最高のAIプログラミング・ツール

適切なAIプログラミング・ソフトウェアを選択することは、ビジネスにとって極めて重要です。初期開発からデプロイメント、メンテナンスに至るまで、最高のAI開発ソフトウェアは目標達成に役立ちます。このガイドでは、AIソフトウェア開発ツールのベスト7をランキングし、分析しました。

ビジネス・インテリジェンス・ツールは常に高度化しており、人工知能（AI）は重要な役割を果たしている。

企業がますますAIプログラミング・ソフトウェアを使用してソリューションを作成するようになるにつれ、ソフトウェアはより複雑になっている。

この記事では、急成長しているこの分野であなたの会社を成功に導く、最高のAI開発ソフトウェアを分類し、レビューします。

本題に入ろう。

最高のAIプログラミング・ツールとは？

以下に、最高のAIプログラミング・ソフトウェアをリストアップする。

1.Github Copilot

Copilotの成り立ちを理解するには、まずペアプログラミングを理解することが重要だ。

ペアプログラミングとは、エクストリームプログラミングの手法の1つで、2人の開発者が1台のコンピューター上で一緒に作業し、1人がパイロット、もう1人がコパイロットとして行動するものだ。

パイロットはキーボードを操作し、コパイロットはロジックやパターンをチェックしながら、代替案と比較しながらナビゲートする。2人の開発者が1つのコードを作成するのは高くつくように聞こえるが、最終的な作品の質を高めることで、コードレビューや品質管理のための追加コストを回避することができる。

AIのペアプログラミングは、このアイデアから生まれた。2022年6月に正式にローンチされたGitHub Copilotは、開発者がより速く効率的に作業できるよう、リアルタイムでコードを提案するAIペアプログラミング・エディターだ。

新しいAIシステムOpenAI Codexを搭載しており、開発者がコメントやコード行を書くと、自然言語をコーディングのプロンプトに変換する。

価格は？

学生は無料だが、開発者は月額10ドルまたは年額100ドル（60日間のトライアルが必要）。

2.バーテックスAI

Vertex AIは、機械学習モデルの構築、デプロイ、スケーリングに最適だ。

このソフトウェアは、様々なソースからデータを簡単にインポートすることができ、関連するデータのみがモデルの学習に使用されることを保証する。

データのクレンジングを気にすることなく、モデルを素早く立ち上げて実行できるため、市場で最も効率的なAI開発ソフトウェアの1つだ。

また、統一された人工知能プラットフォームを使用することで、企業はモデルを単一の場所から監視、制御、管理することができる。

グーグルリサーチが開発したツールを使えば、この分野で最も先進的なテクノロジーを利用することができます。

この Google AI プラットフォームでは、AutoML またはカスタマイズされたコードを使用してモデルを迅速にトレーニングおよび比較し、望む結果を得ることができます。

作成したモデルに満足したら、数回のクリックでそのモデルを導入し、すぐに効果を実感していただけます。

主な特徴

• コード不要、必要最小限の知識でモデルをトレーニングできるため、迅速に導入してすぐに結果を確認できます。
• カスタマイズされたツールで高度なMLモデルを作成し、求めている結果を正確に得ることができます。
• 必要に応じて必要なアクションを実行できるため、自信を持ってモデルを管理できます。
• モデルが改善され、より強力になるにつれ、リアルタイムでパフォーマンスを監視し、必要なときに迅速なアクションを可能にします。
• 手動タスクを自動化し、モデルの構築、展開、維持のプロセスを合理化します。

ユーザーエクスペリエンス：

このソフトウェアに含まれる機能の多さに、最初は少し圧倒されるかもしれませんが、どこに何があるのかに慣れれば、とても使いやすくなります。

コーディングやその他の技術的な面に関する予備知識があると便利です。

価格：

Google Cloudの価格設定では、300ドルの無料クレジットがもらえるので、無料でワークロードを実行し始めることができる。

そのため、使用した分だけ支払うことになり、どのような規模の企業にも最適です。

良い点

• 事前にトレーニングされたAPIにより、テンプレートを素早く簡単にデプロイできる。
• すべてのオープンソースフレームワークをサポートしているため、特定のテクノロジーに縛られることがない。
• 速度があまり落ちないため、全体的なパフォーマンスが優れている。

マイナスポイント

• 技術的な知識が必要なため、ユーザーによっては使い始めるのが難しい。
• 予算が限られているユーザーにとっては、コストがやや高い。

3.ウィプロ・ホームズ

Wipro Holmesは、拡張インテリジェンス・ソリューションを使用して、企業のワークフロー自動化を支援します。

このソフトウェアは、タスク完了までの時間を短縮し、正確性と品質を向上させるよう設計されている。

人事、財務、マーケティングなど、C-Suiteやさまざまな部門のビジネスリーダーは、ウィプロ・ホームズの利用によって利益を得ることができます。

このソフトウェアは拡張性に優れているため、AIベースのプロセスを導入すればするほど、ビジネスとともに成長することができます。

AIでプロセスを再構築できれば、ウィプロ・ホームズはその実現を支援します。

ウィプロ・ホームズは、お客様の成長を加速し、業界の最先端を行くお手伝いをします。

主な特徴

• 広範で統合されたAIエコシステムと連携し、コンプライアンスを維持しながら、新しいモデルを迅速に開発・展開。
• 人間中心のAIでよりスマートなビジネスプロセスを実現し、ビジネス成果の形成を支援します。
• インテリジェントなプロセス自動化により、ITコンプライアンスを改善し、混乱を軽減します。
• 必要に応じて人間の介入を適用することができ、ビジネス・プロセスが人間による人間のための設計であることを保証します。

価格

デモと価格については、ミーティングをご予約ください。

良い点

• ロジスティクス製品と統合し、商品の配送を最適化できる。
• データを評価し戦略を立てるための様々な分析ツールがある。
• ユーザーとのインタラクション方法の選択肢が豊富。

マイナスポイント

• 使い始めは少し複雑なので、使いこなすのに時間がかかる。

4.セールスフォース・アインシュタイン

Salesforce Einsteinは、予測分析や機械学習モデルへのアクセスを提供することで、企業の営業プロセスの革新と自動化を可能にする。

Salesforceが提供するさまざまなモジュール（マーケティング、サービス、コマースなど）を利用することで、企業はタスクを自動化し、リアルタイムの洞察を得ることができ、営業戦略の強化に役立てることができます。

従業員に統合されたインテリジェンスを提供することで、業務を迅速化し、顧客に最高のサービスを提供することができます。

アインシュタインGPTに接続することで、AIを使用して、これまでにない精度とスピードでパーソナライズされたコンテンツを生成できます。

また、このプラットフォームを通じて得た情報を活用し、予測モデルを使用してトレンドや顧客ニーズを特定しながら、理解あるところから顧客とつながることができます。

主な特徴

• 顧客により迅速でパーソナライズされたカスタマーサービスを提供。
• アインシュタインをインテリジェント・アシスタントとして活用することで、タスクを自動化し、リアルタイムの洞察を得ることができます。
• インテリジェントなケース分類を使用して、ケースのルーティングと優先順位付けを行い、迅速な解決を支援します。

ユーザーエクスペリエンス：

複数のデバイスでアインシュタインを使用することは、どこにいてもアクセスできる最高の機能の1つです。

分かりやすい棒グラフ、カレンダーヒートマップチャート、列グラフなど、このプラットフォーム独自のビジュアル機能により、データを解釈しやすくなっています。

価格：

Sales Cloud に 30 日間無料でサインアップして、このソフトウェアがより多くの見込み客を顧客に変えるのに役立つかどうかを確認できます。

良い点

• コーディングの予備知識が不要なので、簡単に始められます。
• 販売パイプラインの全体像を把握するために、機会とそれに付随する関連イベントを追跡できます。

マイナスポイント

• プログラミングの知識は必要ないが、知識があれば、より高度な作業を行うことができる。
• より大きなデータセットを扱うことができる。

5.IBM ワトソン

IBM Watsonはしばらくの間存在し、業界で評判を築いてきたが、今でも最高のAI開発ソフトウェアの1つである。

IBM WatsonはAIの運用を支援し、ビジネスのやり方を変革する。

このプラットフォームは、モデルを開発、訓練、展開するための安全な環境を提供します。

さまざまな分野で1億人以上のユーザーを抱えるIBM Watsonは、あらゆる規模の企業を支援することができる。

ソフトウェアは常に進化しており、新機能や機能が常に追加されています。

透明性の高いプロセスは、AI主導の意思決定に対する洞察を提供し、顧客の信頼構築に役立ちます。

また、データ・プライバシー、コンプライアンス、セキュリティに重点を置いているため、安心してIBM Watsonを企業で使用することができます。

主な特徴

• 教師ありのディープラーニングにより、モデルの正確性と信頼性を保証します。
• 迅速かつ容易に展開できる、堅牢な機械学習ベースのソリューションを作成できます。
• コーディングの知識がなくても、AutoML を使用して数分で最適なモデルを見つけ、展開できます。
• Watson Studio を使用してデータを管理し、必要に応じてモニタリングや変更を行うことができます。
• 強力な GPU 対応のトレーニングと推論の高速化機能を活用し、モデルのトレーニングとデプロイにかかる時間を短縮します。

ユーザー体験：

概要画面では、トレーニングプロセスのステータスと各モデルのメトリクスが表示されます。

また、異なるモデルのパフォーマンスを相互に比較できるリーグテーブルもあります。

価格

• ライト: $ 0
• プラス: 月額140ドル
• エンタープライズ: IBM Watsonにお問い合わせいただければ、お客様のニーズに合わせてカスタマイズいたします。

良い点

• コードを書かずにデータを操作できるので、常に時間を大幅に節約できる。
• 様々なモデリング・アルゴリズムが用意されているので、データに最適なものを見つけることができる。
• 機械学習プロセスを簡単に自動化し、正確で信頼できる、よく訓練されたデータ・アルゴリズムを開発できる。

マイナスポイント

• データによっては、より信頼性の高い結果を得るために精度を向上させる必要がある。
• 大規模で広範なデータセットを扱う場合、速度が低下することがある。

6.TensorFlow

TensorFlowは、開発者向けに設計されたオープンソースの機械学習プラットフォームだ。

画像や音声の認識、自然言語処理、時系列分析など、さまざまなタスクに利用できる。

TensorFlowは、モデルの開発とデプロイを容易にするエンドツーエンドのプラットフォームを提供します。

開発者の大規模なコミュニティは、常に新しい機能を作成し、専門知識を共有しています。

また、このプラットフォームは、必要なソリューションを構築するためのツールやライブラリの包括的で柔軟なエコシステムを提供します。

主な特徴

• 直感的で使いやすいソリューションを使用して、MLモデルを簡単に作成およびトレーニングできます。
• クラウド、オンプレミス、ブラウザ、エッジデバイスで効率的にモデルをトレーニングし、デプロイします。
• MLの一般的な問題に対するソリューションを提供することで、ビジネス目標に集中できます。
• 使いやすいグラフィカル・ユーザー・インターフェイス（GUI）または包括的なAPIを使用して、MLモデルを迅速に作成、デプロイ、可視化、管理できます。
• モデル・トレーニングのカスタマイズと自動化が可能なため、データから洞察までをこれまで以上に迅速に行うことができます。

ユーザー・エクスペリエンス：

入力オプションはいくらでも複雑になりますが、インターフェースはユーザーフレンドリーなままです。

画面中央の一般的なメニューは、すべての異なる機能とオプションを提供します。

価格

TensorFlowは無料のオープンソースプラットフォームである。

良い点

• TensorFlowエコシステムで始めるのは簡単だ – プラットフォームには膨大なリソースがあり、簡単に始めることができる。
• データをロードし、それを操作し、モデルを構築し、それらをデプロイし、その出力を監視するための適切なツールをすべて一箇所でサポートしている。
• GPUの使用は、プロジェクトに大いに役立つ。
• TensorBoardは、モデルの視覚化とパフォーマンスの分析に適している。

マイナスポイント

• 一部のAPIは機能に一貫性がないため、混乱する可能性がある。
• MLソリューションを実装するのは困難であり、特定の制限のために常に利用できるわけではない時間や労力を必要とする。

7.H20.ai

H20.aiは、データサイエンティストが機械学習モデルを迅速かつ容易に構築、訓練、展開できるようにします。

H20.iのプラットフォームは、モデルの自動化とデプロイを高速化し、迅速に結果を得ることができます。

モデルの評価、チューニング、選択、デプロイメントなど、H20.aiは機械学習のための包括的なソリューションを提供します。

ビジュアルなインターフェースにより、コーディング経験のない方でも簡単に使用できます。

また、このツールは包括的でカスタマイズ可能なデータサイエンスプラットフォームを提供し、使いやすく、様々な方法で展開することができます。

主な特徴

• データサイエンスチームに洞察と相互運用性を提供。
• 130を超えるオープンソースのレシピやあなたのドメインの専門知識を使ってカスタマイズと拡張を行い、データサイエンスを大規模に運用することができます。
• 自動フィーチャーエンジニアリングにより、生データからフィーチャーを自動的に設計できるため、モデルの構築に集中できます。
• レシピを持ち込めば、カスタマイズしたレシピやアルゴリズムをプラットフォームに適用し、チームで共有できます。
• モデルデプロイメントとオペレーションは、迅速かつ効率的にモデルをデプロイし、より早く結果を得ることを支援します。

価格

H2O AI Cloudに90日間無料でアクセスできます。

クレジットカードは不要でコミットメントもないため、無料トライアル期間中はプラットフォームをフルに利用することができる。

デモのリクエストも可能です。

8.Observe.ai

Observe.aiは、AIと人間の専門知識を組み合わせることで、コンタクトセンターを変革するインテリジェント・ワークフォース・プラットフォームです。

このプラットフォームは、コンタクトセンター業務の最適化、顧客満足度の向上、コスト削減を支援するツールを提供します。

また、AIの助けを借りてエージェントを強化し、優れた顧客体験を提供できるようにすることもできます。

コンタクトセンターのパフォーマンスを理解し、向上させたいのであれば、Observe.AIは必要なツールを提供します。

主な特徴

• 会話インテリジェンスにより、顧客の感情、意図、感情を理解することができます。
• 品質保証とコーチングにより、優れたカスタマー・エクスペリエンスを提供するためのエージェントのモニタリングとトレーニングを支援します。
• エージェント・パフォーマンスは、エージェントのコミッションに関する洞察を提供し、改善点を特定します。
• レポート作成により、コンタクトセンターの業務改善に役立つレポートを作成できます。
• 高精度の転記により、データを最大限に活用できます。

価格：

Observ.AIは、あなたのコンタクトセンターの運用を改善することができますどのように参照してくださいにデモをスケジュールします。

AIを使ったソフトウェア開発とは？

人工知能とソフトウェア開発は、機械学習アルゴリズムが輝き、多くの利点を提供できる2つの分野です。

データサイエンティストや開発者は、多くのAI開発ソフトウェアプラットフォームを使用して、機械学習モデルを構築、訓練、展開することができます。

企業がより複雑なソフトウェアを開発し、より迅速な結果への要求が絶えず高まる中、AI開発ソフトウェア・プラットフォームは、プロセスを自動化し、迅速に結果を得る方法を提供する。

プログラミングに人工知能を使うメリット

企業がAIソフトウェアの使用に慣れるにつれて自動的に現れるメリットもあれば、確実に実現するための努力が必要なメリットもある。

以下は、ビジネスモデルにAI開発ソフトウェアを導入することで期待できるメリットです。

顧客サービスの向上

AIソフトウェア開発は、従業員が顧客の質問や問題に対する答えを素早く見つけられるようにすることで、顧客サービスの向上に役立ちます。

非構造化データでは、その意味を理解するためにソフトウェア・ソリューションが必要でした。

しかし、データを素早く読み取り、分析して最も関連性の高い情報を見つけることができるAIソフトウェアによって、変化が起こります。

人工知能ソフトウェアを使用した自動化ツールにより、このデータを理解することが可能になった。

さらに、多くのオンプレミス型（あるいはクラウド型）AIソフトウェアに見られる音声認識により、カスタマー・サービス・プロセスを合理化することができる。

開発サイクルの短縮

ソフトウェア・エンジニアは、AIアプリケーションの開発に役立つ人工知能プラットフォームを提供できるようになった。

例えば、AIソフトウェアで自然言語理解を使用することで、より迅速な開発サイクルを実現できます。

この機能を使えば、何をしてほしいかをソフトウェアに伝えれば、あとはソフトウェアが処理してくれる。

このようなメタプログラミングはまだ初期段階だが、我々が知っているようなソフトウェア開発プロセスに革命を起こす可能性がある。

効率の向上

ビジネスのあらゆる側面において、効率性への注目はかつてないほど高まっている。

大量のリクエストを処理するウェブサービスであれ、大量のデータを処理する必要があるAIソフトウェア・ソリューションであれ、その目標は常に同じだ。

AIソフトウェアでは、これが可能になりました。

より質の高いデータ

AIアルゴリズムを使用することで、デジタル画像から高品質なデータを抽出し、さらなる分析を行うことができる。

コンピュータ・ビジョンとは、デジタル画像を解釈し理解するコンピュータの能力を指す。

さらに、このテクノロジーを通じて、人工知能ソフトウェアは意思決定を支援し、従業員は顧客の質問や問題に対する答えを素早く見つけることができる。

人工知能ソフトウェアは、機械学習を組み込んだフレームワークを使用することで、時間の経過とともに改善することもできる。

コストの削減

AIソリューションは、カスタマーサポートのコスト削減にも役立つ。

データを接続し、予測を支援する様々なAPIにより、企業は多くのコストを削減することができる。

ヘルスケア、スタートアップの最適化、小売販売など、AIソフトウェアは様々な方法でコスト削減に貢献します。

拡張性の向上

ビッグデータ・ソリューションの一部としてニューラルネットワークを使用することで、より大きなスケーラビリティを実現できます。

分析に利用できるデータセットが増えれば、AIツールはその情報を利用して予測の精度を高めることができる。

DevOps、ソフトウェア開発者、ビジネスオーナー、その他の利害関係者は、意思決定を行うために必ずしも全体像を把握する必要はありません。

代わりに、AIソフトウェアのデータと予測に頼ることができる。

リスク管理の向上

AIアプリケーション内でデータを分析することは、リスク管理を向上させるのに優れている。

AI技術はデータセットを掘り下げて、人間には見えない傾向や相関関係を見つけることができる。

問題解決能力を備えたAIソフトウェアは、旧来の問題に対する新たなソリューションの開発に役立つ。

使用例を挙げればきりがないが、詐欺検出、金融リスク評価、保険金請求処理などがある。

AIプログラミング・ツールを選ぶ際に考慮すべき要素

AI開発ソフトウェアを選ぶ前に、いくつかの重要な要素に留意してください。

機能性

NLP、コンピュータビジョン、予測分析、ディープラーニングなどの機能は不可欠です。

特にあなたにとって最も重要な機能に関しては、プラットフォームによっては他のものよりも特定のタスクに適している場合があることを考慮してください。

統合

幅広い統合機能を提供する開発会社は、常に良い選択肢です。

ソフトウェアが他のツールやプラットフォームとうまく連動することを確信できます。

使いやすさ

ソフトウェアで使用可能なプログラミング言語、または会社のモバイルアプリ統合のいずれを考慮しても、使いやすさは不可欠です。

前者であれば、AI開発ではPythonのような言語が普及している。

後者であれば、従業員が使用するデバイスに関係なくカバーできるよう、AndroidとiOSのプラットフォームを検討しよう。

価格

データ分析の重要性が増すにつれ、AIソフトウェアの需要は高まる一方だ。

この成長は、AIソリューションの価格が下がり続けることを意味するため、企業にとって好都合だ。

しかし、プラットフォームを選択する際には、価格を考慮することが不可欠であることに変わりはない。

予算に合わせて様々な価格オプションを提供している企業を探し、購入前にソフトウェアのデモを受けるようにしましょう。

カスタマーサポート

複雑なソフトウェアを扱う場合、優れたカスタマーサポートを利用できることが不可欠です。

年中無休のカスタマーサポートを提供している会社を探しましょう。

また、ソフトウェアを最大限に活用するためのトレーニングやチュートリアルを提供している会社を探すことも有効です。

AIソフトウェア開発がビジネスに役立つ分野

AI開発ソフトウェアは、さまざまな方法で企業の成長を助けることができる。

第一に、顧客やパートナー、その他の利害関係者から収集したデータに対するハイレベルな洞察を提供することができる。

このデータを整理・分析することで、AIは意思決定やプロセスの最適化に役立つ予測的洞察を提供できる。

より優れたデータ分析の結果、AI開発ソフトウェアは企業の予測精度を高めるのに役立つ。

信頼できるデータに基づく、より効率的で正確な意思決定が保証される。

さらに、AI開発ソフトウェアは、顧客サービスやマーケティング・キャンペーンなど、これまで手作業が多かった作業を自動化することができる。

さらに、AIを活用したチャットボットや自動アシスタントは、パーソナライズされたサポートを提供し、エンゲージメントとロイヤルティを高めることができる。

カスタマー・サポート・ボットを使えば、企業は人間の介入なしにカスタマー・サポートを提供できる。

AI開発ソフトウェアが企業を支援できるもう1つの分野は、サプライチェーンの最適化だ。

AI主導の最適化アルゴリズムにより、顧客の需要を分析・予測しながら、リソースを最適化して効率を最大化し、コストを削減することができる。

最後に、AI開発ソフトウェアは企業の効率とパフォーマンスを最大化するのに役立つ。

顧客データを分析し、タスクを自動化することで、企業はプロセスを合理化し、コストを削減しながら、顧客に最高のサービスを提供することができる。

AI開発ソフトウェアは、ビッグデータ・ソリューションの重要な一部です。

適切なプラットフォームは、より大きなスケーラビリティ、より優れたリスク管理、より優れた予測を実現するのに役立ちます。

プラットフォームを選択する際には、上記の要素を考慮し、ビジネスに最適なソリューションを見つけましょう。

AIプログラミングツールのリストはいかがでしたか？コメントで教えてください。この記事はAdam enfroi氏の記事にインスパイアされたものです。

AI開発ソフトウェアの使用経験はありますか？

お勧めのプラットフォームはありますか？

楽しんでください！