AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選！無料AIツールも？
AI（人工知能）を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。
企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。ですが、AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。
本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。
AIツール・AI開発ツールとは？
AIツールには、「AIを使って何かを行うツール」と「AIを開発できるツール」の2つの意味があります。AIを使って何かを行いたい方は、便利な機能が無料で使える「AIツールおすすめ5選」をご覧ください。
本記事では、AIを開発したい方向けにAI開発ツール・AI開発プラットフォームについて解説していきます。
AIツールに搭載されている機能
AIツールには、データ収集、データ前処理、モデル構築、再学習の機能が搭載されていることがほとんどです。
データ収集は、学習に必要なデータを収集するための機能です。社内で保有しているデータだけでなく、Web上のデータ、ソーシャルメディアなど多くのデータソースからデータ収集できます。また、APIを使用してデータを収集することもできます。一般的にデータ収集機能は自動化されており、手作業でデータを収集する必要はありません。
データ前処理は、収集したデータを整形し、学習に適した形式に変換するための機能です。保存形式が違っていたり、数値が欠けているデータの形式をそろえたり、数値の欠けを補ってデータを使えるようにします。データの前処理はAI開発の作業工程の8割を占めるといわれるほど大切な工程のため、AIツールで自動化・時間短縮できるのはコスト削減の面でも重要です。AI開発におけるデータ前処理については、こちらの記事で解説しています。
モデル構築は、学習したデータからAIモデルを構築するための機能です。
学習したデータから、機械学習アルゴリズムを使用してモデルを構築します。画像認識や音声認識、売り上げ予測や採用マッチングなど、解決したい課題に応じて様々なAIモデルが作成できます。
再学習は、新しいデータを使用して既存のモデルを改善するための機能です。既存のモデルに新しいデータを入力し、モデルのパラメータを更新することで行われます。これによりモデルの性能が改善され、新しいデータに対してより正確な予測を行うことができます。
再学習は、新しいデータが得られるたびに行うことが可能です。より新鮮なデータを再学習させることで、時間の経過とともにより正確なAIモデルになる可能性があります。再学習は、特に自然言語処理や画像認識など、時間の経過とともに変化するタスクに対して有効です。
AIツールの種類は2つ
AIツールには様々な種類がありますが、大まかに分類すると2種類に集約されます。それぞれどんな特徴があるのか解説していきます。
PaaS系のAIツール
PaaS系のAIツールとは、AI開発に必要な環境が全て搭載されているタイプのAIツールをいいます。「PaaS（Platform as a Service）」とは、クラウド上にサーバー、OS、プラットフォームなどが用意されているサービスのことです。インフラと実行環境がセットになっており、アプリをのせるだけでサービスが作れるようなイメージです。
PaaS系のAIツールのメリットは、インフラの構築が不要な点や、複雑な技術を扱いやすい点が挙げられます。プラットフォームがクラウド上に構築されているため、開発者自身のPCにAIモデルを実行するためのハードウェアやソフトウェアを準備する必要がありません。AI開発に足るだけのスペックを持つ高価なPCをそろえる必要がないため、開発コストを大幅に削減できます。また、画像認識、音声認識、自然言語処理など様々なAI技術を使用することが可能です。
PaaS系のAIツールは、汎用性の高いAIを開発したい、高精度なAIを迅速に開発したい場合に最適なプラットフォームといえます。
特化型のAIツール
特化型のAIツールは、特定の課題や予測に特化したAIが開発できるプラットフォームです。
専門的なタスクに特化しているため精度が高く、AI領域の専門家でなくても扱いやすいというメリットがあります。
PaaS系AIツールのように幅広いAI開発ができるわけではありませんが、解決したい課題とその対策方法がわかっている場合は特化型AIの方がおすすめです。
特化型AIの例としては、音声認識の「Google Cloud」、画像認識の「Microsoft Azure Computer Vision」などが挙げられます。
AIツールの選び方
様々な種類があるAI開発ツールから最適なものを選ぶため、AIツールの選び方や比較ポイントをまとめました。
選び方1.解決したい課題に合っているか
まず第一に、AIツールで何をしたいのか、何のためにAIを活用したいのか課題を明確にしましょう。「なんとなく便利そう」という理由でAIツールを探し始めてしまうと、本来の目的からずれた視点でAIツール選びをすることになりかねません。
AIツールを探す前に解決したい課題を明確にし、そのためにどんな方法があるのかを洗い出します。もしかすると、課題の内容によってはAIを開発しなくとも解決する方法が見つかるかもしれません。様々な解決方法を検討した上で、なぜAIツールでないと解決できないのかがわかれば、必要な機能や仕様も自ずと定まってくるはずです。
実際に探し始めると便利な機能で目移りする可能性があるため、最低限必要な機能や欲しい機能をイメージしておきましょう。
選び方2.予算内に収まるか
AIツールを選ぶ際に重要になってくるのが、開発予算です。
AIツールは無料で使えるものから数十万かかるものまで、価格にバラつきがあります。価格が高いほど機能面やサポートが充実する傾向があるため、AIツールにいくらまで予算が割けるかを決めておきましょう。
AIツールの予算を考える際は、ツールの費用だけでなくプロジェクトに関わる人件費も考えておく必要があります。AIツールにはノーコードと呼ばれるプログラミング不要で開発できるものもありますが、AIや開発に知見のあるエンジニアがいるに越したことはありません。そのため、開発の想定期間と人件費、AIツールの費用といったトータルの予算を組みましょう。
ノーコードでのAI開発については、こちらの記事で詳しく解説しています。
選び方3.操作方法が簡単か
必要機能や予算でAIツールの導入候補が絞れてきたら、最後に操作方法を確認しましょう。
コストをかけて導入したAIツールの管理画面が使いづらい、わかりづらいと開発時のストレスになります。
AIツールの多くは公式サイトや資料で操作画面を確認できるようになっているため、操作しやすいかどうかを確認しましょう。無料トライアルやデモ画面がある場合は、契約前に操作性を試しておくと導入後のイメージがつきやすくなります。
AI開発ツール・プラットフォームおすすめ8選
AIが開発できるおすすめAIツール・開発プラットフォームをご紹介します。
MatrixFlow
MatrixFlowは、AI開発に特化したプラットフォームサービスです。
コードを書かない「ノーコード」と呼ばれる開発手法を採用しており、画面上での操作がプログラミングに相当する動きをしてくれます。AIに関する知識やプログラミングスキルがない方でも開発できるため、エンジニアがいない場合やコストを抑えて開発したい場合にもおすすめです。
売上予測や機械の異常検知、テキスト分析や採用マッチング最適化など、MatrixFlowでは様々な課題解決ができます。解決したい課題に応じたAIモデルのテンプレートが用意されているため、テンプレートを選んで操作していくだけでAIモデルが作成できます。
AI開発に必要なデータの前処理もMatrixFlow内で完結できます。MatrixFlowを使ったAI開発の詳細については、こちらからお問い合わせ可能です。
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SONY Neural Network Console
Neural Network Consoleとは、SONYが提供しているAI開発ツールです。
ディープラーニングにおけるニューラルネットワーク設計から学習、推論までを一元管理できるGUIベースのツールになっています。AI開発の初心者から上級者まで、幅広い人が利用可能です。画像分類、セグメンテーション、音声認識など、様々なタスクに対応しています。
Neural Network Consoleでは、学習済みのモデルを使用して推論を行うためのライブラリも提供されています。そのため、開発者は学習済みのモデルを簡単に組み込んで、アプリやサービスの開発が可能です。
Panasonic AI画像認識エンジン構築サービス
Panasonic AI画像認識エンジン構築サービスは、Panasonicが提供するAI画像認識AIの構築サービスです。このAIツールは画像認識に必要なデータを収集・前処理し、AIに学習させて最適なモデルを構築できます。
画像認識タスクに特化しているため、この領域でAIを活用したい場合に最適です。例えば、物体検出、物体分類、人物検出、自動運転など様々な画像認識タスクに対応しています。
DataRobot
DataRobotは、機械学習を自動化できるAIツールです。データの前処理からAI予測モデルの作成、評価、改善までの一連の作業を自動化できます。
DataRobotを活用することで、より多くの時間をAIモデルの改善に費やすことができる点がメリットです。 自動特徴量選択、自動モデル選択、予測の自動化などの豊富な機能を持っており、さまざまな業界やアプリケーションに対応しています。
Google AutoML
AutoMLは、Googleが提供する機械学習の自動化プラットフォームです。
AutoMLはAIを使って、機械学習モデルを設計、トレーニング、評価、最適化するプロセスを自動化できます。画像認識、自然言語処理、音声認識などの機能も提供しており、専門知識がなくてもAIの機械学習モデルを構築できます。
Google AutoMLはTwitterでも導入されています。Twitterでは「スペース」と呼ばれるライブオーディオ会話ができる機能があり、ユーザーが有意義なスペースを見つけるためのアルゴリズムを作るために利用されています。
Deep Analyzer
Deep Analyzerは画像や動画の中から特徴を抽出し、それを分類するためのAIプラットフォームの一つです。ノーコードと呼ばれるコードを書かずにAIを開発する手法が使われています。
Deep Analyzerには、画像認識や音声における代表的な6種類のプリセットが用意されています。
・画像分類
・画像生成
・ペア画像生成
・物体検出
・音源分類
・異常検知
ペア画像生成は、2枚1組のペア画像を学習し、任意の画像からもう一方の画像を生成できるようにする機能のことです。自動運転における物体検知や、工場における異常検知など、様々な分野で活用できるAIが開発できます。AIモデルを構築するためのツールや、自然言語処理のモデルを構築するためのライブラリも提供されています。
Apple Create ML
Apple Create MLは、Appleが開発者向けに提供しているAI開発ツールです。
Apple製品向けに最適化されているため、macOSやiOSで使用できるAPIとデータセットで学習を行うことができます。macOSやiOSのGPUを使用することでAIモデルの学習を高速で行える点がメリットです。
Create MLは、画像分類、物体検出、自然言語処理、音声分析など、さまざまな種類の機械学習モデルをサポートしています。AI開発者は独自のデータセットでモデルをトレーニングし、iOSデバイスにモデルをデプロイできるため、モバイルアプリに機械学習を簡単に取り入れられます。
Microsoft Azure Machine Learning
Azure Machine Learningは、Microsoftが提供するクラウドベースのAI開発ツールです。Azure MLと略されることもあります。
豊富なAPIとSDKにより、言語やフレームワークに依存しない開発が可能です。PythonもしくはR言語を使ったコード記述はもちろん、ドラッグ&ドロップで視覚的な開発もできます。また、開発環境としてWebブラウザベースのエクスペリエンスが用意されている点も特徴です。
Azure MLには様々なアルゴリズムがあり、画像認識、自然言語処理、音声認識など様々なタスクに対応しています。Azure MLは他のAzureサービスと統合することができ、データの管理、インフラストラクチャの構築、モデルの配信などが簡単に行えます。個人から大規模な企業まで幅広いユーザが利用でき、料金プランも無料版から有料版まで様々です。
AIツールおすすめ4選
続きは以下、MatrixFlow記事をご覧ください（無料で閲覧できます）。
MatrixFlowでは、世界をつくるAIプラットフォームを一緒につくりあげる仲間を募集しています！！
【会社概要】
株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援したいと考えています。その実現に向けた第一歩として、プログラミング不要のクラウド型AI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を開発しております。また、様々な会社でのAI活用を推進するためにAIの受託開発・コンサルティング事業も行っております。
【会社情報】設立 ：2018年10月本社 ：東京都台東区URL：https://www.matrixflow.net/事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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