AIの作り方!初心者がいちから開発する全手順
AIって自作できるの?
専門的な知識がなくても作れるのかな…
AIを活用したサービスが身近になり、自分でも作りたいと考える人は多いですよね。
ただ、いざつくろうにも何から始めればいいのか、あいまいな人もいるはず。実のところ現在は、無料ツールやAPIを活用すれば、個人でもAIを作れる時代になっています。
そこでこの記事では、AIの作り方をわかりやすく解説します。おすすめの無料ツールや作成する際の注意点も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
- AIはチャットボットや予測モデルなら個人でも自作できる
- 作り方は目的決定→データ収集→モデル作成→公開の4段階
- 無料ツールを使えばプログラミング不要でAI開発が可能
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AIは個人で自作可能

AIは大企業だけが作れるものではなく、個人でも自作できます。無料の開発ツールやクラウドサービスが充実しているためです。プログラミング初心者でもAI開発に挑戦できる環境が整っています。
たとえば、チャットボットや売上予測モデルなどは、個人でも比較的かんたんに作れます。一方で、大規模言語モデルのような高度なAIには莫大なコストが必要です。
何を作るかで難易度は異なる
AIの作り方は、作りたいものによって難易度が大きく変わります。すべてのAIが同じ技術で作れるわけではないためです。
たとえば、ルールベースのチャットボットなら数時間で完成します。一方、画像認識AIはデータ収集やモデル調整に数週間かかるケースも珍しくありません。
個人が取り組みやすいAIの種類と難易度の目安は次のとおりです。
- チャットボット(ルールベース):初心者向け、数時間で作成可能
- データ予測モデル:基礎的なPython知識があれば1〜2週間で作成可能
- 画像認識・自然言語処理:中級者向け、ディープラーニングの知識が必要
まずは自分が作りたいAIの種類を把握し、難易度に合った方法を選びましょう。
個人での自作が困難なもの
大規模言語モデル(LLM)や自動運転AIなど、膨大な計算資源を必要とするAIは個人での自作が困難です。
ChatGPTのようなLLMの学習には、数千台のGPUと数億円規模のコストがかかります。Googleの自動運転プロジェクトでも、開発費は数千億円に達しています。
個人での自作がむずかしいAIの例は次のとおりです。
- 大規模言語モデル(GPT・Geminiなど)
- 自動運転や高精度なリアルタイム画像認識AI
- 大量のセンサーデータを扱うロボット制御AI
これらのAIを活用したい場合は、既存のAPIやクラウドサービスを利用するのが現実的です。
必要なもの
AIを作るには、プログラミング知識と数学の基礎知識が必要です。機械学習やディープラーニングの仕組みを理解するうえで、どちらも欠かせません。
具体的に求められる知識は次のとおりです。
- プログラミング言語:Pythonが主流で、ライブラリも豊富
- 数学:線形代数・確率・統計学・微分積分の基礎
- 機械学習の理論:教師あり学習や教師なし学習の違い
- ディープラーニング:ニューラルネットワークの構造と仕組み
数学やニューラルネットワークの学習には時間がかかります。そのため、以降では初心者がAIを作る4つのステップを紹介します。
なお、AI(人工知能)開発に向けどの言語が自分にあうのか、どう学習を進めればいいのかなどがあいまいな人は「プログラミング学習プラン診断」をお試しください。
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AIの基本的な作り方【4ステップ】

AI(人工知能)を作るためには、基本的に次の4つのステップで進めていきます。
しかし初心者がオリジナルのAI(人工知能)を作成するのは、難易度が高いといえます。そのため、AI(人工知能)のサービスを利用するのをおすすめします。
それでは、AI(人工知能)の作り方を1ステップずつ解説していきます。
1. AIの活用目的を決める
まずは、AIをどのように活用するか決めましょう。活用目的が明確なほど、開発のモチベーションを高く維持できるためです。
「問い合わせ対応を自動化したい」「売上データから需要を予測したい」など、具体的な課題を設定すると必要な技術やデータが明確になります。
「AIで何ができるかわからない」という人は、次のような活用例を参考にしてください。
- カスタマーサポート用のチャットボット
- 商品レビューの感情分析
- 売上や来客数の予測モデル
目的が曖昧なまま始めると、途中で方向性を見失いやすくなります。最初に「誰のどんな課題を解決するか」を決めておくのがおすすめです。
2. 目的に合ったデータを集める
次に、AIに学習させるデータを集めましょう。AIは与えられたデータをもとにパターンを学ぶため、データの質が精度を左右します。
集めるデータは、正確で偏りが少ないものを選ぶのが重要です。誤りや曖昧なデータが多いと、AIの分析精度が下がります。
質の高いデータを自前で用意するのは手間がかかります。そこで、無料のデータセットやAPIの活用がおすすめです。
- Google Dataset Search:幅広い分野のデータを検索できる
- Kaggle:機械学習向けのデータセットが豊富
- 政府統計の総合窓口(e-Stat):日本政府が公開する公的データ
「データセット 無料」とインターネットで検索すれば、多くの公開データが見つかります。まずは目的に合ったデータセットを探すところから始めましょう。
3. 機械学習モデルを作成する
次に機械学習モデルを作成します。モデルには次の種類があり、それぞれ得意分野や苦手分野があります。
- ロジスティック回帰
- 二分探索(binary search)
- ランダムフォレスト
- サポートベクターマシン(SVN)
- サポートベクターマシン(SVN) 非線形カーネル
- 多層パーセプトロン(MLP)
- k近傍法(K-NN)
- CNN
- RNN
- LSTM
目的に応じて、作成するモデルを使い分ける必要があります。
しかし、どのモデルを使うべきか判断が難しいので、初心者はAI(人工知能)が作れるサービスを利用するのがおすすめです。
AI(人工知能)が作れるサービスは、得意分野や苦手分野を紹介しています。そのため、作りたいAI(人工知能)にあったサービスを選べばモデルの使い分けを気にする必要はありません。おすすめのAI(人工知能)が作れるサービスは後ほど紹介します。
AIとの違いも含め、機械学習の特徴を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
なお、独学でAI(人工知能)が作れるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。
侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポート。AI開発だけでなく、プログラミングを掛け合わせた作業効率化スキルも身につけられます。
- 繰り返し作業の効率化
- 調査書や報告書の作成/要約
- 営業メールの作成
- 大量データの分析/集計
これまで5万名以上の受講生を指導してきた侍エンジニアなら、未経験からでも挫折なくAIが作れるようになりますよ。
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4. WebサービスにAIを組み込む
最後に、作成したAIを公開するためWebサービスに組み込みます。AI単体では動かず、ユーザーが使える形にする作業が必要です。
Webサービスに組み込むには、次のような知識が求められます。
- HTML/CSSなどのフロントエンド知識
- PythonやFlaskなどのバックエンド知識
- APIとしてAIモデルを公開する方法
これらをゼロから学ぶには時間がかかります。まずはLINE公式アカウントやSlackなど、既存プラットフォームにAIを組み込む方法がおすすめです。
APIを活用すれば、Webサイトを自作しなくてもAIを公開できます。
対話型AI(チャットボット)の作り方

対話型AI(チャットボット)は、初心者が最も取り組みやすいAI開発テーマです。LINE公式アカウントやPythonライブラリを活用すれば、短時間で動くものを作れます。
チャットボットには大きく2つの種類があります。
- ルールベース型:事前に設定した質問と回答のパターンで応答する
- AI型:自然言語処理を使い、ユーザーの意図を理解して回答する
初心者にはルールベース型がおすすめです。LINE公式アカウントの「応答メッセージ機能」を使えば、プログラミング不要でチャットボットを作れます。
Pythonで本格的に開発したい場合は、次の手順で進めます。
- Pythonと必要なライブラリ(Flask、LINEBot SDKなど)をインストールする
- LINE Messaging APIのアクセストークンを取得する
- ユーザーのメッセージに応答するプログラムを作成する
- サーバーにデプロイして動作を確認する
まずはLINE公式アカウントで仕組みを理解し、慣れてきたらPythonで拡張するのが効率的な進め方です。
自律エージェント型AIの作り方

自律エージェント型AIとは、目標を与えると自ら計画を立てて作業を実行するAIです。ChatGPTなどの大規模言語モデルのAPIを組み合わせて構築します。
代表的なフレームワークとして、LangChainやAutoGPTがあります。これらを使えば、個人でもエージェント型AIを作れます。
作成の基本的な流れは次のとおりです。
- OpenAI APIなどのLLMのAPIキーを取得する
- LangChainをインストールし、エージェントの動作を定義する
- ツール(Web検索やファイル操作など)を接続する
- 目標を入力し、エージェントの動作をテストする
注意点として、APIの利用には従量課金が発生します。OpenAI APIの場合、GPT-4oで入力100万トークンあたり約375円(2.50ドル)が目安です。
※2026年7月時点の為替レート「1ドル150円」で換算しています。
開発にはPythonの基礎知識が必要ですが、公式ドキュメントに沿って進めれば初心者でも動作するものを作れます。
なお、AIエージェントが何なのか詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

スマホだけでAIを作る方法

パソコンがなくても、スマホだけでAIを作ることは可能です。ブラウザベースの開発環境やノーコードツールが充実しているためです。
スマホでAIを作る代表的な方法は次の3つです。
- Google Colab:スマホのブラウザからPythonコードを実行できる無料環境
- LINE公式アカウント:スマホアプリからチャットボットを設定できる
- Teachable Machine:ブラウザ上で画像認識AIをノーコードで作れる
Google Colabを使えば、スマホからでも機械学習モデルの学習や実行が可能です。ただし、画面が小さいためコードの編集効率はパソコンに劣ります。
本格的なAI開発にはパソコンが適しています。「まず試してみたい」段階であればスマホでも十分に始められます。
AIが作れるおすすめの無料ツール3選

ここからは、無料でAIが作れるツールを3つ紹介します。いずれもトライアル期間や無料枠の範囲内で利用できるため、まずは気軽に試してみてください。
Watsonx.AI

Watsonx.AIは、IBMが提供するAI開発プラットフォームです。機械学習モデルの構築からデプロイまで、ブラウザ上で完結できます。
IBM Cloudのライトアカウントなら、クレジットカード不要で無料枠を利用できます。テキスト分析や画像認識など、豊富なAI機能をAPIとして活用可能です。
Watsonx.AIの主な特徴は次のとおりです。
- 基盤モデル(Foundation Model)を活用した開発ができる
- ノーコードでモデルの学習・評価が可能
- エンタープライズ向けのセキュリティ基準に対応
企業利用も視野に入れたAI開発を始めたい人に向いています。
なお「時間や手間がかかる作業を効率化したい」そんな理想を実現したい人は「侍エンジニア」をお試しください。
侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポート。ChatGPTといったAIツールで作業を効率化するスキルが身につけられます。
- 繰り返し作業の効率化
- 調査書や報告書の作成/要約
- 営業メールの作成
- 大量データの分析/集計
これまで4万5,000名以上の受講生を指導してきた侍エンジニアなら、未経験からでも挫折なく作業の効率化が実現できますよ。
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LINE公式アカウント

LINE公式アカウントを使えば、プログラミング不要でチャットボットを作れます。国内ユーザー9,800万人以上が利用するLINE上で動作します。公開後すぐに多くの人へ届けられるのが強みです。
LINE公式アカウントで利用できるAI関連の機能は次のとおりです。
- 応答メッセージ:キーワードに応じた自動返信を設定できる
- AI応答メッセージ:ユーザーの質問カテゴリを自動判別して応答する
- Messaging API:Pythonなどと連携し、高度なボット開発ができる
作成手順は次の3ステップです。
- [LINEビジネスアカウントのログイン画面からアカウントを作成する
- 管理画面で応答メッセージやAI応答メッセージを設定する
- 友だち追加用のQRコードを共有して公開する
無料プランでも月200通までメッセージを送信できます。まずは小規模なチャットボットから始めるのがおすすめです。
Prediction One
Prediction Oneは、SONYが提供するデータ予測に特化したAIツールです。プログラミング不要で、CSVファイルを読み込むだけで予測モデルを作れます。
Prediction Oneの主な特徴は次のとおりです。
- ドラッグ&ドロップの操作で予測分析ができる
- 予測精度の根拠をグラフで可視化してくれる
- 無料トライアル期間(30日間)が用意されている
売上予測や顧客の離脱予測など、ビジネスデータの分析に向いています。使い方は次の動画で確認できます。
【AIによる予測分析】Prediction One 使い方説明
プログラミングの知識がなくてもデータ予測を試したい人に最適なツールです。
AI開発スキルを伸ばす勉強方法

AI開発のスキルを伸ばすには、自分のレベルに合った学習方法を選ぶことが重要です。独学とスクール、それぞれにメリットがあります。
ここからはAI開発の学習方法を、3つにまとめて解説します。
学習サイトで学ぶ
AI開発の基礎を身につけるには、学習サイトの活用がおすすめです。機械学習の仕組みをイラストや動画でわかりやすく解説しており、初心者でも取り組みやすいのが特徴です。
おすすめの学習サイトは次の4つです。
- Chainer Tutorial:ディープラーニングの基礎を日本語で学べる
- Coursera:スタンフォード大学のAI講座を無料で受講できる
- KIKAGAKU:AIや機械学習を動画で順を追って学べる
- 侍テラコヤ:現役エンジニアに質問しながら学習を進められる
まずは無料で利用できるサイトから始めて、自分に合った学習スタイルを見つけましょう。
AIが勉強できるおすすめの学習サイトを詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
書籍で学ぶ
AIやプログラミングの勉強は、学習サイトと並行して書籍を活用するのが効果的です。書籍は情報が体系的にまとまっているため、知識を順を追って整理できます。
動画やサイトでAIの全体像をつかんだ後に書籍を読むと、理解がさらに深まります。おすすめの書籍は次の3冊です。
| ゼロからわかるITほんき入門+マンガ 生成AIのなかみ | マンガ形式で生成AIの仕組みを直感的に学べる入門書 |
| 生成AIで世界はこう変わる | 大規模言語モデルの仕組みから社会・ビジネスへの影響まで幅広く解説 |
| 図解即戦力 AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書 | 見開き図解でAIの基礎から活用事例まで体系的に学べる |
書籍選びに迷ったら、Amazonのレビューや書店の売れ筋ランキングを参考にしてください。
AIが勉強できるおすすめ本を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
プログラミングスクールで学ぶ
独学に不安がある人は、プログラミングスクールの活用が効率的です。カリキュラムに沿って学べるため、遠回りせずにAI開発スキルを身につけられます。
スクールを選ぶ際のポイントは次の3つです。
- AI・機械学習に特化したカリキュラムがあるか
- 現役エンジニアに質問できる環境が整っているか
- 給付金制度を利用して受講料を抑えられるか
たとえば侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポートしています。給付金を活用すれば受講料が最大80%OFFになるコースもあります。
これまで5万名以上の受講生を指導してきた実績があり、未経験からでもAI開発スキルを習得可能です。独学で挫折した経験がある人にもおすすめです。
AIが学べるおすすめスクールを詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

まとめ
今回は、初心者でもAI(人工知能)を理解して生活や仕事に利用するまでを詳しく紹介しました。
AI(人工知能)は、今となってはITの最前線に位置する技術です。ぜひしっかり基礎を学んで、AI(人工知能)プログラミングに挑戦してみましょう!

