最近、AIを使ったWebアプリを作ってみようと思い立ちました。正直なところ、「AIなんて難しそう…」というイメージを持っていたんですが、Vercel AIに出会って、その認識が180度変わりました。
きっかけは「もっと簡単にできないの？」
私は普段、ReactでWebサイトを作ることが多いんですが、AIの機能を追加したいなと思っていました。ただ、Pythonに切り替えたり、複雑なAPIセットアップをしたりするのは避けたかったんです。そんなときに、同僚が「Vercel AI、試してみよ」と勧めてくれたわけです。
正直、期待値は低めでした。でも公式ドキュメントを見たら、JavaScriptだけで完結するらしい。これは試す価値ありです。
実装してみた（思ったより簡単）
セットアップは本当に簡潔でした。npmでパッケージをインストールして、APIキーを設定して、数行のコードを書くだけ。最初のAI応答を得るまで、わずか20分程度でした。
私が試したのは、ユーザーの質問に自動で答えるチャットボット機能です。以前なら、バックエンドサーバーの構築とか、レート制限の管理とか、いろいろな煩雑な作業が必要だったはず。でもVercel AIを使うと、フロントエンド側でほぼ完結するんです。
最初に作ったプロトタイプは、5時間程度で動きました。品質も思ったより良く、自然な応答が返ってくる。感動しました。
ぶつかった壁と、そこからの学び
もちろん、すべてが順風満帆ではありませんでした。
一番困ったのが、レスポンスの遅さです。初めてテストしたときは、ユーザーの質問に対して5秒待つはめになりました。これは流石にダメだと思い、ストリーミング機能を導入しました。すると、ユーザーには「文字が次々と表示される」という体験ができるようになり、体感の待ち時間が大幅に短縮されました。
もう一つは、トークン使用量の予測です。想像以上にAPIコストがかかる可能性があることに気づきました。ドキュメントをちゃんと読めば書いてあったんですが…。結果的に、入力の最適化とキャッシング機能の導入で、月々のコストを30%削減できました。
今、思うこと
Vercel AIを使ってみて気づいたのは、「AIをアプリに組み込むハードルって、想像より低いんだ」ということです。
正直、個人開発から中規模プロジェクトまで、かなり対応できると感じました。ドキュメントも親切だし、コミュニティも活発です。わからないことがあったら、大体すぐに答えが見つかります。
次は、もっと複雑な機能に挑戦してみようと思ってます。AIの可能性って、まだまだ掘り起こせていない気がします。