2023 年のマーケティング担当者とマーケティング アナリスト向けのベスト AI プラットフォーム 19

新たにアクセスできるようになった生成 AI ツールを使用したことがある場合は、わずか数秒でどれほど多くのタスクを効率化できるかに気づいたはずです。

適切な AI プラットフォームは、あなたやあなたのビジネスが最先端のアルゴリズムと現実世界のアプリケーションの間のギャップを埋めるのに役立ち、AI システムが推論、学習、さらにはソーシャル インテリジェンスなどの人間のプロセスを模倣できるようにします。

しかし、非常に多くの AI プラットフォームが市場に出回っているため、ChatGPT を使用して節約した時間が、どの AI プラットフォームと機能が自分に適しているかを精査する時間に費やされてしまう可能性があります。

この投稿では、19 の優れた AI プラットフォームを次のカテゴリに分けて紹介します。

マーケティング担当者に最適な AI プラットフォーム

ハブスポット AI

HubSpot AI を始めましょう。

HubSpot Marketing Hub は、ブロガーや Web コピーライター向けのコンテンツ作成ツールである Content Assistant を含む AI ツールを提供します。

具体的には、コンテンツ アシスタントは、Marketing Hub アカウント内で、ブログのトピックのアイデアの生成、ブログのアウトラインの作成、段落の作成、プロの見込み客やマーケティングの電子メールなどを支援します。

HubSpot は、CRM に関する情報を提供できる無料の会話ボットである ChatSpot も開始しました。 ChatSpot を使用すると、チャット インターフェイスを使用して質問したり、CRM に関連するコマンドを入力したりして、生成的な AI 応答を得ることができます。 たとえば、連絡先の詳細を提供したり、フォローアップ電子メールを送信したり、レポートを取得したり、新しい連絡先セグメントを作成したりするように依頼できます。

主な特徴:

• ブログ、マーケティング、電子メールのコピーを生成します。 (コンテンツアシスタント)
• コンテンツのトピックとトーンの提案を取得します。 (コンテンツアシスタント)
• CRM関連タスクのコマンド（ChatSpot）
• CRM (ChatSpot) に関連する自動生成情報をリクエストします

価格：パブリックベータ版とアルファ版の HubSpot AI 機能は無料ですが、プレミアム顧客は追加機能を利用できます。 詳細を確認するか、ここでサインアップしてください。

OpenAI

ソース

GPT (テキスト ジェネレーター)、Dall-E (画像ジェネレーター)、および Whisper (音声認識) モデルで知られるOpenAI は、サイトや製品の機能の合理化に使用できるツールとプラットフォームも企業に提供します。 実際、Stripe、Duolingo、Morgan Stanley などの顧客のプラットフォームで OpenAI の GPT 統合のいずれかを操作したことがあるかもしれません。

その OpenAI API を使用すると、開発者や研究者は AI モデルとフレームワークを探索、実験、活用できます。

この種のテクノロジーの進化には安全性と倫理的懸念がつきものであるため、OpenAI は自社のツールがセキュリティと安全メカニズムを念頭に置いて構築されていると主張しています。

たとえば、AI ベースの盗作を心配する教師やその他の専門家のために、OpenAI は GPT 検出ツールを提供します。 OpenAI 機能を導入している企業は、自社のモデルに「モデレーション エンドポイント」を追加して、不適切なクエリや言語の誤用に対する応答を監視、フィルタリング、制限することもできます。

主な特徴:

• GPT: 推論、創造的およびテクニカルライティングのタスク
• Dalle-E: 画像生成
• ささやき: 音声文字起こし

価格:詳細な価格については、このページをご覧ください。

マインドメルド

MindMeld は、企業が職場アプリケーションを中心にチャット機能や自動生成リマインダーなどのインテリジェントな自然言語処理 (NLP) 機能を構築できるようにする会話型 AI プラットフォームです。

MindMeld を使用すると、組織はユーザーの意図を理解し、状況に応じた会話を行う音声およびチャット エクスペリエンスを作成できます。

Python と互換性のあるモデルとフレームワークを提供する MindMeld は、オンライン バンキングのサポート、ホーム アシスタントのタスク、オンライン食品注文、人事に関する質問。

主な特徴:

• ナレッジベースの作成
• 自然言語処理
• 質疑応答
• 対話管理
• 会話型 AI ブループリント

価格:価格はご要望に応じてご提供いたします。

レインバード

ソース

Rainbird は、企業向けのクラウドベースの意思決定プラットフォームです。 データファーストのアプローチを採用しており、外部ソースからデータをインポートしたり、内部システムからデータを使用したりできます。 データは、Studio と呼ばれるグラフベースの意思決定エンジンで合成されます。

収益の保証、価格の最適化、責任の評価などの青写真があれば、強固な基盤から始めることができます。 Rainbird を使用すると、Microsoft Power Automate などのプラットフォームとの統合も可能になります。

主な特徴:

• グラフベースの意思決定エンジン
• 内蔵ワークフローツール
• データの洞察

価格:価格はご要望に応じてご提供いたします。

会話型マーケティングに最適な AI プラットフォーム

ラサ

ソース

Rasa は、仮想アシスタントをビジネス ニーズに合わせてカスタマイズおよび適応できる会話型 AI プラットフォームです。 オープンソースであるため、既存のシステムやデータ ソースに統合することもできます。

Rasa の機械学習機能を使用すると、複雑なユーザーまたは顧客の入力 (メッセージ ベースのコメントや質問など) を理解し、正確に応答するようにモデルをトレーニングできます。 Rasa の自然言語処理エンジンは会話から学習して継続的に改良し、仮想アシスタントが状況に応じてパーソナライズされた応答を提供できるようにします。

Rasa と DevOps の実践を組み合わせた Rasa ChatOps を使用すると、Web チャット、メッセージング アプリ、音声インターフェイスなど、さまざまなチャネルにわたって会話型エージェントを展開して管理できます。

主な特徴:

• オープンソースの会話型 AI
• 機械学習
• 自動絞り込み
• チャットオペレーション

価格: Pro および Enterprise の価格はリクエストに応じてご利用いただけます。

ウィットアイ

ソース

Wi.ai を使用すると、人々は音声とテキストを使用して製品と対話できるようになります。 このプラットフォームを通じて、ユーザーが好みのプラットフォーム (Facebook メッセンジャーなど) でチャットできるボットを作成できます。

「アプリのトレーニング」機能は、ユーザーの発言を行動に変えます。 この機能を利用するには、ユーザーが言う内容のサンプル (発話と呼ばれます) を入力します。 Wit.ai は、モバイル アプリ、スマート ホーム統合、ウェアラブル デバイスの開発もサポートしています。 ただし、Wit.ai を使用したい場合は、Meta を通じてサインアップする必要があります。

Wit.ai を通じて、独自のアプリを作成できるようになります。

主な特徴:

• 音声とテキストベースの会話AI
• 132の言語をサポート
• サイト上のチュートリアル

価格: Wit.ai は無料です。

ダイアログフロー

ソース

Dialogflow は、仮想エージェントを備えた Google の会話型 AI プラットフォームです。 Dialogflow は、インタラクティブなフロー視覚化、オムニチャネル実装、および意図とコンテキストを認識できる自然言語理解 (NLU) モデルで構成されるビジュアル フロー ビルダーを備えています。

主な特徴:

• ビジュアルフロービルダー
• オムニチャネルの実装
• NLUモデル

価格: Virtual Agent の価格はさまざまですが、CX Agent の 2023 バージョンの料金はテキスト リクエストあたり 0.007 ドル、オーディオ入出力 1 秒あたり 0.001 ドルです。 2020 年 6 月以前のデータを含む CX Agent の料金は、テキスト セッション 100 回ごとに 20 ドル、音声セッション 100 回ごとに 45 ドルです。

マーケティング アナリストやマーケティング運用担当者に最適な AI プラットフォーム

Google バーテックス AI

Google Vertex AI を使用すると、組織は機械学習 (ML) モデルを構築、デプロイ、拡張できます。

このプラットフォームの「Model Garden」には、API、基盤モデル、オープンソース モデルなど、ML 開発を加速するための事前トレーニング済みモデルとカスタム モデルが含まれています。 Model Garden および Generative AI Studio の機能を使用して生成 AI アプリを構築することもできます。

機械学習モデルを起動すると、Vertex の機械学習オペレーション (MLOps) 機能を使用して、ワークロードをスケーリング、管理、監視できるようになります。

主な特徴:

• エンドツーエンドの ML オペレーション (MLOps) ツール
• データとAIの統合
• ローコードおよびノー​​コードのツール

価格:ツールと機能の価格はさまざまですが、出力料金なしで 1000 文字入力ごとに 0.0001 ドルから、1000 文字入力または出力ごとに 0.0010 ドルまでの範囲です。

DataRobot AI プラットフォーム

ソース

企業は DataRobot のプラットフォームを使用して AI モデルを構築、デプロイ、管理すると同時に、データの準備、機能の選択、モデルの選択、モデルのデプロイなどの複雑なタスクを自動化することもできます。

オープンなエンドツーエンドの AI ライフサイクル プラットフォームは、マルチクラウド運用向けにも設計されており、さまざまなパブリック クラウド、データセンター、またはエッジで運用できる柔軟性を組織に提供します。

DataRobot は、あらゆるソースからのパフォーマンス データを統合できるため、組織は AI ライフサイクルに迅速にアクセスして分析できます。

さらに、DataRobot AI プラットフォームはモジュール式で拡張可能なため、企業は既存のアプリケーション、インフラストラクチャ、IT 運用システムを基盤にして、合理的かつ効率的な AI 実装を実現できます。

主な特徴:

• タスクの自動化と合理化機能
• セキュリティのためのガバナンス機能
• マルチクラウド運用

価格：価格はリクエストに応じて入手可能です。

TensorFlow

ソース

TensorFlow は、オープンソース ソフトウェアおよび機械学習モデル (MLM) ライブラリであり、企業、アナリスト、開発者、研究者が数値計算 (簡単に言うと、数式の上に数式を使用して複雑な数学の問題を解決すること) を使用してデータを実行、整理、変換、およびグラフ化するのに役立ちます。 ）。

これらのグラフまたはノードは数学演算 (複雑な乗算、除算、べき乗など) を表し、エッジは多次元データ配列(テンソルとして知られる) の交換を表します。

TensorFlow を使用すると、柔軟なオープンソース アーキテクチャとアプリケーション プログラミング インターフェイス(API) により、ユーザーはデスクトップ、サーバー、モバイル デバイスなどのさまざまなデバイス上で ML ベースの計算を構築、展開、監視できます。 ユーザーは、統一されたプログラミング インターフェイスを介して、1 つ以上の中央処理装置または CPU (「コントロール センター」とも考えられます) およびグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) 全体でモデルを実行することもできます。

この手頃な価格のプラットフォームは多くの複雑なタスクを実行できますが、同社は Python、C++、または JavaScript の知識を持つことを推奨しているため、このトレーニングを受けていないマーケティング チームには急な学習曲線が必要になる可能性があることに注意してください。

ただし、スキルの向上に興味がある場合は、 Web サイトのブログで Python やその他の言語について詳しく学ぶことができます。

主な特徴:

• データの処理とロード
• ML モデルの構築とデプロイ
• ML オペレーション (MLOps) を実装する

価格：無料

マイクロソフトアジュール

ソース

Microsoft Azure は、開発者やデータ サイエンティスト向けにカスタマイズされた AI サービスのポートフォリオです。 API 呼び出しを通じて、視覚、音声、言語、意思決定 AI モデルにアクセスできるようになります。

さらに、AI スーパーコンピューティング インフラストラクチャ、Jupyter Notebooks や Visual Studio Code などのツール、TensorFlow や PyTorch などのオープンソース フレームワークを使用して、独自の機械学習モデルを作成できます。

このプラットフォームには、ナレッジ マイニング、会話型 AI、ドキュメント プロセスの自動化、機械翻訳、音声文字起こしなどの機能も備えています。

主な特徴:

• 機械学習
• ナレッジマイニング
• 会話型AI

価格:シートとソフトウェアのニーズによって異なります。 ほとんどの有料枠は月額 167 ドルから始まりますが、無料のアドオンが含まれています。

ワトソンスタジオ

ソース

IBM Watson Studio を使用すると、データ サイエンティスト、開発者、アナリストは AI モデルを作成および管理できます。 IBM Cloud Pack for Data で使用できるため、チームが協力して AI プロセスを自動化できます。

Watson Studio を使用すると、ユーザーは、Python、R、Scala などのプログラミング言語だけでなく、PyTorch や TensorFlow などのオープンソース フレームワークを活用できます。 Jupyter ノートブック、JupyterLab、コマンド ライン インターフェイスもデータ分析と視覚化に使用できます。

主な特徴:

• AutoAI によるモデル パイプラインの自動構築
• データをクレンジングして整形するためのグラフィカル フロー エディター
• オープンソースのノートブックのサポート

価格:無料の「Lite」枠をご利用いただけます。 プロフェッショナルアドオンは、容量ユニット時間/月あたり 1.02 ドルから始まります。 （価格は税別）

エヌビディア

ソース

NVIDIA は、機械学習、深層学習、データ分析などのさまざまな AI ワークロード向けに、クラウドやエッジ コンピューティングなどのソリューションを提供しています。 NVIDIA AI は、グラフィック プロセッシング ユニット (GPU) とその他の処理テクノロジで構成されるエコシステムを利用して、洞察を得るプロセスを高速化することを目指しています。

CUDA-X AI と呼ばれる NVIDIA AI 独自の機能の 1 つは、複数のドメインにわたるアプリケーションの開発と展開を加速するのに役立つライブラリ、ツール、テクノロジーのコレクションです。

NVDIA は、テキスト生成、要約、チャットボット、画像作成、ビデオ生成など、導入後にマーケティング担当者や Web クリエイターを支援できる生成 AI 機能もサポートしています。 NVIDIA がサポートする他の A​​I 機能には、トレーニング、データ分析、推論作成、生成音声モデル、文字起こし、サイバーセキュリティなどがあります。

主な特徴:

• 生成AI
• AIトレーニング
• データ分析

価格:価格はご要望に応じてご提供いたします。

シンフォニーAI

ソース

SymphonyAI は、マーケティング、予算編成、小売、財務のタスクが混在する役割を担っている人向けに、小売、銀行、金融、保険業界における財務追跡、リスク管理、犯罪検出、詐欺防止のための AI ソリューションを提供します。

また、身元確認、監視リストのスクリーニングと管理、マネーロンダリング対策 (AML) の監視など、企業の法規制遵守を支援する機能も提供します。

主な特徴:

• 規制遵守機能
• 支払い詐欺の防止と検出
• 金融取引のための金融市場リスク管理機能

価格:ご要望に応じて価格を設定いたします。

開発者に最適な AI プラットフォーム

H2O.ai

H2O は、迅速なデータの取り込みと変換から、高度なモデルの構築とモデルの解釈に至るまで、さまざまな機械学習タスクのサポートを提供するオープンソース ソフトウェアです。

H2O を使用すると、ユーザーは複数のマシンにわたって数千のモデルを同時に構築して評価できます。 さらに、H2O は、モデルの選択と機械学習パラメーターのチューニング (または調整) を自動化したい開発者向けに AutoML 機能を提供します。

主な特徴:

• オープンソースのマルチマシン機能
• 自動化された ML タスク
• 大規模な言語モデルと生成 AI ツール。

価格:価格はご要望に応じてご提供いたします。

パイトーチ

ソース

PyTorch は、ニューラル ネットワークを構築およびトレーニングするための深層学習フレームワークです。 PyTorch は、自動微分と呼ばれるコンピューティング メカニズムを使用して、モデルの更新と最適化を支援します。

PyTorch Hub で利用できる幅広い事前トレーニング済みのモデルとアーキテクチャを使用すると、転移学習でプロジェクトをすぐに開始できます。これは、トレーニング済みのタスクが記憶され、他のタスクやモデル開発で使用される ML 手法です。

このプラットフォームには、ツールやドキュメントのライブラリなどの教育リソースも備えています。

主な特徴:

• 深層学習モデルの更新、最適化、開発を支援します
• ツールとライブラリのエコシステム
• クラウドサポート

価格：無料

GitHub

ソース

GitHub は OpenAI と協力して、GitHub Copilot と呼ばれる AI 開発ツールを開発しました。 自然言語をコードに変換するGPT-3後継モデルである OpenAI のCodexモデルを利用した GitHub Copilot は、開発者に大規模な生成 AI 機能を提供します。 GitHub Copilot Voice を使用すると、自然言語でプロンプトを表示できます。

主な特徴:

• エディターのチャット インターフェイス
• 自然言語によるプロンプトを口頭で与える

価格：無料

OpenCV

ソース

政府機関、企業、新興企業はすべて、製品の問題を検出したり動作を分析したりできるコンピューター ビジョンなどの AI ビジョン アプリケーションに OpenCV を使用しています。 顔認識は、人物と顔の相互作用を識別できます。

たとえば、このプラットフォームは、工場製品検査、医療画像処理、セキュリティ分析、ヒューマン マシン インターフェイス (大型機械のタッチ スクリーン ダッシュボードなど)、カメラ キャリブレーション (ぼやけ防止や色安定化など)、ステレオ ビジョン ( 3D ビジョン）、およびロボット ビジョン（ロボット/機械によるタスクの検出を支援するために特に使用される AI ビジョン）。

これをマーケティングにどのように活用できますか? そうですね、世界がよりハイブリッドになり、マーケティングが自社データへの依存度を高めるにつれて、そのデータを活用して、店内の顧客の行動、製品に対する反応、公開広告に対する反応のセンチメント分析、またはフォーカス グループでのより深い感情分析を収集することができます。または、録画が許可されているビデオ通話ベースの調査。

さらに、貴社が直接製造したグッズや製品が大規模なキャンペーンの一部である場合、これらのツールは、製造業者が貴社が送り出すものが適切であることを確認し、低品質の問題を検出するのに役立ちます。

主な特徴:

• クラウド、ローカル、またはエッジデバイスの導入
• コンピュータビジョン

価格: OpenCV は無料です。

ケラス

ソース

深層学習フレームワークである Keras は、ニューラル ネットワークを構築する複雑なプロセスを簡素化するユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。 直感的な API を使用すると、モデルを迅速に定義、トレーニング、評価できるため、低レベルのコーディングが不要になります。

エンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームである TensorFlow を利用した Keras は、特定のニーズに合わせてカスタマイズできる、事前構成されたレイヤー、アクティベーション、およびオプティマイザーの広範なライブラリを提供します。

主な特徴:

• 広範なドキュメント
• モデルのトレーニング、アクティブ化、モニタリング
• どこにでも導入可能

価格：無料

AI プラットフォームを始めてみる

AI の世界は急速に変化しており、これに適応できない企業は遅れをとるリスクがあります。 AI プラットフォームは、チャットボットの強化からアプリ構築の実現まで、さまざまな目的に役立ちます。

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