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機械学習ツールとは?導入メリット・選び方・おすすめツールも紹介!

1.機械学習 ツール  アイキャッチ画像.jpgこの記事では、機械学習ツールの概要、導入メリット、選び方についてわかりやすく解説しています。機械学習ツールで業務の効率化を進めたいと考えても、価格・機能などさまざまなサービスがあるため、選び方がわからない方も多いでしょう。おすすめのツールもご紹介していますので、導入をご検討中の方はぜひ参考にしてください。

目次

機械学習ツールとその重要性

機械学習と聞くと、AIやプログラミングに関する専門的な知識が必要と考える方が多くいらっしゃいます。ここでは、そもそも機械学習とはどのような内容で、近年、なぜ多くの企業で機械学習ツールが注目を集めているかについて、背景を含めて解説していきます。

機械学習とは

機械学習とは、人からの指示がなくてもAI(人工知能)が膨大なデータをもとに自ら学習し、データが持つ傾向やパターンを自動で発見する技術です。AIが学習を繰り返すことで、データ分析・将来予測をより正確に行うことができるようになるため、売上計画や生産計画などの各種経営計画の策定、売上代金の貸し倒れリスクや従業員の離職リスク算定、良品と形状の異なる不良品の検出など、企業活動のさまざまな場面で活用が期待されています。

機械学習ツールの重要性

インターネット環境が整備され、膨大な量のデータ(ビッグデータ)を収集できるようになったのに加え、そのビッグデータを不便なく扱うことのできる性能を持つパソコンも一般的になってきており、かつてにくらべて機械学習を行う環境は整備されてきました。

しかし、機械学習のモデルを構築するためには、一般的にコンピュータや情報処理に関するITスキル、プログラミングのスキル、データベースやクラウド、システム環境構築スキルなど高度なIT人材が必要であることは変わりません。

人材不足が継続する日本においては、IT人材の確保は容易ではありません。

そこで、特別なスキルがなくても機械学習のモデルを作成できる機械学習ツールの重要性が高まっているのです。

機械学習ツールの導入メリット

高度なIT専門人材がいなくても、誰でも簡単な操作で機械学習モデルが作成できる機械学習ツールは、これまでの人の手作業による業務のあり方を大きく変える可能性を秘めています。ここからは、機械学習ツールを導入する場合に期待できるメリットを、具体的に5つご紹介していきます。

業務の効率化

機械学習ツールを利用せず、業務の効率化を目的として機械学習を取り入れる場合には、機械学習モデルの作成から、学習データの準備、トレーニング、運用環境に移行するためのデプロイなどの作業をすべて人の手で行います。

しかし、機械学習ツールでは、一連の作業をAIが学習し自動で行ってくれるため、業務の効率化が期待できます。

保有するデータの活用

企業内には、製品の出荷データ、従業員の勤怠データ、固定資産の購入履歴データなど、ルーチン業務を行う中でさまざまなデータが蓄積されていきますが、集計するだけで詳細な分析ができていないデータも多数あります。

機械学習ツールは、簡単な操作で膨大なデータから瞬時に傾向やパターンをつかむのが得意なため、将来予測やリスク管理にも活用できるでしょう。

コスト削減

機械学習を導入するにあたり、高度なIT人材がいない場合には、コストをかけて新たな人材を採用する必要がありますが、機械学習ツールを利用すれば、専門的な知識を持たない従業員でも機械学習モデルが作成可能です。したがって、採用コストとツール導入費用との差分のコストが削減できるとともに、残業や休日出勤が減ることで時間外手当などの人件費の点でもコストメリットが得られるでしょう。

従業員のAIに対する意識改革・DX教育への活用

機械学習ツールには、直感的で使いやすいユーザーインターフェース(UI)が採用されているものが多く、プログラミングの知識不要で画面上のアイコンやボタンを操作するだけで簡単に機械学習モデルを作成できます。このため、自然とAIに関する理解も深まり、従業員へのAI教育にも役立ちます。

また、機械学習ツールを導入してしばらくは、これまでの業務フローが大きく変更になることで戸惑う従業員がでてくることも想定できます。しかし、どのような業務で機械学習ツールが利用できるのか、従業員自身が理解することで、自主的に業務改善に取り組む姿勢が身につき、会社のDX化の推進にも役立つでしょう。

機械学習ツールを選ぶ際のポイント

2.機械学習 ツール  記事内挿入画像1.jpgここでは、機械学習ツールを選ぶときの重要なポイントを7つご紹介します。導入にあたっては、コストのほかにも大変な労力が必要なため、導入後に自社の環境に合わず使いこなせない場合には、期待していたコストメリットが得られません。積極的に活用し、最大の効果が得られるように事前に重要ポイントをチェックしましょう。

目的に合った機能の搭載

現在、多数の企業からさまざまな機械学習ツールが提供されているため、自社の利用目的に合った機能を搭載しているかどうかで、ツールの絞り込みを行いましょう。

機械学習ツールでは、ビッグデータを活用して、自社の経営戦略を立案、売上分析や予測、不良品の検出など、それぞれの用途に強みを持つ製品があります。利用しない機能が多く搭載されていると、コストが高くなりコストメリットが縮小するのに加え、操作がしにくいという欠点もあるため、必要最低限の機能を搭載しているツールを選択するのをおすすめします。

操作性

機械学習ツールの導入にあたっては、事前に必ず操作性を確認しましょう。どんなに高性能でパフォーマンスに優れたツールでも、ユーザーインターフェースがわかりにくく、操作が難しいツールでは、導入後に使用されない恐れがあります。導入後も日常的に活用され、導入目的を達成するために、誰にでも直感的にわかりやすい操作性を備えたツールを選ぶのが重要です。

なお、機械学習ツールでは、無料のトライアル期間が設定されているサービスがあるため、導入前に操作性を確認できるよう積極的に活用しましょう。

セキュリティ対策

近年、マルウェアなどによるITツールの脆弱性を狙ったサイバー攻撃が世界的に急増しています。万が一感染した場合には、攻撃者からの金銭要求、機密情報漏えいによる損害賠償、パソコンやサーバーのロックによる業務の緊急停止など、企業の存続にも関わる大きな被害が予想されます。

したがって、利用を検討している機械学習ツールのユーザー認証の方法、IDやアクセス管理、データの暗号化・監視など、セキュリティ対策の実施状況を必ず確認しましょう。

料金体系

機械学習ツールは、サービスによって料金体系が大きく異なります。オープンソースで無償で提供されているものもありますが、ビッグデータを活用して業務で利用するには、有料ツールが必要になるでしょう。

ソフトウェアを買い切り、自社の環境にインストールしてツールを使用する「オンプレミス型」では、初期費用として数百万円単位のコストがかかるのが一般的です。一方、インターネット経由でツールを利用する「クラウド型」では、初期費用なし、毎月定額、毎月従量制(データ量、時間)などさまざまな料金体系が用意されています。

サポート体制

機械学習ツールの導入直後はまだ不慣れなことから、操作方法や各種機能についてサポートに問い合わせる機会が増えます。

したがって、サービス提供会社のサポート体制(サポート窓口、サポート時間、電話やメールなど対応方法)を事前に確認しておくことも重要です。

なお、機械学習ツールの導入によって、業務フローに変更が生じるのが一般的ですが、ツールの不具合時に急に以前の業務フローに戻すのは困難です。そのため、万が一不具合が発生したときでも早急に復旧ができるように、迅速なサポートが提供されるかも合わせて確認しましょう。

既存のツールとの連携

すでに、経営の意思決定のために「BI(Business Intelligence)ツール」や顧客情報の一元管理のために「MA(Marketing Automation)ツール」などを導入している企業では、既存のデータを新たに導入する機械学習ツールとの連携も考えられます。

機械学習では、学習のために大量のデータを整理・収集する必要がありますが、ツール間の連携によりデータ収集の工程を大幅に削減可能です。連携させたい既存のツールがある場合には、連携できる機械学習ツールに絞り込んで選定を行いましょう。

サービスの提供方法(クラウド・オンプレミス)

機械学習ツールを導入する場合には、自社の環境にソフトウェアをインストールする「オンプレミス型」と、インターネット経由でツールを利用する「クラウド型」の大きく2つに分けられます。オンプレミス型では、自社独自のセキュリティポリシーやセキュリティ要件を設定できるため、自社の考えるセキュリティレベルを達成可能です。

しかし、クラウド型では、サービス提供会社のセキュリティポリシーに原則従う必要があるとともに、クラウド環境をほかのユーザーと共有するため、自社のセキュリティ要件を満たさない可能性があります。

機械学習におすすめのプラットフォーム

機械学習では、特定の用途向けに単体で利用できるツールのほかに、生成AIの構築から運用まで幅広く行えるプラットフォームのかたちで提供されているものもあります。ここでは、機械学習におすすめの代表的なプラットフォームをご紹介していきます。

Vertex AI

Vertex AI(外部サイト)は、Google Cloud Japan社が提供する、Google Cloudを利用した機械学習プラットフォームです。機械学習モデルの作成からトレーニング、デプロイ、管理までを、Googleの高いセキュリティレベルで実現することが可能です。同サービス内の「Vertex AI Search and Conversation」と呼ばれるプラットフォームを利用すれば、直感的にわかりやすいインターフェースで、機械学習の経験の有無を問わず簡単に検索エンジンやチャットボットアプリの構築ができます。

Vertex AIに関する詳しい内容は「Vertex AIとは?特徴やメリット、利用シーンを詳しく解説」で解説しているので、ぜひ参考にしてください。

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning(外部サイト)は、アメリカのMicrosoft社が提供する機械学習のクラウドサービスです。機械学習でモデルを作成、トレーニングを行い、実際の運用環境に移行するためのデプロイまで、機械学習の運用に必要な一連の作業を効率的に行えます。

自動機械学習の機能を搭載しているため、モデルのトレーニングと評価は自動化でき、業務負荷の軽減が期待できます。また、「GUI(Graphical User Interface)」と呼ばれるボタンやアイコンでユーザーからコンピュータに指示が出せるため、プログラミングに関する専門的な知識がなくても操作が可能です。

AWS(Amazon Web Serivice)

アメリカのAmazon社が提供するクラウドサービスAWS(Amazon Web Serivice)(外部サイト)では、機械学習(AI/ML)のさまざまなソリューションがツールとして利用可能です。自然言語処理(NLP)や光学文字認識(OCR)により、大量の文書・画像データから、情報を抽出してラベル付けを行うことでデジタルデータとして活用可能です。また、機械学習の経験不要で履歴データから将来のデータを予測する機能、AIを活用したコンタクトセンターでのリアルタイム通話分析、チャットボットや仮想アシスタントによる対話型ヘルプの機能など、業種業界を問わず、幅広い分野に対応しているのが特徴です。

IBM Watson Machine Learning

Watson Machine Learning(外部サイト) は、日本IBM社が提供する機械学習のためのクラウドサービスで、「IBM Cloud」上で動作します。機械学習モデルを構築してトレーニングを行い、最終的に本番環境に移行するデプロイまで行えるようにさまざまなツールが用意されています。

ラベル付けしたデータの学習による予測モデルの作成、良品画像を学習させることで良品との相違を検知する不良品の検出、既存の画像に回転や反転、色の変更を加えることで、トレーニングに必要な教師データの自動生成など多くの機能を持っています。

データの予測・分析におすすめの機械学習ツール

ここからは、データの予測・分析を行う際におすすめの機械学習ツールを6つご紹介していきます。

各ツールで予測・分析を行う用途が大きく異なりますので、ご自身の目的に合った機械学習ツールをお選びください。

xenoBrain

xenoBrain(外部サイト)は、xenodata lab.社が提供する企業や業界の経済予測に特化したプラットフォームです。2000万本のニュースや企業の開示情報と世界3.5万本の経済指標を学習した経済予測AIと、経済知識体系を習得した経済分析専門の言語モデルを組み合わせ、AIが予測根拠と合わせて分析結果を示してくれます。

経営企画では、将来の市場環境予測に基づいた予算や中期経営計画の策定、営業では、信用調査報告書の分析結果をもとに営業リストの作成、調達では、部品や原材料の市況の将来予測に活用できます。

DataRobot

DataRobot(外部サイト)は、DataRobot社が提供する、生成AIと予測AIを組み合わせて機械学習を自動化するプラットフォームです。機械学習モデルの構築から評価、デプロイ、モデルの性能監視まで簡単な操作で行うことが可能です。DataRobot Data Prepを使用すれば、知識を持たないユーザーから専門家まで、大量のデータを瞬時に探索、プロファイリング、クリーンアップ、情報付加、整形して、機械学習に必要な訓練データを作成することができます。製品開発では、需要予測や不良品の発生予測、マーケティングでは顧客分析、小売では売上予測など幅広い分野で業務効率の向上に貢献しています。

IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics(外部サイト)は、日本IBM社が提供する世界で人気の統計解析ツールです。データの準備から管理、分析、レポートの作成まで、分析のすべてのプロセスに対応しています。プログラミングの知識は不要で、シンプルでわかりやすい操作性のため、誰でも簡単に分析結果をもとにグラフやテーブルの編集を行えます。基本機能を備えた「Base」プランでは、基本的な統計分析である回帰分析、因子分析、クラスター分析などの多変量解析の手法を利用でき、オプションのプランではさらに豊富な分析手法が用意されています。

Prediction One

Prediction One(外部サイト)は、ソニーネットワークコミュニケーションズ社が提供する予測・分析ツールです。専門スキルがなくても、スムーズに予測分析を実行しその結果を理解できるように、視覚的にわかりやすいユーザインタフェースと機能が搭載されているのが特徴です。独自開発された予測モデルの選択やデータの前処理によって、精度の高い予測が可能になるとともに、予測の理由も詳細に表示してくれます。

クラウド版は、Windows・macOSに対応し、インターネット環境があれば、Google ChromeやMicrosoft Edgeなどのブラウザ上で利用可能です。デスクトップ版はWindowsのみの対応ですが、データをクラウド上にアップロードせず、ローカル環境で保存するため、高いセキュリティ要件が求められる企業でも活用できます。

dotData

dotData(外部サイト)は、アメリカのdotData社が提供するデータ分析ツールです。独自技術である「特徴量自動設計」を生かして、これまで人では気づけなかった企業の課題解決のインサイト(洞察)を発見して、高度な将来予測を行うことが可能です。

具体的には、機械学習でモデルを構築、特徴量をもとに保有するデータを強化、データインサイトを抽出してデータに基づいた企業活動に移行など、さまざまな場面で活用が期待できます。

dotDataにより、企業が保有する業務データと機械学習やAIなどすべてのデータ分析がつながり、企業のDX化の推進にも役立つでしょう。

UserLocal

UserLocal(外部サイト)は、ユーザーローカル社が提供する国内最大のSNSデータ分析ツールです。SNS解析のほかにも、ビッグデータとAIを活用して、Webサイトのアクセス解析、社員や顧客からの問い合わせ業務を軽減するサポートチャットボット、大量の文書を瞬時に分析するAIテキスト分析などが行えます。

またツールの提供だけでなく、AI人材育成のためのプログラミング研修も行っており、自動運転AIプログラミング研修では、自動運転ソフトウェアの開発とディープラーニング技術を実装するためのスキルを身につけられます。

AI認識率向上に役立つおすすめのアノテーションツール

アノテーションは、映像・画像・音声・テキストなどのデータから対象を抽出し、属性の情報をタグ付けすることです。AIによる認識率を向上させるために必要な作業ですが、人の手では手間がかかるため、作業を自動化できるアノテーションツールが注目されています。ここでは、おすすめのアノテーションツールを3つご紹介します。

TELUS International AI

TELUS International AI(外部サイト)は、東京に本社を置くTELUS International AI Japan社が提供するアノテーションツールです。映像・画像・音声・テキスト・2D3Dデータなど幅広いアノテーションができるのに加え、AI学習データの収集や生成、妥当性の検証なども行えます。

TELUS Internationalでは、AI学習に関する専門家が100万人以上参加するグローバルAIコミュニティが構成されており、世界中のデータ・情報をもとに日々、品質の向上が図られています。

FastLabel

FastLabel(外部サイト)は、東京に本社があるFastLabel社が提供するアノテーションツールです。プログラムのインストールが不要でWeb上でツール利用が可能な「クラウド版」と、高いセキュリティ要件を求める企業向けに「オンプレミス版」も用意されています。

使いやすいユーザーインターフェースで、コピー&ペーストなど豊富なショートカットキーの機能を搭載しているため、効率的に作業を進められるでしょう。AWS(Amazon Web Service)、Microsoft Azure、GCP(Google Cloud)の 3大クラウドサービスとも標準連携がサポートされており、AI学習基盤とシームレスに連携できます。

ProLabel

ProLabel(外部サイト)は、大阪に本社があるプロフィールド社が開発・販売するアノテーションツールです。アノテーションを行いたい画像を読み込むと画像内の対象を自動で検出して、属性情報をラベル付けしてくれるため、手作業に比べて大幅に作業時間を短縮できます。

また、機械学習のモデルを訓練するためには、数百~数千といった大量の訓練データが必要ですが、ProLabelに搭載された「データ拡張機能」を利用すれば、既存の画像データに反転やぼかしなどの処理を加えることで、訓練データの枚数を簡単に増やすことが可能です。

機械学習に最適なパソコンのスペック

機械学習では、膨大な量のデータを瞬時に処理する必要があることから、各PCパーツに一般的なパソコンよりも高いスペックが求められます。

特に、複雑な演算処理を高速に行える独立したグラフィックボードを搭載することで、作業効率の大幅アップが期待できます。

行いたい機械学習の規模によっても、必要なスペックが異なるため、利用環境に合ったパソコンを選ぶのが重要です。

機械学習に最適なパソコンに関する詳しい内容は「機械学習に最適なPCとは?必要なスペックやおすすめPCについても紹介」で解説していますので、ぜひ参考にしてください。

まとめ

3.機械学習 ツール  記事内挿入画像2.jpg

この記事では、機械学習ツールの概要、導入メリット、選び方、おすすめの機械学習ツールなどについて解説しました。

機械学習モデルは、膨大なデータを瞬時に学習でき、トレーニングを繰り返すことでより精度の高い予測が可能ですが、人の手作業で行うには高度なIT専門人材が必要です。

しかし、機械学習ツールを導入すれば、特別な知識不要でモデルを構築でき、業務の効率化や保有データの有効活用、コスト削減などさまざまなメリットが得られます。

当記事を参考に、機械学習への理解を深め、ぜひ自社に最適な機械学習ツールを見つけてください。

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