AIツールの選び方がわからないAIツールを活用しても効果が出ない自社にあったAIツールが見つからないAIツールの導入で、仕事の生産性を大幅に高めることが可能です。単純な作業を自動化できるほか、膨大な量のデータの分析もできます。本記事では、AIツールの種類や特徴、メリットを紹介しながら、おすすめのAIツール12選を紹介します。AIツールとはAIツールとは、人工知能（AI）技術を利用してさまざまなタスクを助けるためのツールのことを指します。これらのツールは、データ分析、予測モデルの作成、画像認識、テキスト生成など、多岐にわたる機能を持ちます。そのため、人間が手作業で行う必要のある作業を自動化し、効率化を実現できるのが利点です。これにより、企業はより迅速かつ正確な意思決定を行い、ビジネスの成長の推進も可能となるでしょう。GUIツールとはGUI（Graphical User Interface）ツールとは、ユーザーが直感的に操作できる画面を持つツールを指します。コードを書くことなく、マウスやキーボードの操作だけで機能を利用できます。GUIツールは、ユーザビリティの向上を図り、ユーザーが楽に操作できるように設計されています。これにより、ユーザーがグラフィカルな要素を持つアプリケーションをより直感的に扱えるわけです。また、GUIツールの利用で、コンピュータに関する専門知識がないユーザーでも、容易にアプリケーションを利用できます。こうした特徴から、プログラマーやエンジニアなどが開発するアプリケーションに広く採用されており、その効果は規模を問わず、業務の効率化や顧客満足度の向上など、多岐にわたっています。AIの背景AIの研究は1956年にジョン・マッカーシー教授によって提唱され、以降、数回のブームとともに発展を遂げてきました。1950年代後半から1960年代にかけての第一次AIブームでは、人工知能の基礎的な理論が確立。その後、1980年代の第二次AIブームで、人工知能は産業界にも導入され始めました。そして、2000年代に入ると、インターネットの普及と共に大量のデータが生成され、そのデータを活用するための機械学習技術が発展しています。これにより、現在に至る第三次AIブームが起こり、今では、AI技術は我々の日常生活やビジネスの中心的な役割を果たすようになっています。参考：総務省｜平成28年版 情報通信白書｜人工知能（AI）研究の歴史【時代の先駆け】定番のおすすめのAIツールAIツールの世界は日々進化しており、その先駆けとなるようなツールが注目されています。自社に最適なツールを見つけるためには、一流のAIツールについて理解を深めることが重要です。ChatGPT（チャットボット）Bing AI（検索アシスタント）Notion AI（プラットフォーム）これらのツールについて、具体的に見ていきましょう。ChatGPT（チャットボット）出典：https://openai.com/chatgptChatGPTはOpenAIによって開発された対話型の言語モデルです。このツールは、人間が日常的に行うような対話形式で情報を提供できるため、ユーザーとの間で自然なやりとりが可能です。文章の生成から質問の回答、特定のフォーマットを作り出したり、タスクリストの作成を行ったりするなど、プロンプト次第で用途が広いものです。ベースとなるGPT技術は、APIでもリクエストできるため、オリジナルのAIツールを開発する際にもよく選ばれます。Bing AI（検索アシスタント）出典：https://www.microsoft.com/ja-jp/bing?form=MA13FVBing AIはMicrosoftが開発した検索エンジン型のAIで、ユーザーの質問を理解し、関連性の高い情報を提供する能力があります。このAIはOpenAIのGPT-4を使用しており、自然言語処理技術によってユーザーの質問の意図を把握します。アシスタントとしての役割を担っており、リサーチに利用したり、場合によっては文章を要約してもらったりするなどの用途で使い勝手が良いのが特徴です。また、画像の作成にも対応しているため（商用不可）、使い方次第でさまざまなタスクをこなせるでしょう。Notion AI（プラットフォーム）出典：https://www.notion.so/ja-jp/product/aiNotion AIは、Notionのワークスペース上で利用できるAIアシスタントサービスです。このツールは、日々使っているワークスペース上でAIを活用できるため、業務効率化や生産性向上が実現します。たとえば、企業の売上データを分析したい場合、Notion AIを使用して詳細な分析を行い、将来の売上予測を得ることができます。アシスタントとして、文章から表・リストへの変換や、特定のAIブロックを活用したタスクを消化できるツールの作成まで対応しているのも利点です。その他にも多種多様なAIツールが存在します。それらを非常に分かりやすくまとめてくれているサイトもありますので、ぜひ参考にしてください。[参考サイト] : 日本最大のAIポータルメディア | AIツールギャラリー【文章作成を効率化】おすすめのAIライティングツールおすすめのAIライティングツールは、下記が挙げられます。SAKUBUNCatchyvoitraSAKUBUN（長文・対話型機能搭載）僭越ながら当社のAIツールを紹介いたします。SAKUBUNは、当社NOVEL株式会社が提供するAIライティングツールです。100種類以上もの独自テンプレートから選択して文章を生成でき、AIエディター機能により効率的な編集作業を実現します。さらに、SAKUBUNは「ペルソナ機能」を有しており、コンテンツ作成における条件設定を細かくカスタマイズできます。加えて、プロジェクト管理機能を活用することで、チームでの作業をスムーズに進行させられます。SAKUBUNは最新のGPT-4にも対応し、より人間に近い自然な文章を生成し、業務効率化を実現します。実際に使用したライターさんの口コミSAKUBUNが一番得意としているのが、記事・SEOなどの長文作成です。その使用感に関して、現役ライターの方々の記事も見つけることができたので、ぜひ参考にしてみてください。記事①：https://lifelikewriter.com/textual-content-generator/記事②：https://will-blog.com/sakubun-review/CatchyCatchyは、株式会社デジタルレシピが開発したAIライティングアシスタントツールです。日々の文章作成をスムーズに行うための工夫が凝らされています。自然言語処理モデル「GPT-3」を活用し、100種類以上の文章やコンテンツ生成が可能です。Catchyを使えば、リライトや要約も容易に行えます。これらは繰り返し出現する業務であり、大幅な労力削減が見込めます。また、Catchyはアイデア出しや戦略・企画の提案もサポートし、多機能なツールとなっています。voitra（動画・音声をテキスト化）voitraは、アップセルテクノロジーズ株式会社が開発したAI文字起こしサービスです。音声や動画をアップロードするだけで、簡単にテキスト化が可能です。しかも、1分あたり30円という低価格で利用できます。voitraの強みは、話者分離も可能であることです。複数人の会話を自動認識し、個々の話者ごとにわけて文字に起こします。これにより、議事録の作成など、複数人での会話を記録する作業を大幅に簡略化します。これらの機能は、ビジネス現場におけるコミュニケーションの効率化に寄与してくれるでしょう。その他にも多様なライティングツールがあるので、下記の記事も参考にしてみてください。[参考記事] : AIライティングツールおすすめ10選│比較表付きで紹介【創造性の新たな道】おすすめのAI画像生成ツールここからは、おすすめの3つのAI画像生成ツールを紹介します。MidjourneyDALL·E 2CanvaMidjourney出典：https://www.midjourney.com/home/「Midjourney」は、テキストから画像を生成するAIサービスです。AI技術が活用され、ユーザーはチャットにテキストを打ち込むだけで、高品質な画像を生成することが可能になりました。このサービスの利点は、その手軽さとクオリティの高さにあります。特に、漫画のイラスト、Webコンテンツの画像、アート開発といったさまざまな用途での活用が期待できます。ユーザーの想像力を画像に直結させるため、アートやデザインの世界で新たな創造性の展開が期待できるでしょう。DALL·E 2出典：https://openai.com/dall-e-2次に紹介するのは、OpenAIが提供するAIシステム「DALL·E 2」です。このツールは、自然言語の説明からリアルな画像やアートを作成できます。概念、属性、スタイルを組みあわせることで、ユーザーが思い描くイメージの具現化が可能です。2022年7月にベータ版が公開され、その性能の高さから大きな注目を集めており、さまざまな画像作成AIツールの先駆けとなったサービスです。Canva出典：https://www.canva.com/ja_jp/learn/easytodesign/最後に紹介するのは、「Canva」の「Text to Image」機能です。この機能は、大量のイメージ画像を学習したAIが、入力されたテキストから画像を生成します。テキストにあうイメージが見つからない時でも、AIが適切な画像を生成します。これにより、求めていた画像を素早く手に入れることが可能となり、時間の節約にも繋がります。【開発者向け】おすすめのAI開発ツール次に、効率的にAI開発を進めるためのおすすめツールを3つ紹介します。AutoML（Google Cloud）Neural Network ConsoleDeep AnalyzerAutoML（Google Cloud）出典：https://cloud.google.com/automl?hl=jaGoogle Cloud AutoMLは、Googleが提供する機械学習ツールです。専門的な機械学習の知識がなくても、自身のビジネスに特化した高品質な機械学習モデルを訓練できます。AIを活用して企業の成長を加速させたいというビジネスパーソンに最適です。AutoMLの最大の特徴は、その名の通り、自動化です。伝統的な機械学習開発では、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、パラメータ調整など、数多くの作業が必要でした。これらの手間を大幅に軽減し、初心者でも簡単に導入できるのがAutoMLの強みです。Neural Network Console出典：https://dl.sony.com/ja/Neural Network Consoleは、ソニーが提供するディープラーニング開発ツールです。直感的なGUIを用いて、誰でも簡単にAI開発を行えます。さらに、コーディングが不要な点も初心者にはありがたい機能です。Neural Network Consoleの特徴は、その使いやすさにあります。ディープラーニングのネットワーク構造は、ドラッグ&ドロップの操作で自由に設計できます。コーディング不要で、深層学習のモデルを設計、学習、評価できるのもポイントです。Deep Analyzer出典：https://deepstation.jp/deep_analyzer/Deep Analyzerは、ギリア株式会社が提供するAI開発ツールです。マウス操作だけで、ディープラーニングの開発から検証までが可能です。また、ツールが提供する学習済みAIを活用して、迅速に仮説の検証を行うことができます。Deep Analyzerの使い方はシンプルで、ディープラーニングの開発、訓練、検証を一元管理できます。そのため、AI開発の全過程を見通しながら、効率的に作業を進めることが可能です。【関連記事】無料で使えるAIツール13選｜生成サービスの利用で業務効率化AIツールの種類AIの世界は広大で多種多様なツールが存在するため、おおよその5つに大別して紹介します。機械学習ディープラーニング自然言語処理（NLP）画像認識その他これらのツールはそれぞれ異なる特性と用途を持つため、自身のビジネス課題に適したものを選ぶことが重要です。機械学習機械学習とは、コンピュータがデータから自動的に学び、予測や分類を行える技術のことを指します。具体的には、大量のデータからパターンを見つけ出し、新たなデータに対して有益な予測を行う能力をコンピュータに付与します。たとえば、クレジットカードの不正利用検出や株価予測などに使われています。そのため、データを元にした予測や意思決定が必要な場面では、機械学習は非常に有用なツールとなるでしょう。ディープラーニングディープラーニングは、機械学習の一種で、人工ニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムを使用し、複雑なデータから特徴を抽出します。これにより、画像や音声などの複雑なデータを解析し、それらを元にした予測や分類を行うことができます。そのため、ビジュアルや音声データを扱う業務に対して、ディープラーニングは高いパフォーマンスを発揮するものです。自然言語処理（NLP）自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し、それに対応できるようにする技術です。具体的には、人間の言語を解析し、その意味を理解したり、適切な返答を生成したりします。文章や会話の解析が必要な業務、たとえばカスタマーサポートやチャットボットの開発などに、NLPは活用可能です。画像認識画像認識は、コンピュータが画像から物体や特徴を認識できるようにする技術です。具体的には、写真や動画から物体を検出したり、人物の顔を認識したりします。そのため、画像データを扱う業務、たとえばセキュリティカメラの監視や医療画像の診断などに、画像認識は適しています。その他さらに、音声認識や推薦システムなど、AIツールはさまざまな形で存在します。音声認識は音声データをテキストデータに変換する技術で、スマートスピーカーや音声入力システムの開発に使われます。推薦システムは、ユーザーの行動パターンや好みを元に、次にどんなアクションを起こすかを予測するシステムです。ECサイトでの商品推薦や、動画配信サイトでの動画推薦などに使われます。このような多種多様なAIツールをうまく活用し、ビジネスのパフォーマンスを最大化させていきましょう。AIツールの特徴AIツールはその多様性と高いパフォーマンスで注目を集めていますが、それぞれには特有の特徴があります。学習能力推論能力自律性創造性学習能力学習能力はAIツールの最も重要な特性のひとつで、大量のデータを分析し、その中のパターンや関連性を学習し、その結果を活用できます。機械学習やディープラーニングなどの技術がこれを実現し、AIツールは新しいデータを解析し、それに基づいて予測や分類を行うことができます。学習能力のあるAIツールは、データ駆動の意思決定を行う際に非常に有力なツールとなるでしょう。推論能力推論能力とは、AIツールが学習した結果を利用して、新しいデータに対して予測や分類を行う能力のことを指します。AIツールは、これまでに学習した知識を活用して、未知のデータに対する最適な解答を生成します。これにより、未来の予測、新製品の推奨、異常検出など、多くのビジネスシナリオでAIツールを活用できます。自律性自律性とは、AIツールが人間の介入なしに、自律的に学習や推論を行う能力のことです。AIツールは一度学習すれば、その後は人間の手を煩わせることなく作業を行うことができます。これにより、労働集約的なタスクの自動化や、24時間365日のモニタリングなどが可能になります。自律性のあるAIツールは、業務効率化やコスト削減に大いに貢献します。創造性創造性とは、AIツールが新しいアイデアやコンテンツを生成する能力のことを指します。AIツールは、与えられたデータを基に新たなコンテンツを生み出すことができます。これにより、記事の作成、画像生成、音楽作曲など、幅広い領域での創作活動が可能になります。創造性のあるAIツールは、新たな価値創造や、人間が手がけることの難しいタスクへの挑戦を可能にします。AIツールのメリットAIツールを取り入れることで、仕事の生産性を大幅に高めることが可能です。なぜなら、下記のメリットがあるためです。単純な作業を自動化できる膨大な量のデータを分析できる人的コストを削減できる単純な作業を自動化できるAIツールを導入するひとつの大きなメリットは、AIはルーチンワークを正確に、一貫して実行可能なことで単純な作業を自動化できることです。たとえば、データ入力やファイルの整理、メールの自動返信など、毎日繰り返し行われる作業はAIによって自動化できます。人間がこれらの作業を行うと、時間がかかるだけでなく、ミスを起こす可能性もあります。しかし、AIツールを用いれば、高速かつ正確に作業を行い、人間がより重要な業務に注力する時間を確保できます。したがって、AIツールを導入することで、単調で時間を消費する作業から解放され、生産性を向上させることが可能です。膨大な量のデータを分析できるAIツールのもうひとつのメリットは、膨大な量のデータを分析できるという点です。AIは人間が処理できない大量のデータを素早く処理できることがその理由です。企業では、販売データや顧客情報、SNSの反応など、多種多様なデータが毎日生成されます。これらのデータを手動で分析するのは困難ですが、AIツールを利用すれば、これらの情報から有用な知見を迅速に抽出できます。たとえば、AIツールは、大量の顧客データから購買傾向や好みを分析し、それに基づいてパーソナライズされたマーケティング戦略を提案します。これにより、市場の動向を的確に捉え、効果的なビジネス戦略を立てることが可能となるといったイメージです。人的コストを削減できるまた、AIツールは24時間稼働可能で、休憩や休暇を取る必要がないため、人間が行う仕事を効率的に代替できて人的コストを削減できます。たとえば、カスタマーサポートの分野では、AIチャットボットは顧客の質問に対応でき、人間のオペレーターが高度な問い合わせに専念できます。また、人間が行う単純作業をAIが代行することで、人件費を削減し、他の重要な投資にリソースを振り向けることが可能となるでしょう。そのため、AIツールの導入は、労働力を最適化し、業績を向上させることが可能となるものだと言えます。AIツールのデメリットAIツールは非常に便利なものですが、万能であるわけではありません。次に、AIツールのデメリットについて考察しましょう。データの偏りは結果に影響する完璧ではなく誤差が存在する脆弱性への対策が必要となるデータの偏りは結果に影響するAIツールの動作は、学習データがその根底にあります。しかし、学習データが偏っている場合、その偏りはAIの出力結果にも影響します。たとえば、AIが学習したデータが全て日本語だった場合、他の言語のデータを解析する能力は不十分になります。これは言語だけではなく、商品の売上予測、顧客の行動分析などあらゆる業務領域で起こり得ます。したがって、AIツールを導入する際には、学習データの偏りを慎重に考慮する必要があるでしょう。完璧ではなく誤差が存在するAIツールもまた完全ではなく、誤差が発生する可能性があります。AIの判断結果は100%正しいわけではなく、誤った予測や分析をすることもあります。たとえば、画像認識AIは、一部の画像を誤って分類する可能性があるなどです。AIはあくまでツールであり、その結果は絶対的な真実ではなく、あくまで参考のひとつとして扱うべきです。脆弱性への対策が必要となるAIツールは、セキュリティ面での懸念ももたらします。AIシステムもハッキングのリスクがあり、脆弱性への対策が必要となります。データ漏洩や不正アクセスなど、AIツールを悪用する試みが増えているなどが例でしょう。セキュリティ対策を怠ると、重大なビジネスリスクを引き起こす可能性があるので、常に最新のセキュリティ対策を講じることが重要です。AIツールの開発においては、これらの課題を理解し、適切に対策を講じることが求められます。AIツールの注意点AIツールを使う前に把握しておきたい注意点・懸念点は、下記が挙げられます。人間の倫理観に反することがある人間のような感情は実現できない説明責任の明確化が必要人間の倫理観に反することがあるAIツールは時に人間の倫理観を無視することがあります。AIが一部の倫理的な問題を理解する能力が不十分だからです。具体的には、データの偏りによりマイノリティの声を無視した結果を出したり、プライバシーの侵害となる行動を取ったりすることがあります。これらの問題はAIツールの設計者や使用者が責任を持つべき問題です。倫理観を反映させるためにAIを使用する際には、慎重さが求められます。人間のような感情は実現できないAIツールは、計算とアルゴリズムに基づいて動作するものなため、感情を持つことはありません。AIは人間が設計したシステムであり、結果は入力されたデータとアルゴリズムによって決まります。AIには人間のような感情を期待することはできませんので、過度な期待は避けるべきです。実現させる場合には、擬似的に数値化したもので動作を代替するイメージが近いものとなるでしょう。説明責任の明確化が必要AIツールが出した結果の責任は、それを設計または使用した人間にあります。そのため、説明責任はどちらが保有するのか、発生した賠償にはどう対応するのかなど、細かく決めておく必要があるでしょう。手軽に利用できる一方で、AIの使用には結果に対する説明責任が伴います。適切な対策を講じれば、AIは我々のビジネスや生活を大いに豊かにしてくれるものですが、注意が必要な部分にはしっかりと目を向けておきましょう。AIツールのおすすめの選び方現代のビジネスシーンでは、AIツールが求められるケースが増えています。その中で、自分の課題を解決する最適なツールを見つけ出すのは難しい作業かもしれません。そこで、AIツールを選ぶ際のポイントについて解説します。課題を解決できるか操作性に優れているか導入要件は問題ないか利用料金は予算内か実績や経験は豊富か課題を解決できるかまず、確認するべきは、そのAIツールが自分の課題を解決できるかです。AIツールの本質は課題解決にあるからです。たとえば、営業活動の効率化を図りたい場合、顧客情報を自動的に分析し、見込み客のリストを作成してくれるAIツールがあるとします。このツールがあれば、営業担当者は手作業での情報分析時間を大幅に短縮し、より多くの営業活動に時間を割くことが可能です。つまり、AIツールは自社の課題を具体的に解決する手段であるべきということを念頭に入れて選ぶ必要があります。操作性に優れているか使いやすいツールであれば導入後の運用もスムーズに行え、生産性の向上が期待できることから、操作性に優れているかも確認すべきです。具体的な例として、利用者が直感的に操作できるインターフェースや、分かりやすいマニュアルの存在は、AIツールの使いやすさに大きく寄与します。これらが整っていることで、スキルレベルに関係なく全員がツールを活用し、効率的な業務遂行を実現できるでしょう。導入要件は問題ないかAIツールを選ぶ際の重要な視点として、導入要件が問題ないかを確認する必要があります。よく失敗に挙げられる「ツールの性能が優れていても、自社の環境に適合しない」という問題を解決するためです。たとえば、大量のデータを取り扱うツールを導入する場合、十分なストレージ容量や、それをサポートするハードウェアが必要になるでしょう。これらの要件を確認し、自社の環境に適したツールを選ぶと失敗を減らせます。利用料金は予算内かAIツールの選定で外せないのが、利用料金が予算内かです。コストパフォーマンスが良くなければ、そのツールを継続して利用することが難しいからです。たとえば、あるツールが高性能でも、その利用料金が予算を大幅に上回る場合、そのツールを継続して使うことは困難になるでしょう。そのため、小さく作ってグロースできるような作り方を採用したり、一定の機能でβ版としてリリースしたりするなどの柔軟に対応できるかに目を向けておきます。予算内で利用可能なツールを選ぶことは、中長期で目標を達成するために不可欠な要素と言えます。実績や経験は豊富か最後に、そのAIツールの提供者が実績や経験が豊富かを確認します。豊富な実績や経験があることは、そのツールが信頼性や効果性を保証するひとつの指標です。たとえば、多くの企業でそのツールが導入され、成功例が報告されている場合、そのツールは信頼性が高く、自社でも同様の成功が期待できるといえます。また、特定の技術を使って開発する場合は、その知見の「ある・なし」が、後のトラブルにも影響する可能性を捨てきれません。こうしたことを踏まえて、実際に開発した経験のある企業または、その業界で知見のある企業を選ぶ必要があります。AIツールの開発で押さえたいポイントAIツールの開発で押さえたいポイントを3つ紹介します。目的は明確にする適切なデータを用意する費用は十分に用意しておく目的は明確にするAIツール開発の最初のステップは、具体的な目的を設定することです。目指す方向性を示すコンパスのようなもので、それが明確であればあるほど、開発者は正しい道を歩み続けられるためです。たとえば、ある企業がAIツールを開発する目的が「顧客の購買履歴から次に買う商品を予測する」である場合、その目的が明確であれば、必要な機能やデータの選定、モデルの設計などがスムーズに進むでしょう。それゆえ、開発を始める前に、目的を明確にすることは非常に重要な要素として位置付けられます。適切なデータを用意するAIツールの開発で重要なポイントとして、質の良いデータを用意することも挙げられます。データが多ければ多いほど、そしてそれが具体的な目的に対して適切であればあるほど、AIツールの予測精度は向上します。たとえば、ある企業が顧客の購買予測ツールを開発する場合、多くの顧客から得られた購買履歴データを用意すると、そのツールは高精度な予測を可能とします。したがって、AIツールを開発する際には、目的に適した質の高いデータを用意することが必須です。どのようなデータが必要となるのかが不明瞭な場合は、相談できる企業をパートナーとして選ぶと良いでしょう。費用は十分に用意しておく最後に、AIツールの開発には、思った以上の費用が発生することを覚悟するべきものです。データ収集・前処理、システム開発、保守運用など、開発から運用までの流れ全体において多くの費用が必要となるからです。たとえば、大量のデータを収集・分析するためのハードウェアの購入や、AI専門家の人件費などが挙げられます。また、導入後の保守運用費も見落としてはなりません。したがって、開発前から十分な費用を予算内に確保することが重要です。費用を抑えるために、スタートは小さくして徐々にグロースするといった方針がよく挙げられます。目的と機能が決まっており、それ以上変化がない場合には向いていませんが、AIツールのような使用しながら調整するものなら、徐々に作り込むイメージと、それに応じた予算を用意しておくと安心です。