知っていようがいまいが、想像しうるあらゆるタスクに対応するAIツールが存在する。
少なくとも、AIは仕事を完了するために必要なツールを構築する手助けをしてくれる。
本当であるには素晴らしすぎる?私もそう思った。このことを念頭に置いて、私は15種類のAIプラットフォームを調査し、あなたのニーズに最も合うものを見つける手助けをした。
単にAIツールを探求している場合でも、特定の問題に取り組んでいる場合でも、ここであなたにマッチするものが見つかるだろう。
見てみよう
AIプラットフォームは何を探すべきか?
AIプラットフォームをテストしているうちに、1つを選ぶのは簡単な「買い物」タスクではないことがわかった。プラットフォームのAI機能を自分の目標にマップし、その可能性を最大限に活用できるかどうかをチェックするために、いくつかの点を考慮しなければならなかった。
以下はその要点である:
- AIプラットフォームが使用する機械学習アルゴリズムのタイプを明確にすること。教師あり、半教師あり、教師なし、あるいは強化型である可能性がある。
- AIプラットフォームが、ユースケースに応じてあなたまたはあなたの従業員の手作業負荷を軽減できることを確認する。
- 機械学習アルゴリズムが人間が読めるアウトプットを提供することを確認する。
- MLアルゴリズムがあなたの仕事パターンやプロセスを学習するのにかかる時間を考慮してください。これは正確な出力を生成するのにかかる時間である。
- AIプラットフォームと御社のシステムを統合し、実装するのにどれくらいの時間がかかるか-御社のビジネスがダウンタイムを許容できるかどうかをチェックする。
💡 プロのヒント:以下を検討する AIプラットフォームの使用例 を参照し、ニーズに最適なプラットフォームの選択基準を見つけてください。
2024年に利用すべきベストAIプラットフォーム15選」はこちら
私は2024年に最も人気のある15個のAI支援タスクプラットフォームをテストし、それらの最高の機能、リミット、価格、レビューをリストにまとめた。それではどうぞ:
1.ClickUp(AI自動化、データ処理、プロジェクト管理に最適)*。
ClickUp Brainの役割ベースのプロンプトを使用して、開発者やマーケティング担当者などの特定のニーズを満たすことができます。
プロジェクトのステータスやドキュメントの更新が必要ですか?AIに尋ねてください!AI Knowledge Manager機能により、ClickUp Brainは職場のどこからでもデータを引き出すことができます。さらに、電子メールを書いたり、プロジェクトのドキュメントをゼロから作成する心配もなくなりました!
/イメージ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/10/ClickUp-Brain.gif AIライター /%img/
ClickUp Brainでメッセージや文書の下書きをもっと速く。
AIを活用した検索からエンドツーエンドのプロジェクト管理まで、ClickUp Brainは私の好みの機能をすべて提供してくれます。🎁
クリックアップ・ブレインは、私の好みの機能をすべて備えています。
- のアクションアイテムの可視性を得るためにBrainを活用する。ClickUpタスク で作業負荷を整理する。
- を使ってタスク、スタンドアップ、アクションアイテム、進捗アップデートを自動化。ClickUp 自動化 チームと協力して効率的にアイデアを出し、実行する。クリックアップホワイトボード チャットのスレッドやテキストを要約する。クリックUpドキュメント ミーティングメモ、wiki、記事など。
- で作成したボイスメモやビデオクリップを書き起こします。ClickUpクリップ* を使ってワークフローをカスタム化し、簡素化できます。1,000以上の統合 Slack、Google Drive、GitHub、Dropbox、その他多くのツールとの統合が可能。
ClickUpのリミット
- ClickUp BrainはClickUpエコシステムの一部であり、スタンドアローンのツールとしてはご利用いただけません。
クリックアップの価格設定
- 無料 Forever
- 無制限:ユーザーあたり $7/月
- ビジネス:ユーザーあたり12ドル/月
- 企業向け:価格についてはお問い合わせください。
- ClickUp Brain:有料プランに追加する場合、メンバー1名につき月額7ドル。
クリックアップの評価とレビュー
- G2: 4.7/5 (9,000 件以上のレビュー)
- カペラ 4.6/5 (4,000 件以上のレビュー)
続きを読む AIテクニック:機械学習、ディープラーニング、NLPをマスターする
2.OpenAI ChatGPT (カスタマーサポートや社内業務に最適).
via チャットGPTで学習しているため、ChatGPTはバイアスが無料ではありません。これは出力に影響を与えるかもしれません
- このAIは純粋に生成的で、限られたタスクしか実行できません。
OpenAI ChatGPTの価格について
- 無料
- プラス:ユーザーあたり20ドル/月
- チーム:ユーザーあたり月額$30
- 企業:営業担当まで
OpenAI ChatGPTの評価とレビュー
- G2: 4.7/5 (583 件のレビュー)
- カプターラ 4.6/5 (57 件のレビュー)
続きを読む: ChatGPTのベスト15
3.DataRobot (予測モデルの構築と展開に最適).
_経由
{cH0000ffff}このダッシュボードは https://docs.datarobot.com/en/docs/modeling/analyze-models/evaluate/training-dash.html。 データロボット /%href/_
DataRobotは、データサイエンスと機械学習製品を構築するための受賞歴のあるAIプラットフォームです。ビジネス向けの生成・予測AIに特化しているため、予測分析モデルを構築するためにテストしました。Data Robotは、私のような非技術系ユーザーをモデル構築の全プロセスを通じて支援するガイド付きワークフローを機能としている。
このツールは、私のシステムや他のアプリケーションとシームレスに統合するカスタムAIアプリケーションを作成したいときに便利です。このプラットフォームは、シンプルな統合によって、ビジネス・プロセスの接続、自動化、最適化を容易にします。
DataRobotの最大の機能。
- 様々なアルゴリズムとハイパーパラメータを探索、テストし、特定のタスクに最適なモデルを見つける。
- モデル構築に関わる手動ステップを自動化し、必要な時間と努力を削減します。
- モデルがどのように予測を行うかを理解するのに役立つ機能を提供し、透明性と信頼性を向上させます。
データロボットのリミット
- DataRobot は計算リソースの拡張機能が強く、システムの処理速度を低下させる可能性がある。
- データセットのサイズには制限があり、すべてのコンバインで 100 GB、データセットごとに 11 GB がリミット。
DataRobotの価格について
- カスタム価格
DataRobot の評価とレビュー
- G2: 4.4/5 (20 件以上のレビュー)
- Capterra:該当なし (レビュー数 20 未満)
続きを読む AIの責任ある利用:AIガバナンスのクイックガイド
4.TensorFlow (NLPアプリケーションに最適).
via _テンソルフロー TensorFlowは、人工知能のためのエンドツーエンドのプラットフォームだ。私のチームは、どのような環境でも実行できるMLモデルを作成するためにこれをテストした。TensorFlowは、グラフ・ニューラル・ネットワークの助けを借りて、リレーショナル・データを正確に分析するのに特に役立つ。
その分析力から、TensorFlowは高度な研究用途に理想的だ。多くの組織が、強化学習モデルを使って推奨システム(Netflixの映画推奨を考えてみよう)を構築し、自社のプラットフォームの顧客満足度を高めている。
TensorFlowの最大の機能。
- Kerasと呼ばれる高水準APIを使用して、複雑なニューラルネットワークを簡単に構築し、訓練する。
- TensorBoardという可視化ツールを使って、機械学習モデルの学習プロセスを監視し、分析する。
- TensorFlowのグラフを最適化し、XLAコンパイラで多様なハードウェア上でより高速に実行する。
TensorFlow のリミット
- このプラットフォームは、他のツールに比べて学習が比較的難しい。
- TensorFlowは非常にリソースを消費するため、仕事をするにはより強力なGPUまたはTPUが必要。
TensorFlow の価格。
- TensorFlowはオープンソースであり、ダウンロードとインストールは無料です。
TensorFlowの評価とレビュー #### **TensorFlowの評価とレビュー
- G2: 4.5/5 (60件以上のレビュー)
- Capterra: 4.6/5 (100 件以上のレビュー)
💈ボーナス: ChatGPT用無料AIプロンプトテンプレート7選
5.Microsoft Azure (AIを活用したビジネスソリューションに最適).
via
マイクロソフト _https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?view=azureml-api-2 マイクロソフト マイクロソフト
Microsoft Azureはクラウド・コンピューティング・プラットフォームであり、AIはその主要な部分である。スケーラブルで柔軟なプラットフォームであり、幅広いツールセットを提供しているため、AIを活用したビジネスソリューション(チャットボットやバーチャルアシスタントなど)の開発に役立つと思います。
全体として、AI機能を集めた優れたオールラウンダーだ。イノベーションのためにそのオープンでマルチモーダルなモデルを使用し、AIボットインタラクションのコンテキスト開発のためにRAG(Retrieval Augmented Generation)を活用し、より良いAIライフサイクルを管理するためにLLMを使用することができます。
Microsoft Azureの最高の機能。
- Azure Machine Learningを使用した機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ
- Azure Cognitive Servicesが提供する、コンピュータビジョン、音声認識などのような準備の整ったタスクにビルトインAIモデルを使用する。
- Azure Bot Serviceを使用したチャットボットの構築とデプロイ
- Azure Data Lake Analyticsを使ってビッグデータを簡単に分析
Microsoft Azureのリミット
- 優れたAIプラットフォームである一方、MS AzureはMicrosoftエコシステムに依存する。
- 一部のAzure AIサービスは地域固有であり、グローバルビジネスに影響を与える可能性がある。
Microsoft Azureの価格設定
- カスタム価格
Microsoft Azureの評価とレビュー
- G2: 4.4/5 (2,000 件以上のレビュー)
- Capterra: 4.6/5 (1,500 件以上のレビュー)
6.Google Cloud AI(既存アプリへのAI統合に最適)*。
Google Cloud AI
Google Cloud AI https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-announces-document-ai-platform グーグル グーグル
Google Cloud AIは、クラウドベースのAIである。 AI機械学習 このプラットフォームは、画像認識やNLPなどのタスクのために、訓練済みのAIモデルを調達するために使用している。 Vertex AIと接続すると、AIを使用するための技術的な設定が不要になるため、特に洗練される。
このツールは、大きな文書を素早く要約したい人や、RAGを利用したチャットアプリを設定したい人にぴったりだ。また、設定済みのAI/MLモジュールに支えられた画像処理パイプラインを展開するためにも試してみた。
Google Cloud AI の最高の機能。
- AIツールのスイートであるAutoMLを使用して、最小限のコードでカスタム機械学習モデルを構築する。
- Dialogflow を活用して、チャットボットのような会話インターフェースを構築する。
- 画像やビデオ解析、顔認識などに、一連のAPIであるVision AIを適用する。
- NLP対応ツールを使用して、センチメント分析のために人間の言語を理解し、処理します。
Google Cloud AI のリミット*
- ユーザーはベンダーロックインにリミットを感じており、Googleシステムに閉じ込められ、移行が難しくなる。
Google Cloud AIの価格設定 Google Cloud AIの価格設定は、以下の通り。
- カスタム価格
Google Cloud AI の評価とレビュー
- G2:該当なし(レビュー件数20件未満)
- Capterra:該当なし (レビュー数 20 未満)
7.Vertex AI (不正検知と予知保全に最適).
via グーグル・クラウド Vertex AIはGoogle Cloudによるマネージド機械学習プラットフォームだ。私は、MLモデルの構築、デプロイ、スケーリングに利用している。このツールは、Google Cloud Servicesを使用する際に、私のシステムへのスムーズな統合を提供してくれる。
Vertex AIは最近、GoogleのGeminiモデルで強化され、生成タスクでもさらに機能を拡張している。新規顧客には、Vertex AIを自由に試すことができる300ドルの無料クレジットが提供される。このクレジットはGoogleクラウド製品であればどこでも使用できる。
Vertex AIの主な機能
- AutoML Tables を使用した、テーブルデータ上での ML モデルの構築とトレーニングの自動化
- MLOpsインテグレーションを使用して、Datafloやクラウドストレージのような他のGoogleサービスとの容易な統合を実現します。
- すぐに利用可能な専用ツールを使用して、モデルのパフォーマンス、ドリフト検出、再トレーニングを管理します。
バーテックスAIのリミット
- モデルの解釈可能性が透明でないため、MLモデルの意思決定プロセスを理解することが難しい。
- Vertex AI は Google のフランチャイズの一部であるため、Google のエコシステムに依存している。
Vertex AI の価格について
- カスタム価格
バーテックスAIの評価とレビュー
- G2: 4.3/5 (430 件以上のレビュー)
- カプターラ該当なし (レビュー数 20 未満)
8.H2O.AI (オンプレミス展開に最適).
を経由して H2O.ai(英語 H2O.aiは便利なオープンソースの分散型機械学習プラットフォームで、ビッグデータの管理に最適です。ディープラーニングやグラディエントブースティングのような多様なアルゴリズムを通して、画像認識や不正検出のようなアプリケーションを作るのに役立っています。
最新のDanube3-4Bリリースでは、プラットフォームは600万トークンのトレーニングベースから抽出し、80%(10ショットのHellaSwagベンチマークで)の精度を達成するのに役立ちます。このアップデートは、NLP能力を大衆に民主化することを目的としています。
H2O.ai最高の機能
- 配布機械学習を使用して、複数のマシンで効率的にスケールします。
- インメモリーコンピューティングによる高速処理と高速アルゴリズムの使用
- 自動機能エンジニアリングにより、欠損値の処理、相互作用項の作成などを自動化
H2O.aiのリミット H2O.aiのリミット H2O.aiのリミット **H2O.aiのリミット
- H2O.aiは比較的使いやすいが、このプラットフォーム上で複雑なモデルを扱うのは難しい。
- このプラットフォームは、より大きなデータセットをスケーリングする際に複雑な問題を引き起こす。
H2O.aiの価格設定
- カスタム価格
H2O.aiの評価とレビュー
- G2: 4.5/5 (20件以上のレビュー)
- Capterra:該当なし
9.IBM Watson Assistant(セルフサービスのカスタマーサポートに最適)*.
_経由
{cH0000ffff}私は、このようなことをするつもりはない。 https://www.ibm.com/blog/getting-started-with-the-new-watson-assistant-part-iv-preview-draft-publish-live/。 _IBMの {cH0000ffff}その通りだ
IBM Watson Assistantは、カスタマーのセルフサービス・ステーションに特化したGenAIアシスタントを構築するために使用できる会話AIプラットフォームです。IBM Watson Assistantは、社内アプリケーションやフロントエンドの顧客支援向けに、自然で流れるようなチャットボットを設計するのに役立ちます。
会話ビルダーにはドラッグ&ドロップのインターフェイスがあり、これはどのようなAIプラットフォームでもユーザーの使いやすさを定義するために重要だと私は考えている。さらに、このプラットフォームがRAGで拡張されているという事実が、より正確で効果的なものにしています。
IBM Watson Assistantの主な機能は以下の通り。
- 使用方法すぐに使える LLMNLP、NLU(こちらを参照 /参照 https://clickup.com/ja/blog/119518/undefined/ を参照。 AI用語集 /%href/ を参照)、インテリジェント・コンテキスト・ギャザリングにより、会話のコンテキスト理解を向上させる。
- 正確で更新された会話のためのRAGの活用
- IBM Watson Assistant のモデルに独自のトレーニング・データを使用できるように、モデル・トレーニングをカスタム化
IBM Watson Assistant のリミット*
- このプラットフォームを使用して作成されたアシスタントのパフォーマンスは、トレーニングデータの品質に大きく影響されます。
IBM Watson Assistant の価格
- カスタム価格
IBM Watson Assistant の評価とレビュー
- G2: 4.4/5 (300 件以上のレビュー)
- Capterra:該当なし (20 件未満のレビュー)
10.Amazon Sagemaker (大型モデルのスケーリングに最適).
経由 *[アマゾン](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-ui.html_。)* Amazon Sagemakerは、フルマネージドクラウドインフラ、ワークフロー、仕事を簡単にするツールを備えたAIプラットフォームだ。不正検知や強化学習のような様々なユースケースのためのMLモデルの構築、トレーニング、簡単なデプロイに役立っています。
Amazon Sagemakerの最も気に入っている点は、アクセス制御を簡素化し、MLプロジェクトの透明性を高めるガバナンス要件のサポートを提供してくれることです。このツールは、独自の基礎モデルを構築し、それらを微調整するのに非常に便利です。
Amazon Sagemakerの最大の機能は以下の通りです。
- ノーコードツール(非専門家向け)やIDE(データサイエンティスト向け)を使用して、専門知識に関係なく簡単に仕事ができる。
- MLOpsプラクティスとその標準化により、監査可能性と透明性を高める
- 収益源を増やすための基礎モデルをゼロから構築
Amazon Sagemakerのリミット*
- 従量課金モデルであっても、大規模プロジェクトではすぐにコストが膨らむ可能性がある。
Amazon Sagemakerの価格設定
- カスタム価格
Amazon Sagemakerの評価とレビュー
- G2: 4.2/5 (38 件のレビュー)
- カペラ該当なし (20 件未満のレビュー)
11.PyTorch (研究開発とコンピュータビジョンに最適).
via ピトーチ PyTorchは、NLPのようなアプリケーションのためのディープラーニングモデルを構築するのに使えるフレームワークです。私は画像認識アプリや動的計算グラフを使った生成モデルの作成に成功しました。
生産性プラットフォームとして、TorchScriptを使った即時実行(Eagerモード)とコンパイル実行(Graphモード)の間を簡単に切り替えることができ、非常に効率的だと思います。さらに、このプラットフォームは、トーチ分散バックエンドを使用して、分散学習とパフォーマンスのスケールと最適化を行います。
PyTorchの最大の機能
- Dynamic Computational Graphを使い、オンザフライでネットワーク構造を変更できる。
- PyTorchの強力なGPUサポートを利用したLLMトレーニングの高速化
- 豊富なディープラーニングモジュールライブラリを活用してソリューションを構築
- 堅牢なコミュニティと拡張機能ドキュメントを通じた簡単なサポートへのアクセス
PyTorchのリミット
- 動的な計算グラフはメモリ管理が非効率的。
- 学習曲線が急で、理解し使用するのに時間がかかる。
**PyTorch の価格
- カスタム価格
PyTorchの評価とレビュー
- G2: 4.6/5 (21 件のレビュー)
- Capterra:該当なし
**12.Keras (ラピッドプロトタイピングに最適)
を経由して ケラス Kerasは高レベルのAPIで、私はNLPと生成モデルに基づいたアプリを開発するために使ってきた。そのシンプルなインターフェースのおかげで、簡単にプロトタイプを作ることができた。
Kerasはデバッグ速度、メンテナー性、デプロイ可能性、コードのエレガントさに重点を置いている。
Kerasを使って仕事をしているとき、私のコードベースが比較的小さくなるのが気に入っています。さらに、KerasのXLAコンパイルは、JAXやTensorFlowでのモデルの実行を高速化し、さまざまなサーフェスへのデプロイを容易にします。
Kerasの最も優れた機能
- VGG、ResNet、InceptionNetのような事前にトレーニングされたモデルを使用して、開発プロセスを加速する
- 可視化ツールを使用して、TensorBoardのような一般的なビジョンライブラリと統合する。
- Theanoのような様々なディープラーニングエンジンの上でモジュラーフレームワークを実行する
Kerasのリミット
- バックエンドフレームワークはKerasの能力に大きく影響し、バックエンドの問題を出力に取り込む。
- ユーザーからは、カスタマイズされたアーキテクチャを開発する際に問題が生じる可能性があると言われている。
Kerasの価格設定
- このプラットフォームはオープンソースのAIであり、ダウンロードとインストールは無料である。
Kerasの評価とレビュー
- G2: 4.6/5 (60件以上のレビュー)
- Capterra: 4.6/5 (40 件以上のレビュー)
13.SAP Hana Cloud (大規模データセットの処理に最適).
SAP Hana Cloud SAP Hana Cloudはデータベース管理システムで、大規模なデータアプリケーションの構築と立ち上げに役立っています。リアルタイムデータ分析、不正検知、予測分析、リアルタイムレポート作成に使用しています。
このマルチモーダルDBMS(データベース管理システム)は、あらゆる作業負荷に対応する無限のデータベースを提供する。このマルチモーダルDBMS(データベース管理システム)は、あらゆるワークロードに対応する無限のデータベースを提供します。これを使用して、生成AIやコンテキスト認識を活用できるインテリジェントなアプリを構築することができます。
SAP Hana Cloudの主な機能
- インテリジェントなデータ発見機能を使用して、データの効率的な探索と分析を実現します。
- グラフ処理機能を使用した複雑なネットワーク関係の分析
- 予測分析機能により、将来のビジネストレンドの予測やパターンの特定などが可能
SAP Hana Cloudのリミット
- SAP Hana Cloudは、大規模なデプロイメントになると高価になる可能性がある。
- このプラットフォームではベンダーロックインが強く、移行が難しい。
SAP Hana Cloud の価格設定
- カスタム価格
SAP Hana Cloud 評価とレビュー
- G2: 4.3/5 (500 件以上のレビュー)
- Capterra: 4.5/5 (40 件以上のレビュー)
14.Alteryx Intelligence Suite (データ準備とブレンドに最適)
_経由
{cH0000ffff}{cH0000ffff}{{cH00ffff}憤懣やるかたない。_
Claudeは大規模な自然言語処理モデルで、人間並みのテキストを生成したり、クリエイティブなコンテンツを書いたり、テキストを翻訳したりするのに使える。電子メールを書いたり、質問に答えたりするのに役立っている。
このモデルは、安全で、より正確で、安全にするために憲法AIを使用して訓練されています。最も優れている点は、プロジェクトで共同作業をしたいときにチームアカウントを作成できることだ。さらに、クロードのリサーチや背景となる仕事に私自身のリソースや知識、記事を追加して、結果に深みを与えることもできます。
クロードの最大の機能。
- パターン認識を超えた高度な推論タスクの実行
- コード生成機能を使って様々なプログラミング言語でコード化する
- 視覚分析を使用して、写真、テキスト、グラフなど、あらゆるデータを分析
クロードのリミット
- 学習データに大きく依存するため、出力に不正確さが含まれる可能性がある。
価格設定
- 無料
- プロ:ユーザーあたり $20/月
- チーム:ユーザーあたり月額$25
クロードの評価とレビュー
- G2: 4.7/5 (23 件のレビュー)
- カペラ該当なし (20 件未満のレビュー)
💈 ボーナス: 10 Best Claude AI 代替品
AIを労働力に:ClickUp
組織のワークスペースは劇的に進化した。かつて従業員はメモ帳と鉛筆を常に携帯していたが、今ではAIアシスタントがどこにでも同行し、必要なメモを記録して取り、インサイトを生成し、カスタムアプリを作成し、ミーティングを自動的にスケジュールする。
このブログで、私は15のことを共有した。 AIツール を使えば、社内のビジネス機能をすべてカバーできる。これらがあれば、以下のような幅広いタスクを実行できる。 AIワークフロー自動化 コンテンツ生成へ。
しかし、オールラウンダーとして、私はClickUp Brainを推薦する。私のワークスペースの様々な側面を真に接続し、タスク実行のターンアラウンドタイムを短縮してくれる。もしあなたがシームレスなワークフローを構築しようとしているなら、ClickUpはあなたのリストのトップになるはずです。
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