Sonyさんが提供しているPrediction OneというノーコードのAIツールを触ってみました。

これまで生成AIなどを触ってきたnoteを書いてきましたが、今回は珍しく、Prediction Oneの名の通り”予測”のAIです。

Prediction OneのHP

＊　このnoteでスクリーンショットで引用する全ての画像は、上記の公式Youtube動画を元にさせて頂いております。

感想のまとめ

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めちゃくちゃスゴイ！！😃

とても予測作業が楽になります。

僕の感想の９５％が、とてもスゴイ！というポジティブなもの。

ただ、残りの５％として、「結局、使いこなすには統計の知識が必要やな」という本質的な課題を感じました。

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では、詳細を以降で書いていきます。

ご興味ある方はどうぞ😃

Prediction Oneを使う簡単な流れ

まずはデータを準備します。

それを、アップロードするだけ。

もう予測モデルが出来ました！

予測モデルが出来たとしても、

「このAIの予測モデルは、ええもんなんかいな？」

という判断が必要です。

そのために、様々な指標があります。

画面スクショで言うところの、AUCとか書いてある内容です。

これらの評価指標も、細かく自動で作成されます。

（自分でやったらエラい大変な作業ですが、全自動でやってくれます👏）

率直な感想。細かな話。

とてもスゴイなと、率直に思いました。😃

１）初心者でも簡単

まず、初心者でも簡単に使える点がすごいです。

ほんま、csvファイルをアップロードするだけです。

もちろん、操作はいくつもあります。

トータルで５〜１０ステップはあるでしょう。

色々とクリックしたり、選択したりが必要です。

しかし、そういった操作も初心者でも簡単に出来るようになっています。

また、Sonyさんの各種HPで、Prediction Oneの操作の情報があるので、教科書が多々ある環境です。

２）熟練者でも作業時間が超短縮

経験者であれば、何らかの予測アルゴリズム（モデル）を作るとなると、自分でPythonなどでプログラミングする必要があるでしょう。

そういった作業時間が一気に短縮されます。

もちろん、データが準備された後のプロセスの簡略化のみが対象ですが、それでも十分に効果があると思います。

データ収集自体は自分自身でやる必要があるので、その課題は残ったままです。

ただ、予測モデル作成と評価指標の作成というプロセスにおいては、Prediction Oneを使えば、非常に時間の短縮になると言えそうです。

ここまでの感想が、僕の感想の９５％を占めています。

非常にポジティブな印象を持ったツールです。

一方、以下から書く課題は、”強いて言うなら”ぐらいのトーンで書いたものです。

３）課題。結局統計の知識はかなり必要。

でも、結局、予測モデルの評価を自分でせねばなりません。

AUC、Accuracy、Precision、などなど、それらの評価指標が意味することを理解せなあかんのです。

当然と言えば当然の話ですね。

”予測AI”という性質上、できあがった予測モデルが、

「高精度で予測できるのか」

「どういった改善点があるのか」

などがわからないと、ほんまにこの予測モデルを信じてええんかいな？という判断ができないのです。

この判断をするのは、人間ですから。

例えば、何百万円もするビジネスの意思決定に、この予測モデルを使うとします。

こうなった場合、「AIが言うから」、というだけで、無闇に信じるということは無いと思います。

であれば、やっぱり、統計的な正しい知識を持って、指標の意味を解釈できることが必要になります。

４）データ。特徴量。

データの準備は自前でやります。

このPrediction One自体は、特徴量を独自に編み出すという機能は強く無いようですね。

いわゆる、特徴量の開発は、データの準備の時点でやっておく必要があります。

また、これが良い予測モデルの要だったりします。

結局、ユーザー側に体系的な統計学の知識は必要ですね。

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一旦、以上です。

結局、そこまで美味しい話はないなという印象も持っています。

地道な努力は必要。

でも、知識獲得などの地道な努力の時間が８とし、モデル制作の時間を２とするならば、２の時間はこういったノーコードのAIツールで削減できますね。

そういった価値だけでも、効果は莫大であり、Prediction Oneは十分に素晴らしくてスゴイツールだと感じました。🙇‍♂️

過去に書いてきた生成AI系のnote

主にChatGPT とVrew、MyEditについてです。

今日も読んで頂いて有難う御座いました😃

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