マシンラーニング13製品を比較！自社に適した選び方も徹底解説

マシンラーニングとは

マシンラーニング（機械学習）とは、AI搭載システムに膨大なデータを与えパターンやルールを学習させる技術のことです。さまざまなデータをもとにシステムが規則性を見つけ出し、精度の高い処理を可能にします。

なお、マシンラーニングには以下の３つの種類があります。

■教師あり学習

システムに学習させる内容に、「回答」となるデータまでを組み込むスタイルのことです。入力されたデータと回答の関係性を学習させます。

■教師なし学習

「回答」となるデータを組み込まず、データの特徴を学び、類似点や相違点を分析します。

■強化学習

特定の行動に対してどのような結果が得られるのかを繰り返し学習させるものです。もっともよい結果を得るために、機械が試行錯誤する仕組みです。

このようにそれぞれ異なる特徴をもつため、マシンラーニング導入時には用途に合った学習方法を選択する必要があるでしょう。

マシンラーニングの特徴については、以下の記事で詳しく解説しています。あわせてチェックしてみてください。

マシンラーニングを導入するメリット

マシンラーニングを導入するメリットは多々あります。専用ソフトを導入すべきかどうかで悩んだら、まずメリットに注目してみてください。

低コストで大量のデータを処理できる

マシンラーニングをうまく活用できれば、これまで人の手で行ってきた作業の効率化が図れます。大量のデータの入力や処理といった業務も、機械学習によって一瞬で完了する体制を構築可能でしょう。マシンラーニングを繰り返し、多くのデータが蓄積されるほど、その精度は向上します。

またマシンラーニングは、数あるAI搭載技術のなかでも、比較的低コストで活用できるのが特徴です。無料製品もしくは低価格の製品も多く提供されているため、限られた予算内で業務効率化を目指せます。

複雑な作業も短時間で行える

情報化社会を迎えている今、企業が扱うデータの量は非常に膨大です。そのため、「データはあっても人の手では扱いきれず、宝の持ち腐れになっている」といったケースも少なくありません。こうしたデータも、マシンラーニングなら有効活用できます。

例えば、防犯カメラの画像認識や顧客属性の把握、過去の情報をもとにした将来予測といった活用も可能になります。システムの力を借りれば、無理なく実現できるでしょう。

マシンラーニングの導入メリットや活用シーンについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

マシンラーニングの選び方

マシンラーニング導入時に悩みがちなのが、「どれを選択すれば、狙った効果を得られるのか」という点です。マシンラーニングを比較検討する際にチェックしたいポイントを６つ紹介します。

誰でも簡単に操作できるか

マシンラーニングツール導入後に多いのが、「操作性が悪くデータ入力などの負担が重い」といったトラブルです。作業効率化のためのマシンラーニングであるはずが、学習のための環境整備が難しければ、ツールそのものが忌避されてしまう可能性もあるでしょう。また、特定の人のみに過度な負担がかからないよう、誰でも手軽に操作できるツールを選ぶことが大切です。

マシンラーニングのなかには利用するために特別な知識・技術が必要となるものもあります。直感的に操作できるよう工夫されているツールを選んだほうが、使い勝手はよくなるでしょう。無料トライアルを活用して、ツールの操作性を確かめてから本格導入するのもおすすめです。

導入や料金の形態が自社に合っているか

マシンラーニングには、オンプレミス型とクラウド型の２種類があります。どちらを選ぶのかによって、それぞれ異なるメリットがあるため、自社のニーズに沿ったほうを選択しましょう。

オンプレミス型は、初期費用は高くなるものの、ランニングコストを抑えやすいことが利点です。またネットワークに接続できない環境下においても利用可能です。一方、クラウド型は初期費用の負担を減らせます。ネット環境さえあればどこからでも利用でき、必要に応じて変更や調整も容易です。

マシンラーニングの価格も、選択するツールによって非常に大きな差があります。導入形態や契約形態、利用する機能によっても大きく違ってくるため、事前の情報収集は重要です。複数社で見積もりをとり、自社の予算と要件、期待する効果が見合っているか判断しましょう。

ほかのツールとの連携が可能か

マシンラーニングツールは、状況に応じてほかのツールと連携させて使用できます。すでに導入しているツールや、今後導入予定のツールと組み合わせて使えれば、より使い勝手がよくなるでしょう。導入時には、連携可能かどうか確かめてみてください。

監視システムやBIツール、統計解析ツールやデータ可視化ツールとの連携は特に人気です。単純に「連携できる」だけではなく、「いかに簡単に連携できるか」という点にまで注目して選択すれば、より利便性は高まるでしょう。

導入後に充実したサポートを受けられるか

マシンラーニングツール導入後に、想定外のトラブルに見舞われるケースは決して少なくありません。またツールを初めて導入する際には、データの事前処理方法で悩みがちです。ツールの導入から運用までの流れをスムーズに進めていくためには、充実したサポート体制が必須です。有人・無人でどのようなサポートを提供しているのか、どの程度活用できそうなのかを確認しておきましょう。

セキュリティ対策は充実しているか

膨大なデータを扱うマシンラーニングだからこそ、セキュリティ対策は必須です。ツールの脆弱性を突いて、サイバー攻撃を仕掛けてくるケースも増えています。経営リスクを低減させるためにも、セキュリティ性の高いツールを選択してください。

具体的には、以下のような対策が施されているツールがおすすめです。

• ■ネットワークの暗号化
• ■ユーザー認証強化
• ■ネットワーク上でのログ監視

またクラウド型を選択すれば、常に最新バージョンでセキュリティ対策が可能になります。運用の手間も最小限にできるでしょう。

無料トライアルを利用できるか

これまでに紹介した５つの選定ポイントは、自社に合ったマシンラーニングツールを導入するために、どれも欠かせないポイントです。しかしこれらは、実際に使ってみないとわからない点が多いのも事実です。だからこそ、無料トライアルを活用し実際に使用してみることをおすすめします。使用感や操作性、自社で導入済みのツールとの連携性にセキュリティ対策など、無料トライアルを活用することで細かな点までしっかりと確認できるでしょう。

無料トライアルを利用できるマシンラーニングは多いため、まずは資料請求を行い、気になった製品は無料トライアルを利用してみてください。

マシンラーニング開発・導入の費用相場

マシンラーニングシステムの開発・導入費用は、目的（PoC／MVP／本格運用）やシステム規模、求める精度によって大きく異なります。一般的な相場としては、100万円規模の簡易開発から、数千万円を超えるエンタープライズ向けシステムまで幅広いのが特徴です。

機械学習システムの種類・規模別費用目安

まずは、種類・規模別の費用目安を確認しましょう。

■小規模なAI導入・PoC（概念実証）

• 費用目安：100万円〜500万円
• 既存APIや学習済みモデルを活用した簡易的なAI機能の実装
• チャットボットや簡易分析など、限定的な業務適用
• 本格導入前の効果検証・技術検証が主な目的

■中規模・業務アプリ連携

• 費用目安：500万円〜1,500万円
• 需要予測、画像認識、自然言語処理（NLP）などの業務特化型開発
• 既存システム（基幹システム・CRM・在庫管理など）との連携
• データ整備やモデル精度向上のための継続的なチューニングが必要

■大規模・独自開発（カスタム）

• 費用目安：1,500万円〜数千万円以上
• 大量データを活用した高精度モデルの構築
• 独自アルゴリズム開発や高度な最適化処理
• セキュリティ設計、可用性確保、運用基盤まで含めたエンタープライズ対応

SaaS・パッケージ型AIを導入する場合の費用相場

自社開発に比べて、短期間・低コストで導入できるのがSaaS型AIの特徴です。

• ●初期費用：20万円〜100万円
• ●月額費用：10万円〜50万円程度

チャットボットや需要予測、画像解析など、用途が明確な場合はSaaS導入がコストを抑えやすい選択肢となります。

運用・保守にかかるランニングコスト

システム導入後も、モデルの再学習や精度監視、インフラ維持などの費用が継続的に発生します。

• ●運用・保守費用：月額60万円〜200万円程度
• ●年間維持費：初回開発費の10〜30％前後

マシンラーニング導入コストを抑えるポイント

マシンラーニング導入にかかるコストを抑えるためには、いきなり大規模な本格開発を目指すのではなく、段階的に進めることが重要です。まずはPoC（概念実証）として最小限の機能を実装し、実際の業務データを用いて効果検証を行いましょう。これにより、期待した成果が得られるかを事前に確認でき、不要な追加開発や過剰投資のリスクを軽減できます。

また、ゼロから独自モデルを構築するのではなく、既存の学習済みモデル（プレトレインドモデル）やSaaS型AIサービスを活用することも有効です。すでに最適化されたモデルやパッケージ製品を利用すれば、開発期間の短縮と人件費・インフラ費用の削減につながります。自社の目的や要件に応じて、内製・外注・SaaSのバランスを見極めることが、コスト最適化のポイントです。

おすすめのマシンラーニング

数あるマシンラーニングのなかからどれを選べばいいのかわからないときには、以下で紹介するツールに注目してみてください。それぞれのツールの特徴を紹介するので、自社にぴったりなものが見つかるでしょう。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　

マシンラーニングの特徴を知り自社に適したシステムを選ぼう

マシンラーニングをうまく活用できれば、さまざまなメリットが得られます。膨大なデータを無理なく扱えるようになり、作業効率がアップするでしょう。低コストで利用できるため、すでに多くの企業で導入が進んでいます。

自社に合ったツールを選択するためには、操作性やセキュリティなど、さまざまなポイントにおいて比較検討する必要があります。情報収集のためにも、まずは気になるマシンラーニングツールの資料請求をしてみてください。