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2019.07.09

《無料》AIツールおすすめ8選 – GUIツールについても解説!

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。

AI分析ツールとは?|膨大なデータをAIが分析して意思決定を行うもの

データ分析には様々な手法があるため、データ分析の目的から逆算し、最適な手法を選択する必要があります。

今回ご紹介する「AI分析」は、データ分析の手法の一つです。

もう一つのデータ分析手法であるBIとの違いや、どのような分野で利用されているのかを解説していきます。

AI分析とは?

AI分析とは、AIがデータの傾向を分析し、将来や現状を判断することです。

AIに明確な定義はありませんが、「Artificial Intelligence」の略で、「人工知能」を指す言葉として使われています。

AIはパターンやルールなどの特徴を自動的に抽出し、判断材料とします。

AIツールとBIツールの違い

また、データ分析のツールとして、機械がパターンやルールを発見して予測・判断するBI(ビジネスインテリジェンス)があります。

AIでは、パターンやルールを発見して予測や意思決定を行うのは機械ですが、BIでは人間がパターンやルールを発見するのを支援するツールとして使われています。つまり、BIは人間が分析を行い、AIは機械が分析の主役となります。

AI分析ツールはどのような分野で活用されているのか?

AI解析ツールを使うには、データが必要です。
つまり、データを取得できる分野であれば、AI解析は可能なのです。

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も含まれます。このように、AI解析は非常に多くの分野で活用できるのです。

AI分析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分析ツールの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。

  1. 直観的にに使えるか
  2. コストはどれくらいかかるか
  3. 環境構築は必要か

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。

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。

AI開発ツール導入にはGUIツールがおすすめ!

AI分析ツールの選び方を紹介してきましたが、GUIツールの導入がおすすめです。
ここでは、GUIツールについて詳しく見ていきます。

GUIツールとは

GUIツールとは、プログラミングを必要とせず、簡単なマウス操作でAIプログラミングを可能にするツールのことです。

GUIツールの登場により、Pythonや機械学習の専門知識が乏しい初心者でも、簡単にAIを構築できるようになりました。

GUIツールが注目される3つの理由

GUIツールが注目される理由として、

  1. プログラミングなしで構築できるため、工数削減が可能
  2. 技術者不在で対応できるため、AI開発コストが削減できる
  3. 直感的な操作で教育に活用できる

3点挙げられます。それぞれ解説していきます。

プログラミングなしで構築できるため、工数削減が可能

GUIツールを使用するため、AIの基本構造を理解している必要がありますが、プログラミングが不要なため、開発工数を削減することができます。

マウス操作で作成できるため、未経験者でも感覚的にAI構築を実践できます。

技術者不在で対応できるため、AI開発コストが削減できる

GUIツールを使えば、プログラミングなしでAIを構築することが可能です。

そのため、AI構築のためにエンジニアを雇ったり、外注したりする必要がありません。

また、わかりやすい操作感で扱えるため、AIを扱えるようになるために必要なトレーニングも最小限に抑えることができます。

直感的な操作で教育に活用できる

GUIツールは直感的に操作できるため、教育現場での活用が期待されています

Iの全体像を理解できる人が増えれば、複雑なプロジェクトでもビジネスサイドと技術サイドが連携してプロジェクトマネジメントを実現できます。

GUIツールおすすめ8選

今回紹介するGUIルールは以下、8つです。

  1. 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
  2. Choregraphe|ソフトバンク株式会社
  3. IBM SPSS Modeler|IBM
  4. TREASURE CDP|トレジャーデータ株式会社
  5. Actionista!|株式会社ジャストシステム
  6. Quid|Quid Inc.
  7. Google Data Studio|Google
  8. dotData|dotData, Inc.

それぞれ紹介していきます。

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

AI画像認識ソリューション:画像の準備や学習、カメラの選定、エッジ導入など パナソニックのノウハウで一気通貫にご支援します。

(出典:https://www.panasonic.com/jp/business/its/ai.html)

学習データ作成からAI画像認識エンジン構築まで、これまで一部の技術者だけが使えたディープラーニングを現場でも使えるようになります。

Choregraphe – ソフトバンク株式会社

ソース画像を表示

(出典:https://robotstart.info/2014/09/20/news003.html)

プログラミング経験がなくてもマウス操作だけで動かすことができるPepper・nao開発ツールです。

IBM SPSS Modeler – IBM

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(出典:https://www.ibm.com/products/spss-modeler)

グラフィカルなユーザー・インターフェースであらゆるスキル・レベルのユーザーが使いこなせる予測分析プラットフォームです。

TREASURE CDP – トレジャーデータ株式会社

(出典:https://www.treasuredata.co.jp/)

データの収集・分析・連携ができるカスタマーデータプラットフォーム。蓄積されたデータをプログラミングなしで利用できるAIライブラリがあります。

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)

誰でも簡単にデータの集計・分析・レポーティングができるビジネスインテリジェンスツールです。

Quid – Quid Inc.

(出典:https://quid.com/?ref=Welcome.AI)

自然言語処理とディープラーニングを含めたAI技術を用いて、世界中のテキスト情報を検索・分類し、独自の視覚化エンジンによりネットワークマップを表示させます。

Google Data Studio – Google

ソース画像を表示

(出典:https://iconshots.com/technology/understand-the-benefits-of-google-data-studio-for-client-reporting/)

ドラッグ&ドロップでディメンションや指標を選択し、自由にレポート作成できます。

dotData – dotData, Inc.

ソース画像を表示

(出典:https://www.jafco.co.jp/portfolio/dotdata/)

企業におけるend-to-endでのデータサイエンスの自動化とともに分析プロセスの運用自動化を可能とするソフトウェアを提供します。

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。

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