「トップのローコード/ノーコードAIツール(2023年9月)」

Top Low-Code/No-Code AI Tools (September 2023)

低コードおよびノーコードのAIツールとプラットフォームの台頭により、機械学習を新たな方法で活用するアプリケーションが開発されています。AIを使用することで、販売とマーケティングの連携をより良く調整するためのウェブサービスや顧客向けアプリを作成することができます。低コードおよびノーコードのソリューションを活用するためには、最小限のコーディングの知識が必要です。

コーディングの必要性がほとんどない人工知能技術は、コンピュータサイエンスにおける長年の目標を反映しています。ノーコードは、コードを1行も書かずにソフトウェアを実装するソフトウェア設計システムです。同時に、低コードは、コーディングをほとんど行わずに迅速なアプリケーションの提供を促進するソフトウェア開発技術であり、低コードプラットフォームは、GUIインターフェースを使用してアプリのビジュアル開発を可能にするソフトウェアツールです。このAIツールはコーディングの必要がなく、シンプルなドラッグアンドドロップインターフェースで使用することができます。AIアプリケーションのためのコードフリーまたは低コードの開発環境です。

主要な低コードおよびノーコードのAIツールは次のとおりです:

MakeML

MakeMLを使用して、オブジェクトの識別とセグメンテーションのための機械学習モデルを手動でコーディングすることなく生成することができます。大規模なデータセットの作成と効率的な管理のプロセスを簡素化します。MLモデルをアクションに準備するだけでなく、それらをテストすることもできます。MakeMLは、わずか数時間でAIソフトウェアを構築し、コンピュータビジョンを社内の問題に適用するためのオンラインリソースです。ビデオチュートリアルもモバイルデバイスで利用でき、機械学習をマスターするのに役立ちます。MakeMLの熟練したプロフェッショナルが、コンピュータビジョンソリューションの開発と製品への統合をサポートします。単一のGPUクラウドトレーニングと限られたデータセットのインポート/エクスポートが無料で提供されます。

Obviously AI

Obviously AIの機械学習プラットフォームを使用すると、数分で正確な予測を行うことができ、コーディングの知識は必要ありません。これにより、マウスクリックひとつで機械学習アルゴリズムを作成し、その結果を予測することができます。データダイアログを使用してデータセットを追加のコードなしで変更し、MLモデルを組織全体で配布または展示することもできます。低コードAPIを使用することで、誰でもアルゴリズムを使用して予測を行い、それらの予測を実世界のアプリケーションに組み込むことができます。さらに、Obviously AIでは、効率を損なうことなく最新のアルゴリズムと技術にアクセスできます。収益予測、サプライチェーン計画、ターゲット広告などに使用することができます。リードコンバージョン、動的価格設定、ローンの返済などの結果もリアルタイムで予測できます。

SuperAnnotate

SuperAnnotateを使用して、AIに関連するタスク用のスーパーデータを作成します。これは、アノテーション、管理、およびバージョン管理に関する「グラウンドトゥルー」データのエンドツーエンドのシステムです。包括的なツールキット、トップクラスのアノテーションサービス、堅牢なデータ管理システムにより、AIパイプラインを3〜5倍速くスケーリングおよび自動化することができます。業界をリードするサービスとソフトウェアを使用して、ビデオ、テキスト、イメージの高スループットデータアノテーションを実行し、高品質なデータセットを作成します。プロジェクト管理ツールとチームワークにより、モデルのフィールドでの成功を支援します。効果的なアノテーションワークフローを設定し、プロジェクトの品質を管理し、チームとのアップデートを共有し、SuperAnnotateを使用することで注釈プロセスをスピードアップすることができます。

Teachable Machine

Teachable Machineを使用すると、コンピュータに音声、ジェスチャー、写真を認識させ、それに応答させることができます。コードを書く必要がなく、迅速に堅牢な機械学習モデルを作成し、アプリケーションやウェブサイトに統合することができます。Teachable Machineは、広範に使用できる機械学習モデルの開発を可能にするWebベースの低コード機械学習プラットフォームです。コンピュータに何か新しいことを教えるために、例を収集して適切なクラスに整理する必要があります。学習機としてコンピュータを試してからすぐにテストにかけることができます。モデルをオンラインプロジェクトで使用したり、モデルをオンラインでホストしたり、ダウンロード可能なファイルとして配布することもできます。そして、最も良い部分は、モデルが完全にローカルでデバイス上で動作するため、オーディオやビデオがいかなる時点でもシステムを離れることはありません。ファイル、カメラ、短い音声サンプルを使用して写真や体の向きを分類することが簡単です。

AppleのCreate ML

MacでのMLモデルの教育とトレーニングに革新的なアプローチを見つけましょう。AppleのCreate MLを使用すると、効率的なMLモデルの作成とMacでのトレーニングを容易に行うことができます。1つのプロジェクトで、ユニークなデータセットを持つ複数のモデルを同時にトレーニングすることができます。また、Mac上のモデルの速度を向上させるために外部グラフィックス処理ユニットが含まれています。一時停止や再生の再開などのオプションでワークアウトを管理できます。評価セットによってモデルのパフォーマンスを確認することができます。重要なKPIや相互関係を分析して、将来のモデルの改善に役立つさまざまなユースケース、展望、投資を見つけることができます。iPhoneのカメラを使用して、連続プレビューでモデルのパフォーマンスを試すこともできます。ハードウェアアクセラレータを使用してMac上でモデルをより迅速にトレーニングすることができます。Create MLではさまざまな種類のモデルを作成することができます。モデルの種類には画像、映画、音楽、スピーチ、テキスト、テーブルなどがあります。その後、新しい情報と設定を使用してコンピュータをトレーニングすることができます。

PyCaret

PyCaretは、低コードの機械学習プラットフォームであるため、Pythonでの機械学習ワークフローを自動化することができます。この基本的で直感的な機械学習ライブラリを使用すると、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの説明可能性、MLOps、探索的データ分析などの分析により多くの時間を費やすことができ、コードの記述にはそれほど時間を費やす必要はありません。PyCaretはモジュール化されており、異なるモデルがさまざまな機械学習操作を実行することができます。ここでは、関数はある手順に従ってジョブを実行するプロセスの集合です。PyCaretを使用すると、ほとんどの人が完全な低コードの機械学習ソリューションを作成することができます。学習のためのクイックスタートガイド、ブログ、動画、オンラインフォーラムなどがすべて利用可能です。基本的なMLアプリを作成し、モデルを迅速にトレーニングし、分析と改善の後に即座にREST APIとして展開することができます。

Lobe

Lobeを使用して、アプリが植物を認識したり、ジェスチャーを読み取ったり、リップをトラッキングしたり、感情を体験したり、色を検出したり、安全性を確認したりすることができます。LobeはMLモデルのトレーニングを容易にし、アクセス可能で無料のツールを提供し、そのようなモデルを開発するために必要なすべてを提供します。アプリケーションに学習させたい振る舞いの例を提供し、機械学習モデルが自動的にトレーニングされ、できるだけ早くリリースされる準備ができます。このプラットフォームはコーディングの経験を必要とせず、誰でも使用することができます。オンラインストレージをスキップしてPCでローカルにトレーニングすることで、時間とお金を節約することができます。LobeはPCとMacの両方でダウンロードすることができます。さらに、モデルはクロスプラットフォームであり、エクスポートや配布の準備ができています。プロジェクトの理想的な機械学習アーキテクチャが自動的に選択されます。

MonkeyLearn

MonkeyLearnは最先端の人工知能ツールを提供し、クライアントのフィードバックのクリーニング、可視化、ラベリングを容易にします。これはデータの可視化とノーコードのテキスト分析スタジオであり、データの包括的な分析を行います。MonkeyLearnを使用すると、ユニークなデータの視覚化やチャートの生成が迅速かつ容易に行えるため、より深いデータの探索が可能です。また、日付範囲やカスタムフィールドなどのデータ入力に基づいてこれらの結果をマージやフィルタリングすることもできます。予め作成された機械学習モデルを使用するだけでなく、MonkeyLearnで独自のモデルを作成することもできます。さらに、感情分析、トピック分類器、エンティティ抽出器など、さまざまな事前トレーニング済みの分類器が使用可能で、すべて迅速に構築することができます。

Akkio

Akkioは、予測モデルを構築するためにユーザーがコードを書く必要がない人工知能プラットフォームです。Akkioは既存のデータを使用して、リードスコアリングの向上、予測、テキスト分類、チャーンの低減など、主要なビジネス結果を予測することができます。列の結合、日付の再形成、異常値のフィルタリングなどのデータのクリーニングに関する高度なタスクも実行することができます。直感的なインターフェースを持つため、Akkioはコーディングや機械学習の知識がない非技術的なビジネスユーザーによって利用されることができます。マーケティングや営業からファイナンスやカスタマーサポートまで、さまざまな環境で時間を節約し、生産性を向上させることができます。

Amazon SageMaker

Amazon SageMakerは、クラウドベースのMLプラットフォームであり、ML関連のツールとサービスの完全なスイートを提供して、MLモデルの作成、トレーニング、展開をサポートします。SageMakerのノーコードおよび低コードツールは、非技術的なユーザーやビジネスアナリストにとって、機械学習モデルの開発と展開のプロセスを効率化します。Amazon SageMaker Canvasは、コードを書かずにMLモデルの開発と展開を容易にするビジュアルツールです。SageMaker Canvasの直感的なドラッグアンドドロップインターフェースにより、データの選択、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニングのプロセスが効率化されます。SageMaker Canvasは予測を行い、トレーニングされたモデルを本番環境に展開することもできます。

Data Robot

Data Robotは、機械学習モデルの開発、展開、管理のライフサイクル全体を効率化する人工知能プラットフォームです。データサイエンティストやエンジニアからビジネスパーソンまで、多くのユーザーに役立つ堅牢なリソースです。Data Robotの柔軟な機能は、プログラミング経験が少ない人々にとっても優れた選択肢となります。Data Robotは、非技術者が視覚的なドラッグアンドドロップインターフェースを使用して機械学習モデルを作成・展開できるようにします。これにより、初歩的な技術スキルを持つビジネスユーザーがAIを試してみることができます。Data Robotの適応性のあるインターフェースは、非プログラマーにとって機械学習のカスタマイズを容易にします。外部システムとの統合や独自のプログラムの作成もこのカテゴリーに含まれます。

Google AutoML

GoogleのAutoMLを使用すると、プログラマーやデータサイエンティストは手動でコーディングすることなく機械学習モデルを作成・公開することができます。機械学習の経験が少なくても、このプラットフォームを使用してモデルを構築することができます。Google AutoMLは、さまざまなシナリオで使用できる事前トレーニング済みモデルのライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされているため、正確です。Google AutoMLを使用すると、コンポーネントをドラッグアンドドロップするだけでモデルの作成・展開が簡単に行えます。コーディングの学習をする必要はありません。Google AutoMLは、モデルのハイパーパラメーターのチューニングも自動的に行います。この方法により、時間とエネルギーの両方を節約することができます。GoogleのAutoMLツールの助けを借りて、モデルのパフォーマンスを確認することができます。これにより、モデルが信頼性があり正確であることを確認することができます。

Nanonets

NanoNetsは、わずか10分の1のデータと機械学習の事前の経験がなくてもモデルをトレーニングできる機械学習APIです。データをアップロードし、数分待つだけで、シンプルなクラウドAPI経由でクエリできるモデルが得られます。人工知能によって強化されたOCR技術により、文書から構造化または半構造化データを高速かつ効率的に抽出することができます。NanonetsのAP Automation、Touchless Invoice Processing、Email Parsing、ERP Integrationsなどのサービスを使用することで、文書処理のワークフローを効率化することができます。PDFからExcel、CSV、JSON、XML、テキストへの変換に加えて、Nanonetsにはさまざまな無料のOCRコンバータが付属しています。

IBM Watson Studio

IBM Watson Studioは、誰でもクラウド上でAIモデルを作成、公開、管理できる中心的なハブを提供するサービスです。少ないコーディングスキルでもAI開発を利用できるようにするための機能とツールを提供しています。Watson Studioのノーコードまたはローコードの機能は、主要なセールスポイントです。カスタムコーディングを必要とせずにAIモデルを構築することができるようになりました。代わりに、Watson Studioのビジュアルツールを使用して、個々のコンポーネントをドラッグアンドドロップしてプロジェクトを組み立てることができます。これにより、ビジネスユーザーやアナリスト、研究者を含む非技術者がAIモデルを構築することができます。Watson Studioとその多くの事前トレーニング済みモデルを使用すると、素早く始めることができます。これらのモデルは、不正行為の検出やクライアントのセグメンテーションから修理の必要性の予測まで、さまざまな用途に使用できます。Watson StudioでAIモデルを完成させた後、本番環境に送ることができます。Watson Studioは、クラウドベースの展開、オンプレミス展開、両方を組み合わせたハイブリッド展開の両方を可能にします。

H2O Driverless AI

H2O Driverless AIは、データの前処理からモデルの公開まで、機械学習のライフサイクルを効率化するAutoMLプラットフォームです。これは、コードを書かずにデータサイエンティストやビジネスユーザーが機械学習モデルを構築・展開できる貴重なツールです。H2O Driverless AIは、データから自律的に特徴量をエンジニアリングするために、補完、変更、選択などの複数の手法を使用します。機械学習では、特徴量エンジニアリングが最も時間がかかるステップですので、これは大きな時間の節約になるかもしれません。H2O Driverless AIは、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを自動的に構築・分析することができます。また、各モデルのハイパーパラメーターを調整することで、データの最適化も行います。H2O Driverless AIを使用すると、モデルはすぐに本番環境に展開され、予測に使用することができます。

Domino Data Lab

Domino Data Labは、データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト向けの機械学習モデルの作成、展開、管理を容易にするクラウドベースのサービスです。データサイエンティストやビジネスユーザーがデータサイエンスの操作を設計・自動化するための低コードまたはノーコードの人工知能ツールです。Domino Code Assistは、頻繁に使用されるデータサイエンスプロジェクトのためにPythonやRのコードを生成するツールです。これにより、非技術者の学習曲線が低くなり、データサイエンティストの作業量が減ります。Domino Data Labは、データサイエンスのプロジェクトにおける効果的なチームワークを促進します。ユーザーはコード、データ、モデルを共有し、分析することでプロジェクトで協力することができます。Domino Data Labでは、データサイエンスプロジェクトは100%再現可能です。これにより、元のデータやソースコードを入手せずにプロジェクトの結果を複製することができます。Domino Data Labには、データサイエンスプロジェクトを管理するためのさまざまなツールがあります。アクセス制御、コードの履歴、モデルの効果の監査などが含まれます。

CrowdStrike Falcon Fusion

組織は、CrowdStrike Falcon Fusionを使用してセキュリティオペレーション、脅威インテリジェンス、およびインシデント対応を自動化することができます。CrowdStrike Falcon Fusionは、セキュリティオーケストレーション、自動化、およびレスポンス(SOAR)アーキテクチャーであり、CrowdStrike Falcon®プラットフォームに基づいています。CrowdStrikeのサブスクリプション料金に追加料金はかかりません。Falcon Fusionは、セキュリティ業界のあらゆる規模の組織が利用できる、低~ノーコードのツールです。ソフトウェアのドラッグアンドドロップインターフェースにより、ワークフローの開発と自動化のプロセスが簡素化されます。Falcon Fusionには、さまざまなセキュリティソリューションとの事前構築接続のライブラリも備わっており、組織の既存インフラストラクチャーとの簡単かつ迅速な統合が可能です。Falcon Fusionは人工知能(AI)を活用して自動化と優れた判断を支援します。例えば、プログラムはセキュリティテレメトリデータをパターンとして分析し、インシデントに優先順位を割り当て、人工知能を使用して行動方針を提案することができます。その結果、セキュリティ担当者は脅威に対処しやすくなります。

RapidMiner

RapidMinerは包括的なデータサイエンスプラットフォームであり、データマイニングや機械学習モデルを迅速に作成および展開することができます。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、展開など、さまざまなサービスを提供しています。RapidMinerのノーローコードの手法は大きなセールスポイントです。1行のコードを触ることなく、AIモデルを作成およびリリースすることができます。RapidMinerは、グラフィカルユーザーインターフェース(GUI)を使用して、さまざまなビルディングブロックをドラッグアンドドロップしてモデルを構築することができます。これにより、非技術的なユーザーも人工知能の分野に参入することが容易になります。RapidMinerには、RapidMiner Rという言語を含む高度なスクリプティング機能も備わっており、モデルの修正やRapidMinerへの新機能の追加に使用することができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

もし芸術が私たちの人間性を表現する方法であるなら、人工知能はどこに適合するのでしょうか?

MITのポストドクターであるジヴ・エプスタイン氏(SM '19、PhD '23)は、芸術やその他のメディアを作成するために生成的AIを...

人工知能

ベイリー・カクスマー、ウォータールー大学の博士課程候補 - インタビューシリーズ

カツマー・ベイリーは、ウォータールー大学のコンピュータ科学学部の博士課程の候補者であり、アルバータ大学の新入教員です...

人工知能

ディープAIの共同創業者兼CEO、ケビン・バラゴナ氏- インタビューシリーズ

ディープAIの創設者であるケビン・バラゴナは、10年以上の経験を持つプロのソフトウェアエンジニア兼製品開発者です彼の目標...

人工知能

ギル・ジェロン、Orca SecurityのCEO&共同創設者-インタビューシリーズ

ギル・ゲロンは、オルカ・セキュリティのCEO兼共同設立者ですギルは20年以上にわたりサイバーセキュリティ製品をリードし、提...

人工知能

「マーシャンの共同創設者であるイータン・ギンスバーグについてのインタビューシリーズ」

エタン・ギンズバーグは、マーシャンの共同創業者であり、すべてのプロンプトを最適なLLMに動的にルーティングするプラットフ...

人工知能

「aiOlaのCEO兼共同創設者、アミール・ハラマティによるインタビューシリーズ」

アミール・ハラマティは、aiOlaのCEO兼共同創業者であり、スピーチを作業可能にし、どこでも完全な正確さで業界固有のプロセ...