ノーコード AI とは何ですか? それが企業にとってなぜ重要ですか?

ノーコード業界は、以前は熟練したプログラマーしか作成できなかったソフトウェアを非技術者でも作成できるようにするソフトウェア ソリューションを構築することを目指しています。

業界は多様で、最も成功したツールは Web サイト ビルダーですが、アプリ ビルダーは普及しませんでした。ただし、もう 1 つのノーコード ニッチ分野で人気が高まっているのは、ノーコード AI ツールです。

AI が世界をどう変えるか

AI は世界とビジネスの運営方法を変えています。 Google 翻訳を使用すると世界中でコミュニケーションが可能になり、テスラの自動運転車は高速道路をより安全にすることが約束され、最近リリースされた ChatGPT は便利なチャットボットになることが約束されています。

AI が現状に挑戦しているさまざまな分野は多様でバラバラに見えますが、本質的には同じことを行っており、人間の知能が必要だったために以前は自動化できなかったタスクの自動化を可能にしています。

ビジネスにとって、自動化は効率を高め、コストを削減します。今後も競争力を維持し、規模を拡大したいと考えている企業は、人工知能とその業務をどのように改善できるかに注目する必要があります。しかし、すべての企業が AI システムを開発するためにソフトウェア エンジニアを雇う余裕があるわけではありません。

人工知能とは何ですか?

人工知能を定義するのは困難です。なぜなら、知的動作とみなされる動作と非知的動作との境界があいまいだからです。

一般的な出版物では AI を次のように定義しています。

Google によれば、これはコンピュータがさまざまな高度な機能を実行できるようにする一連のテクノロジーであり、話し言葉や書き言葉の表示、理解、翻訳、データの分析、推奨などの機能が含まれるという。

オラクルでは 、これを人間の知能を模倣してタスクを実行し、収集した情報に基づいて反復的に改善できるシステムまたはマシンと定義しています。

BuiltIn は、 通常人間の知性を必要とするタスクを実行できるスマート マシンの構築に関係するコンピューター サイエンスの幅広い分野として定義しています。

私は人工知能を明示的プログラミングの代替手段として考えるのが好きです。明示的プログラミングでは、プログラマは、一般的な入力が与えられた場合に出力を計算する方法をコンピュータに指示する責任があります。

しかし、AI を使用すると、コンピューターがデータを分析し、データの傾向を調べることで入力に基づいて出力を生成する方法を推測できます。

ノーコードAIとは何ですか?

従来、AI システムは、Python などのプログラミング言語を使用してソフトウェア エンジニアやデータ サイエンティストによって開発されてきました。これは、AI を活用してビジネスのシステムを構築できるのは、高度な技術を備えたエンジニアだけであることを意味しました。

No Code AI は、AI モデルを抽象化し、コーディングを必要とせずに開発できるようにすることで、これを民主化することを目指しています。これにより、技術者以外の人でもビジネス用の AI システムを作成し、大企業と競争できるようになります。

市場にはさまざまなプラットフォームがあり、ユーザーはより簡単な方法でシステムを開発することができます。

AI プラットフォームは、さまざまな機能セットをさまざまな価格で提供します。その結果、必ずしも製品をめぐって競合するわけではありませんが、使用例は異なります。

コード不要の AI プラットフォーム

主要なプラットフォームを見てみましょう。

#1. モンキーラーン

MonkeyLearn は 、AI を活用したテキスト分析ツールです。テキストを分析してさまざまなグループに分類し、コメントから意図を抽出し、感情分析を実行するために使用できます。

特徴

• 使い方は簡単で簡単です。
• Zapier、Google Sheets、カスタム API、CSV ファイルなどの他のツールとうまく統合します。
• これにより、テキストを分類するモデルを作成およびトレーニングできます。

シンプルで使いやすく、Zapier などの他のノーコード統合ツールとうまく統合できます。 API を介してプラットフォームに直接接続することもできます。その後、事前に構築された分類子を使用するか、独自のモデルをトレーニングしてテキストを分類できます。

ツールの価格は月額 299 ドルからです。

MakeML

MakeML は MacOS ベースの機械学習プラットフォームです。このアプリケーションは Mac で利用できますが、MakeML をトレーニングして、写真やビデオ内のオブジェクトを検出および追跡するモデルを作成できます。

さらに、モデルのトレーニングに必要なデータを入手するためのデータセット ストアもあります。また、プラットフォームの使用方法とサンプル アプリの構築方法を学習するための広範なチュートリアルも用意されています。

特徴

• MakeML の価格は、他のほとんどのノーコード AI プラットフォームと比較して比較的低くなっています。これにより、多額の費用を必要とせず、優れた出発点となります。
• この Web サイトには、開始に役立つ追加のサポート リソースがあり、行き詰まったときにガイドが表示されます。
• データセット ストアがあり、自分でデータを収集することなく、モデルのトレーニングに必要なデータを入手できます。データはトレーニングに最適な状態になるようクリーンアップされます。

無料利用枠があります。最安のプレミアム プランは月額 4.53 ドルです。

明らかに.ai

Obviously.ai は 、予測モデルを構築するための使いやすいプラットフォームです。さらに、回帰や時系列データの操作にも使用できます。

Obviously.ai はトレーニング用に複数のアルゴリズムをサポートしていますが、精度に基づいて最適なアルゴリズムが自動的に選択されます。何よりも、多くの場合、1 分以内にモデルのトレーニングが完了します。

特徴

• 信じられないほど速いです。
• リソースが豊富で、プラットフォームの使用方法を示すチュートリアルも含まれています。
• データをさまざまなアルゴリズムに対して試して、最もパフォーマンスの高いアルゴリズムを選択します。つまり、どのアルゴリズムが使用されているかを知らなくても、最適なアルゴリズムが得られます。
• モデルのトレーニング後に予測を行うための REST API と Web ベースのインターフェイスが提供されます。

機能が制限された無料プランとプレミアムプランがあり、最安プランは月額399ドルからとなっている。

ノーコード AI プラットフォームの重要性

NoCode AI は、AI を使用してプロセスを自動化し、その結果、少ない作業でより多くのことを実行できるため、企業にとって重要です。ビジネスにおける AI の一般的な使用例は次のとおりです。

• 感情に基づいてチャットボットを作成すると、セルフヘルプ リソースをユーザーに推奨できます。これにより、企業はカスタマー サポート担当者を雇用することなく、カスタマー サポートを提供できるようになります。
• AI を使用して電子商取引における詐欺を予測できるため、疑わしい取引にフラグを立てることができます。
• AI ベースの製品のアップセルおよびクロスセル製品の推奨により、売上を増加させます。
• 顧客の離脱を予測し、事前にプロモーションを送信して顧客の離脱を防ぐことができます。
• 画像からの自動製品分類により、製品ページにデータを簡単に入力できるようになります。
• メーリング リスト全体に電子メールを送信する代わりに、過去の行動を使用して、メーリング リスト内のどの顧客がコンバージョンに至って製品を購入する可能性が高いかを予測し、その顧客にマーケティングを集中できます。

最終的に、No Code AI により、企業は複雑なビジネス状況を理解しながら、よりインテリジェントなデータ駆動型の意思決定を行うことができるようになります。

ノーコード AI と機械学習の関係

私たちが遭遇するほとんどの状況は、入力と出力の間の関係として数学的にモデル化できます。入力と出力の関係がよく理解されており、したがってプログラムできるため、状況によっては単純なものもあります。

ただし、状況によっては、その関係がよく理解されていないこともあります。出力に影響を与える要因とその大まかな影響はわかっているかもしれませんが、正確な数学的関係はわかりません。

機械学習では、コンピューターは入力と出力の間のおおよその数学的関係を見つけようとします。入力が与えられた場合に、実際に使用するのに十分な精度で出力を予測するため、近似値となります。

機械学習は、人工知能の最も重要な分野の 1 つであり、ひいてはノーコード AI です。すべてのノーコード AI ツールは機械学習を使用します。機械学習を使用すると、顧客が離脱する理由を学習し、予測できます。

これを使用して製品レビューを分類し、どのチームがレビューをフィードバックとして読むべきかを特定できます。これを使用して、フィードバックを提供するときに取るべき最も適切な応答についてチャットボットをトレーニングすることができます。

ノーコード AI のメリット

• No Code AI を使用すると、企業は学習曲線を必要とせずに AI の力を活用できます。
• ワークフローを合理化し、データをパイプするために簡単に統合できます。
• 管理されたデータセットを使用すると、新しいデータを追加してモデルを継続的に再トレーニングすることが簡単になります。
• サーバーレス プラットフォームの使用が可能になり、拡張が容易になります。
• 多くの場合、クラウドで GPU を使用してモデルをトレーニングするオプションが付属しており、すべてのチーム メンバーが 1 つの共有プラットフォームを使用できるため、コラボレーションが強化されます。

次に、ノーコード AI の欠点を見てみましょう。

ノーコード AI の欠点

• ほとんどのプラットフォームは高価です。
• カスタム モデルを構築してカスタム パラメーターを使用するのは困難です。
• 予測とトレーニングのレート制限により、使用も制限されます。

次に、ノーコード AI を学習するのに最適なリソースをいくつかチェックしてください。

リソース

人工知能と機械学習のノーコード ガイド

この本は AI について紹介し、プログラミングの雑草に深く入り込むことなく、初歩的な理解を提供します。

この本は、機械学習、AI、ディープラーニング、ニューラル ネットワークの違いを理解するのに役立ちます。

ノーコード/ローコードコース入門

デューク大学による ノーコード/ローコード入門 では、クラウド コンピューティングとデータ エンジニアリングの概念を使用して、機械学習エンジニアリングの原則を現実のプロジェクトに適用する方法を学びます。

ソフトウェア開発のベスト プラクティスを使用して機械学習アプリケーションを開発し、より効率的に問題を解決するために AutoML を使用する方法を学びます。

マーケティングのための AI (コードなし)

Udemyの AI For Marketing（ノーコード） コースでは、マーケティングにおける人工知能の使用について説明します。

これには、コードを使用せずにチャーン、売上、マーケティングミックスを予測する機械学習モデルを構築すること、顧客をセグメント化し、パーソナライゼーションのためのクラスタリングモデルを構築すること、コンピュータビジョンと自然言語処理を使用して消費者の好みを予測することが含まれます。

著者のメモ

AI はほとんどのビジネスにとって有用であり、No Code により技術者以外のビジネス マネージャーにとっても AI が利用しやすくなります。ただし、これらの AI プラットフォームの一部は価格が制限されています。したがって、企業はコストに見合う価値があるかどうかを必ず評価する必要があります。

また、これらのプラットフォームのシンプルさには代償も伴います。モデルとプロセスは、コードで記述されたものほどカスタマイズおよび構成可能ではありません。このような状況にもかかわらず、新興業界としては、ノーコード AI の分野は驚くほど豊富であり、すぐに成長する可能性があります。

次に、ローコードおよびノー​​コードの機械学習プラットフォームを確認してください。