最終更新日：
AIツールは多くの種類があって何を選んだら良いのかわからない方も多いのではないでしょうか。AIはデータの傾向から未来や現在を分析することができます。
ツールの中でも何ができるのか、何を基準に選べば良いのかがはっきりすると選びやすいですよね。
今回は、AI分析のツールの選び方や、GUIツールが注目されている理由、おすすめのGUIツールを紹介するとともに、「AI分析」についてご紹介します。
目次
AIツールおすすめ10選
AI構築ツール
AI構築ツールとはAIを開発するためのツールです。従来はAIの開発には高度なプログラミング知識などが必要でしたが、AI構築ツールを使えば、マウス操作だけで手軽にAI開発に取り組めます。
Amazon SageMaker
Amazon SageMakerはAmazonが提供している機械学習モデルを構築して使える状態にまでするツールです。
このツールは学習データを用意すれば、プログラムを書かなくても機械学習を実行してくれます。
Create ML
Create MLはMac上で機械学習を行うためのツールです。
App上で画像、テキストなどモデルの種類を選択し、データとパラメータを追加すると自動で機械学習が始まります。
AIを活用するツール
AIを活用するためのツールには以下のようなものがあります。
- AI画像認識エンジン構築サービス – パナソニック株式会社
- Choregraphe – ソフトバンク株式会社
- IBM SPSS Modeler – IBM
- TREASURE CDP – トレジャーデータ株式会社
- Actionista! – 株式会社ジャストシステム
- Quid – Quid Inc.
- Google Data Studio – Google
- dotData – dotData, Inc.
これから詳しく紹介していきます。
AI画像認識エンジン構築サービス – パナソニック株式会社
（出典：https://www.panasonic.com/jp/business/its/ai.html）
AI画像認識エンジン構築サービスはディープラーニングの技術によりこれまで人が行っていた作業を自動化するサービスです。
ディープラーニングによる画像識別はこれまで一部の技術者だけが使えた技術でしたが、このツールによりAIに関する知識が乏しい人でも画像識別技術を使えるようになりました。
例えば工場で行っていた外観検査の作業を、このサービスを利用して自動化できます。
Choregraphe – ソフトバンク株式会社
（出典：https://robotstart.info/2014/09/20/news003.html）
Choregrapheはマウス操作だけでPepperを動かせる開発用ソフトウェアです。
ボックスライブラリから動作を選択してボックス同士を線で結ぶことによって動作を組み立てます。
視覚的に操作ができるためプログラミング知識がなくてもPepperを手軽に動かせます。
IBM SPSS Modeler – IBM
（出典：https://www.ibm.com/products/spss-modeler）
IBM SPSS Modelerはデータサイエンティストがデータ分析を行う際に利用できるツールです。
ドラッグ&ドロップでデータを操作でき、データ分析の効率を上げられます。
TREASURE CDP – トレジャーデータ株式会社
（出典：https://www.treasuredata.co.jp/）
TREASURE CDPは顧客情報を一元的に管理するためのデータ管理ツールです。
顧客情報を収集、分析して深い顧客理解を支援します。
最終的には他の施策ツールと連携し顧客体験を向上させることを目標としています。
Actionista! – 株式会社ジャストシステム
（出典：https://www.justsystems.com/jp/products/actionista/lp/01/listing/04/?utm_source=yahoo&utm_medium=cpc&utm_campaign=yss_ac_brand&yclid=YSS.1000260659.EAIaIQobChMI3tHrs__b9wIVjr2WCh3scQ1hEAAYASAAEgI5gvD_BwE）
Actionista!は完全にプログラミング不要でデータを分析できる分析ツールです。
データの集計から分析、レポートまで簡単に行えることが特徴です。
Quid – Quid Inc.
（出典：https://quid.com/?ref=Welcome.AI）
Quidはネットワーク上のテキストを分析してその背後にある関係性を分析するAIツールです。ニュースやレビュー、フォーラムなど多様な種類のテキストを分析できることが強みです。
顧客のニーズなどを理解することによって新たな市場機会を獲得することや関心のある分野についてより深い知見を得ることなどが目的として挙げられています。
Google Data Studio – Google
（出典：https://iconshots.com/technology/understand-the-benefits-of-google-data-studio-for-client-reporting/）
Google Data StudioとはGoogleが提供するデータ分析ツールです。
Google アナリティクスやGoogle Ads、Google スプレッドシートなど多様なデータを接続し、表やグラフを作成してデータを可視化します。
その結果を関係者に共有して、関係者全員がデータをリアルタイムに確認することも可能です。
dotData – dotData, Inc.
（出典：https://www.jafco.co.jp/portfolio/dotdata/）
dotDataは特徴量設計を自動化するツールです。
従来、AI・機械学習において特徴量設計には多くの時間を費やしていました。
その作業を自動化することで機械学習のモデルの設計時間と工程を短縮できます。
AIツールとは？
AIツールとは人工知能が膨大な情報を分析し、意思決定を行ってくれるツールのことです。
既存のBIツールはデータベースの分析により経営の意思決定を補助する役割に留まります。
一方でAIツールはデータの分析と機械学習による予測をして意思決定を下すまでのプロセスを担います。
AIツールは主に以下のような場面で活躍します。
- データに基づいて判断を下したい時
- データの分析精度を高めたい時
- 生産性を向上させたい時
AIツールは製造業、小売業、不動産業はもちろん、業務効率化、マーケティング、人事などの社内業務などの幅広い業務に活用されています。
AIツールを使うメリット
AI解析導入のメリットとして、人手不足の解消や業務効率化による生産性向上が期待できることが挙げられます。
また、製造装置の不具合検出など正確さが求められる業務では、AIは人間以上のパフォーマンスを発揮することができます。
1. 人材活用の強化
AI解析により、これまで人間が行っていた作業を機械に代替させることができ、ベテラン社員の経験を目に見えるようにできます。
その結果、人的資源を別の場所で活用することができ、人材活用を高めることができます。
また、従来の業務におけるベテラン社員の勘やコツをシステム化することで、社内教育コストを削減することも可能です。
2.製造装置の不具合検出
製造業では、工場の製造装置から得られるデータを使って製品の品質を維持したり、不具合を検出するなど、ミスが重大な損害につながるケースでAI解析が活用されることがあります。
製造装置や製品の不具合は、人によって検出の精度に差がありますが、機械の方がより正確に検出することができます。
3.人手不足の解消
人手不足をAIで補うことで、人手不足の解消が可能です。
もちろん、すべての業務を人工知能に任せられるわけではありませんが、AIに任せられる業務は増えており、人手不足の問題に直面している企業にとっては大きなメリットとなります。
AIツールの3つの選び方
ここでは、AI分析ツールの選び方を3つ紹介します。
それぞれ解説していきます。
1. 直感的に使えるか？
AI開発ツールを選ぶ際に最も重要なのは、初心者でも直感的に使えるかどうかということです。
高度なプログラミング知識などの専門的なスキルを必要としないツールであれば、教育コストを大幅に削減することができます。
直感的に使えるAIツールの代表例にGUIツールがあります。GUIツールとはマウスのみで操作できるツールのことです。
プログラミングの知識がなくても簡単に操作できるため、初心者にも扱いやすいことが強みです。
2.コストはどれくらいかかるか？
資金があっても、導入コストはなるべく抑えたいものです。
特に、大手企業が開発したサービスは高価だと思われがちですが、比較的安価なツールや、無料で使えるものもあります。中には無料体験ができるサービスがあるので導入を検討しているのであれば、一度使ってみて検討しましょう。
3.環境構築は必要か？
AI開発における大きな障壁のひとつが、実行環境の整備です。
「実行環境」とは、プログラムやソフトウェアを実行するために必要なものがすべて揃っている環境のことです。
環境選びのポイントは、「構築しやすいかどうか」です。
まとめ
BIツールとの違いも含め、AI分析について解説しました。いかがだったでしょうか？
AIの導入により、作業効率の向上や人手不足の解消が期待できます。
AIエンジニアがいなくても簡単にAIを導入できるGUIツールを検討してみてはいかがでしょうか。
創発現象に着目したマルチエージェントシミュレーションシステムの研究をメインに行う大学院1年生。人間を多角的に分析するAIの活用に興味がある。2019年1月にAINOWのライターとしてジョインし、技術視点でAIに関する発信を行う。
