2024年のビジネス向けAIプラットフォーム12選

人工知能（AI）が日々人気を集めているため、多くの企業がAI機能を備えたツールを活用したいと考えているのは不思議ではありません。唯一の問題は、どのツールが彼らのニーズに合っているのかです？

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今日のデジタル時代において、アメリカの企業の73%が、アイデアのブレインストーミング、コーディング、テキストや画像の生成など、ビジネスのいずれかの側面でAIを使用しています。

しかし、文字通りすべてのことができる素晴らしいツールがたくさんある中で、どのAIツールから始めればよいのかを判断するのは難しいです。予測分析ツールが必要ですか、それともデザインライフサイクルを合理化するツールが必要ですか？

いずれにせよ、最初に始めるためのガイドが必要です。幸運なことに、あなたはこのトピックに関する最良のリソースに出くわしました。私たちは、AIプラットフォームの利点、適切なものの選び方、そしてビジネスに最適な12のツールを探求します。

人工知能プラットフォームとは何ですか？

AIプラットフォームとは、学習、推論、問題解決などの通常は人間が行うさまざまなタスクを実行するソフトウェアです。これらのプラットフォームは、AI、機械学習（ML）、および自然言語処理を使用して、AIアプリを開発、展開、管理します。

基本的に、AIプラットフォームは、開発者や企業がより効率的にAI駆動のソリューションを構築できるようにし、費用やリソースを削減します。

一般的に、彼らはデータ処理能力を持ち、モデルのトレーニングを容易にし、データやパフォーマンスを視覚化するためのツールを提供します。

これで、何がなのかがわかりました。問題の核心に直接入って、トップ12のAIプラットフォームを見てみましょう。

トップAIプラットフォームは何ですか？

ですので、ビジネス向けの最高のAIプラットフォームについて興味があるのですね。私たちもそれについて好奇心を持っていました。だからこそ、ビジネスのワークフローを簡素化するための最高のAIツールを探すのに何時間も費やしました。

それでは、こちらです：

Guru – 知識ベースの合理化に最適なAI駆動のプラットフォーム。
Rasa – 会話AIチャットボットおよびアシスタントを構築するための最良のAI駆動プラットフォーム。
Vertex AI – バーチャルアシスタントやアプリケーションを構築するための初心者向け最適プラットフォーム。
Microsoft Azure – 生成AIモデルとアプリを構築するための最良のプラットフォーム。
OpenAI ChatGPT – 任意のトピックに関して人間の会話を模倣するベストチャットボットおよびAIアシスタント。
H2O.ai – データセットやドキュメントから貴重な情報を収集するための最良のAI駆動ソリューション。
TensorFlow – MLモデルの構築と展開のために最良のオープンソースライブラリ。
IBM Watson – AIモデルの構築、トレーニング、検証、および展開のための最良のプラットフォーム。
Amazon SageMaker – MLモデルの構築と展開のための最良のAIプラットフォーム。
PyTorch – AIアプリケーションを構築するための最適なディープラーニングソフトウェア。
Claude.ai – さまざまなタスクを自動化するための次世代AIアシスタント。
Dataiku – データと分析を展開、管理できる最良のAIプラットフォーム。

これらのプラットフォームは理論的には優れていますが、実際のところ、彼らはその名に値するのでしょうか？その答えは、はい、彼らはそうです。読み進めることで、自分自身で確かめてください...

1. Guru

Guruは単なるシンプルなツール以上のものです。それは企業向けAI、ウィキ、およびイントラネット — すべてを1つのプラットフォームで提供します。

Guruが行うことは、あなたの会社の集合的知識を取り入れ、AIを使って最も必要とされる関連（かつタイムリーな！）情報を提供することです。アプリを切り替えることなしに。

そのため、すべての会社の知識の中央集権的な真実のソースを得られる一方で、Guruはあなたの全てのチャット、ドキュメント、アプリから情報を収集します。誰かが問い合わせを行うと、彼らは迅速に答えを得ることができます。

さらに、GuruはOpenAIのChatGPTと統合され、人々がChatGPTを離れることなく回答を得たり、インスピレーションを見つけたりするのを助けます。この強力なツールの組み合わせにより、企業の知識により簡単にアクセスできます。

“私は毎日これを使っています。それは非常に使いやすいです。 Googleのように機能します。必要なのは[...]キーワードと、バン！—探しているものが見つかります。”

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主な機能

AI駆動のコンテンツ提案: GuruのAIは、従業員が取り組んでいる内容に基づいて有益な回答を提供します。
カスタマイズオプション: あなたのロゴ、ブランドカラーなどを使って、Guruをあなたの個人的な拠点のようにカスタマイズできます。
テンプレート: アイデアが浮かばない、またはどこから始めればよいのかわからない場合、Guruはコンテンツ作成を容易にする事前構築されたテンプレートがあります。

使用例

Guruは、知識を合理化したいすべての規模の企業にとって理想的な解決策です。

2. Rasa

Rasaは、すべてのサイズの企業がAIチャットボットとアシスタントを構築し、顧客との会話体験と自動化されたインタラクションを提供できるAI駆動のソリューションです。

これは、ノーコードのユーザーインターフェースと会話AIエンジンの組み合わせを通じてAIアシスタントを構築できるため、顧客サービスを向上させる良いツールです。

その結果、Rasaはあなたの顧客とのよりニュアンスのある意味のある対話を可能にし、自然言語処理（NLP）機能を通じて問い合わせに応じることができます。

しかし、最先端のセキュリティ対策も講じられているため、企業はその utiliza personal data without their permissionに使わないことを確信できます。

“Rasaは、 会話型AIを構築するためのオープンソースフレームワークです。それはさまざまな利用ケースやビジネス問題に対して、よりカスタマイズ可能です。”

主な特徴

ドラッグアンドドロップインターフェース: Rasaのユーザーインターフェースは使いやすく、クロスチームのコラボレーションに非常に効果的です。
展開モード: チャットボットをオンサイトまたはプライベートクラウドに展開することを選択でき、データを管理する柔軟性があります。
マルチチャネル顧客体験: Rasaを使用すると、バックエンドアシスタントによって駆動される10の組み込みメッセージングチャネルで顧客と関わることができます。

使用例

Rasaは、金融サービス、ヘルスケア、テレコム、旅行、輸送などの業界に最適です。

3. Vertex AI

Vertex AIは、GoogleのAIによって駆動される集中プラットフォームで、すべてのGoogleの機能を一箇所に提供するツールです。

それには単一の目的があります：機械学習とAIモデルをトレーニングし、スケールで展開することを容易にすることです。これは、モデル開発プロセスを自動化し、便利なチャットボットを迅速に構築することを意味します。

しかし、さまざまなAIアプリで使用するために、大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズすることもでき、生産性を大幅に向上させることができます。

さらに、一貫性を保つための優れたソリューションで、同じ品質のAIモデルを作成し、エラーを最小限に抑えます。

“Vertex AI はデータの準備、モデルのトレーニング、展開を簡単にします。ツールやサービスがうまく連携し、時間と労力を節約します。”

主な機能

AutoML: この機能は、初心者が自分のカスタムMLモデルを簡単に構築できるようにし、さまざまなGoogleアプリケーションで機能します。
モデルのバージョン管理: Vertex AIを使用すると、モデルのバージョンを簡単に追跡し、そのパフォーマンスを監視できます。
事前トレーニング済みAPI: 開発者に事前の経験がなくても、このツールを使用して動画、翻訳、NLPをモデルに統合するのは簡単です。

使用例

Vertex AIは、初心者にも優しいため、MLエンジニアや開発者にとって良いソリューションです。

4. Microsoft Azure

Microsoft Azureは、生成AIソリューションを展開するプラットフォームを提供します。最新のオープンおよびマルチモーダルモデルを使用して迅速なイノベーションを行い、ニーズに最適なツールを構築できます。

開発者は、好みのツールや言語を使用してモデルをコーディングし、展開を容易にするためのオープンソースフレームワークを利用することができます。

それだけではありません。モデル開発やトレーニング、データ準備などの機能を通じて、機械学習プロジェクトを加速させることもできます。

“私は、Microsoft Azureが情報技術の要求を満たすための使いやすいクラウドプラットフォームだと感じます。仮想マシンのレンタルからAI駆動のアプリケーションの展開まで。”

主な特徴

AI検索: 高度なリトリーバル拡張生成（RAG）と最新の検索の組み合わせを使用して、Azureは毎回直感的な応答を提供できます。
Phi-3オープンモデル: Azureは、リソースの使用とレイテンシを低く抑えながらAIの能力を最大化する小規模言語モデル（SML）を使用しています。
MLプロンプトフロー: 機敏なプロンプトフローを使用して、AIソリューションをエコシステム全体で使用する方法を簡素化できます。

使用例

Microsoft AzureはIT業界向けに構築されたソリューションです。

5. OpenAI ChatGPT

ChatGPT — ご存知の通り、OpenAIによって作成された人気のあるチャットボットおよび仮想アシスタントです。 LLMを使用して、ChatGPTは人間の会話を模倣し、質問に簡単に応答します。

ChatGPTを使用すると、質問をしたり、プロンプトを介して画像やテキストを生成したりできます。単純にリクエストを記述すると、ChatGPTはリアルタイムで回答を生成するために最善を尽くします。これにより、ChatGPTはトピックの研究、新しいスキルの習得、またはコンテンツの作成に最適なソリューションとなります。

ChatGPTは非常に賢く、質問にフォローアップができ、自身の間違いを認め（もしあれば）、不適切なリクエストを拒否できます。要するに、コンピュータではなく友人と話しているようなものです。

“ChatGPTは、素晴らしいツールです。キャプションやテキストコピーの生成からExcelのタスクを解決するまで、私たちの日常のタスクを助けてくれます。正しいプロンプトを与えることができれば、これは驚くべきことです！”

主な機能

画像生成器: テキストを作成する以外に、ChatGPTはテキストプロンプトに基づいて高品質の画像やアートを生成するのを支援します。
音声とオーディオ認識: ChatGPTに何かを尋ねるために、書かれたテキストは必要ありません。この便利なチャットボットは、アクセントや異なる言語を認識し、プロンプトに簡単に応答できます。
コード作成: ChatGPTは、コードを書くか異なる言語を学びたい開発者にとって完璧な仲間です。

使用例

ChatGPTは、あらゆるトピックに関する一般的な知識を持っているため、何にでも利用できます。個人的な使用にも仕事の使用にも最適です。

6. H2O.ai

H2O.aiは、ビジネスの生産性を向上させることを目指したクラウドベースのAIソリューションです。 How? データ（構造化データと非構造化データの両方）から価値のある実用的な洞察を引き出し、複雑な問題を解決しようとすることによって。

さらに、H2Oは、すべての規模の企業がより戦略的になり、革新を加速するのを助ける信頼されるAIプロバイダーです。 H2Oは、オープンソースの分散機械学習、自動機械学習、ビジネスユーザー向けのソリューションなど、複数の機能を提供しています。

予測的および生成的AIを通じて、H2Oは、翻訳、要約、または検査など、異なる方法で数百の文書を処理することによって、生産性を向上させることに重点を置いています。

“使用が簡単で、優れたUIデザインと自動化されたML機能があります。 Driverless AIには、自動機能エンジニアリングやシステムの視覚化において強力な能力があります。”

主な機能

Driverless AI: この機能は、AIを作成するために特別に作られたautoML機能を提供します。これは、データサイエンスと自動化を組み合わせて使用します。
Hydrogen Torch: H2Oは、AIモデルをより速く、より良くトレーニングするのを助けるノーコードディープラーニングツールキットを提供します。
Document AI: H2Oは人工知能を通じて、文書から価値ある情報を簡単に抽出できます。

使用例

H2Oは、データサイエンティストやさまざまな業界の企業に適したオープンソースのプラットフォームです。

7. TensorFlow

TensorFlowは、ビジネスがすべての環境で実行されるMLアルゴリズムを構築するために使用できるオープンソースライブラリを提供しています。

TensorFlowは、データ処理からデプロイ、デバッグまでの開発プロセスのすべてのステージで支援を提供します。開発者は、Python、Java、C++など、さまざまなプログラミング言語でMLアプリを構築できます。

要するに、TensorFlowは、大規模な機械学習プラットフォームを簡単に構築できるようにします。

“データの取り扱いやコミュニティサポートの点で、それは[神の恵み]です。 TensorFlowを使うと、コードベースの開発と保守が非常に簡単です。”

主な機能

柔軟性： TensorFlowは、モジュール式またはスタンドアロンのMLモデルを作成できる柔軟なツールです。
並列ニューラルネットワークトレーニング： TensorFlowは、複数のニューラルネットワークやGPUをトレーニングし、パイプラインを効率化するのに役立ちます。
オープンソース： TensorFlowは誰でも無料で使用でき、最高の機械学習モデルを構築およびデプロイできます。

使用例

TensorFlowは、高品質なMLモデルを構築したい企業、開発者、研究者のためのものです。

8. IBM Watson

IBMは、人々がAIモデルを構築、トレーニング、およびデプロイできる最先端のスタジオを提供しています。それはwatsonx.aiと呼ばれ、生成AI機能とファウンデーションモデル、従来の機械学習を組み合わせて、プロセスを効率化します。

この方法でAIアプリを構築する方が、自分でやるよりもはるかに簡単です。 watsonx.aiを使用すれば、使いやすいツールと洗練されたプロンプトのおかげで、時間とデータを節約できます。

柔軟性のあるツールであるため、Granite、オープンソース、またはサードパーティのモデルなど、さまざまなモデルから選択できます。しかし、自分だけのカスタムモデルを持ち込むことも可能です。

“使いやすさとアクセス性は、ウェブサイトにLLMをプラグインして、ページをスクレイプし、瞬時に出力を生成します。統合は簡単で、既存のアプリケーションにプラグインし、ウェブサイトでチャットボットを立ち上げることができます。”

主な機能

フローエンジン： watsonx.aiは直感的なフローペイジを通じて生成AI開発プロセスを簡素化し、アプリをクラウドにデプロイしやすくします。
チューニングスタジオ： IBMは、モデルのパフォーマンスと精度を最適化し、プロンプトを調整するためのチューニングスタジオを提供しています。
プロンプトラボ： ユーザーは、Chat、Freeform、Structuredモードを使用してプロンプトを調整し、最良のモデルを作成できます。

使用例

IBM watsonx.aiは、あらゆる規模と業界の企業向けです。

9. Amazon SageMaker

Amazon SageMakerは、データサイエンティストと開発者が大規模に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるプラットフォームです。

完全管理型サービスツールであるため、SageMakerは、高性能なMLモデルをあらゆるユースケースに対して、構築しやすく、効果的で低コストにするさまざまなツール（デバッグ、パイプライン、MLOpsなど）を提供しています。

必要なものはすべて、SageMakerが提供できます。これは、巨大なデータセットでトレーニングされたLLMを使用して、財務管理システム（FM）を構築するのにも優れたソリューションです。

“SageMakerは非常に簡単にトレーニングし、モデルをデプロイします。管理インフラストラクチャにより、クラスター管理、オートスケーリングなどを扱う必要がなく、ビジネスロジックに集中できます。”

主な特徴

キャンバス： この機能は、非常に直感的で視覚的に魅力的なインターフェースを介して正確なMLモデルを構築することを可能にします。コーディングの経験は必要ありません。
データラングラー： SageMakerを使用すると、画像や表形式のデータを数ヶ月ではなく数分で集約し、準備することができます。
ノートブック：統合開発環境（IDE）内でノートブック、コード、およびデータを使用して機械学習モデルを構築できます。

使用例

Amazon SageMakerは、サイバーセキュリティ、金融サービスなど、さまざまな業界のすべての規模のチーム向けです。

10. PyTorch

PyTorchは、研究所によって開発された深層学習ソフトウェアで、AIアプリケーションを構築するための複数のフレームワークを提供しています。

PyTorchが提供するのは、さまざまなプログラミング言語で深層学習モデルを簡単に構築できるユーザーフレンドリーなインターフェースです。

このオープンソースフレームワークは、この業界に足を踏み入れ、知的なAIアプリケーションを構築したい初心者に最適です。

“PyTorchについて私が本当に感謝していることの一つは、ユーザーフレンドリーであることです。学ぶという複雑な領域がよりアクセスしやすくなり、素晴らしいことです。 [...] アイデアを実装するのが簡単であることを感じます。その理由はPythonとの統合のおかげです[...]”

主な機能

分散トレーニング： torch.distributedバックエンドを介して、パフォーマンスの最適化とスケーラブルな分散トレーニングに取り組むことができます。
強固なエコシステム： PyTorchには、NLP、コンピュータビジョンなどの開発をサポートする無数のツールとライブラリがあります。
クラウドサポート： すべての主要クラウドプラットフォームはPyTorchをサポートしているため、これらのチャネルへのデプロイが簡単であることが保証されています。

使用例

PyTorchは、AI技術を使用したい医療、リテール、教育、製造などの業界の企業にとって素晴らしいツールです。

11. Claude.ai

Claude.ai by Anthropicは、アイデアをブレインストーミングしたり、データ分析を提供したりするように、何でも頼むことができる点でChatGPTに似た次世代のAIアシスタントです。

憲法AIによって支えられているClaudeは、セキュリティとデータプライバシーに重点を置いています。

さらに、Claudeは大量のデータを処理し、テキストを生成し、難しい主題を理解するのに役立ちます。ニーズ、ユースケース、要件に合わせてカスタマイズすることもできます。これにより、時間を無駄にせず、最も重要なことに集中できます。

「Claudeの最も便利な点は、AIがより自然に流れることができるということです。 私は、応答がより人間同士の会話のように感じるのが好きです。”

主な特徴

タスクの自動化： Claudeは、コードを書くことやメールをドラフトするなど、幅広いタスクを支援します。
データ分析： Claudeはデータから貴重な洞察を得るのを手伝い、結果を解釈します。
言語翻訳：Claudeは複数の言語を翻訳できます。

使用例

Claudeは、あらゆる規模の企業にとって便利です。

12. Dataiku

私たちのリストは、データと分析を構築、管理、デプロイするための日常的なAIプラットフォームであるDataikuで締めくくられます。

Dataikuを使用すれば、生成AIアプリからAutoML、MLOpsまで、データを日常業務に組み込むことができます。中央集中的なエンドツーエンドの場所から、数週間ではなく数日でプロジェクトをより迅速に構築し、チームメンバー間のコラボレーションを促進できます。

“タスクを自動化する能力はゲームチェンジャーです。 Dataikuは、データサイエンティストが高度な分析や革新に集中できるようにします[...]”

主な特徴

データ準備： Dataikuは、コーダーとノンコーダーが共同スペースでプロジェクトデータにアクセスし、探索することを可能にします。
生成AI： Dataikuを使用すると、スケールで生成AIアプリケーションを構築できます。
視覚化： Dataikuの組み込み機能は、データプロファイリング、チャート作成、さらに、円グラフ、ヒートマップ、テーブルなどのツールを使用して完璧です。

使用例

DataIkuは、多様な企業と異なるユースケースに対応しています。

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良いツールがたくさんあるのに、それらを全て理解する時間はほとんどありません。もしあなたの興味を引かれたものがあれば、さらに調査を続けましょう。

まだ納得がいかなければ、AIプラットフォームを利用する利点を見てみましょう。

AIプラットフォームのメリットは何ですか？

AIプラットフォームには、多くの利点があります。その一つは収益の増加です。平均して、企業はAIを採用することで6%から10%の収益成長を期待できるため、AI駆動のツールに今投資することは非常に利益的です。

しかし、次のような他の利点もあります。

反復タスクの自動化： AIプラットフォームの最大の利点は、日常のタスクを自動化し、人間の作業者がより戦略的な活動に集中できるようにする能力です。ワークフローとオペレーションが改善されることで、生産性が向上し、タスク完了時間が短縮されます。
エラーの最小化： 私たちは皆間違いを犯します。私たちは結局のところ人間ですから。しかし、無視できないほどのコストがかかる誤りもあります。 AIプラットフォームは、手動でのエラーの可能性を減らし、データ入力に関してミスをする可能性を減少させます。
顧客体験の強化： 多くのAIバーチャルアシスタントがあり、質問に答えたり、顧客が必要とする際にサポートを提供することで、顧客体験を効率化します。さらに、チャットボットは、顧客が問題の最良の解決策を見つけるのを助ける非常にパーソナライズされたメッセージを生成するのに最適です。
より良い意思決定の実現： AIプラットフォームはデータとトレンドを分析し、革新の機会を見つけることが得意です。この偏りのないデータ分析を利用して、ビジネスやその運営に関するより良い意思決定が行えます。

確かに、AIアルゴリズムには利点があります。たとえば、リードやアポイントメントを最大50%増加させることができます。

しかし、課題もあります。これらを見てみましょう。

AIプラットフォームの潜在的な課題は何ですか？

AIは私たちが望んでいるほど完璧ではありません。 AIサービスに投資する際には、次の課題に備える必要があります。

コスト： AIプラットフォームを構築するには、時間とリソースが必要です。複雑で多機能なものにしたい場合は、その開発にはコストがかかるかもしれません。さらに、常に更新が必要で、最新の技術を使用して運用される必要があります。
セキュリティリスクとプライバシーの懸念：多くの人々が、特に同意なしで使用される場合、AIソリューションが自己の個人データをどのように使用しているかを心配しています。また、AIはサイバー攻撃に対して脆弱であり、悪意のある行為を引き起こすために操作される可能性があります。
データ依存： AIはデータに依存しています。データがなければ、AIプラットフォームは割り当てられたタスクを実行できません。 AIは、常に最新の状態を保ち、効果的に機能するために、高品質のデータと相当な量が必要です。
偏見と公平性：供給するデータによって、AIはリスクを伴う差別的なコンテンツを生成し、チェックされないままだと評判を害する可能性があります。

それほど悪くは聞こえません。利点は欠点を上回っているので、投資したい場合はAIプラットフォームへの投資を検討すべきです。

次に、ビジネスに最適なAIプラットフォームを選ぶ方法を見てみましょう。

ビジネスに最適なAIプラットフォームの選び方

あなたが夢見るAIプラットフォームを選ぶ際の選択基準は3つあります:

主な特徴: AIプラットフォームが持つべき特徴は非常に多く、すべてを挙げるのにはしばらく時間がかかります。プラットフォームには、AutoML（自動的に最適なアルゴリズムを選択します）、コラボレーションツール（複数のユーザーが共同作業できます）、データを常に新鮮に保つための継続的な改善を考慮してください。新しいAIツールが既存のツールと完全に適合する場合、統合も考慮に入れるべきです。
コア機能: AIプラットフォームは、データを使える形にクリーンアップし、処理できる必要があります。また、さまざまなアルゴリズムを使用してモデルを訓練し、MLまたはAIモデルの信頼性を評価し、デプロイする必要もあります。
使いやすさ: AIソリューションが使いやすく、直感的なインターフェースを持っていることを確認しましょう。初心者でもアプリをすぐに構築できるようにするためです。また、ドラッグアンドドロップ機能や、何かに行き詰った場合のための学習リソースがあるツールを探してください。迅速なカスタマーサポートも必須です。

私たちが知っているAIプラットフォームについての情報はすべて含まれているようです。これが正しい方向に導いており、正しい決定を下す手助けになっていることを願っています。

しかし、真の決定は一つだけです…