プラン・トライアルの有無などを、一覧で比較・確認できるページです。合うものが見つかりましたら、下記のボタンよりご請求いただけます。おけるモデル作成、分析を行うためには専門的な知識が必要でした。最近ではAIモデルを作成するツールも普及され始めており、比較的簡単にAIモデル作成が行えるようになっています。AIモデル作成ツールの多くは、プログラミング言語を記述する必要がなく、マウスで操作を行うことが可能です。これまでAIの開発は敷居の高いものとして認識されていましたが、効率よく合理的にプロジェクトを進行することができるツールとして注目を集めています。このAIモデル作成ツールを利用するメリットとして真っ先に挙げられるのが、「コストを削減できること」です。プログラミングを行わずにAIモデルを作成することができますので、モデル構築におけるプログラマーなどの人件費が軽減されたためです。それによりAIモデルの作成に参加する敷居は低くなってきました。ノンプログラミングかつマウスでの操作が可能という特徴を持つAIモデル作成ツールは、AIの開発における情報共有にも向いているでしょう。操作が分かりやすいので、知識の少ない人にもAIについて簡単に説明することができるためです。AIについての理解を深めプログラミングを必要とするプロジェクトにおいても技術者と非技術者との意思疎通が図りやすくなるでしょう。AIによるデータ分析を行いたい企業様に対して、AIの専門家である弊社が下請けとなって事業化を支援する受託サービスです。新規事業専門のコンサルファームと、10年以上AIを経験した特化型のエンジニアチームが御社の新サービスや事業改善を完全サポート。課題の特定、企画から開発、実装、リリースとサービス立ち上げまでを一気通貫でサポートさせていただきます。工程丸ごと自動化!品質改善までサポート!株式会社フツパーが提供する「メキキバイト」は、外観検査を自動化するAIソリューション。独自開発の高精度AIを低価格でご提供。パートナー」は東大・慶應大・インド工科大のAI研究チームを中心に顧客のビジネスニーズに応じたDXソリューションの提供を行います。研究を生かした大企業向けのAIソリューション/R&D事業を軸に、課題の特定、企画から開発、実装までを一気通貫でサポートさせていただきます。株式会社MiDATAMiDATAが提供する「AI受託開発【フルオーダーAI】」は、AI開発の高い技術力と豊富な実績により、個社ごとに異なる現場特有の複雑な課題に寄り添い、課題解決にコミットします。得意とし、AIを活用した事業価値の向上を、企画から実装・運用まで一気通貫でサポートします。MiDATAはエンタープライズ企業様向けにAI開発コンサルティングを提供してきた業界経験豊富なAIエンジニアチームが在籍しお客様の事業の競争力向上を支援します。株式会社フィックスターズ\あらゆるビジネス変革にAIを/株式会社フィックスターズが提供する「エンタープライズAI」は、あらゆる企業のビジネスニーズに合わせて、AIをビジネスや研究開発に活用するためのコンサルティングから開発運用までをワンストップで提供します。株式会社DeepcraftDeepcraftが提供する「Chainer」は、製造・物流業界を中心とした複雑な計画立案業務を最適化AIにより代替し、人間よりも高効率な計画を出力します。これにより売上原価を削減できるだけでなく属人性の解消につながります。トーマツ/キーエンスと連携|累計100億円の資金調達株式会社オルツが提供する「AIソリューション」は、独自開発した国産の大規模言語モデルとP.A.I.(パーソナル人工知能)を軸に、お客さま企業のAI活用と業務効率の改善を実現します。なし※開発における要件定義など、コンサルティングが発生する場合は、開発費用とは別に費用を頂戴する場合がございます。株式会社Techtical株式会社Techticalが提供する生成AI業務効率化ソリューション開発サービスは、生成AIをどう社内活用すべきかのコンサルティングからPoC開発まで一気通貫で行うソリューション開発サービスを提供しています。Partners」は、ビジネスと技術の両面に精通したプロフェッショナルがパートナーとなって起点となる成功体験を創出し、利益を生み出すDXが自律的に加速している状態を具現化するための、唯一無二のスキームを提供します。ソーバル株式会社ソーバル株式会社が提供する「生成AI活用エンジニアリングサービス」は、お客様の課題を聞かせて頂き、生成AIを活用したシステム開発によって、課題解決を支援させて頂くサービスです。よりAIモデル開発の効率化に貢献します。アースアイズ株式会社アースアイズ株式会社が提供する「生成AI開発受託/事業化コンサルティング」は、自社のサービスとして生成AIサービスを提供したくても、リソースやノウハウがない企業様に対して、AIの専門家である弊社が下請けとなって事業化を支援する受託サービスです。環境を提案・構築します。導入後のさらなる活用に向けた支援をいたします。株式会社データグリッド不良品画像生成AIを活用して多様な学習データ、網羅的な評価データを生成することで、不良品のデータ不足課題を解決し、外観検査システムの早期立ち上げと精度向上を実現します。FastLabel株式会社FastLabel株式会社が提供する音声の感情分類AIモデル開発・コンサルティングは、独自の感情認識AIの要件定義、PoC、AI倫理を守る権利クリアなデータセット作成・素材データ収集、学習データ・教師データ作成(アノテーション)、モデル開発までを一気通貫でサポートし、お客様のモデル認識精度改善にフルコミットします。株式会社リベルクラフトAI開発・導入からビジネスコンサルティング、書籍出版まで幅広い領域での実績があるデータサイエンティストが、AI・データ活用に関して川上から川下までフルラインナップでご支援いたします。Appenは、業界最先端のプラットフォームと柔軟なサービス提供を通じて、AIアプリケーションの開発に必要な大規模で高品質なデータを提供します。プラン無料トライアル別途、要件をお伺いしてお見積りさせて頂きます。初期費用はとくに必要ありません。全体の一連の流れのことをいいます。「いつ」「どんな商品が」「どれくらい」売れるのかといったことを予想して、生産計画や小売りの販売計画に反映させることです。情報に対してその属性や行動結果によって点数化し、その重要度を優先順位付けするための手法です。データ分析を用いてビジネスの意思決定をサポートしてくれる人材の総称です。ビッグデータなどから必要な情報を収集し、抽出、提案することができるプロフェッショナルとして注目をされています。膨大なデータの中から有益な情報を発掘(マイニング)する技術・手法のことです。近年はネットワークの拡大だけでなく、マシンパワーの増大、情報収集コストの低下など環境が向上しました。使用したいデータファイルをドラッグ&ドロップするだけで操作ができるサービスが登場しています。ファイルをアップロードし、使いたいテンプレートを選択させることが多いです。対象となる画像やテキストデータを取り込み、クリックするだけでAIモデルを作成することができるサービスが登場しています。専門的な知識や技術は必要ありません。複数の種類のデータを入力して、統合的な処理する深層学習の総称です。音声、画像、テキストなど複数の入力情報の種類を組み合わせることで、単一種類でできなかったアプローチが可能です。ある商品の売上量を短期的もしくは長期的に予想します。これまで担当者が積み重ねた経験や勘に頼りがちだった需要予測をAI・人工知能で自動化するシステムが登場し、精度を高めています。ある企業にとって特定の顧客が将来にわたって寄与するキャッシュフローの現在価値を向上することいいます。Microsoftが提供するクラウドプラットフォームです。Learningを活用し、ビジネスにおける機械学習の活用を支援していくことができます。私たちが使用している言葉(自然言語)をコンピューターによって処理させる技術のことを指します。自然言語と対比する言葉として挙げられるのが人工言語です。Concept」の略であり、和訳すると「概念実証」となります。新たなアイディアが有効なものであるかどうかを試し、そのアイディアに企業として投資するかどうかを判断することです。プロダクト資料をまとめて比較・確認したい方はこちらこのカテゴリを全て無料で資料請求するAIモデル(機械学習モデル)の種類AIモデル(機械学習モデル)の種類は大きく4つに分かれており、「教師あり学習」や「教師なし学習」、「ディープラーニングモデル(深層学習)」などがあります。教師あり学習とは、正解となる情報が事前に含まれたデータから、モデル構築する手法のことです。「正解=教師となるデータ」にラベルを付けておき、入力データが近似している場合に「正解」と判定を下せるモデルを作ります。教師なし学習とは、正解がない状態でデータを与えて、AIが自ら反復学習する手法のことです。AIが入力データを自ら解析し、共通パターンを学習していくのが特徴です。出力内容の精度に関して、最終的には人間が確認する必要があります。予測や判定対象となる正解がないため、回帰や分類には利用できません。モデルの種類としては特殊ですが、AIモデルの一つに「ディープラーニングモデル(深層学習)」というものも存在します。ディープラーニングモデルとは、大量のデータをもとにAIがルールやパターンを学習し、人間の手を介さずにデータ分析が可能となる手法のことです。AIモデル(機械学習モデル)については、以下の記事でより詳しくご紹介していますので、ぜひこちらも併せてご覧ください。最近では、プログラミング言語を記述する必要がない「ノーコード型のAIモデル(機械学習モデル)作成ツール」も増えてきており、AIモデルを作成するハードルは下がり始めている状況です。開発方法の種類としては、大きく分けて「ノーコード」「ローコード」「プロコード」の3つが存在します。主な特徴としては以下が挙げられます。それぞれの特徴について、より詳しくみていきましょう。・ノーコードノーコードは、アプリケーションなどの開発を行う際に、ソースコードの記述が必要ない開発手法です。そのため、ノーコードで開発できるツールであれば、プログラミング言語に関する専門知識を習得していない人でもプログラミングを行えるというメリットがあります。そのツールで提供される機能は限られるため、小規模なアプリケーションや単一機能のみを搭載したアプリケーションなど、シンプルなものを開発したい場合のみに向いている手段といえるでしょう。・ローコードローコードも、ノーコードと同じくプログラミングに関する専門知識がほとんどない人でも、ソフトウェア開発を行える手法です。「ソースコードの記述が少ない」という点が最大の特徴といえますが、ノーコードのようにソースコードの記述が一切必要ないというわけではありません。そのため、「ノーコードよりも拡張性が高い反面、必要となる知識は多くなる」と考えれば分かりやすいでしょう。・プロコードプロコードは大半のプラットフォームにおいてプログラムされてきた従来の手法です。ソフトウェア開発において、多くの人がイメージする一般的な手法といえるでしょう。プロコードの場合、Webサイトやソフトウェアといった製品をゼロから構築していくため、高度なプログラミングスキルが求められます。構築する製品次第では、複雑なプロセスになるケースも珍しくありません。自由度が高く、より複雑な独自システムを開発できるというメリットがありますが、人件費や教育費にコストがかかったり、リリースに時間を要したりする点はデメリットといえるでしょう。AIモデル(機械学習モデル)作成の流れAIモデル(機械学習モデル)を作成する際の主な流れとしては、「データ収集」→「データの加工」「モデル構築」「再学習」となります。AIの精度は、学習させるデータの質と量によって決まります。AIは、「何も知らない状態」から構築を始めていく必要があるため、ゼロの状態からより多くのデータを取り込み、蓄積させ、学習していくことが大切になるのです。AIモデル作成に必要となるデータの収集を終えたら、次に収集したデータの加工を行っていきます。この加工作業のことを「アノテーション」と呼びます。アノテーションは、テキスト(文章)や音声、動画といったさまざまな形態のデータに、「タグ」を付けていく作業を指します。データの加工作業が終わったら、次にAIモデルの構築を行っていきます。AIモデルにはさまざまな種類が存在し、それぞれに得意な分野と苦手な分野が存在します。画像認識を得意とするモデル、音声認識を得意とするモデルなど、さまざまな特徴を持つモデルが存在するため、AIの目的に応じて最適なモデルを選択することが大切です。AIモデルは、一度作ったら終わりというわけではありません。1度目のAIモデル作成時から、時が経つごとに環境・社会が変化していくというケースも珍しくないからです。環境や社会が変化することで、AIモデルの予測精度が劣化してしまうこともあるため、定期的な再学習によって精度を改善していく必要があります。AIモデル(機械学習モデル)作成入門書アイスマイリーでは、企業のDX部署・AI担当者向けに作成した「AIモデル作成入門書」を無料で配布しています。この資料は、ツールと開発どちらが自社に合っているかという観点から、AIモデル作成における勘所をまとめています。企業のAI担当者やDX推進に従事されている方に役立つ資料です。「AIモデル作成入門書」をダウンロードされたい方は「AIモデル作成入門書を無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「AIモデル作成入門書」と記載の上、送信してください。AIモデル作成ツールを導入する場合は、自社の目的を達成するために必要となるツールが何なのか分からないものです。このような場合は、導入事例を参考にすることをおすすめします。導入事例を参考にすることで、以下のようなポイントが具体的にイメージできるでしょう。自社に近い導入事例を積極的に探し、参考にするとよいでしょう。アイスマイリーでは、AIモデル作成の事例や製品の特長をまとめた「AIモデル作成最前線」を無料で配布しています。まで幅広いAIモデルについて最先端のAI企業6社を紹介しています。「AIモデル作成最前線」をダウンロードされたい方は「AIモデル作成最前線を無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。AIモデル作成最前線を無料でダウンロードするAIモデル(機械学習モデル)導入後の注意点・運用ポイントニーズに合った最適なAIモデル作成ツールを選ぶためのポイントをご紹介します。・直感的に操作を行えるかAIモデル作成ツールを扱うのは、非プログラマーや初心者であることが多いと想定されます。そのため、直感的に使える簡単な操作かどうかは重要です。事前に無料の体験版等が利用できる場合は、試してみることをおすすめします。・環境構築はしやすいかAI開発のためには、プログラムが稼働するために必要なものが揃った環境を整備する必要があります。コンピュータ自体や、プログラムを動かすためのソフトウェア環境も「必要なもの」にあたります。このような環境構築のしやすさも、AIモデル作成ツールを選ぶための大きなポイントとなります。・サポート体制は充実しているかサービスによってサポート体制は異なるため、事前に確認しておく必要があります。AIモデル作成ツールを導入する場合や社内にAI知識のある人材がいない場合は、導入時の相談やトラブル対応が完備されているサービスがよいでしょう。・コストを抑えられるか導入や運用にかかる費用はもちろんのこと、人件費や教育費がかかるようなツールかどうかも加味してコストを計算する必要があります。操作が簡単なツールであれば、人件費や教育費を抑えることができるでしょう。・アルゴリズムは豊富かAIモデル作成ツールは基本的に提供された範囲の機能しか使用できません。コストとのバランスを見ながら、できるだけ豊富なアルゴリズムを搭載しているツールを選ぶことをおすすめします。アルゴリズムが豊富であればツールの汎用性が高まり、将来的にツール利用の範囲を広げる際に対応しやすくなります。・継続的な学習とチューニングAIモデル作成ツールで作成したAIも、従来のAIと同様に精度を高めるためには継続的な学習が有効です。開発時に使用したデータを学習すれば終わりではなく、継続してデータを収集し学習させる必要があります。精度が低くなってきた際には下記をチューニングすると良いでしょう。データの分け方を調整する相関のないデータを削除するアルゴリズムを見直す精度の維持向上のためには、継続的な学習とこまめなチューニングを行うことが大切です。AIモデル(機械学習モデル)作成カオスマップ数ある「AIモデル作成ツール」や「AIモデル開発サービス」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「AIモデル作成ツール」や「AIモデル開発サービス」を選ぶのは容易ではありません。そのような場合に役立つのが、業態別にセグメントされたAIモデル作成カオスマップです。この便利なカオスマップは、以下の「​​AIモデル作成カオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「AIモデル作成カオスマップ」と記載の上、送信してください。株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。メールマガジン登録メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。業務の課題解決に繋がる最新DX・AI関連情報をお届けいたします。メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。実際のメールマガジン内容はこちらをご覧ください。