
AI開発ツール・プラットフォームとは?
AI開発のプロセスを効率化・簡略化し、開発者や作業者の負担を軽減するAI開発ツール・AI開発プラットフォーム。導入すれば、専門知識を持たない方であっても、AIモデルを構築することが可能になるでしょう。
このサイトでは、AI開発ツール・AI開発プラットフォームの種類を網羅しつつ、特定の用途に特化した「特化型」AI開発プラットフォームを中心に詳しくご紹介します。
AI開発のプロセスを効率化・簡略化し、開発者や作業者の負担を軽減するAI開発ツール・AI開発プラットフォーム。導入すれば、専門知識を持たない方であっても、AIモデルを構築することが可能になるでしょう。
このサイトでは、AI開発ツール・AI開発プラットフォームの種類を網羅しつつ、特定の用途に特化した「特化型」AI開発プラットフォームを中心に詳しくご紹介します。
AI開発ツール・プラットフォームは必要な基盤を網羅的に揃えた「総合型」や画像解析をはじめ特定の用途に特化した「特化型」を筆頭に、「機械学習・深層学習フレームワーク」「MLOpsツール」「生成AI・LLM開発ツール」「データ処理・アノテーションツール」などの種類に分けられます。それぞれの特徴を簡単にまとめました。
コードエディタ、デバッガ、コンパイラなど、AI開発に必要な基盤やツールを総合的に提供するプラットフォームです。OSやハードウェアをはじめ、学習済みのAIモデルなどが用意されているので効率的に開発を進められます。柔軟なスケールアップも可能です。
画像解析や自然言語処理、音声認識など、特定の用途に特化したプラットフォームです。活用することで、特定の機能を効率的にAIアプリケーションに組み込むことができます。現場の課題や要望が明白で、必要な機能のイメージができているシステム開発におすすめです。
機械学習や深層学習のプログラムを構築するためのコードやツールキットの集まりです。Google社のTensorFlowやMeta社のPyTorchなどが代表例。さまざまなアルゴリズムや関数を提供することで、効率的なAI開発をサポートしています。
AIモデルの学習に必要なデータを準備・加工するためのソフトウェアやプラットフォームです。さまざまなデータをAIモデルが学習しやすい形に整える機能を備えています。主なツールはLabelboxやSupervisely、Apache Sparkなどです。
機械学習(ML)モデルの開発から運用・保守までの工程全体を効率化し、自動化するためのツールです。実験管理やデータ管理、モデル開発、パイプライン構築など多様な機能を搭載。MLflowやKubeflow、DVC(Data Version Control)などが代表例です。
テキストや画像などを生成するAIモデルやLLMを開発・運用するためのソフトウェア、ライブラリ、プラットフォーム、サービスの総称です。活用することで、生成AIやLLMを効率的に開発することが可能。主なツールはHugging Face TransformersやLangChainなどです。
AI技術の進化とともに、企業や研究機関ではAI開発を迅速かつ効率的に進めることが求められています。しかし、AI開発には高度な専門知識や膨大なデータ処理環境、継続的な運用体制など乗り越えるべき課題が少なくありません。
こうした課題を解決し、AI開発を加速させる存在として注目を集めているのが「AI開発プラットフォーム」です。注目度が高まっている背景について3つのポイントで解説します。
AIシステムのニーズが急速に高まる中、開発するための人材需要が急増しています。しかしAIの専門エンジニアは非常に数が少なく、供給が追い付いていない状態です。 機械学習、深層学習や統計学、プログラミング、数学など高度かつ幅広い知識とスキルを持つエンジニアを育成するのは容易ではなく、人材の熾烈な獲得競争が繰り広げられています。
AI開発は数ヶ月から数年かかるケースが少なくありません。この間、データ収集やアルゴリズムの選定・チューニング、システムの構築、テストなどさまざまな作業が必要です。しかも開発途中に新たなAI技術が登場した場合は、それらを導入するか検討しなくてはなりません。複数の要因が複雑に絡み合い、開発期間が長期化する傾向にあります。
AI技術が飛躍的な進化を遂げている一方で、扱うデータが膨大になり、開発にかかる費用や人的なコストが膨れ上がっています。AI開発にはデータサイエンティストや機械学習エンジニア、AI研究者など専門エンジニアがまだ不可欠で、前述の通り人材も不足。専門的な人材を採用するだけでなく、教育にかかるコストも増加傾向にあります。
ここでは画像解析、自然言語処理、音声認識・合成など特定の用途に特化したプラットフォームを紹介します。まずは画像解析AIプラットフォームから詳しく見ていきましょう。
画像解析AIプラットフォームとは、画像・映像を使ったAI解析を素早く簡単に行えるプラットフォームのこと。物体検出や異常検知、動作検出や文字認識(OCR)など、さまざまな機能やツールを搭載しています。
活用することで、AIモデルを一から開発する手間や費用を省くことが可能。高度なAI技術やアルゴリズムを活用したシステムを効率的に開発することができます。
下記のページでは、Bind Vision・オールインワンAI画像解析パッケージ・OPTiM AI Camera Enterpriseの3製品を取り上げて料金や機能をリサーチしました。
Webシステムの開発部分をパッケージ化したクラウドサービスです。公開APIを採用しているため、外部システムとスムーズに連携することが可能。既存のオンプレミス環境やシステムを活用して画像解析AIシステム開発することが可能です。
30種類以上のAIアルゴリズムを実装した映像/画像解析AIプラットフォームです。動画や画像をアップロードして、既存の学習済みAIモデルを組み合わせるだけで簡単な検証を行うことができます。
Google Cloud プラットフォームで利用できる画像解析の総合サービスです。動画データの取り込み・分析・保存を行う「Vertex AI Vision」など、Vision AIが提供する他のAIプロダクトとシームレスに連携できる点が魅力です。
既設のネットワークカメラを活用してAI画像解析を行うシリーズ製品です。安価かつ短期で導入できる「OPTiM AI Camera」と、より高度な解析・分析を実現する「OPTiM AI Camera Enterprise」、それぞれ用途別にパッケージ化しています。
株式会社Ristが提供している、外観検査AI開発を効率化するためのツールです。アノテーション機能やAIの学習・推論機能、外部機器連携機能などが搭載されており、システムを効率的に開発することができます。
主に製造業の現場で活用されているソリューションです。ツールの提供だけでなく、企業が抱えている課題に合わせた解決策も提案してくれるため、運用・改善まで見据えた開発をしたいSIer・AI事業者の方々におすすめです。
既存のカメラ設備をそのまま利用できるAI画像解析ソリューションです。高精度な顔認証アルゴリズムを採用。入出退勤管理やマーケティングのための属性分析、リピーターやブラックリスト登録者の検出などにピッタリです。
ローカル5GやsXGP、Wi-Fi6など多様なワイヤレス技術を活用したサービスです。画像解析だけでなく、ワイヤレス技術と組み合わせることで、より多くのデータの収集とリアルタイムな課題解決が行えます。
画像や動画の解析専門のクラウド型AIサービスです。OCR(光学的文字認識)、画像分析、顔認識、空間分析など多様な機能を搭載。機械学習の知識がない人も簡単にアプリへ組み込むことが可能です。
微細な製品不良や異物を自動検出する画像解析・検査システムです。さまざまな機能で、微細な欠陥や印字ミスの検出、部品の位置・形状・寸法計測、自動判別機能による良品・不良品の仕分けなど、幅広い画像解析ニーズに対応可能です。
細胞生物学や神経科学分野の画像解析専門の画像解析ソフトウェアです。ローカルパソコンでもクラウドでも、場所や状況に合わせて柔軟に使える点が特徴。規模や目的が異なる3つのサブスクリプションプランを用意しています。
混雑状況の可視化やスポーツ動作解析、無人店舗での自動決済サポートなど、多彩な画像解析機能を備えたサービスです。独自の学習モデルを調整しながら、用途に合わせてカスタマイズできる点が魅力です。
生物学的画像を高精度に解析するソフトウェアです。ディープラーニングを利用した画像解析機能(SINAPモジュール)を搭載。顕微鏡で撮影した画像を自動的に見分け、対象を切り取ることが可能です。
AIの知識なしでも簡単に使える画像解析サービスです。活用することで、多大な時間がかかる測定や分類作業を自動化することができます。初期費用無料、かつ月5万円(税不明)利用が可能。初心者も気軽に試せる低価格が魅力です。
ノーコードで検査モデルを作成・運用できる画像解析AIです。自動車部品の全数検査や液晶パネルの異物検出、金属加工における傷・打痕の判定など、さまざまな製造現場で導入されています。
作業の標準化、判断の迅速化、人的ミスの抑制などを実現できる画像解析AIシステムです。検査、監視、分析といった共通要素をベースに、業務ごとの要件に柔軟に適応。幅広いニーズに対応することが可能です。
入力からAIモデル・UIまでを分業で構築できる開発フレームを搭載。それぞれの専門家が効率的に作業を行うことが可能です。カメラで取得した映像をEdgeサーバーでリアルタイム解析することもできます。
数十枚程度の画像からAIモデルを構築できるサービスです。専門知識がなくても、ボタンを押すだけで学習・再学習が可能。操作に迷わないシンプルな画面設計で、試行錯誤を重ねながら最適化が図れます。
事前学習済みのAIを活用することで、手間をかけずにさまざまなアプリケーションやサービスを開発できる画像解析AIです。潜在的に危険なコンテンツや不適切なコンテンツを検出できるため、メディア分野で顧客を持つ企業におすすめです。
EAGLYSが提供している統合型AIソリューションです。高精度かつ高速に画像・映像解析ができるMining AI Video Analysis機能を搭載。少数のアノテーションサンプルからでも高精度な解析を行えます。
画像処理、解析、アルゴリズム開発をするためのツールを多数セットにしたパッケージです。柔軟性と拡張性が特徴。広範なアルゴリズムやMATLABとの連携により、多様な画像処理・解析を行える環境を提供しています。
AIモデル開発に不可欠なデータ加工が行えるサービスです。チャットボット構築などができる「Nx-Talk」や、リスク予測ができる「Nx-Analysis」と組み合わせることで、コミュニケーションの質を高めるシステムを実現することができます。
AI画像解析に必要な機能や開発環境、導入後のサポートまでパッケージで提供。多様な機能から必要なものだけを組み合わせ、ニーズに合わせた構築やカスタマイズが行えます。開発期間を短縮したい、初期費用を抑えたい企業におすすめです。
画像解析AI機能を活用してSNS上の情報収集やブランド評価、消費者のインサイト分析、トレンド把握を行うことが可能。ユーザーの本音をいち早くキャッチし、製品・サービスを磨き上げたい企業に導入されています。
自然言語処理とは、人間が日常的に使う言葉や文章をAIで処理・理解・生成する技術のこと。自然言語処理AIプラットフォームは、コンピューターが自然言語処理に関するタスクを行うための機能を搭載しています。活用することで、開発期間・コストの削減や運用・保守の効率化など、多くのメリットを得ることができます。
音声認識・合成AIとは、音声データを文字に変換したり、文字データを音声化したりする技術のことです。プラットフォームにはこうしたサービスを実現するためのさまざまな機能・ツールが搭載されています。 活用することで、個別にAIモデルを構築する手間をかけずにアプリやシステムに音声認識・合成AIを組み込むことが可能です。
画像解析AIとは、AIを活用して画像の内容を識別・解析する技術のことです。「画像認識」「画像分析」という2つの技術と、目的に合わせた学習データを組み合わせて開発します。ここでは、画像解析AI を開発するために知っておきたい基礎知識をご紹介します。
画像解析AIアルゴリズムとは、コンピューターが画像データを理解し、特定のタスクを実行するための計算手法や手順のことです。ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどさまざまな種類があります。
画像AIには、システムの目的に合った学習データが必要不可欠です。学習データの質が高く、量が多いほど、AIモデルは正確に画像を認識できるようになるからです。偏りや不足があると、予測精度が低下し実用性が損なわれる可能性があります。
精度を向上させる方法は、AIモデル構築時にどのアルゴリズムを活用したかによって異なります。ここでは、画像認識AIモデルの作成・構築フローを踏まえ、画像認識精度を向上させる方法をご紹介します。ぜひ参考にしてください。
ディープラーニングは深層学習ともいい、人の手を借りず、システム自身が大量のデータを学習する技術です。ディープラーニングを用いたAIアルゴリズムはさまざまで、アルゴリズムの種類によって画像解析の仕組みが異なります。
エッジAIとは、ネットワークの端末機器に直接搭載したAIのことです。端末ごとに管理・メンテナンス・アップデートを行うため運用コストがかかるのが一般的です。しかし専用のプラットフォームを活用することでコストを削減することが可能です。
紙の書類や画像データに含まれる文字を読み取り、デジタルの文字データに変換するOCR。近年は、手書き文字や複雑なレイアウトの文書も高精度に読み取るAI OCRが主流です。ここではAI OCRの種類やメリットをご紹介します。
製造、インフラ、医療、防災などさまざまな分野でAIが活用されています。現場課題を解決するためには、個々の目的に合わせたカスタマイズが必要不可欠。ここでは、AI開発の具体的な事例をご紹介します。どんなAIをどのように活用しているのか、ぜひ参考にしてみてください。
画像AIとは、カメラやセンサーで取得した画像・動画をAIが認識・解析し、物体認識や異常検知などを行う技術のことです。ディープラーニングによって精度が飛躍的に向上し、業務効率化、安全性向上、新たな価値創造などに貢献しています。
AI火災検知は、映像解析によって火災の兆候を自動的に検出するシステムです。従来の煙感知器や熱センサーでは対応が難しい屋外など、広範囲の監視にも対応。東京都江戸川区や東京都川越市の開発事例をご紹介します。
監視カメラや専用カメラの映像をリアルタイムで分析する煙検知AI。屋外の火災だけでなく、廃棄物処理業者の可燃物保管所での火災検知、資材が積み重なった場所での内部発火検知などに活用されています。
監視カメラの映像から河川やダム、ため池などの水位を解析・計測し、浸水リスクの予兆や傾向などを把握する技術です。物理的に水位計を設置しにくい場所でも利用することが可能。 既存のカメラ映像を活用できる点も魅力です。
災害時の判断速度アップや被害の最小化などに役立つ洪水予測AI 。ここでは、愛知県豊橋市やNTTPCコミュニケーションズ、ID&Eホールディングスなどの開発・導入事例を紹介します。
異常検知AIは、画像・映像データから通常と異なるパターンや挙動を識別するAIシステムです。製造業の生産ラインでの不良品検出、インフラ設備の劣化診断、医療画像の異常部位検出など、さまざまな分野で活用されています。
事故や事件を未然に防ぎ、事件発生後の即時対応を可能にする安全監視AI。ここではAI検知でリスクの早期発見を目指した京セラ、安全管理だけでなくスタッフの心理的負担まで軽減したスポーツクラブの事例を紹介します。
設備点検AIは画像・映像データをもとに、工場設備やインフラの劣化・異常を自動的に検出・評価するシステム。目視で行っていた設備点検に画像解析AIを用いることで、人的負担の軽減や、スキルレス化を実現することができます。
製造ラインで異常検知AIを活用することで、製品や部品の品質不良や欠陥を自動的に検出することが可能。ここでは、高い精度が要求される航空機の組立工程で、穿孔異常のリアルタイム検知を実現したSUBARUの事例を紹介します。
建設現場などで働く作業員の安全を守る作業員安全監視AI。導入することで、危険な行動や現場の異常を検知し、事故の防止や労働環境の改善に役立てることが可能です。ここでは三井住友建設や清水建設の事例をまとめています。
赤外線温度AI は、赤外線カメラで取得した熱画像データをもとに、物体や環境の温度分布を高精度に評価・監視するシステムです。温度変化を識別することで、設備の異常検知や予知保全、品質管理などを行うことができます。
様々な画像解析AIのなかで、DX化実現のため大規模なシステム構築が求められる製造業、高度な解析精度が医療業界、セキュリティが重視される金融業界と3つの業界で目的に合うツールをピックアップしました。
Bind Vision
(キヤノンITソリューションズ)
Aivia
(ライカマイクロシステムズ)
Azure AI Vision
(日本マイクロソフト)