ノーコード機械学習の重要性
ノーコード機械学習のおかげで、より賢く、より迅速な意思決定がこれまで以上に簡単になりました。Gartner Magic Quadrantの分析によると、2025年までにアプリケーション開発の65%がノーコード/ローコードプラットフォームで行われるようになるとのことです...
ノーコード機械学習のおかげで、より賢く、より迅速な意思決定がこれまで以上に簡単になりました。 Gartner Magic Quadrant の分析によると、2025年までにアプリケーション開発の65%がノーコード/ローコードプラットフォームで行われるようになります。ノーコードアプリケーションプラットフォームは、生産性の向上という点で大きな期待を示しています。クラウドベースのモバイルアプリを活用し、これらのプラットフォームは企業がプロセスを自動化・デジタル化するのを支援します。
基本的に、技術的な機械学習のコーディング言語を理解するには、多くの時間、プロセス、エネルギーが必要であることにすぐ気づくでしょう。それは正しいです。機械学習を習得することは非常に難しく、相当な努力が必要です。機械学習を理解していたとしても、ゼロからデータモデルを構築するには数ヶ月かかることがあり、それに加えて他に多くの課題も抱えています。
一方、機械学習は技術的なプログラマーだけに限定される必要はありません。アナリストは、 ノーコード機械学習プラットフォーム のおかげでデータ予測を活用してより迅速に行動でき、予算を超えることなく創造的かつ積極的に考えるよう企業をサポートできます。
ノーコードの本質
プログラムするコンピュータが存在する限り、プログラミングをより簡単に、より速く、より複雑でなく、より幅広い人々がアクセスできるようにする試みがなされてきました。基本的に、エンドユーザープログラミングとは、コーディングスキルが不足していても、ほとんどのコンピュータユーザーはさまざまなツールのアプリケーション可能性を高く評価するということを意味します。ただし、これらのスキルを習得するために必要な労力が最小限である場合に限ります。
ノーコードとは、ユーザーが従来の意味でプログラムすることなくアプリやシステムを作成できるツールのセットを指します。代わりに、ビジュアルインターフェイスとガイド付きユーザーアクティビティ、そしてデータ共有のための他のツールとの事前構築されたコネクタを通じて基本的な機能にアクセスできます。
ノーコードの世界は今後も存在し続けると考えて差し支えないでしょう。目の前のタスクと導入済みの技術に関しては、これらの原則に基づくAIソリューションが、このセクターが幅だけでなく深みでも拡大していることを示しています。
AIとMLの優位性
多数のAIおよび機械学習企業がAIを民主化すると主張していますが、それはおそらく、通常まだ一般的なエンジニアである各社の目標ユーザーには当てはまります。ノーコード技術を開発しているのは、これらの組織の中で「事前トレーニングなしの誰でも」という目標に最も近いです。
この民主化のレベルは、長い間待ち望まれていたものように見えます。大多数の企業がAIを最大限のポテンシャルとスケールで適用することに苦労していることが何度も実証されており、このトレードオフの容易さがさらに重要になっています。
ノーコードMLを使用することで得られるいくつかのメリットを紹介します。
1. アクセシビリティ:
将来的にデータサイエンスやAIの活用を増やすためのステップとして機能します。比較的低い投資と、従業員がAI技術の実践的な経験を積むことが相まって、中小企業におけるAI導入の最大の障壁を取り除きます。
2. 品質:
ノーコードツールは、技術的な学位を持っていない、またはその分野の広範な知識を持っていない可能性のある人向けに設計されています。これには、製品において多くの作業が必要となります。なぜなら、合理的なデフォルトと安全対策をユーザーの代わりに慎重に選択する必要があるからです。一部のAIプラットフォームには組み込みの人間による評価機能があり、必要に応じてフィードバックを求めてこのようなリスクをさらに制限します。この組み合わせにより、このようなシステムの初期セットアップ中の人的エラーが減少し、日常業務中にプラットフォームと直接やり取りすることができます。
3. スピード:
最高のノーコードユーザーは、AIプラットフォームを使用して機械学習の価値連鎖全体を素早く繰り返すことができます。これにより、自分のデータで何ができるかを探るための迅速な実験が可能になり、その後仕事に戻ることができます。プロセスをわかりやすく明白な方法で示すほど、人を説得する良いアプローチはありません。
4. 使いやすさ:
プラグアンドプレイにより、ビジネス内の誰もが問題に対するAIソリューションを見つけることができ、ほとんどの場合、低コストで実現できます。これらのツールは非技術系のユーザーと開発者向けに設計されています。
ノーコード機械学習のメリット
1. データサイエンスチームなしのデータドリブン
データドリブンになりたい多くの企業は、データサイエンスチームを持っていないか、チームを拡大できないか、または利用可能なデータサイエンティストのツールを知らない状態にあります。実際、83%の企業がAIを戦略的優先事項と言っていますが、データサイエンスの人材を見つけることに苦労しています。
これは障害をもたらします。なぜなら、組織は人材を見つけることに頻繁に苦労したり、需要の高いデータサイエンティストに競争力のある給与を払うために予算を調整しなければならないからです。モデル構築への巨大な需要は、アナリティクスの日常業務においてボトルネックを生み出すでしょう。
2. 機械学習主導の製品の作成とスケールアップ
パーソナライゼーション、効率性、コンテンツおよび製品キュレーションは、すべて顧客が要求するものです。そのためには、製品にユーザーの要件に合わせたデータ入力と出力が必要です。
ほとんどの企業はこれらの製品を作成するリソースを持っていますが、ノーコード機械学習のスピードと精度を活用しなければ、予測を活用して次のことを行う競合他社に遅れを取ることになります:
- 製品について情報に基づいた選択をする。
- 市場投入までの時間を短縮する。
- 一対一のインタラクションを現実にする。
UXの改善 – 機械ベースの学習パーソナライゼーションにより、消費者や見込み客が求める種類の独自体験を提供できます。
3. コスト削減しながら利益を増加
プログラミング不要の機械学習は、利益率の向上にも役立ちます。機械学習アルゴリズムに過去の価格データを入力することで、消費者が異なる時期にいくら支出する意向があるかを予測できます。これは、顧客の日次取引量が多い場合に理想的です。
また、コスト削減、時間と費用の投資先、顧客維持率の向上に関する以前のデータに基づいた予測を生成することもできます。
4. 意思決定の改善
企業はその時点で利用可能な過去のデータからインサイトを得るために、レポーティング、ビジネスインテリジェンス、またはスプレッドシートによるアドホックデータ分析に頻繁に依存しています。
この戦略に根本的に問題があるわけではありませんが、問題は以下の理由からボトルネックを生み出すことです:
- リソース集約型
- データは時間の経過とともに古くなる可能性がある。
- ヒューマンエラーがリスクとなる。
- 意思決定にかかる時間を短縮する。
機械学習対応チームはリアルタイムデータで作業でき、十分な情報に基づいた意思決定を確保します。また、ノーコード機械学習プラットフォームを使用している場合、迅速かつ正確にそれらの決定を下し、取り組みを強化しています。
ノーコード機械学習とKlassifier
Klassifierは、上記のすべてのメリットを提供するノーコードプラットフォームです。ビジネスにデータサイエンティストチームがなくても、すべてのプログラムを実行できます。ノーコード機械学習は現状において非常に人気が高まっています。
定性データの解釈に関しては、私たちがお手伝いできます。Klassifierは、定性データをすぐに始められるシンプルなAI搭載オンラインテキスト分析アプリケーションです。自動機能と機械学習のおかげで、好きなものを何でも分析できます。単調な作業は私たちにお任せいただき、今日から私たちと一緒にモデルを構築して、あなたの仕事を簡略化し、製品フィードバックデータを最大限に活用してください。
