見出し画像

SonyのAI 「Prediction One」がスゴイ! 率直な感想も。


Sonyさんが提供しているPrediction OneというノーコードのAIツールを触ってみました。


これまで生成AIなどを触ってきたnoteを書いてきましたが、今回は珍しく、Prediction Oneの名の通り”予測”のAIです。




Prediction OneのHP


* このnoteでスクリーンショットで引用する全ての画像は、上記の公式Youtube動画を元にさせて頂いております。



感想のまとめ


ーーーー

めちゃくちゃスゴイ!!😃

とても予測作業が楽になります。

僕の感想の95%が、とてもスゴイ!というポジティブなもの。

ただ、残りの5%として、「結局、使いこなすには統計の知識が必要やな」という本質的な課題を感じました。

ーーーー




では、詳細を以降で書いていきます。

ご興味ある方はどうぞ😃



Prediction Oneを使う簡単な流れ


まずはデータを準備します。

学習用データの用意


それを、アップロードするだけ。

csvファイルをアップロード


もう予測モデルが出来ました!

モデル完成


予測モデルが出来たとしても、

「このAIの予測モデルは、ええもんなんかいな?」

という判断が必要です。

そのために、様々な指標があります。

画面スクショで言うところの、AUCとか書いてある内容です。

これらの評価指標も、細かく自動で作成されます。

(自分でやったらエラい大変な作業ですが、全自動でやってくれます👏)

評価指標のひとつ AUCなどなど
評価指標のひとつ 寄与度




率直な感想。細かな話。



とてもスゴイなと、率直に思いました。😃


1)初心者でも簡単

まず、初心者でも簡単に使える点がすごいです。

ほんま、csvファイルをアップロードするだけです。

もちろん、操作はいくつもあります。

トータルで5〜10ステップはあるでしょう。

色々とクリックしたり、選択したりが必要です。

しかし、そういった操作も初心者でも簡単に出来るようになっています。

また、Sonyさんの各種HPで、Prediction Oneの操作の情報があるので、教科書が多々ある環境です。




2)熟練者でも作業時間が超短縮

経験者であれば、何らかの予測アルゴリズム(モデル)を作るとなると、自分でPythonなどでプログラミングする必要があるでしょう。

そういった作業時間が一気に短縮されます。

もちろん、データが準備された後のプロセスの簡略化のみが対象ですが、それでも十分に効果があると思います。


データ収集自体は自分自身でやる必要があるので、その課題は残ったままです。

ただ、予測モデル作成と評価指標の作成というプロセスにおいては、Prediction Oneを使えば、非常に時間の短縮になると言えそうです。


ここまでの感想が、僕の感想の95%を占めています。

非常にポジティブな印象を持ったツールです。


一方、以下から書く課題は、”強いて言うなら”ぐらいのトーンで書いたものです。



3)課題。結局統計の知識はかなり必要。


でも、結局、予測モデルの評価を自分でせねばなりません。

AUC、Accuracy、Precision、などなど、それらの評価指標が意味することを理解せなあかんのです。


当然と言えば当然の話ですね。

”予測AI”という性質上、できあがった予測モデルが、

「高精度で予測できるのか」

「どういった改善点があるのか」

などがわからないと、ほんまにこの予測モデルを信じてええんかいな?という判断ができないのです。

この判断をするのは、人間ですから。

例えば、何百万円もするビジネスの意思決定に、この予測モデルを使うとします。

こうなった場合、「AIが言うから」、というだけで、無闇に信じるということは無いと思います。


であれば、やっぱり、統計的な正しい知識を持って、指標の意味を解釈できることが必要になります。




4)データ。特徴量。

データの準備は自前でやります。

このPrediction One自体は、特徴量を独自に編み出すという機能は強く無いようですね。

いわゆる、特徴量の開発は、データの準備の時点でやっておく必要があります。

また、これが良い予測モデルの要だったりします。

結局、ユーザー側に体系的な統計学の知識は必要ですね。


ーーー


一旦、以上です。


結局、そこまで美味しい話はないなという印象も持っています。

地道な努力は必要。

でも、知識獲得などの地道な努力の時間が8とし、モデル制作の時間を2とするならば、2の時間はこういったノーコードのAIツールで削減できますね。

そういった価値だけでも、効果は莫大であり、Prediction Oneは十分に素晴らしくてスゴイツールだと感じました。🙇‍♂️





過去に書いてきた生成AI系のnote

主にChatGPT とVrew、MyEditについてです。









今日も読んで頂いて有難う御座いました😃



#AI
#Sony
#やってみた
#AIとやってみた
#予測AI
#ノーコードツール
#Prediction One

最後までお読みいただき有難う御座います! サポート頂ければ嬉しいです😃 クリエイターとしての創作活動と、「自宅でなぜ靴下が片方無くなることがあるのか?」という研究費用に使わせて頂きます!