NoCodeを使って人工知能（AI）や機械語（ML）の分野のツールを試験的に導入することは、メーカーや企業にとって多くの可能性をもたらすことを知っていますか？
NoCode Journalでは、AI、MLの専門家ではないものの、いくつかのNoCodeツールを扱って仕事をしてきました。
今回は6種類のそれぞれのツールから深く掘り下げて解説します。
機械学習やAI学習の導入を検討している方は必見ですよ。
【ツールを紹介】AIとMLのNoCode製品
NoCodeAIは、業務を大幅に効率化させることに長けていて、積極的に今後も導入されていくと見込まれていて、多くの企業の間で活用されています。
今回はその中でも、NoCodejournalで活用してきた、AI、MLを連動させたNoCodeの製品をひとつずつ紹介していきましょう。
【MLツール】数分でデータの予測ができるObviously.ai
Obviously.aiは、データサイエンスを誰もが簡単に使えるようにすることを目指しています。
できることは、ワークフローと統合し、ミリタリーグレードのセキュリティを備えたお気に入りのデータソースに数秒で接続することです。
現在、CSV、MySQL、PostgreSQL、BigQuery、Redshift、Salesforce、Hubspotをサポートしています。
表示できる形式は、
- 表形式のデータ
- 時系列式のデータ
の2通りで、複雑なAIモデルの構築を短時間で済ませることが可能です。
例えば、1,000行コード学習が必要な場合、5列ほど書かなくてはなりませんし、アルゴリズムを社内で構築するには4か月程度かかりますが、Obviouslyを活用すれば1分で済むのです。
時間の節約をしたい、業務の中に機械学習を取り入れたいと検討している場合は参考にしてみてくださいね。
【AIツール】データ統合やアプリ開発を行えるC3 AIスイート
C3.aiは、デジタルトランスフォーメーションを加速するためのエンタープライズAIソフトウェアのリーディングカンパニーです。
実績のある「C3 AI Suite」は、代替アプローチよりも効率的かつコスト効率の高いエンタープライズ規模のAIアプリケーションを構築するための包括的なサービスを提供します。
「C3 Integrated Development Studio（IDS）」は、エンタープライズAIアプリケーションを開発、展開、運用するためのLowCode（ローコード）／NoCode（ノーコード）環境の構築も可能です。
IDSは、データインジェスチョン、データモデリング、機械学習機能エンジニアリング、モデルライフサイクル管理、およびメタデータ駆動型のUI開発ツールを提供中。C3 IDSのハイブリッドなマルチクラウド分散型アーキテクチャは、安全で可用性が高く、迅速に拡張可能なアプリケーション開発の構築が可能な点が特徴的です。
日本でも有名なAmazonが提供するawsサービスや、Googleクラウドでも、C3.aiが稼働できるとして、多くの企業で活用されています。
【機械学習も統合AIツール】分析向けの機能を構築されているRapidMiner
RapidMinerは、オープンで拡張可能なデータサイエンスプラットフォームを通じて、企業に人工知能を導入します。分析チーム向けに構築されているツールなので、データ準備から機械学習、予測モデルの展開まで、データサイエンスのライフサイクル全体の統合が可能です。
RapidMinerで配信されているStudioのプラットフォームも分析チーム全体のためのワークフローデザイナーであり、1500以上のアルゴリズムと関数の豊富なライブラリを使用して、ドラッグ＆ドロップのビジュアルインターフェースで予測モデルの作成を高速化および自動化し、あらゆるユースケースに最適なモデルを提供してくれます。
顧客離れ、予知保全、不正検知など、日常的なユースケースに対応したテンプレートがあらかじめ用意されており、「Wisdom of Crowds（群衆の知恵）」により、初心者のために各ステップで積極的な提案を行うのです。
【MLツールとフレームワーク】AppleのアプリでMLを作るCreate ML
AppleによるCreate MLは、ユーザーフレンドリーな新アプリで、MLの専門知識を全く必要とせずに、MLモデルの構築、トレーニング、デプロイを行うことができます。
この製品では、モデル作成のワークフローをリアルタイムで見ることができるのですが、Appleが提供する既存のモデルを、あなたのカスタムデータでトレーニングすることもできるのです。
また、専用のサーバーを用意する必要もなく、オブジェクトの検出、アクティビティやサウンドの分類、レコメンデーションのためのモデルを構築することも可能です。
ユーザーは、複数のモデルを、すべて異なるデータセットを使って同時に学習することができ、それぞれの学習タスクに応じた評価サポートにより、本番環境に導入する前にモデルをテストします。
【MLツール】Googleの短時間で誰もが機械学習モデルを作成できるTeachable Machine
Googleによる「Teachable Machine 2.0」は、ブラウザベースのシステムで、ユーザーのコンピュータのウェブカメラとマイクからの録音を行うことで、機械学習を誰もが簡単に制作できるツールです。
trainボタンをクリックすると、コーディングを入れる必要なく、画像や音声、ポーズなどを認識します。カメラで認識するため、ユーザーは自分のカスタム機械学習モデルを素早く簡単に作成でき、ダウンロードして自分のデバイスで使用したり、アップロードしてオンラインでホストにもなれるのです。
Googleが強調したいポイントは、
- この機械学習モデルにはコードがないこと
- ボタンをクリックするだけで使える
という点です。
この機械学習ジェネレーターは、若いユーザーに、コーディングの経験がなくても高度なコンピュータ技術を創造的に使えるという自信を与えることもできるので、ブログの中でも、女の子がコンピューターサイエンスに興味を持ち、仕事を見つけるのに苦労していることから、女の子の両親に焦点を当てていると述べています。
【AIツール】データ分析から可能なアクセルライトのシェアインサイト
AWS Analytics Simplified with ShareInsightsでは、AWS Analyticsを統合して最適化することができるNoCodeツールの力を体験できます。
ユーザーは、プログラミングなしでETLパイプラインを設計し、クラウドネイティブ技術を使用し、インタラクティブなダッシュボードを数分で作成することが可能です。NoCode Analytics for AWS dataは、AWSのアナリティクスサービスを利用するシンプルなドラッグ＆ドロップのインターフェースを備えています。
Accelrite Shareinsightsは、S3またはRedshift上のデータのための完全なデータ分析プラットフォームであり、またGlue、Athena、EMR、Sagemaker、Redshift Spectrumにわたって最適化が可能。
統合されたビッグデータの可視化と、自動化されたサービス選択を使用するだけでなく、コスト予測、AWSサーバーレスサービスのコスト管理を作成することができるのです。
データレイクのビジュアルエクスプローラー、エンドツーエンドのデータ準備、OLAPと機械学習を単一の統合プロセスとして提供、RとSpark MLを使用した60以上のアルゴリズムもサポートできるので、AIを活用したNoCodeプラットフォームの構築をしたい場合には参考にしてみてくださいね。
まとめ
今回は機械学習とAI学習を活用したNoCodeツールについて解説しました。
ツールによっては分析向けであったり、データをまとめるだけのものであったりと目的などによって変わってきますが、機械学習、AI学習を取り入れることによってかなりの時間の短縮や人件費などのコスト削減にもつながるので、仕事のしやすさも格段と上がります。
自社に合うツールを探している場合は目的別に何をしたいのかなどを精査した上で調べてみると良いでしょう。
※日本向けにリライトしています。
