今日のビジネスの世界では、競合他社に先んじるためには、利用可能な最も強力なツールを使用する必要があります。しかし、非常に多くの AI ツールが存在するため、どれが自分のニーズに最適であるかを判断するのは困難な場合があります。そこで私たちの出番です。私たちのチームは、効率を高め、業務を合理化するのに役立つ、企業向けのトップ AI ツールのリストを厳選しました。データ サイエンスと分析の機能を向上させたい場合でも、単に時間のかかるタスクを自動化したい場合でも、当社が対応します。このリストには、データ分析で広く使用されている Matplotlib や、大規模なデータセットを処理できる SAS などの人気のあるツールが含まれています。これらの強力なツールを自由に使用できるため、毎日よりスマートかつ効率的に作業できます。
ビジネス向け AI ツール トップ 9
Google クラウド プラットフォーム (GCP)
Google Cloud Platform (GCP) は、機械学習、人工知能 (AI)、データ サイエンスなどの最新技術を使用してアプリケーションを構築、実行、スケーリングする機能を提供するクラウド コンピューティング プラットフォームです。 GCP は、ビジネス上の問題を解決するための AI ソリューションを構築するために特別に設計されました。このプラットフォームは、ユーザーが組織向けのインテリジェントなアプリケーションを作成できるようにするさまざまなサービスを提供します。これらには以下が含まれます：
- 機械学習エンジン
- データポータル
- BigQuery 分析
Microsoft Azure 機械学習
Microsoft Azure Machine Learning (ML) を使用すると、クラウドで ML モデルをすばやく簡単に構築してデプロイできます。 Power BI や Excel Services などのデータ サイエンス ツールのサポートを含め、Azure エコシステムとの完全なエンド ツー エンドの統合を提供します。 Azure ML を使用すると、次のことができます。
- Azure ML を使用して、高度な機械学習モデルを構築します。
- コードを 1 行も書かずに、モデルを本番環境に安全にデプロイします。
- 機械学習やクラウド コンピューティングの経験がなくても、数分でモデルをデプロイできます。
- Microsoft の深いエンジニアリング能力を活用して、モデルをトレーニングおよび管理し、自由にスケーリングします。
- さまざまなモデル バージョンの精度やコストなどのパフォーマンス メトリックを経時的に監視できるダッシュボードでモデルを視覚化します。これにより、次のモデルの反復に必要なコンピューティング リソースの数について、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
オラクルAIX
Oracle AIX は、膨大な量のデータをリアルタイムで分析して、組織内の複数のアプリケーションとビジネスにわたるパターン、脅威、および機会を特定するためのエンタープライズ グレードの AI プラットフォームです。組織内の個人と、オラクルとのパートナー契約を通じてシステムにアクセスできるパートナーまたはベンダーの両方が使用できます。
IBMワトソン
IBM Watson は、ビジネスのパフォーマンスを向上させるために使用できる人工知能ツールです。ヘルスケア、小売、銀行業界で使用されています。 IBM Watson は、企業が自然言語処理 (NLP)、機械学習、および深層学習を使用してより適切な意思決定を行うのに役立つクラウドベースのプラットフォームです。
IBM Watson の主な機能は次のとおりです。
- 音声認識;
- テキスト分析;
- 言語理解;
- 自然言語生成;
- レコメンデーション エンジン。
マイクロソフト パワー BI
Microsoft Power BI は、あらゆるソースからのデータを視覚化および分析するのに役立つセルフサービス ビジネス インテリジェンス ツールです。洞察に満ちた視覚的なレポート、ダッシュボード、およびマップを作成するための簡単で直感的なインターフェイスを提供します。 Power BI は、Salesforce や Google Analytics などの他のアプリケーションやデータベースと接続できます。
Power BI は、視覚化を通じてビジネス プロセスを改善するために、世界中の何千もの組織で使用されています。また、AT&T、Dell Technologies、Comcast、Ernst & Young、Goldman Sachs などの Fortune 500 企業や大企業の 20% 以上でも使用されています。
Power BI を使用すると、会社または組織に関するすべての必要な情報を含むインタラクティブなレポートを数分で作成できます。 Salesforce や Google Analytics などのさまざまなデータ ソースを統合できるようにする、事前に作成されたコネクタが多数用意されています。
Salesforce アインシュタイン
Salesforce Einstein は、組織が機械学習を使用してよりスマートな意思決定を行うのに役立つクラウドベースの人工知能 (AI) プラットフォームです。 Salesforce Einstein は、自然言語処理と機械学習を使用してテキスト、画像、およびビデオ コンテンツを分析し、顧客のニーズを理解して予測します。
Salesforce Einstein を使用すると、データ分析、予測モデリング、および意思決定のための強力なツール セットにアクセスできます。 Salesforce Einstein プラットフォームでは、次のことができます。
- 強力なモデル調整機能を使用して、モデルを評価および調整します。
- 機械学習アルゴリズムを使用してデータへの洞察を作成し、それらに基づいて行動します。
- 毎回 AI の専門家を雇うことなく、ビジネス ニーズに適したアルゴリズムを選択できます。
絵画
Pictory は、高品質のビデオを簡単かつ便利に作成および編集できる高度な AI ビデオ ジェネレーターです。このツールは個人ブロガーと企業の両方にとって理想的であり、その最大の特徴の 1 つはビデオ編集やデザインの経験が必要ないことです。
Pictory を使用すると、ビデオ コンテンツのベースとなるスクリプトや記事を提供するだけで、残りはツールが処理します。たとえば、ブログ投稿をソーシャル メディアや Web サイトに適した魅力的なビデオに簡単に変換できます。 Pictory はクラウドベースであるため、すべてのデバイスでシームレスに動作します。
Pictory のもう 1 つの優れた機能は、テキストを使用してビデオを編集する機能であり、ウェビナー、ポッドキャスト、Zoom 録画などの編集に最適です。このツールはユーザーフレンドリーで、わずか数分でプロ並みの結果を生成できるため、視聴者のエンゲージメントを高め、ブランドを構築するのに役立ちます。
さらに、Pictory には共有可能なビデオ ハイライト リールを作成できる機能があり、予告編を作成したり、ソーシャル メディアで短いクリップを共有したりするのに最適なツールです。これらの機能に加えて、Pictory はビデオの自動キャプションと要約も提供し、時間と労力を節約します。
Pictory の主な機能の一部を次に示します。
- 記事や台本に基づいてビデオを作成する
- テキストを使用してビデオを編集する
- 共有可能なビデオ ハイライト リールを生成する
- 動画に自動的にキャプションを付けて要約する
次のビデオでは、Pictory の機能の一部について説明しています。
HitPaw フォトエンハンサー
AI 画像とアップスケーリング ツールを探している場合は、HitPaw を選択すると間違いはありません。このプラットフォームは、品質を損なうことなく画像を強化したり拡大したりするために利用できる最高のツールのリストのトップにあります。
HitPaw は AI モデルを使用して、あらゆる場面で写真の品質を向上させることができるため、プロレベルの写真の向上に最適です。ぼやけた写真を修正する場合でも、古い写真を復元する場合でも、HitPaw の AI フェイス エンハンサーを使用すると、ワンクリックで顔を完璧にし、白黒画像に色を付け、古い写真を生き返らせることができます。
このプラットフォームは、高 ISO や低照度の画像からノイズを除去する強力な AI ノイズ低減テクノロジーも提供します。ノイズ除去モデルを使用すると、漫画の画像をより鮮明に見せることもできます。
風景や建物などの実際のシーンの画像を強化したい場合は、一般モデルが最適です。また、画像を拡大して動物や花をより鮮明にすることもできます。
HitPaw は非常に使いやすく、ワンクリックで画質と解像度を向上させることができます。 Windows と Mac の両方で利用でき、写真のぼやけを軽減したり、ノイズを除去したりするために使用できます。 HitPaw を使用すると、品質をまったく損なうことなく画像を拡大したり、アップスケールしたりできます。
HitPaw の威力は次のビデオでご覧いただけます。
ホタル
Fireflies は、AI と NLP を使用して会議中にメモを取る必要をなくす会議アシスタント ツールです。 Fireflies を使用すると、ユーザーフレンドリーなプラットフォームで音声会話を簡単に録音、文字起こし、検索できます。
このツールを使用すると、あらゆる Web 会議プラットフォームでの会議を即座に記録できます。 Fireflies を会議に招待すると、会話が自動的に記録され、共有されます。 Fireflies では、ライブ会議やアップロードした音声ファイルを文字に起こすことができ、後で音声を聞きながらトランスクリプトをざっと確認することができます。
Fireflies を使用すると、コメントをすばやく追加したり、通話の特定の部分にマークを付けたりして、会話の重要な瞬間についてチームメイトと共同作業できるため、チームでの作業が容易になります。
検索機能は Fireflies の優れた機能の 1 つで、1 時間にわたる通話を 5 分以内に確認できます。アクションアイテムやその他の重要なハイライトを横断して検索できるため、必要なものを簡単に見つけることができます。
Fireflies は、会議や通話をブラウザから直接キャプチャするための Chrome 拡張機能と、音声や通話を処理するためのダイヤラー、Zapier、または API へのネイティブ統合も提供します。 Fireflies を使用すると、メモを取る必要がなくなり、目の前の会話に集中できます。
次のビデオでは、Fireflies の機能の一部について説明しています。
データ準備のための上位 3 つのツール
Power BI: すべての人のためのビジネス インテリジェンス
以前は Power Pivot と呼ばれていた Power BI は、ユーザーがダッシュボード、レポート、その他の対話型コンテンツを作成してビジネス ユーザーと共有できるようにするクラウドベースのビジネス インテリジェンス ツールです。これは、データをアップロードし、クラウドでクリーンアップし、他のユーザーが自分のデバイスや Web で表示できるように公開できるため、データ準備のための優れたツールです。これは、Excel やその他のツールに慣れていない技術者以外の人とデータを共有する場合に特に便利です。
Tableau Public: すべての人に無料のビジュアライゼーション
Tableau Public は、事前に作成されたさまざまなテンプレートを使用して数分でビジュアライゼーションを作成できるオンライン プラットフォームです。また、Tableau の強力なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用して、コンピューターにソフトウェアをインストールすることなく、カスタム ビジュアライゼーションをゼロから作成できます。これは、ソフトウェアのインストールや新しいこと (プログラミングなど) の学習などの複雑な手順を経ることなく、ビジュアライゼーションをすばやく構築できるため、データ準備のための優れたツールです。作品を公開して共同作業することもできるので、他の人はあなたが行ったことを見て、好き嫌いについてコメントすることができます!
データスタジオ: 複数のデータソースをサポート
Data Studio は、特に大量のデータを扱うビジネスの場合、データを準備するための優れたツールです。さまざまなソースや形式からデータを簡単に準備し、視覚化とレポートを 1 か所で作成できます。 Data Studio には多くの視覚化および分析ツールもあり、データ分析に最適です。
使い方は簡単なので、データ サイエンスの専門家でなくても、このツールを問題なく使用できます。また、経験の浅い他のユーザーのプロセスを容易にするカスタム ワークフローを作成することもできます。
Data Studio は、Windows または Mac OS X を実行しているほぼすべてのマシンまたはデバイスに簡単にアクセスしてインストールできます。また、Android デバイスのアプリとしても利用できます。
ビッグデータ分析のトップ 3 ツール
アパッチ・ハドゥープ
Apache Hadoop は、分散コンピューティング環境でデータを処理および分析するために使用される大規模なソフトウェア フレームワークであり、Yahoo! の Doug Cutting などによって発明されました。リサーチ。これは、GNU General Public License (GPL) に基づいてリリースされた無料のオープンソース ソフトウェアです。 Apache Hadoop は、ビッグ データ処理で最も広く使用されているオープン ソース プロジェクトの 1 つです。インターネット規模のデータセンターからラップトップまで、さまざまなハードウェア プラットフォーム上の運用環境でペタバイト規模のデータを処理するために使用されています。
アパッチスパーク
Apache Spark は、SQL、RDD (Resilient Distributed Dataset)、ストリーミング (Spark Streaming または GraphX)、および Java API 用のインタラクティブな実行エンジンを提供するオープンソースのクラスター コンピューティング システムです。 Spark は、InfiniBand やイーサネットなどの相互接続を介して接続されたマシンのクラスターでジョブを実行できます。それでも、大規模な分散データセットをサポートするために、パーティションとフォールト トレランスを管理するためのフレームワークも提供します。
ぜいたく
Xplenty は、ビッグデータ分析のための強力で使いやすいツールです。
このソフトウェアは、Hadoop や Elastic MapReduce などのデータ ソースを Apache Spark と組み合わせて、効果的なデータ処理、管理、および分析ソリューションを提供します。直感的なユーザー インターフェイスにより、プログラミングに関する広範な知識がなくても、複雑な解析を簡単に設定して実行できます。 Java、Python、Scala、R、MATLAB、C++ など、主要なプログラミング言語をすべてサポートしています。
Xplenty は、次のような他のビッグデータ プラットフォームとは一線を画す多くの機能を提供します。
- SQL*PLUS サポートによるビッグデータ分析。
- 組み込みの OLAP エンジンによるデータ管理。
- 役割、許可、およびグループに基づくアクセス制御を可能にする柔軟なセキュリティ機能。
データ サイエンスのためのトップ 5 ツール
D3.js
D3.js は、データ構造、HTML、SVG、または Canvas に基づいてドキュメントを操作するための JavaScript ライブラリです。 HTML、SVG、またはキャンバス要素を使用して、動的な視覚化を簡単に作成できます。ライブラリには、グラフやツリーなどを描画するための多くの関数が含まれています。 D3 は、開発者がブラウザーの互換性の問題を気にせずに HTML ドキュメントを操作できるようにするドキュメント オブジェクト モデル (DOM) を使用します。
マトラブ
Matlab は、マサチューセッツ州ナティックの MathWorks (旧 MathWorks Numerical Computation) によって開発されたプログラミング言語です。技術計算と数値解析のために作成されました。 Matlab は、工学上の問題、科学計算、およびモデルを解決し、物理世界に関する情報を提供し、データ処理を行うコンピューター プログラムを作成するために使用されます。シミュレーション、データ分析、設計、およびソフトウェア開発に使用できます。
入力データの精度や出力結果の精度について仮定することなく、最も複雑な数学的操作を迅速かつ正確に実行するための強力なツールがあります。可能な限り基本的な科学表記法を使用するためです。したがって、あらゆる種類のデータを処理できます。また、習得しやすいコマンド ライン インターフェイス (CLI) を備えているため、MATLAB プログラミングについてさらに学びたい初心者や上級ユーザーに最適です。
Matplotlib
Matplotlib は、グラフやチャートを作成できる Python プロット ライブラリです。 PDF、PostScript、PNG、SVG など、さまざまな出力形式をサポートしています。このライブラリは、pyplot モジュールによるインタラクティブなプロットもサポートしています。このツールは、レポートやプレゼンテーション用の美しい画像を作成できます。
SAS
SAS は業界をリードするビジネス インテリジェンス プラットフォームであり、SAS のコーディング方法を知らなくても強力な分析機能をユーザーに提供することで、組織がデータを使用してより適切な意思決定を行うのに役立ちます。このプラットフォームは、世界中の 80% を超えるフォーチュン 500 企業や、マーケティング、セールス フォース オートメーション、ロジスティクス管理など、さまざまな業界の多くの組織で使用されています。ニーズに応じて、クラウド バージョンとオンプレミス バージョンの両方で利用できます。
scikit 学習
SScikit-learn は、高度なアルゴリズムの構築とトレーニングを可能にする機械学習用の Python ライブラリです。これはデータ サイエンティストにとって優れたツールですが、その機能はそれをはるかに超えています。AI と機械学習についてさらに学びたい場合は、これを開始するのに最適な場所の 1 つです。
このライブラリは、次のような幅広いトピックをカバーしています。
- 線形回帰 (線形回帰);
- ロジスティック回帰 (ロジスティック回帰);
- 分類木 (分類木機械学習);
- 単純ベイズ分類器 (単純ベイズ分類器の機械学習);
- サポート ベクター マシン (サポート ベクター機械学習)。
会社のデータが重要な場合は、いくつかの AI ツールを組み込むことを検討する必要があります。新しい洞察の分析と生成が容易になり、長期的には時間とお金を節約できます。あなたがデータ サイエンティストであるか、特定の機械学習のユース ケースを念頭に置いている場合、これらのツールはまさにそれを行うためのツールを提供します。
