近年、AIの発展が目覚ましく、さまざまな業界でAIの活用が進んでいます。AIを自社のビジネスに取り入れようと考えている企業も増えてきました。

しかし、AI開発には専門的な知識が必要で、適切な開発環境を整備する必要があります。エンジニアや開発者がAIプロジェクトを進める上で、適切な環境が必要です。

本記事では、AI開発に必要な環境について、ハードウェアとソフトウェアの両面から解説します。

AIの恩恵を受けるには、まず適切な開発環境を用意することが大前提となります。今回紹介する内容を参考にAI活用に向けた第一歩を踏み出しましょう。

AIの開発環境とは？

AI技術の開発が盛んに行われている現在、その目的に合わせたシステムの導入が必要になっています。

特にビッグデータを効率的に扱うストレージや、機械学習や深層学習（ディープラーニング）の処理ができる十分な計算能力を持ったコンピューターシステム、そしてそれらを安定的に稼働させるための開発環境の整備が重要視されているのです。

ここからはAI開発に必要なものについて、さらに詳しく解説します。

AI開発に必要なもの

ここからは、以下の4つのAI開発に必要なものについて、詳しく解説します。
これからAI開発を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

• プログラミングスキル：Python・SQL等
• 数学的な知識や統計学、データ分析スキル
• 開発環境の環境構築
• フレームワークやライブラリ

プログラミングスキル：Python・SQL等

AIの開発においては、プログラミングスキルが不可欠です。
特にPythonやSQLなどの言語は、AI開発の初心者から上級者まで幅広く活用されています。

Pythonはそのシンプルさから、機械学習や深層学習（ディープラーニング）など、AI関連のプログラミングに最適な言語とされており、多くのライブラリやフレームワークがサポートされているため開発の手助けとなります。一方、SQLはデータ管理や操作のために必要とされる技術で、AI開発におけるデータの処理や分析に役立ちます。

また、AI開発では、これらの言語だけでなく、数学や統計学の知識も求められることがあります。
機械学習モデルの開発やデータ分析においては、数学的な原理やアルゴリズムの理解が必要不可欠です。これらのスキルを持つことで、効果的なAIシステムの開発が可能になります。

数学的な知識や統計学、データ分析スキル

数学的な知識や統計学、データ分析スキルは、AIを構築する上での土台となります。
統計学はデータを解釈したり、予測を立てるときに不可欠で、数学はその背後にある理論を理解するために必要です。データ分析スキルは大量のデータから有用な情報を抽出し、それを基にAIを訓練する際に必要なものです。

AI開発におけるこれらの知識は、AIが目指す解決策を導出するプロセスにおいて中心的な役割を果たします。
例えば、機械学習モデルの一つである線形回帰は、統計学の知見に基づいています。また、深層学習におけるニューラルネットワークは、微分積分学と線形代数学の理解が必要です。

これらの知識・スキルを身につけることで、AI開発者はモデルの性能を最大化し、より精度高い予測や分析を実現できます。そのためには、統計学や数学の基礎をしっかりと学び、実際のデータに触れながらこれらの理論を適用する練習を重ねることが大切です。

開発環境の環境構築

AI開発における環境構築は、主にハードウェア環境とソフトウェア環境の二つのカテゴリーに分けて考えます。
ハードウェア環境では、計算能力やデータを保存するためのストレージ容量などが重要な要素です。一方ソフトウェア環境では、開発に使用するプログラミング言語やフレームワーク、そしてライブラリーの選択がプロジェクトの効率性や成果に大きく影響を及ぼします。

環境構築にあたっては、プロジェクトの具体的な要件や目的を顧みながら、最適なツールやプラットフォームの選定が必要です。
例えばディープラーニングプロジェクトであれば、大量のデータを効率良く処理できるGPUを搭載したハードウェアの選択や、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが重要になります。

開発環境はプロジェクトごとに異なり、一概に「これがベスト」という設定は存在しません。しかし、基本となる考え方やポイントを把握することで、プロジェクトに最適な開発環境を整えることが可能になります。

フレームワークやライブラリ

AI開発におけるフレームワークやライブラリは、プログラマーがディープラーニングモデルや機械学習アルゴリズムを構築する際に利用するツールセットです。

TensorFlowやPyTorch、Kerasなどのフレームワークは、AI開発の標準的なプラットフォームとして広く認知されており、これらは柔軟性と拡張性が高いという特長を持っています。また、scikit-learnやNumPyのようなライブラリは、データの前処理や統計処理に重宝されます。

AI開発環境の構築は、プロジェクトの成功に不可欠な要素です。
最適なツールの選定により、より迅速かつ効果的な開発が可能になります。これらフレームワークやライブラリの特徴を理解し、プロジェクトに最適な選択をしましょう。

AI開発に必要な環境

AI開発における成功は、適切なハードウェアとソフトウェアの選択に大きく依存します。

深層学習や機械学習といったAI技術は、膨大なデータを扱い、複雑な計算をするため、高性能のプロセッサや十分なメモリ、ストレージが必要です。特にGPUはAI開発において不可欠であり、高速な演算能力を提供します。一方、ソフトウェア面では、開発環境やフレームワーク、ライブラリの選択が鍵を握ります。

ここでは、AI開発に必要な環境をハードウェアとソフトウェアの両面から、詳しくみていきます。

ハードウェア

AI開発におけるハードウェア選定は非常に重要で、特に機械学習や深層学習には高性能な処理能力が求められます。

GPUはその計算能力の高さから、AI開発には不可欠な存在です。また、大量のデータセットを扱うためには、十分なストレージスペースも必要とされます。クラウドサービスを利用した開発環境の構築も一つの手法であり、物理的なリソースの購入に比べて初期費用を抑えられるというメリットがあります。

ここでは、AI開発に必要なハードウェア環境について、詳しく解説します。

高速演算処理が行えるGPU（Graphic Processor Unit）とプロセッサー

AI開発では、高速な演算処理が求められるため、GPU（Graphic Processor Unit）の利用が一般的です。

GPUは大量の並列計算を行えるため、機械学習や深層学習のモデル訓練に適しています。GPUを利用する際の主な選択肢としては以下の2つがあります。

• クラウドにあるGPUインスタンス
• GPUカードが挿さったワークステーションやノートパソコン

クラウドサービス上では、GPUを搭載したインスタンスが提供されています。
これらは必要に応じて手軽にスケールアップすることが可能であり、大規模なデータセットや複雑なモデルの訓練に特に有効です。今日では多くのクラウドプロバイダが様々な構成のGPUインスタンスを提供しており、ニーズに応じて選択可能です。

また、システム内に直接GPUカードを挿入することで、AI開発環境を構築する方法もあります。
この方法では、ハードウェアの制御が容易であり、ネットワークやクラウドサービスの利用に伴う遅延を回避できるため、リアルタイム処理が要求されるアプリケーションに適しています。

GPUの選択は、開発するAIの種類、プロジェクトの規模、予算など、プロジェクトごとの要件に基づいて行いましょう。
オンプレミスでの開発環境構築が難しい場合やリソースの柔軟なスケーリングが求められる場合は、クラウド上のGPUインスタンスの利用を検討することが求められます。

合わせてOSも選ぶ

AI開発プロジェクトにおいて、どのOSを選ぶかはプロジェクトの成功に直接影響を与えます。
以下が、AI開発における各OSの選定基準です。

Linux （Ubuntu）: AI開発では最も人気があります。オープンソースの利点を活かし、多くのAI開発ツールやライブラリがLinuxで最初にサポートされます。特にUbuntuは幅広く支持されており、機械学習や深層学習の開発環境構築に適しています。

Windows: GUIが直感的で、開発者が最初に触れやすい環境です。しかし、一部のAI開発ツールやライブラリのサポートが限られる場合があります。それでもMicrosoftがAI開発ツールのWindows対応を推進していることから、環境設定が容易になりつつあります。

macOS: 開発者にとっては使いやすく、多くの一般的なAI開発ツールやライブラリが利用可能です。特にiOSアプリ開発を目的とする場合、macOSは必須になります。ただし、GPUのカスタマイズや拡張性には限りがあります。

適切なOSの選択は、利用可能なツール、開発環境の構築の容易さ、およびプロジェクトの要求によって異なります。
AIプロジェクトを成功に導くためには、目的に合ったハードウェアだけでなく、OSの選択も慎重に行うことが重要です。

ソフトウェア

AI開発に必要なソフトウェア環境において、どのようなプログラミング言語を使い、どのような環境を整備すれば良いかは、プロジェクトの始動前に決めておくべき重要なポイントです。

ここでは、AI開発に必要なソフトウェア環境の言語とフレームワークについて、さらに詳しく解説します。

言語

AIの開発では、Pythonを用いることが一般的です。

Pythonは読みやすく、書きやすいシンプルな文法を持ち合わせており、初学者から上級者まで幅広い開発者に支持されています。AIや機械学習、データサイエンス分野に特化した豊富なライブラリやフレームワークが利用できるため、開発の手間を大幅に削減できます。

またPythonはコミュニティのサポートが充実しており、世界中の開発者が有益な情報を共有しているため、問題が発生した際の解決策を容易に見つけることが可能です。

このようにPythonは、AI開発において不可欠な言語であり、その学習と習熟はプロジェクトの成功に直結します。
AI開発を始める前には、Pythonをはじめとするプログラミング言語の選定を慎重に行い、プロジェクトに最適なソフトウェア環境を整備することが重要です。

フレームワークとライブラリー

フレームワークとは、開発過程を効率化するための「ひな形」です。
プログラマーはこのフレームワーク上で、必要な部分のコードを追加することにより、開発工程や期間を短縮することが可能です。AI開発に関連するフレームワークは、TensorFlow、PyTorch、Kerasなどがあります。

一方でライブラリーとは、特定の機能を提供するコードの集まりのことです。
数値計算の自動化や関数の簡易化を実現し、開発者が一から全てのコードを書く必要性を軽減します。NumPyやSciPyといったライブラリーが、特に数値計算を要するAI開発において重宝されます。

フレームワークは、ある一定の枠組みや構造内で開発者がアプリケーションを作成することを助けるものです。対照的に、ライブラリーはよりピースミール（部分的）なアプローチです。これらを利用することで、特定の機能を含むコードをプロジェクトに組み込めます。

選択したフレームワークやライブラリーによって、開発プロセスのスムーズさや最終的な成果物の品質は大いに影響を受けます。
そのため、AI開発を始める前に、プロジェクトの目的やニーズに応じて最適なソフトウェア環境を選択することが重要です。

AI開発環境を構築する手順

AIの開発環境構築には、初心者であっても取り組める一定の手順があります。
企画の明確化から始まり、必要なハードウェアとソフトウェアの準備、データの収集、モデルの学習、アプリケーション開発に至るまで、AI開発には複数のステージが存在します。

ここからはAI開発環境を構築する手順のうち、以下の7つのフェーズについて詳しく解説します。

• AIを開発する目的を決定
• パソコンなどai開発に必要な機器を準備
• 開発言語を決め、OSにダウンロード
• 大量のデータと整形
• AI開発環境ツールを導入
• AIモデルの開発と学習
• 完成したaiモデルを評価し、運用、改善

AIを開発する目的を決定

AIを開発する最初のステップは、開発目的の決定です。

この段階では、どのような問題をAIで解決したいのかや、AIによって実現したい具体的な成果は何かを考えます。目的が明確でなければ、開発過程での方向性を見失い、最終的に満足のいく成果を得られない可能性が高まります。

まずは、課題の特定から始め、その課題を解決するために必要なAIの機能や性能を検討しましょう。AI技術は万能ではないため、特定の問題解決に適しているかどうかを評価することが大切です。

また、プロジェクトがROI（投資収益率）を正当化できるかどうか、つまりプロジェクトに投じる費用が期待される成果に見合うかも慎重に考える必要があります。この時点で、プロジェクトの責任者やチームメンバーの選定、開発スケジュールの概要も計画に含めると良いでしょう。

パソコンなどAI開発に必要な機器を準備

AI開発に欠かせない機器の準備は、開発効率と質を大きく左右します。
AI開発に適したパソコンを選ぶ際に最初に考慮すべきことは、開発するAIアプリケーションの種類や必要とされる計算能力です。

例えば、ディープラーニングなどの演算処理が重いアプリケーションを開発する場合、高性能なCPUとGPUを備えたワークステーションが必要になります。大量のデータを迅速に処理するためには、十分な量のRAM（最低でも16GB以上）と高速なSSDも選択肢に入るでしょう。

開発言語を決め、OSにダウンロード

開発言語を決め、OSにダウンロードするプロセスはAI開発の基盤となります。
AI開発において、プログラム言語の選定は非常に重要です。プログラム言語にはそれぞれ特性があり、AI開発の目的やプロジェクトの特性に応じた言語の選択が求められます。

ビジネスシーンでAIを活用する場合、PythonやRがその用途に応じて推奨されます。Pythonは豊富なライブラリとフレームワーク、使いやすさからAI開発で広く利用されています。Rは統計解析に長け、Pythonと並びAI開発で頻繁に使用される言語の一つです。

言語を決定した後は、開発環境を整える必要があります。使用するOSに応じて、PythonやRの環境を構築し、必要なパッケージやライブラリをダウンロードします。IDE(統合開発環境)を活用することで、より快適なコーディング環境を構築することも可能です。

このように、プログラム言語の選定から開発環境の構築まで、事前の準備はAI開発の成功に不可欠な要素です。適切な開発言語の選択と環境構築により、開発プロセスの効率化が期待できます。

大量のデータと整形

AI開発の成功は、適切なデータの整形から始まります。
高品質なAIモデルを構築するには、大量のデータを効率良く扱い、適切な前処理が必要です。このプロセスは、データの収集から始まり、不足値の補完やデータ形式の統一など、データを機械学習アルゴリズムが理解できる形式に変換する作業を含みます。

データ前処理はAI開発工程の中でも特に重要な部分であり、この段階での作業が後のモデルの精度に大きく影響を及ぼします。不完全なデータや不適切な形式のデータを使用することは、AIモデルの学習効率を著しく低下させる原因となります。そのため、データの品質と整形の正確さが、プロジェクト全体の成功を左右することになるのです。

AIモデル開発の初期段階で注目すべき点は、データの特性を理解し、適切な前処理技術を選択することです。これには欠落データの取扱い、異常値の検出および処理、そしてデータの正規化や標準化などが含まれます。適切な前処理手順を踏むことで、AIモデルはより正確な予測や分析ができます。

AI開発環境ツールを導入

AI開発環境の構築には、明確な目的の定義、適切なツールの選択、そして効率的な導入プロセスが欠かせません。
まず開発したいAIの目的を明確にし、それを解決するためにどのようなAIツールが必要かを検討します。この段階では、解決したい課題に対してAIが必要不可欠かどうか、そしてどのような機能が必要かを詳細に考えることが大切です​​。

次に、選定したツールの導入範囲を決め、必要な機材や費用の見積もりを行います。これには、事業の需要計画や改善したい点の把握が含まれます。さらに、データ取得から予測モデルの構築、最適化に至るまでのプロセスも重要です。高度なプログラミング知識がなくても構築・保守が可能なツールの選択が推奨されます​​。

実際にツールを導入する際には、無料トライアルを利用して実際にツールを試し、問題点を解決することも有効です。

AIモデルの開発と学習

AIモデルの開発と学習プロセスは複雑で、多くのステップがあります。
まず解決したい問題を明確に定義し、それに対処するためのAIモデルの構築計画を立てます。次に、モデル学習に適したデータの収集と前処理が必要です。

データが準備できたら、次はモデルの構築です。これには、特定の問題に適したアルゴリズムの選択、プログラミング言語、及び必要な機械学習ライブラリやフレームワークの使用が含まれます。

モデルが開発された後、適切な学習データを使って訓練し、パフォーマンスを評価します。訓練プロセスでは、モデルがデータからパターンを学び、予測や分類などのタスクを実行できるようになるまで、何度も繰り返し訓練を行わなくてはいけません。学習が完了したら、未知のデータでモデルをテストし、その有効性を評価します。このプロセスを通じて、モデルの性能を最適化し、最終的には実際の問題解決に利用できるようにします。

AIモデルの開発と学習で重要なのは、継続的な評価と改善です。
開発したモデルは、新しいデータや状況に適応するために定期的に更新する必要があります。また、技術の進歩により新しいツールやアルゴリズムが登場するため、開発環境も時代に合わせて進化させていく必要があります。

完成したAIモデルを評価し、運用、改善

完成したAIモデルを評価し、運用、改善するためには、MLOpsの手法が重要です。
このアプローチにより、AIモデルの自動的かつ継続的な改善が可能になります。

MLOpsは、機械学習（Machine Learning）と運用（Operations）を組み合わせたもので、開発から運用、そして改善というサイクルを自動化する枠組みを提供します。
この枠組みは、顧客環境の日々の変化にも対応し、高い信頼性を維持する仕組みの開発を目指しているのです​​。

AIモデルの評価には、正解率、適合率、再現率などの指標が用いられます。これらの指標は、モデルがどれだけ正確に予測できるかを測定するためのものです。特に不均衡なデータセットを扱う場合には、適合率と再現率が重要な役割を果たします。さらに、適合率と再現率の調和平均であるF1スコアも、モデルの性能を評価するためによく用いられます​​。

また、モデルの運用と改善では、フィードバックループの構築が重要です。
フィードバックループには、モデルに入力されるデータの監視が含まれ、データドリフトの検知を可能にします。データドリフトは、予測性能に大きな影響を与えるため、早期に検知し対応することが求められます。フィードバックされた情報をもとに、モデルを再学習することで、AIモデルの性能を向上していきましょう。

これらの手法を適切に活用することで、AIモデルは継続的に成長し、ビジネスにおいてより高い価値を提供できるようになります。

AI開発におすすめなツール

AI開発に関心が高まる中で、効率良くプロジェクトを進めるためにはツールの選択が必須です。

プログラミングスキルが限られている場合でも、ユーザーフレンドリーなGUIツールを活用することで、AI開発の敷居を大きく下げられます。自社に適したAI開発ツールを選定する際には、直感的な操作性、必要とされる機能の充実度、コストパフォーマンスを重点的に検討する必要があるでしょう。

ここでは、以下のツールについて、概要と特長を紹介します。

• Google AutoML
• Microsoft Azure Machine Learning
• IBM Watson
• MatrixFlow
• DataRobot
• SyncLect
• Panasonic AI画像認識エンジン構築サービス
• Chainer
• Create ML
• Neural Network Console
• Azure Machine Learning Studio

ツール名	ツールの概要	ツールの特長	AI開発に有用なポイント
Google AutoML	カスタム機械学習モデルを簡単に構築するプラットフォーム	ドラッグ＆ドロップでモデル構築ができる。 自動チューニングや高品質モデルの生成が可能。	プログラミング不要でAIモデルを作成可能
Microsoft Azure Machine Learning	エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルをサポートするクラウドサービス	MLOps、オープンソースフレームワーク対応、高度な監視機能	データサイエンティストと開発者向けの統合プラットフォーム
IBM Watson	バリュー・ドリブンAIのリーダー	自然言語理解、多様性と包括性がある	ユニークなコラボレーション型アプローチ
MatrixFlow	プログラミング不要でAIモデルを作成できる機械学習プラットフォーム	マウスのドラッグ＆ドロップでモデル構築可能。データ前処理ができる	AIをビジネスで活用する際のハードルを下げる
DataRobot	バリュー・ドリブンAIのリーダー	生成AIと予測AIの両方に対応、完全な可視化によるガバナンス	生成AIと予測AIの統合プラットフォーム
SyncLect	ビデオ会議の自動要約と分析をするプラットフォーム	自動要約、キーワード抽出、感情分析	ビデオ会議の効率化と洞察の提供
Panasonic AI画像認識エンジン構築サービス	画像認識モデルを構築するサービス	プリトレーニング済みモデル、カスタムモデルの作成	画像認識アプリケーションの開発に有用
TensorFlow	オープンソースの機械学習フレームワーク	柔軟性があり高速なモデルトレーニングが可能。豊富なコミュニティがある。	ディープラーニングモデルの構築に適したフレームワーク
Chainer	Pythonで書かれたディープラーニングフレームワーク。柔軟性と拡張性が高い。	動的計算グラフをサポート。 GPU対応。	モジュール化された設計が可能。 柔軟なモデル構築が可能。
Create M	Appleの生態系で動作する機械学習モデルを構築するためのツール。	グラフィカルユーザーインターフェース。 データの視覚化と前処理が可能。 モデルのトレーニングと評価ができる。	iOSアプリやmacOSアプリでの機械学習モデルの統合環境。 ノーコードでのモデル構築が可能。
Neural Network Console	ソニーが提供するディープラーニングモデルの設計とトレーニングツール。	グラフィカルユーザーイLンターフェース。 モデルの可視化と調整が可能。	ディープラーニングモデルの迅速なプロトタイピングが可能。ソニー製ハードウェアとの統合が可能。
Azure Machine Learning Studio	クラウドベースの機械学習プラットフォーム。モデルのトレーニングとデプロイをサポート。	ノーコードでのモデル構築が可能。 データの前処理と視覚化やモデルの管理と監視が可能。	クラウド環境でのスケーラブルなモデルトレーニングが可能。 Azureとのシームレスな統合環境を提供。

Google AutoML

公式サイト：Google AutoML

Google AutoMLは、最小限の労力と機械学習の専門知識で高品質のカスタム機械学習モデルをトレーニングできるAI作成サービスです。
機械学習の専門知識が限られていても、ビジネスニーズに合った高品質のモデルを短時間で構築できます。

操作性に優れたグラフィカルインターフェースを活用し、独自の機械学習モデルを容易に作成可能です。

また、データセットの準備からモデルのデプロイまで、一連のプロセスがGoogleの統合プラットフォーム上で行えるため、より多くのモデルを迅速にテストし、ビジネスへの導入を高速化できる点もメリットです。

Microsoft Azure Machine Learning

公式サイト：Azure Machine Learning – サービスとしての ML | Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learningは、高品質のモデルを迅速且つ確実に構築、デプロイ、管理が可能なツールです。
機械学習サービスの中でも、特に自動機械学習に対応している点が大きな特徴となっています。

自動機械学習を利用することで、モデルの開発プロセスが大幅にスピードアップし、プログラムの知識が限定された方でも簡単にオペレーションを自動化できます。

またMLOpsを駆使し、大規模な運用を実現する機能も備えています。さらにワークスペースの作成、コンピューティングクラスターの構築、データセットの準備といった一連の流れを簡単に管理できるため、AIプロジェクトの効率化に寄与します。

IBM Watson

公式サイト：IBM Watson

IBMが開発したIBM Watsonは、データサイエンティストや開発者がどこにいてもAIモデルを構築、実行、管理し、意思決定を最適化できます。

オープンソースのフレームワークとの統合により、PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどのツールを利用可能で、Jupyter Notebook、JupyterLab、CLI、またはPython、R、Scalaなど複数の言語での開発を実現可能です。

Watson Assistantはユーザーとコンピューター間の自然言語での対話を実現し、顧客サービスの自動化や改善を目的としたアプリケーションの開発を促進します。
ユーザーからの自然言語での問い合わせを理解し適切な回答を返せるため、企業は顧客への対応時間を短縮し、より質の高いサービスを提供できます。

IBM Watsonの採用によるメリットは、データの収集から分析、そして洞察の抽出まで、AIモデル開発のライフサイクル全体を通じて効率化と高速化が実現することです。また、チーム間のコラボレーションも促進し、プロジェクト管理の簡素化にも貢献します。

MatrixFlow

公式サイト：MatrixFlow

MatrixFlowは、データの収集・整理から前処理、AIモデルの構築に至るまでの一連のプロセスを手間なく、迅速に行えるノーコードツールです。

MatrixFlowユーザーは、専門的なコーディング知識がなくても、簡単にAIモデルを開発できます。データの収集機能はWeb上のデータやソーシャルメディア、APIを使ったデータ取得もサポートしており、幅広いデータソースからの情報を活用可能です。

さらにデータ前処理機能により、異なる形式のデータを整形し、欠けている数値を補完するなど、学習に適した形式への変換を自動で行います。結果として、AI開発の初期段階で多くの時間を要するデータ前処理作業の負担を大幅に軽減し、開発プロセスのスピードアップを実現します。

このようにMatrixFlowは、データサイエンスの知識が浅い人でも扱えるよう設計されており、AI開発へのアクセシビリティを飛躍的に向上させています。
MatrixFlowを採用することによって、AI開発プロジェクトの効率化とコスト削減が期待できます。

DataRobot

公式サイト：DataRobot | Deliver Value from AI

DataRobotは、機械学習やAIモデルの開発を迅速かつ効率的に進められるプラットフォームです。

AI専門知識がない人でも扱えるユーザーフレンドリーさが特長で、機械学習のモデル構築からデプロイまでを一連のプロセスで管理でき、高度なモデリングテクニックも簡素化されています。DataRobotによって、ビジネスユーザーやデータサイエンティストは、AI開発のハードルを容易に超えられるでしょう。

AI開発において課題となるデータの前処理やモデルの評価、調整といった複雑なプロセスも、DataRobotの自動化機能により手間なく行えます。AIモデルの性能評価や展開もスムーズに実行でき、迅速な意思決定をサポートします。

SyncLect

公式サイト：マルチAIプラットフォーム：SyncLect(シンクレクト) – 株式会社ヘッドウォータース

SyncLectはさまざまなAI機能を統合し、画像AI、音声AI、言語識別AI、感情認識AIといった幅広い領域でのAI開発に対応しているツールです。
IoT Hubを通じてデバイス間の双方向通信を可能にし、マルチセンサー、マルチエッジ、マルチデバイスの連携を実現します。

ユーザーはDataLakeにログやデータを蓄積し、データの可視化や機械学習、マーケティングに活用できるほか、AI Managerによる直感的な操作で、ITリテラシーが低い人でも簡単にAIをコントロール可能です。

AIをビジネスに導入する際、特に初期段階ではスモールスタートが重要となりますが、SyncLectはAIの基本機能をコンポーネント化し、その組み合わせ次第でAIプロジェクトの高速開発をサポートします。このアプローチにより、企業はわずかな期間でAIの基本動作のプロトタイプを作成し、アジャイル開発を進められます。

Panasonic AI画像認識エンジン構築サービス

公式サイト：AI画像認識ソリューション | Panasonic

Panasonic AI画像認識エンジン構築サービスは、ディープラーニングやプログラムの専門知識がない方でも直感的な操作でAI学習モデル(脳)の作成から現場での活用までを行える一連の設計・構築サービスです。

ノンプログラミングによる直感操作で学習や運用が可能で、データの外部持ち出しが不要なうえ、深い知識がなくてもAI画像認識エンジンを構築できます。

AIによる外観検査の自動化により人が行っていた作業の効率化と、品質向上、作業負担の軽減が実現できる点がメリットです。
熟練者のスキルに依存した目視検査の平準化を図り、品質ロスを防ぎながら、作業者の負担を軽減できるでしょう。

Chainer

公式サイト：ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル

Chainerは、深層学習に特化したPythonのオープンソースフレームワークです。

開発者が直感的に機械学習モデルを構築できる設計が特徴で、特に初心者にとって学習曲線が緩やかな点が魅力です。日本発のこのツールは、柔軟かつ直感的なコーディングを可能にするDefine-by-Runアーキテクチャを採用しており、これが大きな差別化要因となっています。

Chainerを採用する最大のメリットは、柔軟性の高さです。
ニューラルネットワークの設定変更が容易であり、デバッグや改善が迅速に行えます。このような特性は、特に研究開発フェーズにおいて重要な役割を果たします。また、豊富なドキュメントやチュートリアルが用意されているため、開発者が容易にChainerの使用方法を学ぶことが可能です。

さらに、Chainerのコミュニティは活発でサポートも手厚いため、開発者はトラブルシューティングや新しい機能の情報収集において有利です。各種ディープラーニングプロジェクトにおける柔軟な要求に応え、効率的な開発をサポートするChainerは、AI開発における強力なツールといえるでしょう。

Create ML

公式サイト：Create MLの概要 – 機械学習 – Apple Developer

Create MLはAppleが開発した、Macユーザー向けの強力なAIモデル作成ツールです。
ドラッグ＆ドロップの簡単な操作で、画像認識、自然言語処理、音声認識などのさまざまな機械学習タスクに対応します。

Create MLはSwift言語を使用しているため、Appleのエコシステムに深く統合されています。iOSやmacOSで動作するアプリケーション開発者が手軽に高精度の機械学習モデルを開発したいときにおすすめのツールです。

また、Create MLはプログラミングスキルが初心者の開発者でも利用しやすいよう設計されているため、専門的な機械学習知識が浅くても高品質のモデルを構築できます。ユーザーインターフェースが直感的でわかりやすいため、開発プロジェクトの迅速化を図ることが可能です。

Create MLを活用することで、アプリ内でのユーザーエクスペリエンスを向上させ、よりスマートでパーソナライズされたサービス提供が実現するでしょう。

Neural Network Console

公式サイト：Neural Network Console Cloudのご紹介

Neural Network Consoleは、ソニーが提供するディープラーニング開発のためのツールです。

AI開発におけるニューラルネットワークの設計と学習を、コーディング不要で行えます。ドラッグ＆ドロップによる直感的な操作で、開発者はニューラルネットワークの構造を簡単に設計し、変更可能です。

豊富なレイヤーやプリセットされたネットワーク構造を利用することにより、学習データをもとにしたAIモデルの生成が容易になります。また、ツールがニューラルネットワークの構造自動探索機能を持っているため、より高性能で軽量なネットワークを自動で見つけることが可能です。これにより、煩雑な手作業でのチューニングの必要性を低減し、効率的な開発が行えます。

さらに、高速な学習および進捗状況や学習結果のリアルタイムな確認が可能なため、開発者は迅速に成果を得られ、AI開発プロジェクトをスムーズに進行できます。学習したニューラルネットワークは履歴として管理され、設計と性能の関係も一目で確認できるため、過去の試作品と比較しながら最適なモデルを選択することが可能です。

Azure Machine Learning Studio

公式サイト：Microsoft Machine Learning Studio (classic)

Azure Machine Learning StudioはMicrosoftが提供するサービスで、自動機械学習にも対応しており、データから洞察を抽出し、実用的なAIソリューションへとつなげることが可能です。

Microsoftにより絶えずアップデートされる豊富な機能を利用することで、高度な機械学習モデルの開発が容易になります。直感的なUIを提供しており、コードを一切書かずにモデルの訓練が可能です。そのため開発のスピードアップが図られるほか、さまざまなプロジェクトに柔軟に対応できます。

煩雑なコーディング作業を省略でき、GUIのみでモデルの構築からデプロイまで行えるため、開発期間を短縮できる点がメリットです。またMLOpsの活用により、大規模な運用を実現し、配布やモニタリング、アップデートが容易になります。

Azure Machine Learning Studioを使用することで、企業や開発者はAIプロジェクトの迅速な立ち上げから、成熟した運用管理までを一貫して行うことが可能となります。

AI開発におすすめのライブラリ

AI開発では、プログラミングの効率化や機能拡張のために、ライブラリと呼ばれる既存のコードセットを活用することが一般的です。

ライブラリとは、あらかじめ作成されている関数やクラスなどの集まりのことで、開発者がゼロから実装する必要がなくなります。
ライブラリを利用することで、開発期間の短縮や品質の向上、コーディングの手間が大幅に省けるというメリットがあります。

特にAI分野では高度な数学的アルゴリズムが多用されるため、ライブラリの活用は必須となっています。
以下では、AI開発でよく利用されるおすすめのライブラリを紹介します。

ツール名	ツールの概要	ツールの特長	AI開発に有用なポイント
TensorFlow	オープンソースの機械学習フレームワーク	柔軟性があり高速なモデルトレーニングが可能。豊富なコミュニティがある。	ディープラーニングモデルの構築に適したフレームワーク
Keras	Pythonで書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ	人間中心設計の直感的でシンプルなAPI。異なるバックエンド(TensorFlow、PyTorch、Jax)で動作するモデルを構築可能。	直感的なAPIと充実したドキュメントにより機械学習の初心者から上級者まで幅広い層に適したライブラリ
scikit-learn	Pythonで書かれた無料のオープンソース機械学習ライブラリ	直感的で使いやすいAPIで、様々な分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムを備えている。	他のPythonライブラリ(NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas)と連携できる
Jupyter Notebook	オープンソースのウェブアプリケーション	対話型のコードとリッチなテキストを組み合わせられる。Python、R、Julia など40以上の言語に対応。	機械学習ライブラリ(PyTorch、TensorFlow、scikit-learn)も活用可能

TensorFlow

公式サイト：TensorFlow

TensorFlowは、Googleが開発したAI開発に欠かせない機械学習のライブラリです。
多次元データにより複雑な数値計算を高速で行うことが可能で、機械学習初心者から研究者まで幅広く支持されています。

TensorFlowの採用メリットは、柔軟性と規模の拡張性が高いことです。
さまざまなプラットフォームでの動作が可能で、小規模な実験から大規模な商用プロジェクトまで幅広い用途に対応します。さらに豊富なドキュメンテーションとコミュニティのサポートにより、学習リソースが充実している点も大きな魅力です。

TensorFlowを利用することで、AI開発のプロセスを効率化し、より高度な機械学習モデルの構築が可能になります。

Keras

公式サイト：Keras

Kerasは、Pythonで書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリです。
TensorFlow、PyTorch、Jaxなどの低水準ライブラリの上に構築されており、人間中心設計のもと直感的でシンプルなAPIを提供しています。

Kerasは、開発者の認知負荷を軽減するよう設計されており、一貫性のあるAPIと明確なエラーメッセージが特徴です。ライブラリと呼び出すだけで複雑なモデルを構築できるため、モデル構築が非常に簡単です。

また、異なるバックエンド(TensorFlow、PyTorch、Jax)で動作するモデルを構築できるポータビリティも備えています。開発者ガイドやチュートリアルが充実しているため、優れたドキュメントも魅力の一つです。

Kerasは、直感的なAPIと充実したドキュメントにより、機械学習の習得や実践が容易なライブラリです。
機械学習の初心者から上級者まで幅広い層に適しているといえるでしょう。

scikit-learn

公式サイト：scikit-learn

scikit-learnは、Pythonで書かれた無料のオープンソース機械学習ライブラリです。
様々な分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムを備えており、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k-means、DBSCANなどが含まれています。

scikit-learnの魅力は、直感的で使いやすいAPIにあります。機械学習の初心者でも、シンプルなコードで高度な機械学習モデルを構築できます。また、充実したドキュメントとコミュニティにより、学習や実装がしやすい点も特徴です。

さらに、scikit-learnはNumPyやSciPyなど他のPythonライブラリとの連携が良く、可視化ツールのMatplotlibやPandasのデータフレームとも組み合わせられる点も特徴です。

Jupyter Notebook

公式サイト：Jupyter Notebook

Jupyter Notebookは、データ分析やコーディングに最適なオープンソースのウェブアプリケーションです。
対話型のコードとリッチなテキストを組み合わせられるため、データの可視化や機械学習モデルの構築、ドキュメント作成などに幅広く活用できます。

Jupyter Notebookの最大の魅力は、コードとその出力結果、説明文、数式、画像などをひとつのドキュメントにまとめられる点です。分析の過程を手順を追って記録でき、他者とも簡単に共有できます。研究者や開発者は、データ分析の再現性を高められます。

さらに、Jupyter NotebookはPython、R、Juliaなど40以上のプログラミング言語に対応しています。機械学習ライブラリのPyTorch、TensorFlow、scikit-learnなども活用でき、データサイエンティストにとって強力なツールとなります。

Jupyter Notebookは、インタラクティブな実行環境で、すぐにコードの結果を確認できます。ドキュメントも豊富なので初心者でも使いやすいツールといえます。

AI開発ツールの選び方

AI開発においては、目的に合わせてツールを選ぶことが重要です。

近年、AI開発を支援するツールが数多く登場しており、自社の目的に合った最適なツールを選ぶことが求められています。
一般的な目的であれば無償で利用できるオープンソースツールも有力な選択肢となりますが、高度な機能や保守・サポートが必要な場合は有償ツールを検討する必要があります。

ツールの選定に際しては、開発目的、チームの技術力、予算、運用環境などをもとに、自社の条件に合ったものを選びましょう。ここでは、AI開発ツールの選び方を紹介します。

目的に応じた開発環境の選択

AIの開発目的は様々で、画像認識、自然言語処理、予測モデリングなど多岐にわたります。開発を円滑に進めるには、目的に適したツールを選ぶことが不可欠です。

例えば画像認識の場合は画像データの前処理や畳み込みニューラルネットワークに特化したツールを、自然言語処理ではテキストデータの前処理や言語モデルに適したツールを選ぶことになります。

目的に合わせてツールを使い分けることで、開発の効率化が図れます。また、一部のツールは特定の業界向けにカスタマイズされているものもあり、そうしたツールを活用することで開発がスムーズに進むでしょう。

ユーザビリティ

AI開発に携わるメンバーの技術力を考慮し、使いやすいツールを選ぶことも大切なポイントです。

AIエンジニアやデータサイエンティストなどの専門家が使う場合は高度な機能を持ったツールが適していますが、一般のエンジニアやビジネス職種の人が使う場合は直感的な操作性が求められます。また、ドキュメントやチュートリアルは充実しているか、サポート体制が充実しているかといった点も重要です。

優れたユーザビリティやドキュメントが充実しているツールを選ぶことで、誰もが効率的にAI開発に取り組めるようになり、開発の生産性が大きく向上するでしょう。

サポートの充実度

AI開発では様々な問題に直面することがあるため、ツールのサポートが充実しているかどうかも重要なポイントです。

無償のオープンソースツールであれば、コミュニティでの情報交換に頼らざるを得ませんが、有償ツールであればベンダーからの公式サポートが受けられます。公式サポートでは、技術的な質問に答えてもらえるだけでなく、障害発生時の対応や定期的なアップデートなどのフォローアップが期待できます。

サポートが充実していれば、トラブルを未然に防げるため、開発の継続性が保たれます。また、新しい機能の追加などによりツール自体の進化も見込めるため、長期的な視点から見てもサポートの質は重要な判断材料となります。

サポート窓口の営業時間や対応時間、サポートの対応内容、サポートの料金などを確認すると良いでしょう。

 

AI開発環境のまとめ

本記事では、AIの開発環境を選ぶ上で重要なポイントをハードウェア・ソフトウェアの両面から解説してきました。

AI開発の効率と成果を最大化するためには、選定する開発環境が重要です。開発には高性能のコンピュータや専用のストレージ、さらにはディープラーニングをするための計算能力が必要とされます。

一方でプログラミング言語の選択も重要であり、PythonやR言語といった言語が推奨されます。さらに多くの企業や開発者が直面する膨大な演算処理を効率化するためには、GPUを搭載した高性能なマシンの準備が不可欠です。

AIの活用は今後ますます加速すると予想されています。しかし、AI開発には高度な専門知識が必要となるため、システム構築を自社で完結させるのは難しい場合もあります。

株式会社Jiteraでは、AIシステム開発のアウトソース支援や生成AI導入のコンサルティングを行っています。

AI開発環境の構築や適切なツールの選定でお困りの際は、ぜひ株式会社Jiteraにご相談ください。AIの最新動向に精通した専門家が、ご要望に応じた最適なソリューションを提案します。

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