機械学習ツールが必要な理由！GUIや選ぶポイント・おすすめツールも解説

最近は、多くの分野で人工知能が活用されています。人工知能を活用するためには、大量のデータで機械学習をする必要があり、専門の知識を持ったシステム開発者が対応しなければなりません。しかし、企業によっては機械学習の知識を持ったシステム開発者がいないケースも多いため、人工知能を上手く活用できていないという方も多いでしょう。

そこでおすすめなのが「機械学習ツール」の導入です。機械学習ツールの導入すると、専門的な知識を持った人材がいなくても人工知能を活用できるでしょう。そこで今回は、機械学習ツールについて解説します。

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機械学習ツールが必要な理由

そもそも、機械学習ツールとはどのようなものなのでしょうか？ここでは、機械学習とツールそれぞれの意味を解説します。

機械学習とは？

機械学習とは、大量のデータをもとに反復的な学習を続けて一定のパターンを見つけ出していく技術です。見つけ出されたパターンは、企業のマーケティングや医療などのプロジェクトにおいて効率化を可能にします。

つまり、機械学習によって正確なモデルを構築することで、企業の経営計画で役立てることや、今後やってくるであろうリスクを回避するための施策を打ち出せるのです。機械学習は、企業のあらゆる分野で活用できる技術であることが分かります。

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ツールなら専門知識が不要

機械学習の活用は、企業においてさまざまなメリットが得られると分かりました。しかし、機械学習を実現するためには以下のスキルが必要です。

• プログラミングスキル
• システム開発経験
• 統計学
• 数字の扱い
• データベース
• クラウド

これらのスキルは、専門的な学習を続けることでようやく身につけられるスキルであるため、多くの企業で人材が不足しています。しかしツールを活用すれば、専門知識がなくても機械学習の実現が可能です。機械学習に強いエンジニアがいない企業こそ、ツールの活用が求められるといえるでしょう。

機械学習ツールの導入メリット

最近では、新型コロナウイルスの影響でテレワークが広く浸透しました。こうした労働環境の変化は、機械学習の重要性も高めています。ここでは、機械学習ツールを導入するメリットを4つご紹介します。

作業の自動化ができる

1つ目のメリットは、機械学習によって作業の自動化ができることです。機械学習ツールによって学習されたAIの活用は、普段おこなっているルーチン業務や機械的な作業を自動化できるため、人材不足の解消や働き方改革への対策が可能となります。

例えば、毎日決められた時間にExcelへ出力されたデータを、別のシステムに転記するという作業をしていたとしましょう。ルーチン業務は、毎日変わらない作業を継続しておこなっているため、AIを活用をすると業務負荷が一気に減ります。AIによる作業の自動化は、本来取り組むべき作業に集中できる環境を提供できるでしょう。

コストの削減ができる

2つ目のメリットは、AI活用におけるコスト削減につながることです。AIの活用では、まず始めにモデル構築をする必要があります。モデル構築は、AIをどのように活用するのかを決める重要な要素であるため、できる限り作り込みたいところです。しかし、モデル構築には専門的な知識を持った人材が結構な時間をかける必要があります。機械学習ツールは、専門知識が不要でモデル構築を進められるため、必要人材の育成や時間の削減にもつながるのです。

プロジェクト検証が速くなる

3つ目のメリットは、データ検証が高速化されることでプロジェクトの検証スピードが向上することです。機械学習ツールの活用は、専門的な知識が不要なだけではなく、直感的な操作で素早くAIを実装できます。プロジェクトにおいて、データをもとにシミュレーションするのが重要であるため、AIの実現が高速化されることでプロジェクトの検証スピード向上にもつながるのです。

AI教育での利用ができる

4つ目のメリットは、企業内でおこなうAI教育に利用できることです。機械学習ツールは、視覚的に分かりやすく、AIの仕組みの全体感を把握するために活用することもできます。机上の学習だけだと把握するのが難しいですが、ツールを利用してデモを実施するとイメージしやすくなるでしょう。

機械学習ツールの種類GUIとCUIの違いを比較

機械学習ツールには、GUIとCUIがあります。ここでは、それぞれの意味やメリット・デメリットの比較をします。

GUIとCUIとは？

GUI（Graphical User Interface）とは、画面上のテキストや画像をもとに操作できるシステムです。例えば、WindowsやMacのOSでは何かを立ち上げるときに、デスクトップ上のアイコンをクリックして起動します。この仕組みをGUIと呼んでいます。

一方でCUI（Character User Interface）とは、アイコン上で操作するのではなく、文字だけで操作するシステムです。例えば、Windowsであればコマンドプロンプト、Macであればターミナルがあげられます。

メリット・デメリットを比較

GUIとCUIのメリットとデメリットは以下の通りです。

・GUI
メリット→操作しやすい、分かりやすい
デメリット→メモリやディスクを消費する、複雑な処理に向いていない
オススメな人→直観的に操作したい人、PC操作に不慣れな人

・CUI
メリット→低スペックでも利用可能
デメリット→視覚的に分かりにくい
オススメな人→普段からPCに触れている人、エンジニアの人

それぞれメリットとデメリットを持ち合わせていますが、結果的にはGUIツールがおすすめです。なぜならGUIツールは、直感的な操作で機械学習を実現できるため、プログラミングの知識が不要でノーコードの実装が可能であるからです。

【カテゴリー別】機械学習GUIツールの特徴

機械学習は、使用する用途によってツールが異なります。ここでは、無料や有料に関係なくおすすめのツールを紹介します。

モデル構築の場合

モデル構築とは、機械学習で実施するデータ分析時に、どのようなアプローチで分析するのかを定義するものです。ただし、最近では自分のロジックでモデル構築をするのではなく、すでに作成されたモデルの中から選択するのが主流になっています。

モデル構築におすすめのツールとしては、Googleが提供している「AutoML」です。AutoMLは、直感的な操作で独自の機械学習モデルを構築できます。

データ分析の場合

データ分析とは、大量のデータをもとに分析を実施し、経営や業務に役立たせる手法です。おすすめのツールとしては、Googleが提供している無料ツール「データポータル」です。

データポータルは、データの取り込みや集計などの操作を直感的な操作で実現できるため、気軽にあらゆる角度からデータ分析を実施できます。活用するためには、Google上のリソースを利用するのが効果的で、大量のデータ格納を目的とした「Google BigQuery」との組み合わせが良いでしょう。

API連携の場合

API（Application Programming Interface）とは、プログラム上で呼び出しをすれば決まった結果を返してくれる機能です。APIはインターネット上に多数公開されており、利用条件さえ満たせば誰でも利用可能です。APIの活用は、一から開発する必要がないため開発効率をあげられます。

API利用の目的がある場合は、IBMの「Watson」がおすすめです。Watsonは幅広い機能が用意されており、APIを活用して自作のアプリケーションを構築できます。

音声認識の場合

音声認識のAI構築ツールは、人間の発する声に対して処理をおこなってくれます。例えば、iPhoneに搭載されている「Siri」やWindowsOSに搭載されている「Cortana」が身近で活用されているでしょう。

おすすめの音声認識ツールとしては、Googleの「Google Cloud Speech-to-Text」です。Google Cloud Speech-to-Textでは、Google最新の機械学習アルゴリズムを採用しているため、自動音声認識を実現しています。

画像認識の場合

画像認識のAI構築ツールは、画像をもとに特定のパターンへ分類したり、不良があったときに検知したりできます。おすすめの画像認識ツールは、IBMの「Watson Visual Recognition」です。Watson Visual Recognitionは、独自のアルゴリズムで構成されたAIを活用し、設備状態のモニタリングなどを得意としています。

機械学習ツールを選定するポイント

機械学習ツールは、無料版を利用すると機能制限によって十分に活用できないケースがあります。そのため、できるだけ自社の運用に合った有料版の活用がおすすめです。ここでは、機械学習ツールを選定するポイントを5つご紹介します。

セキュリティ対策

1つ目は、セキュリティ対策が十分であるかです。近年、毎日のようにサイバー攻撃が引き起こされており、そのほとんどがシステムの脆弱性をついたものです。したがって、使用する機械学習ツールは常に最新のバージョンを保つ必要があります。

そこでおすすめなのが、クラウド型のツールです。クラウド型であれば、常に最新のバージョンであるため、セキュリティ対策が万全な状態で利用できます。

ツール操作は簡単か

2つ目は、ツールの操作が簡単であるかです。特に、機械学習で重要となるデータの扱いが楽であるツールが良いでしょう。データをインポートするとき、フォーマット等を整形する作業で多くの時間を要してしまっては大きな作業負荷がかかってしまいます。そこで、現在使っているCSVを可能な限りそのままインポートできるようなツールがおすすめです。

機能の組み合わせは可能か

3つ目は、機能を組み合わせられるかです。AIの開発時には、さまざまなサービスや製品が提供されているため、自社で最も重要視している部分を明確化するのが重要となります。しかし、AIを活用し始めてから他の機能も使いたい状況が発生する場合もあるので、他の機能と組み合わせられるようなツールがおすすめです。

抑えられた価格設定か

4つ目は、機能に見合った価格設定であるかです。ツールの料金は、提供されているサービスによって大きく異なります。料金はただ安ければ良いのではなく、自社の業務で抱えている課題を解決できる機能を搭載しているのかを見極めるのが重要です。

また、導入形態には自社にサーバーを設置するオンプレミス型か、インターネット上で利用可能なクラウド型があります。コストを抑えるのであれば、サーバーの構築が不要なクラウド型がおすすめです。

導入後のサポート体制は十分か

5つ目は、導入後のサポート体制が充実しているかです。ツールの導入後には、想定もしていないトラブルや疑問点が出るケースが多く見られます。そのとき、いち早く問い合わせができるサポート体制を持ったツール選定が効果的です。

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まとめ

機械学習はAIの基盤となる重要な技術であり、企業の経営計画やマーケティング戦略に活用できます。さらに、ツールを利用することで専門的な知識を持たなくても実現できるため、多くの企業で導入したいところでしょう。

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