SonyのAI 「Prediction One」がスゴイ！ 率直な感想も。
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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