【2024年版】AIモデル作成ツール10選を徹底比較！メリットや比較ポイントも解説

こんにちは。マニュアル作成・ナレッジ共有ツール「NotePM」ブログ編集局です。

今やAIは日々生活している中で、よく聞かれる用語になってきました。ビジネスシーンにおいても、その例外ではありません。AIを活用して、業務効率化や新たなビジネスを創出した事例は多数存在します。

ただ、ITリテラシーが高い人材がいないため、自社ではAIの活用は不可能ではないかと考える方もいるかもしれません。そのような方におすすめしたいのが、AIモデル作成ツールです。これを用いることで、ITリテラシーが高くなくとも、AIモデル生成に必要な機能を使えます。また、低コストで小規模な開発も可能なので、金銭や時間が要因でAIの活用に踏み切れなかった企業にもおすすめです。

そこで今回は、AIモデル作成ツールの意味や機能などを解説し、おすすめのAIモデル作成ツールを10選紹介します。

AIモデル作成ツールとは

AIモデル作成ツールは、専門知識がなくてもAI開発を簡単に実行できるツールで、データ収集からモデル構築までの手間を減らせます。クラウド上で利用可能なものも多く、従来の開発と比べコスト削減が可能であることがメリットです。また、PaaS系AIツールと特化型に大別され、画像・音声認識など多様な技術が活用できます。AIモデル作成ツールの出現に伴い、AI市場への参入の敷居が低くなっていることに注目しましょう。ここでは、AIモデル作成ツールの基礎知識として、以下の2つを解説します。

代表的な機能
種類

それでは、1つずつ解説します。

関連記事：AIによる仕事効率化とは？注意点や活用が進む領域・事例を解説

代表的な機能

基礎知識の1つ目は、AIモデル作成ツールの代表的な機能です。ここでは、以下の4つを解説します。

データ収集
データ前処理
モデル構築
再学習

それでは、1つずつ解説します。

データ収集

機能の1つ目は、データ収集です。

データ収集は、学習に必要な情報を得るための機能で、社内データだけでなくWebサイトやSNSなど多様なデータソースから情報を収集できます。また、APIを活用したデータ取得も可能で、この方法は一般的に自動化されており手作業の手間がかかりません。

データ前処理

機能の2つ目は、データ前処理です。

データ前処理は、収集データの形を整えて、学習に適した形に変換する機能です。異なる保存形式のデータ形式を統一することや、欠損値の補完を行うことで、より正確にデータ分析ができるようになるでしょう。AI開発においては、前処理が作業工程の約8割を占めるほど重要です。よって、AIツールを活用して、早く精度よくデータ前処理を実行できれば、一層の自動化や時間短縮を実現でき、コスト削減にもつながるでしょう。

モデル構築

機能の3つ目は、モデル構築です。

モデル構築とは、機械学習アルゴリズムを用いて、学習データよりAIモデルを作成する機能です。画像認識や音声認識などの認識タスクから、売り上げ予測・採用マッチングなど、ビジネスにおける様々な課題解決に対応したモデルを構築できます。

再学習

機能の4つ目は、再学習です。

再学習は、新データを活用し既存のモデルを改善する機能で、新データ入力とパラメータ更新を通じて実施されます。再学習を行うことで、モデル性能が向上し、新データへの予測精度が上がることがメリットです。また、新データが入手できる度に実行でき、新鮮なデータを用いれば時間経過と共により一層正確なAIモデルを作り上げられます。特に、自然言語処理や画像認識のように、時間の経過によって状況の変化が起こりうるタスクに対して有効です。

種類

基礎知識の2つ目は、AIモデル作成ツールの種類です。ここでは、以下の2つを解説します。

PaaS系
特化型

それでは、1つずつ解説します。

PaaS系

種類の1つ目は、PaaS系です。

PaaS（Platform as a Service）系のAIツールでは、クラウド上にサーバーやOSなどが用意され、インフラと実行環境が一体となっています。これにより、インフラ構築の手間がなくとも新たなサービスを作れる上、複雑な技術も容易に扱えるでしょう。また、高性能なハードウェアやソフトウェアを用意することなく、画像認識や音声認識など多様なAI技術を活用できます。その結果、開発コストの削減と高精度なAI開発の迅速化が実現し、ビジネスにおいて効率的なAI活用が可能になるでしょう。

特化型

種類の2つ目は、特化型です。

特化型のAIツールでは、画像認識や音声認識など、特定の課題や予測に焦点を当てています。よって、特定のタスクに関しては、多くの場合PaaS型よりもクオリティが高いことがメリットです。また、AIの専門性が高くない方でも扱いやすいことが多いため、解決すべき課題や対策方法が明確な場合には特におすすめできます。ただ、PaaS系AIツールのように、幅広いAI開発は対応できないことには注意しましょう。

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AIモデル作成ツールのメリット

ここでは、AIモデル作成ツールのメリットとして、以下の3つを解説します。

小規模での開発が可能
専門外の従業員でも開発可能
低コストで手早くAI開発

それでは、1つずつ解説します。

小規模での開発が可能

メリットの1つ目は、小規模での開発が可能であることです。

初めてAI導入を検討する企業であれば、いきなり全社的の全業務でAIを導入することは現実的ではありません。しかし、AIモデル作成ツールを活用すれば、まずは特定の領域や業務だけで効果検証を行い、段階的に活用を拡大できます。よって、いきなり大掛かりな導入が困難な企業にも、柔軟な対応が可能で、安心できる選択肢と言えるでしょう。

専門外の従業員でも開発可能

メリットの2つ目は、専門外の従業員でも開発可能であることです。

AIモデル作成ツールを活用すれば、プログラミング知識が少ない方でも、実用的なAIモデル作成ができます。また、AI開発に必要な基本的機能は最初から搭載されているため、専門エンジニアが不在でもAI開発で手軽に業務効率化や新しいニーズ創出が可能です。また、ITスキルが低い新入従業員でも開発に携われるため、エンジニア不足に対応できる点もメリットと言えるでしょう。

低コストで手早くAI開発

メリットの3つ目は、低コストで手早くAI開発できることです。

AIモデル作成ツールは、登録するだけで簡単にAI開発を始られるため、開発コストや人件費の削減が期待できます。社内で一から開発するよりも低コスト・短期間で開発を実現できる上、専任エンジニアも不要であるため、コスト削減が可能になるでしょう。

AIモデル作成ツールの比較ポイント

ここでは、AIモデル作成ツールの比較ポイントとして、以下の5つを解説します。

課題解決に役立つか
操作性が高いか
オンプレミスかクラウドか
どのような導入実績があるか
導入・運用費用はどの程度か

それでは、1つずつ解説します。

課題解決に役立つか

比較ポイントの1つ目は、課題解決に役立つかです。

AIツール選びでは、あらかじめ自社の課題を明確にし、解決に必要な機能や特徴を把握しておかなければなりません。例えば、生産ライン効率化や顧客管理改善など特定の目的だけの場合、それらの目的に特化したツールがおすすめです。

操作性が高いか

比較ポイントの2つ目は、操作性が高いかです。

操作が複雑だと、特にITリテラシーに自信がない従業員が使いたくなくなっても無理はありません。よって、UIの使いやすさやデザインのよさを通じて、操作性を確認しておきましょう。また、利用者のスキルや技術レベルに対応した使い心地も、押さえておきたいチェックポイントです。

オンプレミスかクラウドか

比較ポイントの3つ目は、オンプレミスかクラウドかです。

AIツールの導入時には、オンプレミスかクラウドかという部分も、比較ポイントにするとよいでしょう。オンプレミスは自社サーバーで運用するもので、柔軟にカスタマイズしやすいものの、導入・運用コストや導入までの時間がかかりがちです。一方クラウドは、低コストですぐに導入できる反面、カスタマイズの柔軟性に劣る点には注意しましょう。

どのような導入実績があるか

比較ポイントの4つ目は、どのような導入実績があるかです。

AIツール導入実績・事例から、ツールの実力や強みを把握できます。また、トラブル発生時の対応力や保守・サポート体制などの点でも、実績があれば安心です。

導入・運用費用はどの程度か

比較ポイントの5つ目は、導入・運用費用はどの程度かです。

AIモデル作成ツールの導入・運用には費用がかかることが一般的であるため、それが予算範囲内であるか確認しましょう。また、ツールによっては後から追加機能やサポートが必要になる可能性もあるので、その費用も考慮しなければなりません。

AIモデル作成ツールのおすすめ10選を紹介（無料あり）

ここでは、おすすめのAIモデル作成ツールとして、以下の10選を紹介します。

Neural Network Console
DataRobot
MatrixFlow
RapidMiner
Google Cloud AutoML
Create ML
Azure Machine Learning
AI画像認識ソリューション
Deep Analyzer
AI Picasso

それでは、1つずつ解説します。

Neural Network Console

Neural Network Consoleは、ソニーグループ株式会社が提供するAI開発ツールです。
ドラックアンドドロップの簡単な操作で、ディープラーニングを用いたAI開発を実施できます。学習状況は画面でリアルタイムに確認できることや、学習したニューラルネットワークは履歴としてすぐに参照できることもメリットです。メーカーや大学などの研究にも採用されており、技術力の高さも担保されていると言えるでしょう。

Neural Network Consoleの特徴

オンプレミス版とクラウド版を利用可能
GoogleやSonyのアカウントで利用可能
無料で体験可能

URL: https://dl.sony.com/ja/

DataRobot

DataRobotは、DataRobot社が提供しているAIプラットフォームです。1つの統合プラットフォームにて、生成AIと予測AIの両方を迅速に構築・運用できます。チームやワークフローを手軽に可視化・監視できるため、ガバナンス強化にも有効です。さまざなまAPIやデータプラットフォームなどと統合できます。また、世界各国で多数の導入事例が紹介されているので、自社の業務で取り入れられないか参考にしてみるとよいでしょう。

DataRobotの特徴

ブログやウェビナーも参考になる
1,000社以上のサポート実績
30日間無料トライアル

URL: https://www.datarobot.com/jp/

MatrixFlow

MatrixFlowは、株式会社MatrixFlowが提供しているノーコードAIツールです。予測/分類テンプレートなどを活用することで、マウス操作だけで簡単にAIモデルを構築できます。また、クラウドサービスであるため、ブラウザとデータさえ用意できれば、すぐにAI予測・分析を開始できるでしょう。さらに、要因説明機能も有するため、根拠をもって説明性を保持しながらAI開発ができることもメリットです。

MatrixFlowの特徴

導入事例が参考になる
プロのデータサイエンティストがサポート
5,000名以上のクライアントが活用

URL: https://www.matrixflow.net/

RapidMiner

RapidMinerは、株式会社KSKアナリティクスが提供しているデータサイエンスプラットフォームです。5,000以上の大学にて研究に利用され、20,000以上の論文で引用されていることは、技術力の高さを示しているのではないでしょうか。モデルの作成・管理機能を活用すれば、収益などの予測に役立つでしょう。また、コードを書かずともAI開発ができるため、ITリテラシーに自信がなくてもおすすめです。

RapidMinerの特徴

業界別の事例も参考になる
ホームページ上で動画教材やテクニカルQAを参照可能
30 日間無料体験版

URL: https://www.rapidminer.jp/

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoMLは、Google社が提供する機械学習AIサービスです。機械学習に関する専門知識がなくとも操作は簡単で、数分の操作でビジネスニーズに合わせた機械学習モデルを作成できます。視覚認識や言語など学習対象は幅広く、多くの機械学習シーンで活用できるでしょう。活用事例も多数紹介されていますので、ホームページ上で自社で参考になる事例はないか探してもよいかもしません。

Google Cloud AutoMLの特徴

ホームページから問合せ可能
世界中に頼れるパートナーが存在
無料トライアルを利用可能

URL: https://cloud.google.com/automl?hl=ja

Create ML

Create MLは、Apple社が提供している機械学習サービスです。MacOSにて機械学習を行え、Siriや写真AppなどMacOSに組み込まれているアプリに組み込まれている基盤を、機械学習の基盤として使えます。また、APIを活用すれば容易に機能を拡張可能です。複数のモデルを同時に開発したい場合は、1つのデータセットを複数のモデルでトレーニングに活用できるので、効率的と言えるでしょう。

Create MLの特徴

画像やテキストなどのモデルタイプに対応
XcodeのDeveloper Toolsで始められる
ドキュメントやセッションビデオも参考になる

URL: https://developer.apple.com/jp/machine-learning/create-ml/

Azure Machine Learning

Azure Machine Learningは、Microsoft社が提供するクラウドサービスです。機械学習 (ML) の管理に役立ちます。オープンソースモデルの活用や新たなモデル作成により、機械学習の効率化を実現できるでしょう。操作方法については、公式のチュートリアルを参照すると確実です。データソースはCSVファイルだけでなくWeb上のデータも使えるので、必要なデータがあれば手軽に機械学習できます。

Azure Machine Learningの特徴

疑問点は担当者とのチャットで質問可能
従量課金制を採用
無料で利用開始

URL: https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/machine-learning

AI画像認識ソリューション

AI画像認識ソリューションは、パナソニックホールディングス株式会社が提供している画像認識サービスです。長年ものづくりに携わってきたノウハウを活かし、工場での製品検査などに役立つ画像認識サービスを提供します。詳しい活用シーンは、ホームページも参考にしてみてください。操作は直感的なので、ITリテラシーに自信がなくても安心してご利用いただけるでしょう。

AI画像認識ソリューションの特徴

オプションでAIへの学習を支援するサービスが利用可能
ホームページより商品カタログをダウンロード
問合せフォームより問合せ可能

URL: https://www.panasonic.com/jp/business/its/ai.html

Deep Analyzer

Deep Analyzerは、ギリア株式会社が提供している深層学習ソフトウェアです。プログラミングが分からない方でも、マウス操作だけでAI開発・訓練・検証ができます。プリセットされているAI開発機能は、以下の6つです。

画像分類
画像生成
ペア画像生成
物体検出
音源分類
異常検知

キューイング機能があるため、1つ1つの学習が終わり次第すぐに次の学習に取り組めます。よって、AIモデル作成に必要な学習時間を削減したい場合にもおすすめです。

Deep Analyzerの特徴

ブラウザから学習済みのAIを使える
ユーザーが独自に拡張できるサンプルコードを提供
深層学習環境の構築についてホームページより相談可能

URL: https://deepstation.jp/deep_analyzer/

AI Picasso

AI Picassoは、AI Picasso株式会社が提供しているAIイラスト生成アプリです。例えば、「プロンプト」と呼ばれるワードを入力することで、プロンプトから連想されるイラストを自動生成してくれます。ブログやSNS投稿のアイキャッチに役立つでしょう。また、AIプロフィール機能を用いると、自身の顔写真を一層プロフィール写真向けに編集してくれます。SNSのプロフィール画像などにおすすめです。