナルAIアプリを作って転職したいのであれば、かなり難しいと思います。

ハイレベルなAIを活用したアプリを作成しようとなると、それなりに求められるハードルも高くなってきます。

アプリの見た目を作るフロントエンド、アプリの中身を作るサーバーサイドの知識・プログラミングスキル
AI、機械学習の知識
機械学習に必要な統計学・数学の知識

パッと思いつくだけでも以上のことが求められます。

DAI

プログラミング学習は、独学だと何から初めてどこまで、どんな手順でやるかわからないといつになっても成果物を作れない状態が続きますし、学習を進めている段階で必ずエラーで詰まり、1週間悩み続けるなんてこともあります。

さらに、機械学習やデータ分析は他のプログラミング学習と違って専門性が求められるので、機械学習エンジニアからのフィードバックがなければ非常に難しいです。

DAI

独学でAIを学ぶのも全然ありなんですが、その分、エラーの解決、必要のないものを学習したりして、かなり時間がかかって消耗します。

「この学習の方向性が間違っているか？」気にせず、キカガクやAidemyなどのスクールへ通ってプロから正しい知識を学んだり、カリキュラムに則って学んだほうが早くオリジナルアプリが作れるようになります。

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エンジニアとして就職・転職を目指している場合

後ほど詳しく解説しますが、もし、エンジニアとして就職や転職が目的の場合は、まずは、Web系エンジニアになった方が手に職がつきますし、年収もあげやすいです。

実際、Web系エンジニアから、機械学習やAIを勉強して機械学習エンジニアになったパターンが多いです。

その場合のおすすめのスクールも一応紹介しておきますね。

ポテパンキャンプ：自社開発企業への転職成功例多数。卒業生エンジニアに「現場よりも難しい」と言わしめた、超実践型プログラミングスクール。

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自社開発企業への転職成功例多数。卒業生エンジニアに「現場よりも難しい」と言わしめた、超実践型プログラミングスクールです。

ポテパンキャンプの評判記事を見る

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Pythonを学んで市場価値の高いAIアプリを作れるようになるスクール3選

ここからは、AIアプリ開発が学べるプログラミングスクールを3つ厳選してご紹介します。

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TechAcademy:知名度抜群の総合型プログラミングスクール。Webアプリ開発からPythonプログラミングまで網羅

キカガク：最大70%の給付金をもらってAI人材を目指せるスクール

キカガク公式：
https://www.kikagaku.ai/

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キカガクは、給付金をもらってお得に学習しながらAI人材を目指すことができる、完全オンラインのプログラミングスクールです。

DAI

特に、経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座などを受講できるため、キャリアアップを目指す方は必見ですね。

コースの特徴

オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ

キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。

実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

DAI

キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。

※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

実際の講座を受講前に体験することができる

キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。

受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。

Python&機械学習入門
脱ブラックボックスコース

DAI

特に、脱ブラックボックスのコースはセールなしだと15,000円もするコースなので、まずは無料で機械学習や人工知能について学んでみたい！という方にもおすすめですね。

しかも、今なら長期コースを受講した方限定で、5万円分のAmazonギフトカードが貰えるキャンペーンが行われています！

DAI

そのため、給付金とAmazonギフトカードは併用することも可能なため、もともと79万円するコースが実質18万円台で受講できるようになります。

そのため、キカガクを受講するなら以下のような方がおすすめです。

まずは、スクールに行く前にAIや機械学習についてもっと詳しく知りたい
将来的に仕事でデータサイエンスなどに関われるようになりたい
お得に資格取得をして、社内で更に活躍したい

※キカガクの講座の無料体験は、3分ほどですぐに学習を始めることができます。

DAI

スクールに行くほどではないけどAIや機械学習に興味があるという方は、気軽に試してみるのがおすすめです。

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Aidemy：東証一部上場企業でもAI研修で使われているスクール

公式URL：https://aidemy.net/

Aidemyは、Aidemyという会社のマンツーマンプログラミング学習サービスです。

大学法人（早稲田大学）でも導入されている
東大の人工知能の権威、加藤教授がコンテンツを監修している
Aidemy Premium Planの教材が、大手上場企業で、AIプロジェクトを回すために利用されている（infocom, dip, Minoriソリューションズ等）

といった、かなり実践的なAIエンジニア希望者向けのスクールです。

Aidemy Premium Planには、以下の5つのコースがあります。

カスタマイズコース(全講座受け放題)
データ分析コース
AIアプリ開発コース
自然言語処理コース
LINE Botコース

Aidemyの評判としては、受講者の方は以下のように語っていました。

DAI

ほかにもAidemyで勉強していてよかったことはありますかね？

Jackさん

スクレイピングが非常に役立ちました。教師データを作るにあたって、データがないと、データ抽出元がインターネットになってくるんですよね。

僕が入社するまで、教師データとして自然言語を取得する際に、人がインターネッとを見て、大人が一人当たり2日あたりかけていたんです。

DAI

それはかなりの時間のロスですね…

Jackさん

そこで入社直後に上司に、「スクレイピングを使うと、自動でテキストを取得できます！」と伝え、実際に自分でコードを書いてスクレイピングを利用したら、2日かかっていた作業が、30分でできるようになりました。

直属の上司が喜んでくれましたね。実証としては精度が取れるかは、ちょっと現在確認中ではありますが、うまくいったら自動化される予定です。

実務で本格的にAIエンジニアとしてPythonを学びたいという方は、Aidemyがおすすめできます。

【Aidemy】人工知能特化型スクールに行きたいなら！

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TechAcademy：とにかく価格を抑えて、オリジナルアプリ開発まで学習できるスクール

TechAcademy（公式）：
https://techacademy.jp

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￥149,000から機械学習やデータサイエンスを学べる！Pythonを使ったAIや統計学に興味がある方必見！

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TechAcademyは完全オンラインのプログラミングスクールです。

特徴としては、専任のエンジニアがマンツーマンでメンターとしてサポートしてくれます。

TechAcademyでAIを学べるコースとしては

AIコース
データサイエンスコース

があります。

AIコースとデータサイエンスコースのポイント

AIコースは、Python x AIを専門に学びたい人におすすめです。

具体的には、

機械学習
ディープラーニング
クラスタリング

などを、Pythonのライブラリで実装していきます。

一方で、データサイエンスコースは、Python x 統計学を学びたい人におすすめですね。

より本格的に

統計学の理解
統計モデリングの理解

などを行っていきます。

	AIコース	データサイエンスコース
学習内容	Python 機械学習ディープラーニングクラスタリング	プログラミング機械学習数学・統計学モデルの構築
価格/受講期間	社会人149,000円 / 1カ月社会人199,000円 / 2カ月	社会人149,000円 / 1カ月社会人199,000円 / 2カ月
公式ページ	https://techacademy.jp/ai-bootcamp	https://techacademy.jp/datascience-bootcamp