AIソフトとは？選び方やおすすめのソフトを解説

この記事では、AIの急激な発展と同時にさまざまな分野で活用されているAIソフトの概要やその選び方を解説します。

おすすめのAIソフトもあわせてお伝えします。

自社でのAI開発を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

AIソフトとは？

AI開発の手助けをするソフトウェア

AIソフトとは、AIの開発を手助けするソフトウェアです。

AIを開発するには、Pythonなどの高度なプログラミングスキルや機械学習、統計学などの知識が求められますが、AIソフトを活用すれば、これらの知識がなくてもAI開発が可能です。AI開発未経験の方でも、データの入力から運用まで、手順に沿って進められるようになっています。

コストカットにも貢献

また、AIの急激な発展に伴い、AIを開発できるエンジニアの需要は高まっており、依頼するとなると、コストがかさんでしまうのが現状ですが、AIソフトであれば、エンジニアに依頼するほどのコストはかかりません。

そのため、AIを導入したくても自社のリソースが足りず断念していた企業や、今後自社でAIを活用した事業を始めたいと思っている企業におすすめです。

AIソフトの選び方

AIソフトを選ぶ際は、目的や予算など、自社の考えやリソースに沿った選定が重要です。

「いざAIソフトを導入したけど自社のシステムが要件を満たしていなかった」、「目的を達成するための機能が備わっていなかった」といった不一致が生じないように、事前に選び方を明確にしておいてください。

目的

AIソフトを選ぶ際は、目的に沿った選定が重要です。

AIソフトには、画像認識に特化したものがあれば、音声認識に優れたものや、データ分析を手助けするものなど、さまざまな種類があり、目的に応じて最適なソフトは変わります。たとえば、自社でAIチャットボットの開発を検討しているのであれば、自然言語処理や音声認識に優れたAIソフトがおすすめです。

また、自社工場の品質管理を向上させるために不良品自動検知AIを導入したいのであれば、画像認識や異常検知に優れたAIソフトが適しています。

AIを導入する目的を明確にしてからAIソフトを選定してください。

実行環境

AIソフトを導入する際は、実行環境の考慮も必要です。

目的に沿ったAIソフトを選定できても、自社で使用できなくては元も子もありません。購入する前に、ハードウェアの要件や自社システムとの互換性などの確認をおすすめします。

また、AIソフトには、自社の既存システムにインターネットでアクセスできる「クラウド型」や、自社に新しくサーバーなどの機器を設置して運用する「オンプレミス型」があります。

クラウド型は、コストを抑えて導入しやすいメリットがあり、オンプレミス型は拡張性に優れているのが特徴です。

快適に開発できるように、自社に合った実行環境で活用できるAIソフトを選定してください。

また、クラウド型とオンプレミス型の詳細は「オンプレとは？オンプレミスとクラウドの違い・メリットとデメリット」で解説しているので、あわせてご確認ください。

操作性

AIソフトの選定において、操作性も重要なポイントです。

目的や実行環境に合ったAIソフトでも、開発者が操作しづらいと効率的に開発が進まず、必要な機能を搭載できなかったり、誤った設定を施してしまう恐れがあります。

AIツールの多くは、公式サイトから操作画面や使い方を確認できるので、購入前の確認をおすすめします。

なかにはAIソフトを使用したことがない方でも直感的に使用できるものもあるので、特にAI開発が初めての企業は、複数のソフトを比較して導入を検討してみてください。

プロセスや開発ガイドライン、スキルなどAI開発についてもっと詳しく知りたい方は、「AI開発のプロセスは？必要なものやスキル、依頼までの流れを解説」で解説していますので、あわせてご覧ください。

予算

開発予算を考慮したうえでの選定も大切です。

AIソフトには無料で使えるものもあれば、数十万円のソフトもあり、価格帯にばらつきがあります。

また、開発には人件費やクラウドサービスの使用料などのコストもかかります。

自社でAI開発に費やせる予算を決定したうえで、自社に適したソフトを選定し、導入してください。

おすすめのAIソフト・サービス8選

おすすめのAIソフト・サービスを8個紹介します。自社の目的や予算に合致するものはないか、ぜひ参考にしてください。

Neural Network Console

※dl.sony.comより引用

Neural Network Console（外部サイト）は、Sonyが手がけるコーディングなしでディープラーニングを用いた高度なAI開発を実現できるクラウド型のツールです。その操作性の良さから、クラウド版の登録者数は、60,000人を突破しました。

ニューラルネットワークの設計から学習、評価まで、ドラッグ＆ドロップで簡単に行えるため、高度なプログラミングスキルがなくても利用できます。

日本企業での導入実績も豊富で、画像認識・異常検知を得意としていることから、旭化成株式会社では製品検査の自動化、積水ハウス株式会社では製造ラインの生産性向上を実現するAIの開発に活用されています。

また、Windowsだけでなく、MacやLinuxなどさまざまなOSに対応しています。

公式ホームページから無料で体験できるので、ほかの開発ソフトと操作性を比較してみてください。

MatrixFlow

※matrixflow.netより引用

MatrixFlow（外部サイト）は、株式会社MatrixFlowが提供しているAI予測・分析をノーコードで行えるクラウド型のAIツールです。

高度なプログラミングスキルが不要で、最短4クリックでAIを開発できる操作性・簡易性が大きな特徴です。

また、従来はデータサイエンティストが行っていた機械学習アルゴリズムの選定やハイパラメーターのチューニングを自動で行う独自技術の「AutoFlow」が用意されているため、AI開発初心者でもマウス操作のみでAIを開発できます。

AIによるデータの整理はもちろん、需要・在庫予測や異常検知、画像分類や自然言語処理など、 MatrixFlowを活用して解決できる事は幅広く、5,000名以上の個人・法人から採用されています。

他ツールと比較して安価なので、コストを抑えつつ短期間でAIを構築したい企業におすすめです。

【推奨動作環境】MatrixFlowの推奨の動作環境は、Windowsの場合、OSがMicrosoft Windows10以上、WebブラウザはGoogleChrome、Macの場合は、OSがMac OS X、WebブラウザはGoogleChromeがおすすめです。

Azure Machine Learning Studio（classic）

※studio.azureml.netより引用

Azure Machine Learning Studio（classic）（外部サイト）は、Microsoftが提供しているクラウド型のサービスです。

オンプレミス型と比べて導入しやすく、データの取得から保存、前処理、AIモデルの構築までをドラッグ＆ドロップで行えます。

機械学習モデルの作成に優れており、クラス分類や異常検知、回帰などのアルゴリズムを使用できます。

また、チュートリアルが用意されているため、初めて機械学習を行う方でも安心です。

料金体系は、無料版とスタンダード版の2種類です。

まずはコストをかけずにソフトを利用して、ほかのソフトと比較したい方は、無料版をお試しで利用してみてください。

DataRobot

※datarobot.comより引用

DataRobot（外部サイト）は、機械学習の自動化におすすめのソフトです。

機械学習に必要な統計学や数学の知識がなくても、データの前処理から分析、モデル作成、評価まで自動化が可能です。

データの有効活用に課題が残るさまざまな業界で採用されており、製造業では、メーカーの生産体制や実績をデータとして与えることで、生産工程の問題点を抽出し、歩留まりの改善などに役立てられています。

無料トライアルも用意されているので、データ分析に課題を感じている企業は、お試しで利用してみるのも選択肢のひとつです。

【推奨動作環境】データセットの要件は、こちら（外部サイト）からご確認ください。

Google Cloud AutoML

※cloud.google.comより引用

Google Cloud AutoML（外部サイト）は、Googleが手がける機械学習のクラウド型の自動化プラットフォームです。

機械学習を行うには、自社で抱えている問題の定義から仮説立て、データの収集・加工、分析など、さまざまな段階を踏む必要があります。

Google Cloud AutoMLでは、データの収集から機械学習モデルの生成までを自動で行ってくれるため、AIを取り入れたいけど時間をかけたくない企業におすすめです。

また、画像認識や自然言語処理の機能が備わっているため、画像やテキストの自動識別・分類が可能で、データ処理に工数を取られている企業の業務効率化を実現します。

利用してみたい方は、無料トライアルをお試しください。

Apple Create ML

※developer.apple.comより引用

Apple Create ML（外部サイト）は、Appleが提供している開発者向けのAIツールです。

Apple Create MLは、プログラミング言語のSwiftと統合されており、tvOSやiOS、iPadOS、macOS上でSwiftのスクリプトやプレイグラウンドでモデルを作成できます。

また、画像認識や音声・テキスト・アクション識別、画像やビデオのスタイル変換など、さまざまなモデルタイプを選択でき、データとパラメータを追加するだけで、すぐにトレーニングを開始できます。

Apple製品に最適化されているため、モバイルアプリに機械学習を取り入れられる点もメリットのひとつです。

IBM Watson

※ibm.comより引用

IBM Watson（外部サイト）は、IBMが手がける、クラウド型AIサービスです。

世界的に広く使用されており、AI市場のシェアランキングで1位を獲得した実績があります。

また、世界的金融機関の70％がWatsonを使用しており、利用者数は1億人以上にのぼります。

音声認識や自然言語処理を活かした自動応答システムや翻訳機能、感情分析などのAPIを利用できるのが大きな特徴で、構築済みのAIモデルを利用できるため、専門的な開発スキルがない方でも安心です。

加えて、クラウド上でAIを開発するために必要なツールをまとめた「Watson Studio」を活用すれば、より自社の目的に合ったAIを開発できます。

【推奨動作環境】ブラウザー・ソフトウェアの最小要件は、こちら（外部サイト）からご確認ください。

Panasonic AI画像認識エンジン構築サービス

※panasonic.comより引用

Panasonic AI画像認識エンジン構築サービス（外部サイト）は、Panasonicが提供するAIサービスです。

画像認識に特化したサービスで、AIの画像認識に必要なデータの収集から前処理、モデル構築まで行えます。

主に製造業において、部品のひび割れや加工不良、ラベルの読み取りなどに活用されています。

機械学習やプログラミングの専門知識がなくても、直感的な操作でAIを開発できるため、自社にAI人材がいない企業や、手早くAIを導入したい企業ににおすすめです。

【推奨動作環境】詳しい動作環境は、こちら（外部サイト）からご確認ください。

まとめ

この記事では、AIソフトの選び方からおすすめのソフトまで解説しました。

これからAIソフトの導入を検討している方は、自社がAIを導入する目的や、求める操作性、予算を明確にしたうえで、ソフトを選定してください。

今回紹介したソフト・サービスのなかには、無料トライアルが用意されたものもあるので、自社に合っているか見極めるために、まずはお試しで使用してみるのも方法のひとつです。