エンジニア全般
AIツールやプラットフォームを活用することで、開発の効率化を図ることができます。
スピード開発を実現できれば、コストを削減でき、市場の変化に素早く対応できるなどメリットが多いです。
ただし、スピード開発に活用できるAIツールは多くの製品が出ており、それぞれコストや機能、実行環境などの違いがあります。
目的に合わせて適したAI開発ツールを選ばなければ、失敗する可能性が高いでしょう。
そこで、本記事ではスピード開発に使えるおすすめのAIツール・プラットフォームについてまとめました。
無料AIツールだけではなく、有償のAIプラットフォームも取り上げています。
これからAI開発ツールを選ぶ参考にしてください。
WEBライター歴12年です。IT系の記事執筆経験は豊富にあります。
AIツールとAI開発ツール
AIに関連するツールは、その用途によって大きく2種類に分類できます。
AIアプリケーションツール：AIを活用して特定のタスクを実行するツール
AI開発ツール：AIモデルやAIを搭載したソフトウェア・アプリの開発を支援するツール
それぞれ利用する目的が異なっているため、用途に合わせて選ぶことが重要です。
AIツールとは
AIアプリケーションツールは、既に構築されたAIを利用して特定の業務やタスクを実行するためのツールです。
たとえば、ChatGPTはAIを用いた対話ができるツールで、カスタマーサポートやチャットボットなどに活用できます。このようなツールはAIの技術を用いて、人が行っていた作業を代替し効率化できる点が便利です。
一方、AI開発ツールはAIシステム自体を構築・開発するためのプラットフォームやフレームワークです。 DataRobotやADFIなどがこれに該当し、機械学習モデルの作成から運用までをサポートします。
AI開発ツール
AI開発ツールでは、AIの技術を使って開発プロジェクトのさまざまなプロセスを支援できます。
人力で行っていたプロセスを自動化することで、リソースを有効活用し、コスト削減に繋がるでしょう。より重要な業務に多くのリソースを費やすことができ、品質アップの効果も期待できます。
基本的にはプログラミング言語の知識がなくても使えるものが多いです。
マウス操作のみで利用できるため、既存の環境へ気軽に導入できます。
AIモデル構築や生成AI、機械学習ソフトなどさまざまな機能を持ったツールがあるのが特徴です。
AI開発ツールの選び方
AI開発ツールはさまざまな種類のものが出ています。
その中から最適なものを選ぶには、いくつかポイントを理解しておくことが大切です。
初めてAI開発ツールを利用する方でも使いやすい直感的に操作できるものを選びましょう。
また、無料のものから有料のものまであるため、導入コストがどのくらいかかるのかも大事です。
実行環境を整えるための環境構築を手軽にできるかどうかも注目しましょう。
以下ではAI開発ツールの選び方についてポイントを詳しく解説します。
初心者でも使いやすく直感的な操作ができるか
AI開発ツールを選ぶ際には、初心者でも使いやすいかどうかを重視しましょう。
直感的に操作できるツールを選ぶことが望ましいです。
中にはプログラミングの知識など専門的なスキルを要求するものがあります。
しかし、利用するのに専門的なスキルや知識が必要になると、そのための人材を用意しなければいけません。
一から教育することになると多くの時間や費用がかかるでしょう。
プログラミング言語の知識がなく利用できるツールであれば、すぐに現場に導入できます。
マウス操作のみで利用できるツールはたくさんあるためおすすめです。
簡単に操作できるツールの場合は、教育コストを最小限に抑えられます。
導入コストはどのくらい
AI開発ツールを導入するためにどのくらいのコストがかかるのかをチェックしましょう。
新しいツールの導入に費やせる予算は限られているものです。
できる限り導入コストの安いAI開発ツールを選ぶことで、別の部分にリソースを割けるようになります。
中には無料で利用できるものや安価で導入できるものもあるためチェックしましょう。
ただし、導入コストだけを基準にして選ぶことはおすすめしません。
使いやすくて、必要な機能が整っており、なおかつコストを抑えられることが望ましいです。
候補のツールについて、導入コストや機能、使いやすさなどを比較した上で最適なツールを選定しましょう。
環境構築が手軽にできるか
AI開発ツールを利用するための実行環境を整えることを環境構築と呼びます。
実行環境は大きく分けるとハードウェアとソフトウェアの2種類です。
ハードウェアに関しては、データを保存するためのストレージ容量が重要になります。
ソフトウェアとは、プログラミング言語やフレームワークなどのことです。
たとえば、ディープラーニングの機能を利用する場合は、大量のデータを処理する必要があります。
大量のデータ処理に適したGPUが搭載されたハードウェアを用意しなければいけません。
また、最適なフレームワークの選択も重要になります。
要求される実行環境を整えられるかどうかという視点からツールを選びましょう。
AIツールを活用した開発効率化の方法
開発プロジェクトにAIツールを導入することで、様々な工程の効率化が可能になります。従来の開発手法では時間やリソースを多く消費していた作業が、AIの活用によって大幅に短縮できるケースが増えています。
ここでは、AIツールを活用した具体的な開発効率化の方法を3つの観点から解説します。開発プロセスのどの段階でどのようなAIツールが効果を発揮するのか、実践的な視点から見ていきましょう。
プロトタイピングの高速化
開発の初期段階であるプロトタイピングは、アイデアを形にして検証するための重要なプロセスです。AIツールを活用することで、このプロセスを大幅に効率化できます。
たとえば、生成AIを活用すると、ワイヤーフレームやモックアップの作成が素早く行えます。ChatGPTやBardなどのテキスト生成AIを使えば、仕様書から必要な機能や画面遷移図を自動的に提案してもらうことも可能です。
また、Microsoft AzureやGoogle Cloud AIなどのプラットフォームには、ローコード・ノーコードの環境が用意されており、プログラミングの専門知識がなくても基本的な機能を持つプロトタイプを短時間で作成できます。
これにより、アイデアから実際の動作確認までの時間を大幅に短縮し、早い段階で顧客やステークホルダーからのフィードバックを得ることができます。
コード生成と自動化
AIを活用したコード生成ツールは、開発者の作業効率を飛躍的に向上させます。GitHub CopilotなどのAIコード生成ツールは、開発者の意図を理解し、適切なコードを提案してくれます。
これらのツールは単純な構文の補完だけでなく、アルゴリズムの実装や関数の作成、APIの呼び出しコードなど、複雑な処理も提案できます。開発者はこれらの提案を基にコードを修正するだけで、高品質なコードを短時間で作成できます。
また、CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）パイプラインの構築や設定ファイルの生成なども自動化できます。IBM WatsonやDataRobotなどのAIプラットフォームでは、機械学習モデルの作成からデプロイまでのプロセスも自動化されており、データサイエンティストの作業効率を大幅に向上させています。
テスト効率の向上
テスト工程は品質確保のために不可欠ですが、多くの時間とリソースを必要とします。AIツールを活用することで、テストの自動化と効率化が可能になります。
AIを活用したテスト自動化ツールは、ユーザーの行動パターンを分析し、テストケースを自動生成できます。また、回帰テストにおいては、AIがコード変更の影響範囲を分析し、必要最小限のテストケースを選択することで、テスト実行時間を短縮できます。
バグ検出においても、AIは過去のデータを学習して潜在的な問題を事前に発見できます。たとえば、Microsoft Azureのテスト分析ツールは、コードの問題が発生しやすい部分を予測し、重点的にテストすべき箇所を提案します。これにより、テストの網羅性を保ちながらも効率的なテスト実行が可能になります。
AI開発ツール・プラットフォームのおすすめ
AI開発ツール・プラットフォームにはさまざまな種類があります。
それぞれの種類ごとに目的や機能、必要な実行環境などの違いは大きいです。
また、有料のものであれば、利用料金の違いもあります。
本記事でおすすめするAI開発ツール・プラットフォームの情報を以下にまとめました。
| ツール名 | 機能 | 料金 |
| Google Cloud AI |
|
従量課金 |
| Microsoft Azure |
|
従量課金 |
| IBM Watson |
|
従量課金、サブスクリプション |
| Amazon SageMaker |
|
従量課金 |
| ABEJA PLATFORM |
|
ベーシックプラン 月額60万円 |
| harBest for MLOps |
|
要問合せ |
| SyncLect |
|
要問合せ |
| MatrixFlow |
|
要問合せ |
| TAiVIS |
|
要問合せ |
| Findability Platform |
|
要問合せ |
| TensorFlow（Google） |
|
無料 |
| MindMeld（CISCO） |
|
無料 |
| KAMONOHASHI |
|
無料 |
AI開発ツールの種類
AI開発ツールにはさまざまな種類があります。
それぞれの目的に合わせて最適なものを選ぶことを心がけましょう。
そのためには、AI開発ツールの種類について深く理解しておくことが大切です。
たとえば、機械学習のためのモデル構築の作成ができるツールがあります。
ビッグデータの処理ができるディープラーニングを活用できるツールもあります。
以下では、AI開発ツールの各種類について詳しく解説します。
ディープラーニング（深層学習）
ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の種類の1つです。
大量のデータの処理を高精度で行うことができます。
画像認識や音声認識など幅広い現場で活用されているのが特徴です。
ディープラーニング(深層学習)は特にビッグデータとの相性が良いとされています。
膨大な情報をディープラーニング(深層学習)によって分析・整理することで、さまざまな価値が生まれるでしょう。
たとえば、工場の機器や設備にセンサーなどを取り付けてデータを収集し、ディープラーニング(深層学習)で分析することで、故障や不具合を検知できます。
ディープラーニング(深層学習)のためには大量のデータを保存して処理する必要があるため、導入コストが高い点がデメリットです。
導入検証
導入検証とは、WEBアプリの開発などで導入テストを実施する際の効率化や自動化をすることです。
ツールによって、テスト作成やテスト実行などを行えます。
自動でテストを実行して結果を収集してくれるため、導入テストの業務にかかる負担を軽減できるでしょう。
複数のテストを同時に実行することもできます。
中には外部ツールとの連携ができる機能が備わったツールもあり便利です。
UIの変更などをAIが自動的に検知して、シナリオを補正する機能もあります。
導入テストに必要な多くの業務の自動化が可能であり、効率的にテストを実施できるでしょう。
コスト削減や開発にかかる期間の短縮など多くの効果を期待できます。
AIモデル構築
AIモデル構築をサポートしてくれるAI開発ツールがあります。
入力データを評価・判断して結果を出力する仕組みがAIモデルです。
たとえば、受信メールから特定の条件を満たしたものを迷惑メールとして抽出する分類モデルなどがあります。
人力で行うと手間のかかる作業を自動で処理させられるため便利です。
プログラミング言語の知識がなくてもマウス操作のみでモデル構築ができる機能のあるツールがあります。
高度な知識や技術がなくてもAIモデルを構築できるため、さまざまな課題の解決に貢献するでしょう。
たとえば、「MatrixFlow」や「Microsoft Azure」、「Google Cloud AI」などでモデル構築が可能です。
アノテーションツール
アノテーションツールとは教師データの作成をサポートするツールです。
教師データの作成の自動化・効率化を実現できます。
画像認識や音声認識でAIを活用するには大量の教師データが必要です。
ツールにより、短期間で教師データを生み出すことができ、素早く機械学習を進められます。
主に対象の抽出やラベル付け、データ拡張、データ出力などが可能です。
文字データから音声データ、画像データ、動画データまで幅広いデータに対応しています。
教師データをより高精度なものにブラッシュアップするための機能もあります。
生成AI
生成AIとは、インプットしたデータを元にAIが新しいデータをアウトプットする技術のことです。
人間が考えたり計画していたりしていたことをAIが行うことで、新しいコンテンツやアイディアなどを生み出せます。
生成AIを活用することでプロトタイプの作成や新しいアイディアの創出などが可能です。
これまで人間が行っていた創造的な作業をAIに任せることで、コスト削減や業務効率化などに繋がります。
生成AIにより、チャットボットによるカスタマーサポートの対応や製品・サービスの自動開発などを実現できるでしょう。
生成AIの機能があるツールはたくさんあり、注目されています。
機械学習ソフト
機械学習モデルの構築を行い、予測を行わせる機能があるのが機械学習ソフトです。
チャットボットやコールセンター、顔認証システムなどで使われます。
ディープラーニングと比較すると少ないデータ量で学習ができるのが特徴です。
より低コストで少ない工数で機械学習を業務に導入できます。
そのため、AIの中でも機械学習は現場に導入されるケースが多く、トレンドの技術といえるでしょう。
ソフトを用いるとアルゴリズムなどの知識がなくてもモデルを構築し、さまざまな予測をさせられます。
製品やサービスなどのさまざまな課題を解決するための効果的な施策を実施するのに役立つでしょう。
プログラミング不要で、マウスを使ったGUI操作で学習から予測まで行えるソフトが多いです。
有償AIプラットフォーム
有償で利用できるAIプラットフォームはたくさんあります。
無能のものよりも本格的な機能を有しており、実用性が高いです。
ビジネスのさまざまな課題を解決するためにAIプラットフォームを利用できます。
本記事がおすすめする有償AIプラットフォームは以下の通りです。
- Google Cloud AI
- Microsoft Azure
- IBM Watson
- Amazon SageMaker
- ABEJA PLATFORM
- harBest for MLOps
- SyncLect
- MatrixFlow
- TAiVIS
- Findability Platform
それぞれ料金体系や機能などに違いがあります。
以下では、おすすめの有償AIプラットフォームについて基本的な情報を紹介します。
Google Cloud AI
| 項目 | 内容 |
| 概要 | Googleの提供する機械学習/AIのクラウドプラットフォーム |
| 料金 | 従量課金 |
| 機能 |
|
Googleが提供する「Google Cloud」の中にはAI・機械学習に関するサービスがあります。
たとえば、「AutoML」というサービスがあり、機械学習モデルの構築が可能です。
「Cloud Vision API」は画像認識の機能を提供します。
「Speech-to-Text」というサービスでは音声のテキスト変換が可能です。
「Google Cloud AI」はクラウド上で利用できるため、パソコンのブラウザ上で簡単に利用できます。
「Google Cloud AI」の料金は従量課金制であり、時間やデータ量に応じて料金が発生するのが特徴です。
Microsoft Azure
| 項目 | 内容 |
| 概要 | Microsoftが提供するクラウド上でAIを利用できるサービス |
| 料金 | 従量課金 |
| 機能 |
|
Microsoft AzureはMicrosoftの提供するクラウドサービスであり、AIに関連したサービスが多数用意されています。
たとえば、「Azure Machine Learning」を利用すると機械学習モデルの作成やトレーニング、デプロイが可能です。
「Azure AI Vision」は画像や動画の処理・分析ができます。
「Azure AI Bot Service」はAIボットの作成ができるサービスです。
Microsoft Azureの料金は従量課金制であり、それぞれのサービスごとに詳細は異なります。
Microsoft Azureの利用時間や入力したデータ量に応じて課金される仕組みです。
IBM Watson
| 項目 | 内容 |
| 概要 | ビジネスでの利用に特化したAIサービス |
| 料金 | 従量課金制、サブスクリプション |
| 機能 |
|
IBM Watsonはビジネスに特化したAI関連のサービスです。
IBM Watsonの料金形態は従量課金制とサブスクリプションが用意されています。
IBM WatsonはAIを利用したモデル構築やビジネスのサポート機能があるツールです。
たとえば、財務やマーケティングなどの業務について自動化を実現できます。
コードを一行も書かなくてもAIを各業務に導入できるため便利です。
「Watson Orchestrate」を利用すると営業や人事などの業務にAIを導入できます。
「IBM watsonx Assistant」を利用するとAI搭載のチャットボットをカスタマーサポートに取り入れることが可能です。
Amazon SageMaker
| 項目 | 内容 |
| 概要 | Amazonの提供する機械学習サービス |
| 料金 | 従量課金 |
| 機能 |
|
Amazon SageMakerはAmazonの提供する機械学習サービスです。
Amazon SageMakerは機械学習のモデルの構築からトレーニング、デプロイまで行えます。
Amazon SageMakerには豊富な機能が搭載されており、コーディングができない方でも簡単に扱えるのが特徴です。
たとえば、「SageMaker Canvas」を利用すると自動で機械学習を進められます。
他にもデータラベリングやモデルモニタリングなど豊富な機能を活用できるのがAmazon SageMakerのメリットです。
Amazon SageMakerはJupyter Notebookという対話型の開発環境を採用しています。
また、「Apache MXNer」や「TensorFlow」など機械学習の主要なフレームワークに対応しているのも特徴です。
Amazon SageMakerには本格的に機械学習を活用するのに必要な機能がすべて備わっています。
ABEJA PLATFORM
| 項目 | 内容 |
| 概要 | ビジネスの自動化ができる |
| 料金 | ベーシックプラン 月額60万円 |
| 機能 |
|
ABEJA PLATFORMdにはDXのために必要な機能が搭載されており、AIを業務に取り入れ、自動化を実現できます。
プログラミングをせずにブラウザ上で簡単にAIモデルの作成と運用ができるのがABEJA PLATFORMの特徴です。
あらかじめパーツがプリセットされていて、パーツを組み合わせることで独自のシステムを実現できます。
それぞれの現場の状況に対応したパーツを選ぶことで、ABEJA PLATFORMを使ってDXのためのAIモデルを完成させられるでしょう。
ABEJA PLATFORMは、ベーシックプランの場合で月額60万円から利用できます。
それ以外のプランの料金は要問合せです。
harBest for MLOps
| 項目 | 内容 |
| 概要 | ノーコードでAIを開発できるサービス |
| 料金 | 要問合せ |
| 機能 |
|
harBest for MLOpsはノーコードでAIを開発できるサービスです。
AI作成支援プラットフォームである「herBest」のサービスの中に「harBest for MLOps」は含まれます。
「herBest」には他にも「harBest for Data」や「harBest for Manage」など豊富なサービスを活用できるため便利です。
「herBest」ではWEBブラウザ上でAIのデータ登録から作成まで行えるため、どんな環境からも快適に利用できるでしょう。
「herBest」はスマートフォンアプリを提供しており、作業者はアプリ上でデータの登録や作成の業務を行えます。
画像や動画、などさまざまなデータ形式に対応しているのが「herBest」のメリットです。
SyncLect
| 項目 | 内容 |
| 概要 | AI開発を高速に行えるマルチAIプラットフォーム |
| 料金 | 要問合せ |
| 機能 |
|
SyncLectはAIデータ統合プラットフォームであり、さまざまな機能を有しています。
画像AIや音声AI、言語識別AI、感情認識AI、機械学習などの提供が可能です。
デバイス間の双方向通信が可能であり、デバイスを横断したデータ収集やデータアウトプットを行えます。
データ管理はクラウドで行われるため、どんなインターフェースでもAIを活用できるのがメリットです。
チャットボットや画像認識、音声認識、翻訳、異常検知などさまざまな用途に応用できます。
API提携先が豊富にあり、ChatworkやSkype、Office365などと連携できるため便利です。
MatrixFlow
| 項目 | 内容 |
| 概要 | ノーコードでAI予測・分析ができるAIツール |
| 料金 | 要問合せ |
| 機能 |
|
MatrixFlowはノーコードでAIを構築し、さまざまな課題の解決に利用できるツールです。
AI構築ツールであり、データの収集や前処理からアルゴリズムの構築までトータルで対応しています。
プロのデータサイエンティストによるサポートも受けられるのが特徴です。
数値データやテキストデータ、画像データなど幅広いデータ形式に対応しています。
マウス操作のみでAIモデルの構築ができるため、扱うのは簡単です。
クラウド上で提供されているサービスであり、ブラウザとデータさえ用意できればすぐ利用できます。
TAiVIS
| 項目 | 内容 |
| 概要 | AIによる外観検査を行えるプラットフォーム |
| 料金 | 要問合せ |
| 機能 |
|
TAiVISはAIを使った外観検査ができるプラットフォームです。
製造業では不良品が生じるのを防ぐために外観検査が行われます。
レーザーやカメラによって製品の表面に傷や欠陥がないか調べる工程です。
外観検査をAIで行うことによって、検査の精度を向上させ、省人化にも寄与します。
外観検査で使用する画像を学習させたモデルを作成して、FAPCを用いて推論を行う仕組みです。
FAPCとAIアプリ、AIアクセラレータカードが提供されます。
AI外観検査のためのシステムがセットになっているため導入しやすいです。
Findability Platform
| 項目 | 内容 |
| 概要 | AI予測自動化プラットフォーム |
| 料金 | 要問合せ |
| 機能 |
|
Findability PlatformはAIを用いた自動予測ができるツールです。
AIの専門家がいなくても、独自開発されたAIを用いて自動予測を実現します。
学習用データを与えると数時間程度の短い時間で解析・学習を行い、複数の予測モデルの作成をして予測を実施してくれるツールです。
高度な統計的知識がなくても高精度の予測を可能にしてくれます。
学習用データとして外部データや非構造化データが利用可能です。
「Full Service Model」を提供しており、データ加工など予測に必要なすべての工程をサポートしてくれるプランがあります。
作成した予測モデルを用いることで、商品需要予測や原材料価格予測、購買予測などが可能です。
オープンソースのAIプラットフォーム
AIプラットフォームの中にはオープンソースのものがあります。
オープンソースで公開されているものは基本的に無償で利用可能です。
料金がかからなくても高機能のAIプラットフォームがたくさん登場していて、実際にビジネスでも活用できます。
本記事では以下の3つのオープンソースのAIプラットフォームについてまとめました。
- TensorFlow（Google）
- MindMeld（CISCO）
- KAMONOHASHI
おすすめのオープンソースのAIプラットフォームについて、それぞれの特徴を紹介します。
TensorFlow（Google）
| 項目 | 内容 |
| 概要 | 機械学習のモデルを簡単に作成できるプラットフォーム |
| 料金 | 無料 |
| 機能 |
|
TensorFlow（Google）は機械学習のモデルを簡単に作成できるプラットフォームです。
Googleの開発した機械学習サービスであり、オープンソースのため無償で利用できます。
膨大なデータの処理をさせることができ、処理の結果は計算グラフとして表現されるのが特徴です。
分散学習を実装しており、大容量のデータを取り扱えます。
「 Fault Tolerance 」という機能があり、障害が発生する前に処理の実行が自動的に停止されるため安全です。
利用ユーザー数が多いため情報が豊富に存在しており、疑問点や不明点はすぐ解決できます。
追加ライブラリが豊富に用意されているのも特徴で、強化学習を行える「 TensorFlow Agents 」やニューラルネットワークのトレーニングができる「 Neural Structured Learning 」などを利用可能です。
MindMeld（CISCO）
| 項目 | 内容 |
| 概要 | 対話型AIプラットフォーム |
| 料金 | 無料 |
| 機能 |
|
MindMeld（CISCO）は対話型AIプラットフォームです。
CISCOがMindMeldを買収したことで注目されました。
2019年からMindMeldはオープンソースとして公開されています。
幅広い自然言語について理解できるプラットフォームです。
会話の管理や質疑応答システム、会話のステータス追跡といった機能を有しています。
対話型のチャットボットを作りたい場合にMindMeldは便利です。
Pythonをベースとした機械学習のフレームワークであり、Pythonを用いて自作のチャットボットを作れます。
注意点として汎用AIではないため、用途は限定的です。
KAMONOHASHI
| 項目 | 内容 |
| 概要 | ディープラーニングのモデル開発を支援するAI開発プラットフォーム |
| 料金 | 無料 |
| 機能 |
|
KAMONOHASHIはディープラーニングのモデル開発を支援するAI開発プラットフォームです。
ディープラーニングのモデル開発のために必要な作業を削減できます。
KAMONOHASHIを利用するには、前提知識として「Linux」や「Git」、「Docker」の基本的な知識が必要です。
KAMONOHASHIで行える操作には、データの管理や前処理、データセットの作成・管理、学習の実行・管理などがあります。
GPUやストレージを複数人で共有してAIの開発を進めるチームでの利用を想定したプラットフォームです。
学習環境やデータ、モデルなどの情報共有がしやすくなっています。
AIを活用して様々なシステム開発を行うJitera
株式会社Jiteraの開発における最大の特徴は、自社開発の「AI開発エージェントJitera」を活用することで、高速かつ高品質な開発が可能な点です。
繰り返し発生する開発工程はAIに任せる一方で、品質の担保に人の時間を充てることで、システム開発で難しいとされる「質とスピード」の両立を実現しています。
AIを活用したシステム開発に関してご質問・ご相談があれば、株式会社Jiteraまでお問い合わせください。
AI 開発ツールの総まとめ
AIツールやプラットフォームをプロジェクトに取り入れることで、開発の効率化や自動化を実現できます。
プログラミング言語の知識がなくても、マウス操作だけで扱えるAI開発ツールは多いです。
無償のものから有料のものまであり、実行環境にも違いがあるため慎重に選びましょう。
クラウド上で利用できるAI開発プラットフォームがあり、実行環境を簡単に構築できるため便利です。
本記事で紹介したツール・プラットフォームから選べば、開発の効率化や高品質化を図ることができます。
ただし、AIを開発に取り入れる際には、セキュリティ面など不安点もあるでしょう。
事前に専門家に相談しておくと、さまざまな課題を洗い出し、事前に対策を取ることができます。
AIスピード開発やツールに迷った場合は、実績豊富な株式会社Jiteraに一度ご相談ください。
貴社の要件に対する的確なアドバイスが提供されると期待できます。
