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【2022年最新 人工知能(AI)開発におすすめのアノテーションツール20選】アノテーションツールの選び方のポイントも!

人工知能(AI)開発の機械学習を効率よく行うために、活用するべきアノテーションツール。近年では様々なアノテーションツールが登場しており、無料で使用できるものも増加してきています。

本記事では、人工知能(AI)開発におすすめの20ものアノテーションツールをご紹介し、さらにアノテーションツールの選び方のポイントまで徹底解説致します。

アノテーションとは

人工知能(AI)の機械学習において、必須の概念であるアノテーション。機械学習においてあらゆる形態のデータにタグを付け、意味づけを行うことです。膨大なデータに対し、アノテーションを実施することで、教師データ(正解)を付与し、機械学習のモデルにおいて正しいものを判断することが可能となります。 

アノテーションの種類

アノテーションには、様々な種類があります。本項目では代表的なアノテーションについてご紹介致します。

セマンティックアノテーション

セマンティックアノテーションは、意味的アノテーションのことで、テキスト内における任意の単語に意味付けを行うタグ付けのことです。機械学習アルゴリズムがデータを読み込むことが可能となるようにする目的のアノテーションとなります。実例としては、検索エンジンにおける関連性の改良及びチャットbotの学習等が挙げられます。

画像・映像アノテーション

画像・映像アノテーションは、人工知能(AI)において画像認識及び映像処理の精度を高くするためのアノテーションのことです。画像認識及び映像処理を正しく学習させるために、正確にタグ付けされた膨大なデータ量が必要となります。実例としては、機密情報の漏洩防止のためのセキュリティシステム及び商品リストの分類、自動運転機能搭載車等が挙げられます。

テキスト及びコンテンツの分類

テキスト及びコンテンツの分類は、あらかじめ定義されたカテゴリをフリーテキストで記載された文書に割当お行うアノテーションのことです。具体例としては、ある特定の文書における分及び段落をトピック毎にタグ付けすることが可能です。実例としては、あらゆるジャンルにおけるニュース記事を主題別のカテゴリで分類すること等が挙げられます。

インテント抽出

インテント抽出は、語句及び文といったレベルにおいて、ユーザーの意図をタグ付けするアノテーションのことです。そのため、特定の要求を実行する際、必要になる表現のライブラリが構築されていき、チャットbot等でより高度かつ的確なコミュニケーションを取ることが可能となります。

アノテーションツールとは

アノテーションツールとは、元々用意されている様々なデータ(画像や音声、文章等)に対し、それぞれの説明等の付加情報の設定を行うためのツールのことです。特に人工知能(AI)における機械学習に用いる教師データ(正解)を設定する際に使用されます。人工知能(AI)技術及びディープラーニングの領域の進歩が進むにつれ、アノテーションツールの種類も増加してきているというのが現状です。

アノテーションツールの選び方のポイント

様々なアノテーションツールが存在しているため、どのアノテーションツールを選択するべきか悩んでしまうことも少なくありません。本項目では、アノテーションツールの選び方のポイントについて解説致します。

アノテーション要件に対応しているか否か

アノテーションツールを選ぶ上で最も大切であると言えるのは、開発したい人工知能(AI)に応じた種類のアノテーションであるかどうか、アノテーション要件を満たしているかどうかを明確にすることです。

使いやすさ

アノテーションでは、膨大な量のデータ処理を行わなければならないため、アノテーションツールの操作性についてきちんと把握することが大切です。その中で、動作の軽さはもちろん、直感的な操作が可能なものや、トラブルシューティングが充実しているもの等を選択しましょう。

AIモデル形式への出力形式の確認

アノテーションツールによっては、使用するフレームワークによって使用するAIモデル形式も異なってきます。そのため、アノテーションツールでも同じ出力形式が取れるものを選択する必要があります。

おすすめのアノテーションツール20選

アノテーションツールについての概要を理解したところで、おすすめのアノテーションツール20選をご紹介致します。

Lionbridge AI

Lionbridge AIは、20年にも及び人工知能(AI)プロジェクトの実績を持ち、Lionbridge AIが開発したAIプラットフォームは、画像及び音声、テキストのアノテーション機能が揃っています。100万人ものコントリビューターがアノテーション作業をサポートしてくれる上、感情分析及び合成音声の検証についても対応することが可能です。さらに300言語に対応しているため、多言語の人工知能(AI)に向けた機械学習データを迅速に提供してくれます。

Lionbridge AIhttps://ai-scholar.tech/services/lionbridge-ai

Incubit Annotation Platform

株式会社Incubitは、特に人工知能(AI)におけるディープラーニングを用いた画像認識技術を強みとしています。Incubit Annotation Platformは、複数人で実施するアノテーションプロジェクトを高品質かつ迅速なスピードで実現可能なアノテーションツールとなっており、画像を確認しつつ正確な指示をリアルタイムで共有することが可能です。

Incubit Annotation Platformhttps://www.incubit.co.jp

COCO Annotator

COCO Annotatorは、ブラウザ上で利用可能なオープンソースのアノテーションツールです、主に医療現場で使用されるDICOMの処理及びトラッキング、3Dの矩形等様々な処理ができます。さらにデータセットを読み込むことで、オートアノテーションすることも可能となり、便利なツールです。

COCO Annotatorhttps://github.com/jsbroks/coco-annotator?ref=madewithvuejs.com

Flow

Flowは、人工知能(AI)データ処理サービス及びスマートアノテーションプラットフォーム、さらには多元的なラベリングツールを兼ね備えており、あらゆるAIアプリケーションに対応しています。あのテーターのコンピテンシー認証をはじめ、プロジェクト敵合成マッチング及び品質管理スタッフによる検査等のシステムが充実しており、ラベリングの品質が保証されています。

また、世界トップ3のセキュリティソフト会社であるTrend Microによってセキュリティが保護されており、データの即時消去及びデータの書き込み、アクセス制御等によってデータの安全性が保障されているのも嬉しいポイントです。

Flowhttps://ai-flow.jp

CVAT(Computer Vision Annotation Tool)

CVAT(Computer Vision Annotation Tool)は、ブラウザ上で利用することが可能なオープンソースのアノテーションツールです。前述したCOCO Annotatorと同様、医療現場で使用されるDICOMの処理及びトラッキング、3Dの矩形のアノテーション等、様々な処理を行うことができ、データセットを読み込むことでオートアノテーションも可能となっています。

CVAT(Computer Vision Annotation Tool)https://github.com/openvinotoolkit/cvat

VATIC(Video Annotation Tool from Irvine,California)

VATIC(Video Annotation Tool from Irvine,California)は、ブラウザを通して、動画アノテーションを行うことが可能なツールです。特徴としては、動画のフレームに対し、バウンディングボックスを設定した上で、物体名及びアクション等をラベル付けすることが可能であるということが挙げられます。さらに数フレームおきにアノテーションを行った際には、その間を自動的に補正してくれるという嬉しい機能も標準装備されています。

ただし、VATIC(Video Annotation Tool from Irvine,California)を使用する際には、コードをダウンロードし、自身のサーバー上で運用しなければなりません。

VATIC(Video Annotation Tool from Irvine,California)http://www.cs.columbia.edu/~vondrick/vatic/

LEAR Image Annotation Tool

LEAR Image Annotation Toolは、プログラミング言語であるC ++とQtライブラリを利用し開発されたセマンティックセグメンテーション用のラベルを作成可能なオフラインのツールです。ピクセル単位でオブジェクトアノテーションを行うことができ、マスクファイル(.png形式)はオブジェクト毎に個別に生成されます。

LEAR Image Annotation Toolhttps://lear.inrialpes.fr/people/klaeser/software_image_annotation

Datatang AI

Datatang AIは、複数の特許を持つオートアノテーションツールを搭載したプラットフォームであり、あらゆる人工知能(AI)学習用データに対応可能となっています。世界中に2,000名を超える経験豊富なアノテーターが在籍しており、プロジェクトマネージャーがアノテーション作業に関わる全てのプロセスにおいて品質管理を行うため、作業品質及び納期の保証がされています。

Datatang AIhttps://ai-scholar.tech/services/datatang-ai

Microsoft VoTT(Visual Object Tagging Tool)

Microsoft VoTT(Visual Object Tagging Tool)は、画像及び動画のアノテーションを行うことが可能な無料ツールです。OSは問わず、クロスプラットフォームで使用することができる上、GUI操作のため専門知識がなくても容易にタグ付けができ、CNTKやTensorflow(Pascal VOC)、YOLOのアルゴリズムを使用する場合には、そのままの形式で出力することも可能です。

Microsoft VoTT(Visual Object Tagging Tool)https://github.com/microsoft/VoTT

LabelBox

LabelBoxは、年間500ラベルまでなら無料で使用可能な画像アノテーションツールです。LabelBox上のサーバーを利用して画像データをアップロードしたり、AWS(Amazon Web Services)上のデータに対して使用したりすることが可能となっています。CSVをはじめJSON、Pascal VOC、COCOといった様々な出力フォーマット形式に対応しています。

LabelBoxhttps://labelbox.com

Annotorious

Annotoriousは、JavaScriptで構築されているオープンソースの画像アノテーションツールのことです。わずかなJavaScriptの記述で、Webサイト上の画像に対し描画及びコメント、さらにはラベリング機能を追加することが可能となります。

Annotorioushttps://recogito.github.io/annotorious/

Image Annotation Programme

Image Annotation Programmeは、無料の動画アノテーションツールであり、主に物体認識モデルの教師データ(正解)作成をする際に有効となっています。MITライセンスによりコードが公開されており、出力方式はPascal VOCでバウンディングボックスを出力します。

Image Annotation Programmehttps://allai.jp/image-annotation-programme/

LabelMe

LabelMeは、オープンソースの画像アノテーションツールです。特にセマンティックセグメーションに使用することができ、サーバー上にインストールしてしまえば、Webブラウザ上からアノテーションが行うことが可能となります。

LabelMehttp://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/

Imglab

Imglabは、ブラウザから直接使用することが可能な画像アノテーションツールです。前提条件なく使用することが可能かつ必要なCPU及びメモリは最小限となっているため、非常に使いやすいツールと言えます。

Imglabhttps://github.com/NaturalIntelligence/imglab

VIA(VGG Image Annotator)

VIA(VGG Image Annotator)は、画像及び動画、音声におけるアノテーションツールです。ブラウザ上で動作するため、インストール及び設定等は必要ありません。HTML及びJavaScript、CSSのみをベースとしており、学術的なプロジェクトや商業的なアプリケーション開発のどちらでも利用可能となっています。

VIA(VGG Image Annotator)https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/

labellmg

labellmgは、オープンソースの画像アノテーションツールで、物体検出のためのバウンディングボックス機能が搭載されています。アイコンがわかりやすいため直感的に操作することが可能となっています。出力形式はYOLOです。

labellmghttps://github.com/tzutalin/labelImg/

FastLabel

FastLabelは、日本語対応のWebブラウザ上から使用することができるアノテーションツールです。画像及び動画、テキスト及び音声等の幅広いアノテーションが可能であり、YOLOをはじめ、COCOやPascal VOC、VoTT、labelme等の出力形式にも対応しています。

FastLabelhttps://fastlabel.ai/annotation

Annostation

Annostationは、Webベースの画像認識AI専用アノテーションツールです。画像認識AIに必要とされる全てのアノテーションプロジェクトを1箇所で管理を行うことで、高品質のアノテーションデータを作成することが可能となっています。初めてアノテーションを行う人だとしても直感的に使用できるような使いやすさを実現しています。

Annostationhttps://www.orni.co.jp/annostation

harBest for Data

harBest for Dataは、画像及び動画、音声等のアノテーションツールです。全国に数多く存在するクラウドワーカーが一斉に作業を行うため、データ作成を高速かつ低コストで実現することが可能です。

harBest for Datahttps://harbest.io

ANNOFAB

ANNOFABは、誰でも簡単に使用することが可能なアノテーションツールです。高品質なデータを直感的に作成することができる上、進捗管理及び品質管理も同時進行で行うことが可能となっています。

ANNOFABhttps://annofab.com

まとめ

人工知能(AI)開発におけるアノテーションツールについて、本記事では、人工知能(AI)開発におすすめの20ものアノテーションツールをご紹介し、さらにアノテーションツールの選び方のポイントまで徹底解説致しました。

開発する人工知能(AI)に合わせて、使い勝手の良い高性能なアノテーションツールを選択及び活用し、より精度の高い機械学習を行なって、高品質の人工知能(AI)を開発しましょう。

【データセット(data set)】人工知能の機械学習に大切なデータセットとは?活用事例や注意点とあわせて詳しく解説!

データセットの活用は、人工知能の開発において非常に重要な項目です。しかし、データセットとは一体何なのか、実際その内容を正しく把握できていないという方も多くいるでしょう。

本記事では、「データセットって一体何なの?」「どんな活用事例があるか知りたい」「データセットってどうやって見つければいいの?」などの疑問を一挙に解決いたしますので、ぜひご覧ください。

AI・機械学習に元も重要なデータセットとは?

データセットとは、特定の目的や対象について集められたデータの集合です。ある一定の形に整えられており、人工知能に学習させる機械学習の際などに活用されることが多く、コンピューターが自動処理するために準備された標本データを指す場合がほとんどです。データセットは3つに分類され、それぞれに重要な役割があります。それぞれを詳しく見ていきましょう。

トレーニングセット

一番最初に用いるデータセットです。最も規模の大きなもので、機械学習アルゴリズムを与えることによって開発モデルのトレーニングを行い、基本モデルを構築します。この、トレーニングセットで得られた結果をもとに、次に進めます。

バリデーションセット

上記で説明したトレーニングセットの訓練を行った後、機械学習アルゴリズムの動きを制御するパラメーター「分類器のハイパーパラメーター」をチューニングをするために活用されるのがバリデーションセットです。その際、様々なハイパーパラメーターに対して同様の訓練を行い、バリデーションセットを使い特にパフォーマンスが優れているものを選択します。

テストセット

その名の通り、最終テスト時に使用する、モデルの制度を確認するためのデータセットですよく前述したバリデーションセットと混同されがちになりますが、パフォーマンスのテストの為だけに用いられるのがですとセットです。同じではありませんので注意しておきましょう。最後に改めて違ったデータで検証する事により、念入りに確認する事が出来ます。

データセットの見つけ方

現在、データセットは多種多様なものが存在しています。しかし、どんなデータセットでも使えばいいという訳ではありません。最も大切なのは、数多くある中から自社に合った最適なデータセットを正しく選別するという点です。そこで活用すべきなのが、データセットをまとめているサイトの存在です。ここでは、様々なデータセットをまとめている特に有名な代表的サイトを厳選して5つご紹介致します。

Kaggle

URL:https://www.kaggle.com/

政府や企業などの組織と機械学習エンジニアやデータ分析をするデータサイエンティストを繋げるためのプラットフォームです。登録も無料なため活用しやすく、様々なデータセットをダウンロードできますが、英語のみに対応となっているため注意が必要です。

DATA GO JP

URL:https://www.data.go.jp/

日本の政府が公開しているデータセットがまとめられたサイトです。国民一人一人の生活状況や企業活動などの公共データを公開しており、横断的な検索も可能となっています。営利目的の二次利用も認められているため、多くの企業が活用している代表的なデータセットのまとめサイトと言えます。

国立情報学研究所

URL:https://www.nii.ac.jp/

NII(国立情報科学研究所)が公開しているデータセットです。研究者に向けて、大学や民間企業のデータを提供しています。無料の利用が可能ですが、NTCIR参加者、もしくは研究者の利用が原則として定められています。利用する際は申請をする必要があるので注意してください。

URL:https://datasetsearch.research.google.com/

Googleが提供しているデータセットの検索サービスです。Google Dataset Searchは2020年に提供がスタートしたばかりでまだ比較的新しいデータセットとなります。しかし、世界各国の研究所や行政がネット上で気軽に検索する事が出来るため、新しいながらもその利用者は非常に多く、Googleが提供しているという事もあり大きな安心感もあります。

楽天データセット

URL:https://rit.rakuten.com/

大手企業である楽天の技術研究所が提供しているデータセットです。公的の研究機関や大学に向けた公開を行っており、楽天に掲載されている商品のレビューやアノテーション付き文字画像など豊富なデータが提供されています。無料で利用できますが、使用するためには登録が必須となります。

データセットの活用事例

データセットは様々な活用事例があります。実際の例を正しく知ることで、データセットの効率的な活用方法を知ることが出来るでしょう。ここでは、3つのデータセットにおけるリアルな活用例をご紹介致します。

日本古典籍データセット

「日本語の歴史的典籍の国際共同研究ネットワーク構築計画」において、源氏物語や徒然草など、誰しも一度は聞いたことのある日本古典の名作を含むデジタル化された古典籍画像などを公開しています。日本古典籍データセットの活用例では、2018年、インフォコム株式会社から発売されたカレンダーでは、データセットの画像を利用したものが作成されました。

また、株式会社ハースト婦人画報社から発刊されている「婦人画報」では、光琳画譜の仔犬を使用したステンシルが作成されました。戌年の年賀状に合わせて付録として付属され、3つの表情がそれぞれ優し気で非常に人気を集めた付録です。

SSDSE(教育用標準データセット)

独立行政法人統計センターが公開しており、統計教育やデータサイエンス演習などの統計データです。SSDSEは、日本統計協会の月刊誌「統計」において、授業に使える統計教材のデータとして活用されました。2019年から2020年まで、合計12回も掲載されています。SSDSEは地域別、都道府県別、都道府県県庁所在地別など、分類が様々で正しくされているため、授業の教材としての活用も可能となります。

日本政府の公共データセット

「推奨データセット」という政府が推奨するデータセットがあります。推奨データセットは様々な分野のものがあり、公衆トイレの一覧、介護サービス事業所一覧、無線LANアクセスポイント一覧など、多くのデータを閲覧する事が出来ます。

例えば介護サービス事業所一覧を参考に、ミルモというアプリが開発されました。これは福祉に関するデータを収集し、行政と連携をとることによって簡単に情報検索が出来るアプリです。また、消防水利施設一覧データセットの場合、火災が起きた際にその場所から近い水利を迅速に検索可能なアプリ「全国水利台帳」が開発されました。

データセット活用の注意点

豊富なデータを無料で活用することのできるデータセットですが、使用する際には注意すべき大切なポイントがあります。データセットを適切に正しく活用するためにも、この注意点に関してはしっかりと押さえておくようにしましょう。

適切なデータセットの選択

データセットは非常に豊富な種類があるため、その中から用途に合わせた目的のものを正しく選択する必要があります。この選択をしっかりと行わなければ、イメージした通りの機械学習アルゴリズムを実現させることは出来なくなってしまいます。また、機械学習の性能をより高めるためには、なるべく平均的なデータを選択するという事も大切になります。

使用しないデータの削除

様々なデータセットから適切なものを選ぶ際には、実際に使用するデータ分別は人の手で行う必要があります。検証の際、もしも解析しにくいデータが含まれていると、システムの精度が低くなってしまうという事があります。余計なデータが含まれることで精度低下を引き起こす原因を作ってしまいますので、使用しないデータはその都度必ず削除するようにして下さい。

著作権

人工知能の機械学習では、豊富な種類の画像データやテキストデータを扱います。そのため、データの著作権関連に関しては常にしっかりと気を配らなければいけません。特に商用利用の際には、この著作権に注意した上でデータの利用をしてください。データセットはそのほとんど商用利用に支障がないものではありますが、活用する際には著作権の確認は必ず行うように癖をつけておくと安心です。

完成後も検証や改善をする

完成したとしても、それで常にベストな状態であるという訳ではありません。完成したからと言ってそのまま放置せず、定期的に検証や改善をしていく事が肝心です。使用しないデータなどがあった場合はすぐに削除し、ベストな状態を保てるようにしておきましょう。

まとめ

データセット(data set)は、機械学習に最も重要なポイントです。莫大なデータを学習させることにより、人工知能はより精度を高めていく事が出来るでしょう。今後さらに開発需要が高まっていくであろうAI・人工知能において、こうしたデータセットは欠かせない要素となっています。まずはデータセットが何なのか、どのようなものがあるのかをよく理解し、本記事で紹介したような例を参考に、ぜひ色々なデータセットを効率よく活用していきましょう。

【Androidアプリ開発言語は?】おすすめのプログラミング言語をはじめ、Androidアプリ開発を学ぶ方法も!

Androidアプリ開発を行いたいと考えた時に、最適なプログラミング言語はどの言語なのか、どのように開発を進めていけばいいのかと悩むことも少なくありません。特にアプリ開発にこれから初めて携わろうとしているアプリ開発初心者の方や、これからプログラミング言語を勉強しようとしている方はどこから手をつけていいかわからないのではないでしょうか。

本記事では、Androidアプリ開発にフォーカスし、Androidアプリ開発におすすめなプログラミング言語をはじめ、Androidアプリ開発を学ぶ方法まで徹底解説致します。

ネイティブアプリ(スマホ)とは

アプリは「Webアプリ」「ネイティブアプリ」「ハイブリッドアプリ」の3種類に分類することができます。Webアプリは、Webサーバー上で動作するアプリで、ネイティブアプリは、スマートフォン端末やPC等にアプリをインストールして利用するアプリです。また、ハイブリッドアプリは、Webアプリとネイティブアプリのいいとこ取りをした機能を兼ね備えているアプリです。

ネイティブアプリは、さらにネイティブアプリ(PC)とネイティブアプリ(スマホ)に分類することができ、特にAndroidアプリは、ネイティブアプリ(スマホ)に分類されます。

ネイティブアプリ(スマホ)メリット

Androidアプリつまりネイティブアプリ(スマホ)の大きなメリットとしては、次の2点が挙げられます。

  • オフラインでも動作
  • 端末機器が保有する機能を利用可能

ネイティブアプリ(スマホ)は、アプリストアからスマートフォン端末にアプリをインストールすることで使用できるため、インターネット環境が整備されていないオフライン環境下でも動作します。さらに、スマートフォン端末が元々保有しているカメラ機能等の様々な機能をフル活用することができるというメリットもあります。

ネイティブアプリ(スマホ)デメリット

Andoroidアプリつまりネイティブアプリ(スマホ)には、メリットだけでなく、次の2点のデメリットも存在します。

  • アプリストアの審査がある
  • OSアップデートの影響を受け

ネイティブアプリ(スマホ)は、アプリストアを介してユーザーにインストールしてもらう必要があります。そのため、初回リリース時はもちろんバージョンアップ時にもアプリストアの審査があり、審査に通らなければアプリをリリースすることができません。

さらに、OSアップデートがされるたびに、アプリに不具合等が発生することが懸念され、その都度メンテナンスやバージョンアップを行う必要が出てきます。

Androidアプリ開発に必要なもの”>Androidアプリ開発に必要なもの

Androidアプリ開発を実際に行う際に、必要なものは大きく3つあります。

  • パソコン
  • 開発環境
  • プログラミング言語

本項目では、上記3つについて深く掘り下げて解説致します。

パソコン

当たり前ではありますが、Androidアプリ開発を行うためにはPCが必要です。PCのOSは、WindowsあるいはMac等特に決まりはありませんが、CPUをはじめメモリーやストレージ等のスペックが大切です。

CPUCore i5以上
Ryzen 3 3300U
メモリ(最低要件)8GB以上
メモリ(推奨)16GB以上
ストレージ(インストール時)256GB以上

開発環境

Androidアプリ開発に適した開発環境としてはいくつかありますが、今回は最も代表的であるAndroid Studioをピックアップして解説致します。

Android Studio

Android Studioとは、Google社が提供しているAndroidアプリ開発環境のことです。Android Studioでは後述する「Java」と「Kotlin」というプログラミング言語を使用します。なんと言ってもAndroid Studioは、Android自体を開発したGoogle社が提供している公式開発環境のため、信頼度が高いということが言えるでしょう。さらにオープンソースかつ無料で使用できる点も嬉しいポイントです。

Android Studioでは、Androidアプリだけでなく、Android TV向けのアプリやAndroid Auto向けのアプリ等も開発することができます。強力なコードエディタ及び開発ツールや、コードの補完機能及びアプリ構築が容易にできる機能などが完備されており、インストールするだけですぐに開発に取り掛かることができるのです。

プログラミング言語

Android Studioでは、JavaとKotlinというプログラミング言語を使用しAndroidアプリを開発します。それぞれの言語の特徴やメリットデメリット、学習方法などを見ていきましょう。

Java

特徴メリットデメリット
JVM(Java Virtual Machine)というJava仮想マシンで動作しているためPCのOSは問わない
オブジェクト指向
人気が高く需要がある
Android自体がJavaで動作
プラットフォームに依存しない
ライブラリの充実
開発効率及び保守性が高い
ソースが多数あり学習しやすい
習得するまでに時間がかかる

Javaを学ぶために

Javaは現在でも人気と需要が高いプログラミング言語であり、たくさんのメリットがありますが、その分習得までにはある程度の時間がかかってしまいます。Javaを学ぶ方法はいくつかありますが、おすすめの学習サイトと書籍についてご紹介致します。

学習サイト

Javaはメジャーなプログラミング言語であるため多数の学習サイトが存在します。中でも初心者におすすめの学習サイトをピックアップしました。

Java初心者入門講座

Java初心者入門講座では、Javaのインストール及び環境設定から学び始めるため本当に初心者の方でも安心して学ぶことができます。簡単なサンプルプログラムをはじめ、eclipseを使用した本格的なアプリ開発に及ぶまで図を使用してわかりやすく解説してくれます。さらにクラスやメソッド、配列、APIの使用方法についても学ぶことができるため、丁寧に一つずつステップアップしていきたい方におすすめです。

Java初心者入門講座http://sunjava.seesaa.net
一番かんたんなJava入門

Javaの初心者に向けた入門講座であり、1を100にするのではなく、0を1にするという目的のため、これからJavaについて勉強しようという方にとても向いています。超入門サイトであるが故に、丁寧かつ簡単に理解できるように解説も工夫されているのがポイントです。

一番かんたんなJava入門https://nobuo-create.net
Java入門

Javaを使用したアプリ開発を行うために必要となるJDKのインストール方法をはじめ、プログラムの作成及び保存、コンパイル及び実行まで順を追って解説しているため、これからプログラミングを始める方におすすめのサイトです。

Java入門https://www.javadrive.jp/start/
マンガで分かる Java入門講座

Javaをじっくりと時間をかけてマンガを用いて解説しているサイト。登場人物である高校生にJavaを教える形式でマンガを一通り読むことでJavaのオブジェクト指向の概念について学ぶことができます。漫画の総ページ数は832ページにも及ぶので、時間はかかりますが、視覚的に学びたいという方にはうってつけの学習サイトです。

マンガで分かるJava入門講座https://manga.crocro.com/?cat=java&pg=index
楽しいJava入門

「読み物Java(基礎編)」というただ読み進めるだけでJavaの概念を理解することができる初心者向けの内容から、Sunの認定試験の模試の問題に挑戦できる「合格Java(ライブラリ編)」まで、段階的にステップアップすることができる学習サイトです。書籍にもなっており、書籍ではイラストも満載で読みやすいものとなっています。

楽しいJava入門http://www.lcv.ne.jp/~kenmio/
ど素人のJava入門

独学でJavaをマスターしたい方のために実践的な内容をわかりやすくまとめたブログ。著者は30代半ばまでプログラムに関しては知識がなかったため、その視点からプログラムに慣れていない方にとってつまづきやすいと考えられる部分は特に丁寧に解説してくれています。

ど素人のJava入門http://javamania.blog25.fc2.com
書籍

学習サイト同様、Javaについて取り上げた書籍も多数存在します。こちらも初心者向けの書籍をピックアップし、ご紹介致します。

独習Java新版

Javaプログラミングに必要な知識や概念、機能を体型的かつ網羅的に習得することができる標準教科書。書いて実行し、結果を確認するという特長を生かして、サンプルプログラムを例示しつつ詳細かつ丁寧に解説してくれる1冊です。プログラミングの基礎知識がない方であっても、解説を読み、例題を解き、理解度チェックという3つのステップでJavaの文法を完全に習得することができます。

書籍名著者出版社
独習Java新版山田 祥寛翔泳社
プログラミングの基礎からしっかり学ぼう!Javaレッスンブック

Javaを学習するのと同時にプログラミングがどのようなものであるのかというのを基礎から理解できるように丁寧な解説がされています。Javaを使用してプログラミングの考え方及び概念も勉強していきたいという方におすすめの一冊です。

書籍名著者出版社
プログラミングの基礎からしっかり学ぼう!Javaレッスンブック掌田 津耶乃Wiz Publishing
ちょっとはじめるJava

タイトルの通り、Javaの基礎となる部分に絞って、簡単な形のプログラムを用いて解説している一冊。プログラム作成の補助となるeclipseに関しても詳細を解説してくれています。Javaの全てをいきなり理解しようとするのではなく、まずは基礎だけを学んでみたいという方におすすめです。

書籍名著者出版社
ちょっとはじめるJava佐藤 滋秀和システム
新・解きながら学ぶJava

問題集形式のJavaの入門テキスト。問題を解くことでJavaの基礎をマスターし、プログラミング開発能力を身につけることができます。数多くのプログラムリストを掲載していることから、Javaのサンプルプログラム集としても活用することができ、初心者レベルから中上級者レベルの方にまで使える一冊です。

書籍名著者出版社
新・解きながら学ぶJava柴田 望洋SBクリエイティブ

Kotlin

特徴メリットデメリット
Javaとの相互運用性が高い
産業利用向けに開発された汎用言語
高い安全性を誇る
オブジェクト指向
Javaと併存できる
Javaよりもシンプルな文法であることから不具合が発生しにくいかつ安全性が高い
Javaよりもシンプルかつ短いコードで表現可能
Javaと比較し日本語のリソースが少ない
日本における利用場面が少ない

Kotlinを学ぶために

kotlinはプログラミング言語の中でも後発の言語であることから、Javaと比較し日本語のリソースは多くありません。それでもAndroidアプリ開発の公式言語であるため、今後需要はさらに伸びてくることが予想されます。Kotlinをマスターすることで今後の需要に応えることができるため、今のうちから学び習得しておきましょう。こちらもJava同様おすすめの学習サイトと書籍についてご紹介致します。

学習サイト

Kotlinを初めて学ぶ方のためにおすすめの学習サイトをピックアップ致しました。

paizaラーニング「Kotlin体験編」

これからkotlinを通してプログラミングを学習したい方のために、無料で受講できる入門講座です。実際にKotlinを試しながら概要を体験でき、3分の動画と豊富な演習問題で基礎からしっかりと学ぶことができます。

paizaラーニング「Kotlin体験編」https://paiza.jp/works/kotlin/trial/kotlin-trial-1
Udemy「はじめてのKotlin」

プログラミングを初めて学ぶ方のためのKotlin基礎講座。Kotlinの文法と特徴にフォーカスしており、基礎的な文法を丁寧に解説しています。Kotlinに触れたことがないプログラミング初心者であっても、講座受講後にはAndroidアプリ開発に取り組み始めることができるレベルの文法知識を一通り理解できる内容です。

Udemy「はじめてのKotlin」https://www.udemy.com/course/kotlin-beginner/

書籍

Kotlinを学ぶために、プログラミング初心者向けのおすすめの書籍もピックアップしてご紹介致します。

やさしいKotlin入門

プログラミングが初めてである超初心者であってもKotlinを使用したプログラミングを楽しめるように構成されており、Javaと比較したような解説はなくシンプルにKotolinのみにフォーカスした解説をしています。最短コースでKotlinのプログラミングをマスターしたいと考える初心者向けの一冊です。

書籍名著者出版社
やさしいkotlin入門野崎 英一カットシステム
Kotlinプログラミング

Kotlinはもちろんのこと、開発環境のインストール方法から詳しく解説しており、Kotlinの原則をはじめ高度な使用方法まで網羅しています。IntelliJ IDE開発環境についてやJavaとの相互運用方法についても述べられていることから、プログラミング初心者だけでなく、JavaからKotlinに乗り換えを考えている開発者にとっても有用な一冊と言えます。

書籍名著者出版社
KotlinプログラミングJosh Skeen
David Greenhaigh
翔泳社
速習Kotlin:Javaより簡単!新Android開発言語を今すぐマスター 速習シリーズ

Kotlinの基本について、8つのパートに分けてサンプルコードを用いて詳細を解説しています。ただしJavaについてある程度理解していることが必要となっています。Javaの知識と合わせて差分の知識を素早く習得することでKotlinについての理解を深めることを目的とした一冊です。

書籍名著者名出版社
速習Kotlin:Javaより簡単!新Android開発言語を今すぐマスター 速習シリーズ山田 祥寛WINGSプロジェクト

Androidアプリ開発に必要な期間と費用”>Androidアプリ開発に必要な期間と費用

Androidアプリ開発に必要なものが理解できたところで、実際のAndroidアプリ開発に必要な時間と費用の目安についても覚えておきましょう。

必要な時間

開発するアプリのジャンルや開発形態によってもアプリ開発に必要とされる時間は変動します。たとえば簡易的な検索ツールやショッピング系のアプリであれば平均3ヶ月程度、ゲームやSNS系、位置情報アプリ等は平均半年〜1年以上もの時間がかかる場合があります。さらに開発形態として0から作り上げるフルスクラッチ型では最低半年〜1年以上かかり、既存アプリのプラットフォームを利用して作り上げるクラウド型では最低3ヶ月程度かかると言われています。

費用

Androidアプリを開発するための費用は、個人で開発する時とアプリ開発会社に外注した時では大きく変わってきます。概算費用についてご紹介致します。

個人で開発

項目概要概算費用
開発環境の整備PCとスマートフォン端末30,000〜300,000円
開発ツールAndroid Studio等無料〜月額課金
学習プログラミングスクール150,000〜300,000円
サーバー環境mBaaSやVPS、AWS等無料〜従量課金
リリース費用Google Play登録費初回$25

アプリ開発会社に外注

開発するアプリのジャンル概算費用
機能特化アプリやデータ連携アプリ1,500,000円〜
会員アプリ3,000,000円〜
SNSアプリ220,000〜1,200,000円
Eコマースアプリ350,000〜1,700,000円
オンデマンドアプリ500,000〜700,000円
マーケットプレイスアプリ1,200,000円〜

上記は海外企業の調査例ですが、一般的に日本におけるアプリ開発費用の平均値はおよそ2,500,000円程と言われています。

Androidアプリ開発に必要なスキル”>Androidアプリ開発に必要なスキル

Androidアプリを開発するにあたり、必要なスキルはたくさんありますが、中でも重要なスキルは次の4つです。

  • プログラミングスキル
  • パソコンスキル
  • コミュニケーションスキル
  • 情報収集能力

本項目ではそれぞれのスキルについて詳細を解説致します。

プログラミングスキル

プログラミングスキルは、コンピューターにプログラミング言語を用いて指示を出す能力のことを指します。Androidアプリを開発するためには、前述したJavaやKotlin等の言語を習得し、コーディングする能力が不可欠です。開発工程中だけでなく、アプリリリース後にもエラー等の不具合が発生した時にもコードを読み取る力が必要になります。

パソコンスキル

アプリ開発には、前述したプログラミングスキルも必須ですが、サーバー及びデータベース、さらにはネットワーク等のITシステム開発全般に関わるパソコンスキルが求められます。さらに、常に新しい技術が生み出されていることから、一度習得したスキルもどんどんアップデートしていくことが大切です。

コミュニケーションスキル

一般的にアプリ開発はプロジェクトチームを組み、進めていくため、プロジェクトを円滑に進行しつつ成果物のクオリティを高めるためにコミュニケーション能力は欠かせません。チームメンバー及びクライアントの話に耳を傾け、食い違いのないように協力して効率よく開発を進めていきましょう。

情報収集能力

特に日々新しい技術及びツールが生み出されるスピードが早いとされるIT業界では、情報収集能力がなければ要求されるアプリ開発ができないといった事態に陥りかねません。

Androidアプリ開発を学ぶために”>Androidアプリ開発を学ぶために

Androidアプリ開発に必要なプログラミング言語についての学習方法については既に述べた通りですが、実際にAndroidアプリ開発にフォーカスした勉強をし、実践力を身につけたいと考える方もいらっしゃるでしょう。

本項目では、Androidアプリ開発をこれから学びたいという方のために学習サイトと書籍をご紹介致します。

学習サイト

Androidアプリ開発の学習サイトでは、Android Studioの使い方等についても動画等を交えながら解説していることが多く、初心者にも親切丁寧にわかりやすいサイトとなっています。特におすすめの2サイトをピックアップしました。

Androidアプリ開発入門”>ドットインストール「Androidアプリ開発入門」

Android Studioの使い方をはじめ、Androidアプリ開発の基本的な流れを3分の短い動画を用いながら各項目ごとに学ぶことが可能です。既に質問の受付や内容の更新は終了していますが、基礎を学びたいという方におすすめとなっています。

ドットインストール「Androidアプリ開発入門」https://dotinstall.com/lessons/basic_android_v3

Androidアプリ開発入門サイト”>Kotlinを使ったAndroidアプリ開発入門サイト

Kotlinを使用してAndroidアプリの開発を始めるために必要な開発環境を始め、Kotlinの基本的な項目、実際にKotlinを使用してAndroidアプリを開発する方法を3項目に分けて解説しています。Androidアプリのプログラミングを初めて学ぶ方に向けた入門サイトです。

Kotlinを使ったAndroidアプリ開発入門サイトhttps://kotlin.keicode.com

書籍

Androidアプリを開発する方のために、多数の書籍も出版されていますので、初心者向けの2冊をピックアップしてご紹介致します。

作って楽しむプログラミング Androidアプリ超入門

プログラミング自体が本当に初めてという方であっても簡単なサンプルを作成しつつ、Androidアプリの作成を楽しく体験することができる入門書。全9章から構成されており、順番に読み進めることでAndroidアプリの基礎知識から、画面デザイン、コーディングの仕方等を理解することができます。

書籍名著者出版社
作って楽しむプログラミング Androidアプリ超入門高江 賢株式会社 日経BP

はじめてのAndroidプログラミング 第5版

初めてAndroidアプリを開発する方が、回り道せず最短距離で学ぶことができるように配慮された一冊。Android Studioのレイアウトエディタ機能での画面作成を解説しており、アプリ開発全体の流れが掴めるような構成になっています。KotlinについてもAndroidアプリ開発に必要な部分のみに絞ってわかりやすく解説しています。

書籍名著者名出版社
はじめてのAndroidプログラミング 第5版金田浩明SBクリエイティブ

まとめ

Androidアプリの開発言語にフォーカスしつつ、本記事では、Androidアプリ開発を学ぶ方法まで解説致しました。Androidアプリの需要は今後も衰えることなく、どんどん新しいアプリが開発されていくことが予想されます。

これからAndroidアプリ開発に携わろうと考えている方は、本記事でご紹介した学習サイト及び書籍等を参考に、Android StudioやJava、Kotlin等について理解を深めていただければ幸いです。

【人工知能(AI)の作り方とは?】開発方法や必要スキル、勉強方法など徹底解説!

近年身近な存在となってきた人工知能(AI)。今後も日常生活を支えてくれる存在となるべく、日々様々な分野で研究が進められています。

本記事では、人工知能(AI)の作り方について、人工知能(AI)を開発するための方法をはじめ必要なスキル、人工知能を開発するための勉強方法等を徹底解説致します。

人工知能(AI)とは

人工知能(AI)の作り方の解説をする前に、人工知能(AI)について概要を押さえておく必要があります。人工知能(AI)とは、人間の知的行動の一部分をソフトウェアを利用して人工的に再現したものを言います。学習し、新たな事に対し順応していくことで、まるで人間のようにあらゆるタスクに柔軟に対応していくことが可能です。「AI」は、英語表記で「Artificial Intelligence」の頭文字を取ったものです。

ちなみに人工知能・AIはその定義は大変広く、大きく分けると2つの人工知能(AI)に大別されます。「特化型AI」と「汎用型AI」です。皆さんが利用されたり、ご存じのAIサービスの多くは「特化型AI」と呼ばれるものでSF映画などで登場する人工知能・AIは「汎用型AI」と呼ばれます。では具体的な人工知能(AI)の開発についてをご紹介します。

人工知能(AI)を開発する流れ

専門的な人工知能(AI)を開発するための手順を解説する前に、簡単な流れについて概要を解説致します。

人工知能(AI)の内容の決定

まず大前提として、人工知能(AI)を何の分野でどのように活用するのかといった内容を決定することが大切です。詳細な内容が決定しなければ、次からのデータの収集等に進むことができません。ある程度着地地点についてきちんと決定しておきましょう。

目的のデータの収集

次に、人工学習(AI)に学習させるべき目的のデータ収集を行いましょう。人工知能(AI)は、初期の状態では何も知らないまっさらな状態であるため、明瞭でありわかりやすいデータを収集することが大切です。

機械学習モデルの作成

データを収集したら、機械学習モデルの作成を行います。この工程は人工知能(AI)を開発する上で最も重要であると言っても過言ではありません。時には膨大な時間がかかってしまうこともありますが、学習データは人工知能(AI)の完成精度に深く関わる部分ですので手を抜かないことが大切です。

機械学習モデルとは

機械学習モデルとは、データ解析を行う手段の一つで、ある特定の種類のパターンを認識できるようにトレーニングされたファイルのことを言います。

Webサービスへ組み込む

開発した人工知能(AI)を公開するためにWebサービスに組み込みを行います。Webサービスに組み込みを行う際には、後述するようなプログラミングスキルが必要となります。

人工知能(AI)を開発する具体的な方法

人工知能(AI)を開発する流れは前述した通りですが、ここではさらに深く掘り下げて解説致します。人工知能(AI)を開発するための方法としては、次の2つのパターンが存在します。

  • 無料ツール及びサービスの利用
  • API及びフレームワークを利用

無料ツール及びサービスの利用

人工知能(AI)を開発するための無料ツールやWebサービスは数多く存在しています。具体的なツール及びサービスについては後述しますが、開発する人工知能(AI)に合わせてツールやサービスを上手に活用しましょう。

API及びフレームワークを利用

これは特にWeb開発及びITエンジニアとしての経験を持つ方におすすめの方法となりますが、「API」及び「フレームワーク」を活用することで、機械学習を手軽に利用することかつ人工知能(AI)の作成が容易となります。APIを使用した開発ツールの具体的な例としては、「チャットボット」や「音声UI」等の自然言語処理に関して無料サービスを提供している「Wit.ai」が挙げられます。

また、フレームワークを使用した開発の例としては、後述する「Python」のフレームワークが挙げられ、「PyTorch」と「TensoeFlow/Keras」が利用されることが多いです。

人工知能開発に必要なプログラミングスキル

人工知能開発に必要となるプログラミングスキルとしては、様々なものがありますが、代表的な2つをご紹介します。

  • Python
  • SQL

Python

Pythonは、機械学習を実装するためのプログラミング言語として最も人気があると言っても過言ではない言語の一つです。その理由としては、プログラミング言語としての信頼性が高く、文法がシンプルであり、機械学習に使用するライブラリやフレームワークがとても充実しているということ等が挙げられます。

人工知能(AI)に限らず、InstagramやYouTube等の有名なサービスがPythonによって開発されていることからもその信頼性が高いことがわかります。

SQL

SQLとは、データベースを操作するための言語であり、データベースにデータを挿入及び検索する際に利用します。SQLの強みとしては、国際標準化されているところにあり、あらゆるデータベースで利用できるということです。そのため、人工知能(AI)に学習させる前段階としてデータを構造化させ、抽出及び加工する際に活用されます。

開発した人工知能(AI)開発を公開するためのスキル

せっかく有能な人工知能(AI)を開発したとしても、公開しなければ活用されることはなく、とても勿体ないことになってしまいますので、人工知能(AI)を公開するためのスキルも身に付けておく必要があります。主に必要となるスキルは次の2つです。

  • フロントエンド(front-end)
  • バックエンド (back-end)

フロントエンド(front-end)

開発した人工知能(AI)を、Webサービスの中で公開しようと考えた場合には、ユーザーの目に触れる部分で必要となるフロントエンド技術が必要です。フロントエンド技術としては「HTML」「CSS」「JavaScript」等のプログラミングスキルが求められます。

バックエンド (back-end)

フロントエンドに対して、ユーザーの目に触れない部分であるバックエンド技術も必要となります。バックエンド技術としては「Java」や「C ++」といったようなコンパイラ言語あるいは「PHP」や「Ruby」といったインタプリタ言語等のプログラミングスキルが求められます。

人工知能(AI)を開発するためのツール

人工知能(AI)を開発するために活用できるツールには、様々なものが存在しますが、ここでは特に主要な15個のツールについて解説致します。

  • Neural Network Console
  • Cloud AutoML Vision
  • IBM SPSS Modeler
  • Azure Machine Learning Studio(classic)
  • Deep Analyzer
  • DataRobot
  • MatrixFlow
  • Google Colaboratory
  • Scikit Learn
  • Theano
  • CNTK
  • ONNX
  • OpenNN
  • H20: Open Source AI Platform
  • Google ML Kit

Neural Network Console

Neural Network Consoleは、Sonyが提供するツールであり、コーディングが不要でありながらも精度の高い人工知能(AI)開発を実現することが可能です。具体的には、ドラッグ&ドロップで簡単に編集することができ、軽量なニュートラルネットワーク構造を自動探索してくれ、さらにボタンひとつで高速な機械学習を実行することが可能です。

メールアドレス等の簡単な登録をするだけでクラウド上で人工知能(AI)を開発することができるため、ハードルも低く、とても便利なツールとなっています。

Cloud AutoML Vision

Cloud AutoML Visionは、Googleが提供する機械学習の知識が0であったとしても、任意の画像を利用して簡単に機械学習モデルを開発することができるツールです。学習用の画像は自分で用意する必要がありますが、「データセット」の画像を転用することも可能です。

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modelerは、ビジネスにおいて専門知識を活用し、予測モデルを作成すること等が可能な一連のデータ・マイニング・ツールのことです。プログラミングは必要なく、ドラッグ&ドロップの簡単操作だけで良いことから人工知能(AI)開発の知識がない方でも直感的に操作することが可能です。およそ100万件程度のデータであればPC1台準備するだけで処理が可能となっているため、スモールスタートを切りたい方にもおすすめです。

Azure Machine Learning Studio(classic)

Azure Machine Learning Studio(classic)は、Microsoft Azureが提供する機械学習サービスであり、ブラウザ上で、あらゆる機械学習モデルの作成が可能です。モジュールと称される部品を配置し、モジュールの入力及び出力をドラッグ&ドロップの直感的な操作で接続し機械学習モデルを構築します。

大きな特徴としては、Python等に代表されるプログラミング言語を使用せずとも人工知能(AI)開発を行うことが可能というGUIベースの人工知能(AI)開発ツールであり、サンプルモデルも多数搭載されているため、非常に汎用性が高いものと言えます。

Deep Analyzer

Deep Analyzerは、人工知能(AI)の専門的な知識がなくても、手軽に人工知能(AI)開発及び訓練、検証が可能な深層学習ソフトウェアです。プログラミングが不要であり、オーグメンテーション及びハイパーパラメーター調整等の専門的なプロセスを自動化することで、マウス操作だけでの人工知能(AI)開発を実現しました。

代表的な6つのアルゴリズム(画像分類、画像生成、ペア画像生成、物体検出、音源分類、異常検知)があらかじめ搭載されているのも嬉しいポイントです。

DataRobot

DataRobotは、人工知能(AI)開発における機械学習を自動化するプラットフォームです。データプレパレーションをはじめ、モデリングやモデルデプロイ、予測実行に至るまでのデータサイエンスプロセスを自動化することで、生産性を大きく向上させることが期待できます。

具体的には、小売業であれば売上予測及び物流の最適化、マーケティングでは顧客分析や広告費の最適化、製品開発であれば需要供給予測及び不良品の発生予測等、各分野毎に業務を効率化することが可能です。

MatrixFlow

MatrixFlowは、プログラミング言語及び人工知能(AI)の専門的な知識がなくてもノンプログラミングで人工知能(AI)によるデータ分析及び画像認識、数値予測等を行うことが可能な機械学習のプラットフォームです。日本で開発されたプラットフォームであるため、日本語用のアルゴリズムを利用して、精度の高い自然言語処理モデルの構築が可能です。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryは、その名の通り、Googleが提供している機械学習の教育及び研究用の無料サービスです。Google Colaboratoryを使用すると、迅速にプログラミング言語Python及び機械学習深層学習等の環境を整備することが可能です。PythonをWebブラウザ上で実行可能なJupyter Notebookを提供している上、GPUも無料で実行できます。

Scikit Learn

Scikit Learnは、プログラミング言語Pythonを使用した機械学習のライブラリのことです。オープンソースかつ無料で利用することができる上、数多くの機械学習アルゴリズムが実装されており、どのアルゴリズムであっても似たようなコーディングで利用することができるという特徴があります。

さらにサンプルのデータセットも搭載されているため、インストール後すぐに機械学習を試すことができます。

Theano

Theanoは、プログラミング言語Pythonの数値計算ライブラリでありながら、ディープラーニングの応用を強く意識して設計されています。多次元配列を効率的に使用するための数式の定義及び最適化、評価が可能となっています。あくまでディープラーニングを実装したライブラリではないので注意が必要です。コンピュータ代数システム及び最適化コンパイラの機能を搭載しています。

CNTK

CNTKは、英語表記で「Microsoft Cognitive Toolkit」の略称であり、Microsoftが提供しているオープンソースの統合ディープラーニングツールキットのことです。ただし、消極的開発段階に突入していることから、後述するONNXの利用が推奨されています。

CNTKは、複数のプログラミング言語に対応しており、クラウド上で簡易的に使用できることから、ニューラルネットワーク開発及び機械学習、コグにティブコンピューティング等の人工知能(AI)プロジェクトに活用することが可能です。

ONNX

ONNXは、英語表記で「Open Neural Network eXchange」の略称であり、ディープラーニングのモデルを様々なフレームワーク間で交換するためのフォーマットのことを言います。具体的には、PytorchやKeras等に代表される機械学習のフレームワークからエクスポートすることが可能であり、ONNX Runtimeをはじめ、TensorRT、ailiaSDK等のSDKを用いて推論ができるようになるのが大きな特徴です。

OpenNN

OpenNNは、英語表記で「open-source neural networks」の頭文字を取ったもので、人工知能(AI)開発における機械学習のためのオープンソースのニューラルネットワークライブラリのことです。これまで、マーケティングやヘルスケア等数多くのアプリケーション開発に貢献しています。

H20: Open Source AI Platform

H20: Open Source AI Platformでは、人工知能(AI)開発におけるディープラーニングをコーディングなしで行うことができます。様々なビジネス上の問題を解決するだけでなく、新たなアイデアを発見及び活用し、クライアントに信頼される結果を提供しています。正確かつ迅速で、透明性の高いモデルやアプリケーションの構築が可能です。

Google ML Kit

Google ML Kitは、機械学習及びモデル構築可能なものであり、Googleが持っている機械学習の専門知識を、パワフルかつ使いやすいパッケージとしてモバイルアプリ開発者向けに提供しています。各デバイス上で問題なく動作するように最適化されたソリューションで、iOS及びAndroidの魅力的なアプリケーション開発を行うことが可能です。

人工知能(AI)を開発することができるAPI

人工知能(AI)を開発することができるAPIの中でもおすすめのものを3つピックアップしましたので、ご紹介致します。

  • Wit.ai
  • Watoson API
  • A3RT

Wit.ai

Wit.aiとは、音声及び文章を送ることにより動かすことが可能なアプリケーション及びデバイスを簡単に開発するためのオープンソースのプラットフォームのことです。プログラミング言語は「Node.js」「Ruby」「Python」「C言語」「Rust」「JavaScript」となっており、さらにiOS及びAndroidどちらにも対応していることから汎用性が高いと言えます。

FacebookまたはGitHubアカウントがあれば、連携しながらWit.aiのアカウントを作成することが可能です。さらにほぼブラウザ上で操作することになるため、エンジニアでなくても扱うことができるとされています。

Watson API

Watson APIは、IBMが提供する人工知能(AI)のAPIです。アルゴリズム及びルール等に関してはIBMが独自に研究し開発、さらに日々アップデートが行われるため、ユーザー側は人工知能(AI)の技術者が不在であっても、精度の高い人工知能(AI)を開発することが可能です。さらにオンプレミス及びマルチクラウドどちらの環境でも使用することが可能となっています。

A3RT

A3RTは、英語表記で「ANALYTICS&ARTIFICIAL INTELLIGENCE API VIA RECRUIT TECHNOLOGIES」を略したものであり、RECRUITが提供する人工知能(AI)の分野の機械学習ソリューション活用のハードルを低くし、スピーディでありながら低コストで導入することができるよう設立されたAPI群のことです。

大きな特徴としては、人工知能(AI)に興味を持ちながらも、関連サービスを開発する技術がないような企業及び個人においてもA3RTのAPIを組み込むことで、文章の自動生成及び画像判定等を代表する人工知能(AI)サービスを利用できるという点が挙げられます。

RECRUITが提供していることもあり、RECRUITを代表する「カーセンサー」をはじめ「ゼクシィ縁結び」「ホットペッパービューティ」といった様々なサービスに活用されてきた実績があるため、信頼性が高いAPIとなっています。

人工知能(AI)を開発することができるフレームワーク

APIに限らずフレームワークを活用することでも人工知能(AI)を開発することが可能です。ここでは人工知能(AI)開発におすすめのフレームワークをご紹介致します。

  • Pytorch
  • TensorFlow/Keras
  • MXnet
  • Chainer

PyTorch

PyTorchとは、Facebookが開発を主導したPythonのオープンソース機械学習に特化したフレームワークのことです。シンプルなコードでコーディングがしやすいことから人気が高くなっています。「Define by Run」というアプローチ方法であることから、自由度が高い設計がされています。使用可能なプログラミング言語は「Python」「C ++」「CUDA」です。

TensorFlow/Keras

TensorFlow/Kerasとは、ディープラーニングモデルを構築しトレーニングを行うためのTensorFlowの高レベルなAPIのことです。主に高速のプロトタイプングをはじめ、最先端の研究等にしようされることが多くなっています。シンプルで一貫したインターフェースがあることから、ユーザーに対して親切な設計となっており、もともと用意されている構成要素の接続のみで制約がなく作成することが可能です。使用可能なプログラミング言語は「C ++」「CUDA」「Python」となっています。

MXnet

MXnetとは、ワシントン大学及びカーネギーホール大学によって開発された深層学習フレームワークのことです。あらゆる深層学習モデルをサポートしていることから、高い人気を誇ります。使用可能なプログラミング言語は「Python」「Scala」「R」「Julia」「Perl」「C ++」であり、非常に多くの言語に対応しているため、活用しやすいフレームワークとなっています。

Chainer

Chainerとは、Preferred Networksが開発した、ディープラーニングに向いているフレームワークのことです。ニュートラルネットワークを使用した学習を行うための機能がオープンソースで提供されており、日本企業が開発したことから日本語のソースも多く、日本国内での利用が多くなっています。シンプルなコーディングでディープラーニングのモデルを構築することができる特徴を持つため、初心者にも易しいと言われています。使用できる言語は「Python」です。

人工知能(AI)を開発するための勉強方法

人工知能(AI)を開発するための勉強方法としては、次の3つが挙げられます。

  • プログラミングスクール
  • 学習サイト
  • 書籍

プログラミングスクール

金銭面に余裕がある場合、最も効率的に学ぶことができるであろう方法としては、プログラミングスクールに通うということが挙げられます。専門的な知識を持つ講師から学びつつ、疑問点があればすぐに質問することができる環境が整っているため、初心者でも安心です。様々なプログラミングスクールが存在しますが、ここでは2校をピックアップしてご紹介致します。

AIジョブカレ

AIジョブカレは、人工知能(AI)活用に必要なプログラミングを中心に、データの前処理及びアルゴリズム、パラメーターチューニング等を現役のAIエンジニア及びデータサイエンティストから学ぶことができる人工知能(AI)技術専門のプログラミングスクールです。

初学者コースをはじめとし中級コースなどレベルに応じて学びたい講座を選択することができるため、学習したい部分だけに絞って学ぶということも可能となっています。

AIジョブカレhttps://www.aijobcolle.com

Winスクール

Winスクールの人工知能(AI)に関わる講座「Python&データ分析コース」「Python&AI Programing」「Python&AI Programing Data Analysis」等では、人工知能(AI)開発の構築部分で利用頻度の高い「Python」の基本から、人工知能(AI)のプログラミングについて、個人レッスンによる実習で学習することが可能です。自分が学びたいことに注力することが可能であるため、深く学び転職等に生かしたい時にも役立ちます。

Winスクールhttps://www.winschool.jp

学習サイト

人工知能(AI)を学習する場合には、学習サイトを閲覧し、活用することでも学ぶことが可能です。ここでは人工知能(AI)を学ぶためにおすすめな学習サイトを4サイトご紹介致します。

KIKAGAKU

KIKAGAKUは、株式会社キカガクが無料公開しているオンライン学習サイトです。誰も挫折することなく、最短距離で最先端の知識を身につけることができるように作られています。大きく2つのコンテンツ(理論パート、実装パート)に分類することができ、理論パートで人工知能(AI)の仕組みを理解してから、実装パートで人工知能(AI)に使用可能な技術の習得を目指すことが可能となっています。

KIKAGAKUhttps://free.kikagaku.ai

AI Academy

AI Academyは、学習者それぞれに適したカリキュラムを用いてPython及び人工知能(AI)を実践的に学ぶことができる学習サイトです。大きな特徴としては、自分が開発したいと思うものを実際に開発しながら学ぶことができるというだけでなく、中級レベルになると、自分で開発したデータ分析及び人工知能(AI)に特化したコンテンツの販売を行うことが可能となっているところです。

AI Academyには、450種類以上ものオリジナルテキストが用意されており、さらにクイズを解きながら、短期間で効率よく自分の目標を達成することが可能となっています。

AI Academyhttps://aiacademy.jp

Aidemy

Aidemyは、人工知能(AI)スキルをスムーズに身につけることができる学習サイトです。会員登録するだけで、人工知能(AI)開発に必要とされる数学及びPythonの入門講座を無料で受講することが可能です。この入門講座は、初心者でもとっかかりやすく図解及びイラスト、さらには動画を積極的に取り入れており、挫折することなく学習を継続することが可能となっています。

学習を始めてから3ヶ月でAI人材となれるように、24時間体制のチャットサポートやコードレビューといった様々なサポートが充実しており、ユーザー数は10万人を超えています。

Aidemyhttps://aidemy.net

AVILEN AI Trend

AVILEN AI Trendは、人工知能(AI)やディープラーニング等の理論及び応用について、最先端のAIトレンドについて誰もが理解することができるよう、わかりやすく提供している学習サイトです。

AVILEN AI Trendhttps://ai-trend.jp

書籍

人工知能(AI)を学習するために、書籍を揃えて学習するという方法も存在します。ここでは人工知能(AI)に関する初歩的な学習が可能な書籍4冊をピックアップします。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

人工知能(AI)プログラミングに必要とされる高校数学及び大学数学を基礎からそう復習することが可能な一冊。数学が苦手な方にもおすすめです。実際にPythonのコードを動かすことで理解を深めることも可能です。

書籍名著者名出版社
人工知能プログラミングのための数学がわかる本石川 聡彦KADOKAWA

図解これだけは知っておきたいAI(人工知能)ビジネス入門

人工知能(AI)について、初心者及びおさらいしたい人に最適の一冊。丁寧な解説で、人工知能(AI)のウソとホントをはっきり理解することができ、人工知能(AI)に関する用語と常識を網羅することが可能となっています。

書籍名著者名出版社
図解これだけは知っておきたいAI(人工知能)ビジネス入門三津村 直貴成美堂出版

図解即戦力 機械学習&ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊しっかりわかる教科書

機械学習及びディープラーニングについて主に図解形式で解説している1冊。人工知能(AI)に関する機械学習及びディープラーニングの基本及び関連技術をはじめ、仕組みや開発に関する基礎知識を一通り学ぶことが可能な入門書となっています。

書籍名著者名出版社
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングの仕組みと技術がこれ1冊しっかりわかる教科書株式会社アイデミー
山口 達輝
松田 洋之
技術評論社

エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

Think IT連載「ビジネスに活用するためのAIを学ぶ」に、著者の自社Webサイトのブログである「AI技術をぱっと理解する(基礎編)」を加えつつも加筆及び修正を施したAI入門書となっています。今から人工知能(AI)を学習するというエンジニア及び過去に挫折してしまったエンジニアにおすすめの一冊です。

書籍名著者名出版社
エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説梅田 弘之インプレス

まとめ

人工知能(AI)の作り方について、本記事では、人工知能(AI)を開発するための方法をはじめ必要なスキル、人工知能を開発するための勉強方法について等を徹底解説致しました。

人工知能(AI)の分野は、まだまだ発展途上中であるため、プログラミング初心者であっても今から人工知能(AI)について習得することで、あらゆる分野でその技術を生かすことが可能となるはずです。プログラミングを学ぶのであれば人工知能(AI)に特化した技術を身に付けてみてはいかがでしょうか。

【ECサイト ASPカート 24選 徹底比較】ECサイトを開設しようと考えている方必見!

「ECサイトを開設したいけど、システム開発の知識がないのに開設できるの?」

「これからECサイトを開設したいと思っているけど、どのASPカートにしたら良いかわからない」

「今使っているASPカートから別のASPカートに乗り換えたい」

上記のような悩みを抱えている方のために、本記事では今話題のASPカートについて徹底調査を行いました。ASPカートとは何かというところから丁寧に解説致します。

ASPカートとは

ASPカートとは、ECプラットフォームをインターネット経由でレンタルすることが可能なサービスのことです。数多くの企業及び個人がASPカートをレンタルしているため、標準機能を低コストで使用可能であるという利点があります。

ASPカートと他のEC構築方法との違い

ASPカート以外にもECサイト構築の方法には様々な種類があります。本項目では、ASP カートとの違いを解説致します。

ASPカートとクラウドECの違い

クラウドECは、インターネット経由でアクセスするクラウド上で、ECサイト構築から運営まで行うことが可能です。ECプラットフォームはベンダーが保持しており、常に最新のシステムに自動でアップデートされていくという特徴があります。

ASPカートとクラウドECの大きな違いとしては、ASP カートには拡張性がなく、決められた機能の範囲内でしかECサイト運営をすることができないという点と、外部システムとの連携が不可能であるという点が挙げられます。

ASPカートとパッケージの違い

ECサイト構築におけるパッケージは、サイトデザイン等のカスタマイズが可能です。日本国内における大規模ECサイトの構築はパッケージで構築されている例がほとんどと言っていいでしょう。

ASPカートとパッケージの大きな違いとしては、パッケージの場合、システム導入後はシステムがアップデートされないという点と、構築コストがASP カートと比較し割高であるという点が挙げられます。

ASPカートとオープンソースの違い

オープンソースは、外部に公開されているソースコードを使用してECサイトを構築する方法です。一般的に、誰でもオープンソースのプログラムをサーバーにインストールすることが可能となっています。

ASPカートとオープンソースの大きな違いは、オープンソースの場合、低コストでECサイトを構築することが可能である点と、web制作の知識及びスキルを持っていなければECサイト構築が不可能であるという点です。さらにオープンソースの場合には、誰もが見ることができるソースコードを使用するため、セキュリティ面が脆弱であるという弱点があります。

ASPカートとフルスクラッチの違い

フルスクラッチは、何もないところから自社および自分自身のスキルでECサイトを構築する方法です。特定のフォーマット等を使用することはないため、完全にオリジナルのサイトを制作することが可能となっています。

ASPカートとフルスクラッチの大きな違いは、ASPカートが低コストかつ専門的な知識がなくても簡単にECサイトの構築をすることが可能であるのに対し、フルスクラッチは、規模によっては数千万から数億円のコスト及び年単位の開発の時間がかかり、システム開発の知識及びスキルが必要であるという点が挙げられます。

ASPカートのメリット

ASPカートでECサイトを構築するメリットとしては次の3点が挙げられます。

  • コストが安い
  • 複雑な設定が不要
  • 独自ドメインが取得可能

本項目では、上記3点のメリットについて解説致します。

コストが安い

ASPカートには、初期コスト及び月額コスト等がとても安いという利点があります。さらに選択するASPカートによっては初期コストが無料というケースも存在します。そのため、企業規模だけでなく個人規模でECサイトを構築する方も増えているのが現状です。

複雑な設定が不要

従来ECサイトを構築するためには、HTML及びCSS等に関する専門的なシステム開発の知識が必須でした。しかし、ASPカートでは、専門的なシステム開発の知識やスキルがない場合でも、手順通り項目を選択していくだけで通常の機能を持ったECサイトを構築することが可能です。

独自ドメインが取得可能

ASPカートでは、独自ドメインを取得することが可能です。独自ドメインが取得できるということは、サイトデザインが画一的である大型ECモールでの出店では困難なショップのブランディング及びショップの発展が期待できます。

ASPカートのデメリット

ASPカートでECサイトを構築するデメリットとしては次の2点が挙げられます。

  • サイトデザインのカスタマイズの幅が限られている場合がある
  • 売上に対して手数料がかかる

本項目では、上記2点のデメリットについて解説致します。

サイトデザインのカスタマイズの幅が限られている場合がある

ASPカートでは独自ドメインを取得することが可能ではありますが、既に構築されたECプラットフォームをレンタルしてショップを開設するため、サイトデザインの大枠は決まってしまっています。カラーの変更及びテンプレートの変更は可能ですが、動画の挿入及び独自デザインの組み込みは困難である場合があるので注意が必要です。

売上に対して手数料がかかる

ASPカートに限った問題ではありませんが、特にASPでは初期コスト及び月額コストが安価であることが多い一方、売上に対して一定の手数料がかかります。手数料の割合が高ければ高いほど、売上の伸び率に対して引かれる手数料の幅は大きくなっていきます。

ASPカートでのECサイト構築に適しているケース

ASPカートは、低コストで専門的な知識がなくても簡単にECサイト構築を行うことが可能です。そのため、小規模程度の企業及び実験的にECサイトを構築してみたいという企業に適していると言えます。さらに個人のECサイト構築にもおすすめです。

ASPカートでのECサイト構築に適さないケース

ASPカートは、低コストで専門的な知識がなくても簡単にECサイト構築を行うことが可能である代わりに、大きなカスタマイズができないという場合が多いです。「自社のブランディングを崩したくない」「独自デザインでECサイトを構築したい」と言った場合には、ASPカートは適していないと言えます。

ASPカートの選び方

ASPカートは、その手軽さから人気が高いECサイト構築方法ではありますが、数多くの種類があり、それぞれに特徴と適したユーザーは違います。本項目ではASPの選び方について、次の5点を解説致します。

  • 有料ASPカートか無料ASPカートか
  • 登録可能商品数
  • 決済機能
  • 商材及びターゲット、ブランディングの目標
  • 適したオプション機能がついているかどうか

有料ASPカートか無料ASPカートか

ASPカートの中にも、初期コスト及び月額コストがかかるものあるいは無料のもの等、幅広い種類が存在します。

無料ASPカートの場合、ECサイト構築のハードルはとても低く、個人でも手軽にECサイトを開業することが可能です。しかし、その分販売手数料が高く設定されていたり、一定金額以下の売上金額では、引き出すことができなかったりといった制約があることがあるので注意しましょう。

有料ASPカートの場合、ECサイトのデザイン及び機能、カスタマイズ可能な部分が充実していることが多く、個性を表現することが可能です。初期コスト及び月額コストがかかっている分、手数料が低く設定されていることも多く、長い目で見ると結果的に無料ASPカートよりも利益を計上しやすいという利点があります。

登録可能商品数

ASPカートによっては、登録可能な商品数に上限があることがあります。ASPカートを選ぶ際には、予め登録したい商品数及び今後の見通しを考慮し選択するべきです。

決済機能

ASPカートによっては、搭載されていない決済機能が存在します。あまりにも決済機能の選択肢が少ないと、そもそもお客様のニーズに応えることができない可能性が出てきてしまいます。ある程度の決済機能の種類を搭載しているASPカートを選択しましょう。最低でもクレジットカード、銀行振込、代金引換の3パターンの方法が選べなければお客様は離脱してしまうと言われていますので、特に注意が必要です。

商材及びターゲット、ブランディングの目標

ECサイトで取り扱う商品の点数や、定期購入(サブスクリプション)をメインとしているかによって選択するべきASPカートは異なります。さらにBtoB及びBtoCによっても販売方法は異なってきますので、それぞれにあったASPカートを選択しましょう。

適したオプション機能がついているかどうか

ASPカートでは、既存のプラットフォームが構築済みのため、初期設定の段階からある程度の機能を使用することが可能です。しかし、ECサイトを運用していくにあたり、長い目で見た時に、拡張性を持ったASPカートであるかどうかの見極めを行うことが必要になります。無料であっても有料であっても後々付けたいと思った時に付けることが可能な機能が搭載されているかどうか、注視して選択することが大切です。

ASPカート24選

本項目では、ASPカートを総合通販及び定期通販(サブスクリプション)に大別し、それぞれの特徴等をご紹介致します。

総合通販

BASE

特徴

BASEは、ECサイト開設実績4年連続NO.1であり、累計160万ショップが開設されているASPカートです。様々なサイトデザインのテンプレートが無料で用意されており、専門的な知識がなくても誰でも簡単におしゃれなECサイトを開設可能です。

無料のテンプレートだけで物足りない場合には、有料のデザインテンプレートが50種類以上、さらにHTML編集Appの用意もあり、本格的なカスタマイズを行うことも可能です。

拡張機能

BASEには、無料で追加できる様々な拡張機能が用意されています。特に人気があるのは、お客様とメッセージのやりとりを管理画面で行える機能や、商品ごとの送料詳細設定、BASEの商品とInstagramを連携することができるInstagram販売機能です。

ECサイトの規模が将来的に大きくなっても、数多くの拡張機能があるため、ずっと使い続けることができるASPカートとなっています。

口コミ
ホームページhttps://thebase.in

STORES

特徴

STORESは毎月10,000件のECサイトの開設実績のあるASPカートです。フリープランでは、初期コスト及び月額コストが無料で、商品が実際に売れるまでのコストは一切かかりません。さらにスタンダードプランは、月額コストが2,178円ではありますが、決済手数料が3.6%と業界最低水準をキープしています。

そのため、ECサイトが軌道に乗るまではフリープランで、ECサイトが成長した段階でスタンダードプランい切り替えることで、ランディングコストを効率よく抑えることが可能です。

拡張機能

STORESには、無料で追加できる様々な拡張機能が用意されています。特に人気があるのは、商品画像に「SALE」や「NEW」といった目立つアイコンを簡単に付けることができるシール機能や、ポップアップでメッセージを表示させたい時に活用できる告知ボード機能、商品の売れ筋ランキング機能です。

今後も今以上に拡張機能がアップデートされる予定です。将来性のあるASPカートであると言えます。

口コミ
ホームページhttps://stores.jp

Shopify

特徴

Shopifyは、世界で170万以上のECサイトが利用しているASPカートです。Shopifyでは、初期コストはかからず、無料体験期間が14日間設けられているため、使用感を実際に確かめた上で、本登録へと進むことが可能です。

オムニチャネルへの対応もでき、ECサイト及びSNS、実店舗の情報をまとめて管理することが可能となっています。

拡張機能

Shopifyには、様々な無料や有料の拡張機能があります。中でも人気があるのは、ギフトラッピングサービスなどを追加できるギフトサービスオプションや、ユーザーが商品検索をするための商品検索及びフィルター設定機能、ユーザーが個々の商品ページに行かなくても、関連商品の表示がされ関連商品の詳細及びカート表示機能です。

それぞれの拡張機能にもプランが設定されていることがあり、自店に合わせて最適な規模感のカスタマイズが可能となっています。

口コミ
https://twitter.com/cg_method/status/1362226047496773633
ホームページhttps://www.shopify.jp

カラーミーショップ

特徴

カラーミーショップは、日本国内最大級のASPカートです。フリープランでは初期コスト及び月額コストが無料で、デザインテンプレートを選択するだけで誰でも簡単にECサイトを解説することが可能となっています。

初めてECサイトを開設する方に向けてのサポート体制も充実しており、サポート満足率は※88%を誇っています。さらにPCだけでなくスマホアプリからも簡単にECサイト運営を行うことが可能です。

(※参照元:カラーミーショップ公式ホームページ:https://shop-pro.jp

拡張機能

カラーミーショップには、無料及び有料の様々な拡張機能が用意されています。特に人気があるのは、Instagramショッピング連携機能や、海外販売機能です。

カラーミーショップアプリストアから、好きなタイミングで拡張機能を追加することが可能です。有料の拡張機能であっても無料で試すことができるものも充実しています。

口コミ
ホームページhttps://shop-pro.jp

らくうるカート

特徴

らくうるカートは、クロネコヤマトの提供するASPカートです。その名の通り、「らくに始める」「らくに売る」「らくに買う」をモットーにしており、ECサイトを開設する側は簡単に売ることができ、ユーザー側は簡単に購入することが可能です。さらにヤマト運輸の配送と連携していることが大きなポイントと言えるでしょう。

一番コストの低いライトプランでは、初期費用3,300円、月額使用料330円のコストがかかりますが、専門的な知識がなくてもデザインテンプレートやカラーを選択し商品を登録するだけで誰でも簡単にECサイトを解説することが可能です。

拡張機能

らくうるカートでは、ECサイト開設者が楽に商品を販売することができるよう、様々な拡張機能を取り揃えています。最初からまとまって付与されている機能なので、利用したいと思った際、いつでも利用可能です。

主な拡張機能としては、チラシ及びカタログのQRコードから、簡単に商品ページにアクセス及び販売することが可能なQRかんたん販売機能や、スマートフォンで商品写真を撮影するだけで、スマホから簡単に商品登録を行うことが可能であるスマホでかんたん販売

が挙げられます。

口コミ
https://twitter.com/minimalgblog/status/1017339422679764992
ホームページhttps://www.yamatofinancial.jp/cart/

Makeshop

特徴

MakeShopは、有料のプランでECサイトを開設しているECサイトが10,000店舗を超えるASPカートです。販売手数料0円かつクレジットカード決済手数料3.14%〜で利用可能となっているめ、ランニングコストを抑えてECサイト運営を行うことができます。

初期コストや月額コストは他ASPカートと比較して高く見えますが、デザインテンプレートが全て無料であったり、利用可能な機能が651種類あったりと、値段に見合ったサービスとなっています。

拡張機能

MakeShopでは、元々業界NO.1水準となる651もの機能が搭載されており、初期コストや月額コスト以上に満足度の高い機能性を誇ります。さらに月間5件以上の拡張機能追加アップデートがされるため、長い目で見ても使い続けることができるASPカートであると言えるでしょう。

口コミ
ホームページhttps://www.makeshop.jp

futureshop

特徴

futureshopは、サービス提供開始から18年目の実績を持つASPカートです。Eコマースの成長戦略を支援するための機能を、ワンストップソリューションで提供しており、年商一億円を突破する店舗も増えています。

デザインテンプレートのカスタマイズ性の高さや、数多くの外部サービスとの連携が可能であり、本格的なECサイト開設及び運営を行いたい方におすすめです。

拡張機能

futureshopでは定期的なアップデートを実施しています。2020年は36項目のアップデートを実施した実績があり、今後も様々な機能拡張が期待できます。

口コミ
https://twitter.com/BMX8FD7eYLKCRMa/status/1466289745558794243
https://twitter.com/ha_____gi/status/1245595946424995840
ホームページhttps://www.future-shop.jp

ecforce

ecforceは、様々なビジネスのEC化を支援している法人向けのASPカートです。登録しているECサイトは平均年商2億円以上となっており、ユーザーの購買データはもちろん、ユーザの個性を示すパーソナライズなデータを活用することで、精度の高いマーケティングを行うことができます。

さらにユーザーが商品を購入する際に、商品の詰合せの中身を自分好みに選ぶことができるといった機能も人気を博しています。

拡張機能

ecforceでは、各ショップの運営に必要な様々な機能をアプリケーションストアからインストールし、使用することが可能となっています。

さらにAPIを活用することで、様々な外部サービスとの連携をすることができ、それぞれのショップ毎にカスタマイズをすることが可能です。

口コミ
ホームページhttps://ec-force.com

aishipR

特徴

aishipRは、モバイルファースト設計のクラウド型ASPカートです。プロダクトがモバイル設計のため、スマホユーザーに最適化されたUI及びUXが搭載されています。そのため、アプリユーザー向けのECサイトを開設したい方におすすめのASPカートとなっています。

aishipRは、他システムからの移行も簡単です。3ステップで現在のECサイトを運用し続け、閉店期間を設けずともリニューアルオープンすることが可能となっています。さらにサポート体制も整っているので、困った時も安心です。

拡張機能

aishipRは、常に最新かつ高機能を保ち続けることが可能です。毎月2回の無償アップデートが実施されています。ECサイトにより独自の機能を追加し、カスタマイズを行うことで、パッケージシステム運用の課題から脱却することが可能です。

毎月2回の無償アップデートにより、楽天やAmazon、Yahoo!といった大手ECモールとの多店舗運用が実現されたり、標準外の機能追加が実装されたりしています。

口コミ
ホームページhttps://www.aiship.jp

クラフトカート

特徴

クラフトカートは、理想のショップ運営を叶えることができるASPカートです。ユーザー及びショップ運営側、コスト面でのバランスが取れたシステムで、さらに運営側は売れれば売れるほど得をすることができます。

クラフトカートでは、一売上ごとの従量課金は発生しないという利点があり、運営側は売れて損をすることはありません。さらにwebでの受注機能だけでなく、電話やFAXなどの受注も一元管理でき、とても便利なASPカートです。

拡張機能

クラフトカートには、標準機能として数多くの機能が搭載されており、その標準機能を独自にカスタマイズすることが可能です。そのため、クラフトカートを使用しているECサイト同士でもそれぞれ独自性を確立し、ブランドイメージを損なうことがありません。

口コミ
ホームページhttps://www.craftcart.jp

w2Commerce Value5

特徴

w2Commerce Value5は、セキュリティが強いことで定評のあるASPカートです。導入実績400社以上で、最も売上向上が期待できるASPカートであると言われています。

800を超える機能が標準搭載されており、1つの管理画面で複数のブランドショップを統合し一元管理を行うことが可能です。

w2Commerce Value5は、稼働率99.97%の実績を持っており、セール時にアクセス集中することがあってもサーバーダウンすることはありません。

拡張機能

w2Commerce Value5は、業界一のシステム拡張性を誇り、カスタマイズモデルへシームレスな切り替えが可能となっています。

口コミ

w2Commerce Value5の掲載可能な口コミはありませんでした。

ホームページhttps://www.w2solution.co.jp

e-shopsカートS

特徴

e-shopsカートSは、売上手数料0円を掲げるASPカートです。導入実績は、約10,000件以上となっており、本格的にECサイトを開設したいという方におすすめとなっています。

物販のECサイトの構築だけでなく、オンラインセミナーの決済及び申し込みに利用したり、テイクアウトの決済及び申し込みに利用したりと、様々な用途でECサイトを自由に構築することが可能です。

拡張機能

基本的に必要な機能は最初から搭載されていますが、e-shopsカートSの特徴として、独自製作した任意のページの指定いた箇所に「カゴに入れる」ボタンが自由に設置できるという利点があり、特にWordPress利用の場合に重宝されています。

口コミ
ホームページhttps://cart.e-shops.jp

FC2ショッピングカート

特徴

FC2ショッピングカートは、無料でも簡単にECサイトが開設できるASPカートです。新規登録をし、カートのデザインを決め、商品及び送料の登録をしたら販売開始できてしまうという初心者にもおすすめのサービスとなっています。

アプリでもECサイトが開設でき、さらに管理まで行えるため、パソコンが不得意な方やパソコンが手元にないという方でもスマートフォン等で簡単に運営が可能です。

拡張機能

無料プランだけでなく、有料のプロプラン1とプロプラン2があり、無料プランよりもさらに充実した機能でECサイトを運営できます。

サイトを好きなデザインにカスタマイズすることはもちろん、ショップの広告を非表示にしたり、メールマガジンを一括配信したりと、様々な機能が追加されるのでおすすめです。

口コミ
https://twitter.com/azuki_san/status/631068034082287617
ホームページhttps://cart.fc2.com

おちゃのこネット

特徴

おちゃのこネットは、低コストでECサイトが開設できるASPカートです。初期コストだけでなく、売上手数料は無料となっており、月額550円から始めることができます。

述べ90,000店舗に選ばれている実績のあるおちゃのこネット。デザインテンプレートも31種類用意されており、専門的な知識がなくともキレイなホームページを作成することが可能です。

拡張機能

おちゃのこネットには、有料の拡張機能がいくつか用意されています。「おちゃのこオフィスweb」では、管理画面内から帳票印刷や送り状CSV出力が可能です。

また、「おちゃのこカート離脱フォロー」では、買い物中のユーザーのカート離脱を自動的に識別し、最も効果の期待できる時間帯に自動的にメール配信を行うことができます。

口コミ
ホームページhttps://www.ocnk.net

cs.cart

特徴

cs-cartは、13年以上の歴史を持つロングセラーASPカートです。圧倒的な低コストで豊富な機能が利用可能となっており、保守性を維持しながら、自由にカスタマイズすることも可能です。

さらに他言語、多通貨対応の越境ECサイトの作成も可能かつ、管理画面が使いやすいという特徴を持っています。

拡張機能

cs-cartには70以上の拡張機能が搭載されており、必要なアドオンを有効化することでいつでもすぐに利用することが可能です。

特に人気のある拡張機能としては、Instagramとの連携やYouTube背景ドロップ、Googleタグマネージャー等となっています。

口コミ
ホームページhttps://cs-cart.jp

shopserve

特徴

shopserveは、24時間365日保守運転されているASPカートです。高速、安定、高セキュリティを謳っており、サーバー稼働率は99.7%を誇ります。

標準機能も多機能でありながら、他社システムや自社基幹システムとも連携がしやすい拡張機能が多数用意されているだけでなく、制作から運用まで無料で相談可能な専任アドバイザーがつくため、初心者でも安心してECサイトを開設することが可能です。

拡張機能

syopserveには、業界最多の100以上のAPIが存在しており、他社システムはもちろん、自社基幹システムとの連携がしやすい拡張機能が揃っています。

中でも、人気ランキング取得や商品レビューリスト取得、店舗商品カテゴリリスト取得等が人気です。

口コミ
ホームページhttps://sps.estore.jp

eShop-do

特徴

eShop-doは、セキュリティ対策に特化したASPカートです。サーバー付きのプランとカートのみのプランがあるので、状況に応じてプランを選択しましょう。

ECサイトを開設するために必要な機能は、標準装備されており、コストも比較的低コストとなっています。

拡張機能

拡張機能はありませんが、標準機能に必要な機能が全て搭載されているため安心です。

口コミ

eShop-doの掲載可能な口コミはありませんでした。

ホームページhttps://www.i-do.ne.jp/service/eshop/

marbleASP

特徴

marbleASPは、各出店希望者に合わせた最適な機能及び運用フローを提案してくれるASPカートです。自社開発でのECサイトや競合他社ASPカートの課題を克服し、低コスト、短納期、高拡張性を実現しています。

BtoB向けのECサイト開設実績も多数あり、クローズドサイトをはじめオープンサイト、顧客に合わせた商品ラインナップ及び価格変更機能等も充実しています。

拡張機能

marbleASPでは、コストを抑えて最新機能を追加することが可能です。各出店者からの要望や最新トレンドを取り込み、随時アップデートが実施されています。

個別のカスタマイズ要望に対応したのち、その要望を新機能として一括でアップデートされていくため、開発コストがかかりません。

口コミ

marbleASPの掲載可能な口コミはありませんでした。

ホームページhttps://marble-asp.jp/lp/top.aspx

楽楽カート

特徴

楽楽カートは、楽天市場に出店しているECサイト向けのASPカートです。楽天市場と自社ECサイトのW運営をしたいと考えている方におすすめです。

楽天市場(ECモール)で顧客を獲得し、自社サイトで顧客を育成するという流れをつくることで、さらなる利益向上を目指すことが可能です。

拡張機能

楽楽カートには、様々な拡張機能が揃っており、主な拡張機能としては、アップセル及びクロスセル機能や広告効果測定、LINEビジネスコネクト等が挙げられます。

拡張機能を活用することで、さらなる利益向上を期待することが可能です。

口コミ

楽楽カートの掲載可能な口コミはありませんでした。

ホームページhttps://raku2-cart.com

WISECART

特徴

WISECARTは、10年以上の実績を誇る老舗ASPカートです。競合他社よりも約5年ほど早くサービス提供を開始しており、ノウハウや経験が豊富となっています。

少ない人数でECサイトを管理することができる豊富な機能が数多く搭載されており、トラブルの際にも素早く丁寧にサポートを行ってくれます。

拡張機能

WISECARTには、標準機能として様々な機能が搭載されています。2022年1月31日をもって、サービス終了のため、拡張機能はありません。

口コミ
ホームページhttp://promotion.wisecart.ne.jp

定期通販(サブスクリプション)

カラーミーリピート

特徴

カラーミーリピートは、サブスクリプションを簡単にスタートすることができるASPカートです。登録からわずか10分でECサイトを開設可能で、さらにカード決済導入の待ち時間も発生しません。

また、既存のECサイトやブログに埋め込みを行うこともでき、スピーディーで汎用性が高いと定評があります。

拡張機能

カラーミーリピートには、様々な拡張機能が搭載されています。詳細は不明ですが、随時アップデートが実施されているそうです。

口コミ
ホームページhttps://colorme-repeat.jp

リピートPLUS

特徴

リピートPLUSは、サブスクリプションECサイトに特化したASPカートです。2020年度の日本マーケティングリサーチ機構のブランド名の調査によると、最も売上向上が期待できる通販カートNO.1及びセキュリティが強い通販カートシステム会社NO.1に選ばれています。

800を超えるサブスクリプションECサイトに必要な機能を搭載しているため、それぞれのECサイトに必要な機能が見つかります。

さらに、デザインのカスタマイズを自由に行うことができるため、ブランディングイメージを損なうことがありません。

拡張機能

リピートPLUSには、元々800を超える標準機能が搭載されており、高い拡張性を誇っています。

口コミ
ホームページhttps://www.w2solution.co.jp/Product/repeatplus_new.html

侍カート

特徴

侍カートは、サブスクリプションECサイトに特化したASPカートです。サーバー稼働率も高く、大規模な処理件数にも対応しています。

各種業務をオートメーション化することが可能なため、効率よくECサイトを運営することができ、売上目標達成のためのサポート体制も充実しているため、初めてサブスクリプションのECサイトを開設するという方にもおすすめのASPカートとなっています。

拡張機能

侍カートでは、ほぼ毎月アップデートが実施されているだけでなく、独自カスタマイズにも対応しています。

口コミ

侍カートの掲載可能な口コミはありませんでした。

ホームページhttps://marketing.f-i-d.jp/service02/

リピスト

特徴

リピストは、サブスクリプションECサイトに特化したASPカートです。カゴ落ちを防ぐための「フォーム一体型LP」機能が搭載されており、ユーザーの離脱率を防ぐことができると定評があります。

サブスクリプションに特化しているため、柔軟な定期サイクル設定や、回数別に特典を付ける同梱物設定等も手軽に管理することが可能です。

拡張機能

リピストでは、smartyテンプレートエンジンを採用しているため、機能の拡張及び表示のカスタマイズ性が優れています。

独自デザインを作成することが可能なため、ブランディングイメージを損なうこともありません。

口コミ
ホームページhttps://rpst.jp

サブスクストア

特徴

サブスクストアは、総合通販及びサブスクリプション通販カートシステムにおいて、市場シェアNO.1を誇る信頼と実績のあるASPカートです。

サブスクストアを導入した企業は、平均年商が年間で132%向上しているとのデータがあるだけでなく、商品管理から顧客管理、販売促進管理までクラウドシステムで一元管理できるという利点があります。

拡張機能

サブスクストアでは、常に最新技術や外部サービスとの連携ができるよう、日々アップデートが実施されています。

口コミ
ホームページhttps://subscription-store.com

ASPカート比較表

総合通販①

ASPカート名BASESTORESShopifyカラーミーショップらくうるカートMakeshopfuturureshopecforceaishipRクラフトカート
運営会社BASE株式会社ヘイ株式会社Shopify Japan 株式会社GMOペパボ株式会社ヤマト運輸株式会社GMOメイクショップ株式会社株式会社フューチャーショップ株式会社SUPER STUDIO株式会社ロックウェーブ株式会社クロフトクラフト
おすすめポイント無料で誰でも簡単にECサイトの開設が可能・無料の追加機能も豊富誰でもカンタにECサイトが開設でき、スタンダードプランでは販売手数料が業界最低基準14日間無料体験期間が設けられているため、使用感を確かめることが可能。世界で展開しているため、越境ECにも向いているサポート体制が充実しており、コストを抑えてECサイトを開設することが可能。無料体験プランで使用感を確かめることができる最初からあらゆる機能が搭載されているため、本格的にECサイトを開設したい人に向いているコストはかかるが、コスト以上の機能やサポートが期待でき、本格的なECサイトを解説したい人に向いている自由度が高く、こだわりのサイトを構築することが可能・集客のためのプロモーションが豊富・実店舗との連携が可能なためオムニチャネル可していきたい時に向いているBtoBのECサイトを開設したい企業向けのASPカート・別のASPカートからの移行プランも完備スマホユーザー向けのECサイトを開設したい方に向いている・スマホに最適なデザインや使用感を実現できる初期コスト、月額コストはかかるが、売上金に対しての従量課金製ではないため、利益を生み出しやすいシステム
プランなし・フリープラン
・スタンダードプラン
・ベーシックプラン・スタンダードプラン
・プレミアムプラン
・フリープラン
・レギュラープラン
・ラージプラン
・ライトプラン
・レギュラープラン
・アドバンスプラン
・プレミアムプラン
・MakeShopエンタープライズ
・Standardプラン
・Goldプラン
・スタンダードプラン
・エキスパートプラン
・移行プラン
・エントリープラン
・ベーシックプラン
・アドバンスプラン
・ライトプラン
・スタンダードプラン
・アドバンスプラン
最低契約期間なしなしなしなし1年間
※いつでも解除可能
プレミアムプラン:1ヶ月1ヶ月1年・月次契約の場合:6ヶ月間
・年次契約の場合:12ヶ月間
半年
デザインテンプレート数・無料:約11種類
・有料約50種類以上
無料:48種
※カスタマイズ可能
約100種類・フリープラン:〜5種
・レギュラープラン、 ラージプラン:〜10種
・ライトプラン:3種類
・レギュラープラン:10種類
・アドバンスプラン:30種類
不明不明不明不明不明
独自ドメイン取得○(無料)・スタンダードプラン:○(無料)○(有料)レギュラープラン、アドバンスプランのみ
初期コスト無料無料無料無料・ライトプラン:3,300円
・レギュラープラン:5,500円
・アドバンスプラン:11,000円
・プレミアムプラン:11,000円
・MakeShopエンタープライズ:110,000円
・Standardプラン:22,000円〜52,000円
・Goldプラン:52,000円
・スタンダードプラン:148,000円
・エキスパートプラン:248,000円
・移行プラン:見積もり
・エントリープラン:20,000円
・ベーシックプラン:30,000円〜70,000円
・アドバンスプラン:100,000円
59,800円
月額コスト無料・フリープラン:無料
・スタンダードプラン:2,178円
・ベーシックプラン:29$
・スタンダードプラン:79$
・プレミアムプラン:299$
・フリープラン:無料
・レギュラープラン:3,300円
・ラージプラン:7,945円
・ライトプラン:330円
・レギュラープラン:3,300円
・アドバンスプラン:14,300円
・プレミアムプラン:11,000円
・MakaShopエンタープライズ:55,000円
・Standardプラン:22,000円〜52,000円
・Goldプラン:81,000円
・スタンダードプラン:49,800円
・エキスパートプラン:99,800円
・移行プラン:99,800円
・エントリープラン:9,800円、16,800円
・ベーシックプラン:19,800円〜59,800円
・アドバンスプラン:89,800円
・ライトプラン:19,800円
・スタンダードプラン:46,800円
・アドバンスプラン:94,800円
その他手数料・1回の注文(商品売上+送料)×3%
・売上金振込手数料:一律250円
・売上金振込事務手数料:2万円未満:500円
・振込手数料:275円・事務手数料:入金金額が1万円未満の場合:275円
・スピードキャッシュ利用手数料(翌日振込手数料)フリープラン:3.5%スタンダードプラン:1.5%
振込手数料はほとんど無料・振込手数料:三井住友銀行3万円未満:160円、3万円以上250円
・その他金融機関:3万円未満500円、3万円以上700円
・PayPay銀行:一律50円
ライトプランのみ1回の注文ごとに1.1%なしなし不明・エントリープラン:1回の注文ごとに55円
・ベーシックプラン:1回の注文ごとに30円
・アドバンスプラン:1回の注文ごとに55円
コンビニ決済:請求書発行手数料140円〜
決済手数料1回の注文(商品売上+送料)×3.6%+40円・フリープラン:5%
・スタンダードプラン:3.6%
・ベーシックプラン:3.4%
・スタンダードプラン:3.3%
・プレミアムプラン:3.25%
・フリープラン:6.6%+30円
・レギュラープラン、ラージプラン:クレジットカード、後払い4%〜、コンビニ払い130円〜、代引き決済280円〜
・5%・プレミアムプラン:3.19%〜・MakeShopエンタープライズ:3.14%・Visa、Mastercard:3.2%
・JCB、AMEX、Dinners:3.5%
不明・3.2%〜3%〜5%
登録可能商品数無制限
※1日に登録できる最大商品数は1,000件
無制限無制限無制限・ライトプラン:10,000点
・レギュラープラン、アドバンスプラン:無制限
・プレミアムプラン:10,000点
・MakeShopエンタープライズ:50,000点
・Standardプラン:50〜10,000点
・Goldプラン:30,000点
不明・エントリープラン:100点まで、500点まで
・ベーシックプラン:1,000点まで〜30,000点まで
・アドバンスプラン:30,000点まで
・ライトプラン:100点
・スタンダードプラン:3,000点
・アドバンスプラン:無制限
クレジットカード
コンビニ払いフリープランは法人のみ
銀行振込
※設定が必要
×××
ネットバンキング×××××××××
代金引換×スタンダードプランのみ○
※設定が必要
レギュラープラン、ラージプランのみ××
後払いサービス
Pay-easy××××××××
PayPal×××××
キャリア決済×××
ID決済××××××××××
その他の決済方法Amazon Pay・楽天ペイ
・スタンダードプランのみAmazon Pay
・Amazon Pay
・楽天ペイ など
・フリープランの法人のみ、レギュラープラン、ラージプラン:Amazon Pay
・レギュラープラン、ラージプランのみ:楽天ペイ、LINE Pay、PayPay
クロネコペイ・Amazon pay
・PayPay
・楽天ペイ
・LINE Pay
・BtoBオンライン決済など
・Amazon pay
・PayPay
・楽天ペイ
・Apple Pay
・Amazon Pay
・LINE Pay など
・Amazon Pay
・PayPay
・d払い・楽天Pay
・Yahoo!ウォレット など
Amazon Pay など
主な拡張機能・Google商品連携、広告
・メールマガジン
・ページ追加 など
・動画埋め込み
・Instagram販売連携
・メールマガジン など
・回委員登録フォーマットの作成と申し込み管理機能
・商品画像拡大、ズーム機能・詐欺注文防止フィルター機能 など
・Instagramショッピング連携
・カラーミーWPオプション
・インフルエンサーマーケティングツール など
最初から一つにまとまっていて好きなものを選択可能・ストレージPLUS
・メール配信プラス
・予約販売機能 など
・FS_Extention など・CS機能
・離脱防止ポップアップ
・SPIサービス開放 など
・独自のEC機能追加・独自の期間システムとの連携
・外部ツールや個別システムとの連携 など
元々の標準機能をカスタマイズすることが可能
サポート・お問い合わせフォーム(メール):平日10時〜19時
・チャット:平日13時〜18時
・webフォーム:24時間無料
・電話:平日10時〜18時
・セミナー
・webセミナー
・日本語のメールサポート
・SNSサポート
・メール
・電話
・制作代行窓口
・セミナー
・お問合せフォーム・電話:平日9時〜17時・電話
・メール
・質問掲示板
・デザイン質問掲示板
・無料セミナー
・開店マニュアル など
・電話
・メール
・フューチャーショップアカデミー
・future shop説明会 など
・サポートサイト
・FAQサイト
・メール
・電話
・オンライン動画 など
・電話
・メール
・オンラインマニュアル
・無料セミナー
・勉強会
・個別相談会など
・FAQ
・有料スタートアップ応援パック など
導入店舗数約160万店舗約80万店舗約170万店舗※世界約4万店舗不明約1万店舗以上不明不明約2,000店舗以上不明

総合通販②

ASPカート名w2Commerce Value5e-shopsカートSFC2ショッピングカートおちゃのこネットcs.cartshopserveeShop-domarbleASP楽楽カートWISECART
運営会社w2ソリューション株式会社株式会社ハンズFC2,Inc.おちゃのこネット株式会社株式会社リソース・シェアリング株式会社Eストアーアイ・ドゥコミュニケーションズ株式会社株式会社イード株式会社ECサイト支援室株式会社ストアテック
おすすめポイント・カスタマイズが可能なため、中長期的な事業戦略に拡張対応が可能
・大手企業水準のセキュリティ対策が必要な場合にも向いている
・本格的なECサイトを開設したいけどコストを抑えたい方に向いている
・売上手数料0円
・無料プランであれば誰も気軽にECサイトを開設可能
・アプリでも手軽にECサイトを作成及び管理可能
・低コストでECサイトが解説でき、売上手数料は0円という手軽さ
・コスト面では業界最安クラス
・コストを抑えてECサイト開設をしたい方に向いている
他言語対応、多通貨対応、海外決済会社対応のため、越境ECサイトを開設したい方に向いている・多機能かつ、サーバー稼働率99.99%の安定性を誇る
・制作から運用まで無料相談が可能な専任担当者がつくため初めてECサイトを開設する方に向いている
セキュリティ対策に特化しており、サーバー付きプラントカートのみプランから選択可能・自社開発ECサイトや競合他社ASPカートの課題を克服し、低コスト、短納期、高拡張性を実現している
・各出店希望者に最適な機能と運用フローまでの提案をしてくれる
・楽天市場でECサイトを運営中の方に向いている。
・楽天市場と自社ECサイトのW運営をサポート
・多機能でありながら、低コストで利用可能
・ASPカートとしては老舗。
・小規模から大規模まで様々なECサイトに対応
プラン・w2Commerce Value5
・w2Commerce Enterprise
・スタンダードプラン
・ビジネスプラン
・エキスパートプラン
・無料プラン
・プロプラン1
・プロプラン2
・ライトプラン
・ベーシックプラン
・アドバンスプラン
・スタンダードプラン
・プレミアムプラン
・マーケットプレイスプラン
・プライムプラン
・プレミアムプラン
・ベーシックプラン
・サーバー付きプラン Type-S SHOP Entry
・サーバー付きプランType-S SHOP Standard
・カートのみSHOP Type-A
・iPhone専用サイトECプラン
・パソコン、携帯サイト対応プラン
・iPadアプリ対応ECプラン
・カタログプラン
なし・エントリープラン
・スタンダードプラン
・アドバンスプラン
最低契約期間不明半年または1年1ヶ月1ヶ月6ヶ月6ヶ月1年不明6ヶ月6ヶ月
デザインテンプレート数不明不明不明31種類不明不明不明不明不明不明
独自ドメイン取得プロプラン1とプロプラン2のみ○ベーシックプラントアドバンスプランのみ○不明不明×
初期コスト・w2Commerce Value5:3,000,000円
・w2Commerce Enterprise:3,000,000円+開発関連費
・スタンダードプラン:10,000円
・ビジネスプラン:10,000円
・エキスパートプラン:10,000円
・無料プラン:無料
・プロプラン1:2,500円
・プロプラン2:10,000円
無料5,500円15,000円・サーバー付きプラン Type-S SHOP Entry、カートのみ SHOP Type-A:5,000円
・サーバー付きプラン Type-S SHOP Standard:9,000円
・iPhone専用サイトECプラン:100,000円〜
・パソコン、携帯サイト対応プラン、iPadアプリ対応ECプラン:200,000円〜
・カタログプラン:100,000円〜
50,000円・エントリープラン:20,000円〜
・スタンダードプラン、アドバンスプラン:20,000円〜
月額コスト・w2Commerce Value5:150,000円
・w2Commerce Enterprise:150,000円+カスタマイズ保守費
・スタンダードプラン:3,500円
・ビジネスプラン:4,900円
・エキスパートプラン:7,900円
・無料プラン:無料
・プロプラン1:750円
・プロプラン2:6,600円
・ライトプラン:550円
・ベーシックプラン:3,300円
・アドバンスプラン:11,000円
・スタンダードプラン:14,800円
・プレミアムプラン:24,800円
・マーケットプレイスプラン:34,800円
・プライムプラン:22,000円
・プレミアムプラン:46,800円
・ベーシックプラン:16,500円
・サーバー付きプラン Type-S:3,241円
・サーバー付きプラン Type-S SHOP Standard:50,926円
・カートのみ SHOP Type-A:35,469円
・iPhone専用サイトECプラン:50,000円〜
・パソコン、携帯サイト対応プラン:158,000円〜
・iPadアプリ対応ECプラン:188,000円
・カタログプラン:50,000円〜
19,800円・エントリープラン:5,000円〜
・スタンダードプラン:10,000円〜
・アドバンスプラン:30,000円〜
その他の手数料不明なしなしなし不明不明なし不明不明振込手数料:3.28%
決済手数料不明・クレジットカード:3.25%〜6%・コンビニ決済は契約会社による
・後払い:1.9%+30〜5%+205円
・クレジットカード:3.6%〜・クレジットカード:4%〜
・代金引換:280円〜
・コンビニ払い:130円〜 など
3.6%3.675%クレジットカード決済手数料:3.75%不明不明クレジットカード決済3.4%+30円なし
登録可能商品数不明・スタンダードプラン:5,000点
・ビジネスプラン:15,000点
・エキスパート:30,000点
無制限・ライトプラン:100点
・ベーシックプラン:5,000点
・アドバンスプラン:50,000点
無制限3,000点・サーバー付きプラン Type-S SHOP Entry:1,000点
・サーバー付きプランType-S SHOP Standard、カートのみ SHOP Type-A:4,000点
不明10,000点・エントリープラン:30点
・スタンダードプラン:500点
・アドバンスプラン:3,000点
クレジットカード不明
コンビニ払い不明
銀行振込××不明
ネットバンキング×××不明×
代金引換××不明
後払いサービス××
Pay-easy××××××
PayPal××不明×
キャリア決済×××××
ID決済×××××××××
その他の決済方法・Amazon Pay
・楽天ペイ
・LINE Pay
・paidy
・PayPay
・楽天ペイなど
なし・ウェブマネー
・BitCash
・電子マネーちょコム
など
・Amazon Pay
・PayPay など
・PayPay
・楽天ペイ
・ビットコイン決済
・Amazon Pay など
・Amazon Pay
・楽天ペイ など
・モバイルEdy
・モバイルSuica など
・楽天ペイ
・Amazon Pay など
・店頭払い など
主な拡張機能元々の標準機能をカスタマイズすることが可能・ブログ対応(wordPress等) など※プロプランのみ:レコメンド機能
・国際発送対応
・コンバージョンタグ など
・おちゃのこオフィスweb
・おちゃのこカート離脱フォロー など
・LINE Notifi
・出荷予定表示
・言語と商品の関連付け など
・商品レビュー情報取得
・商品カテゴリリスト取得
・商品記法情報取得 など
元々の標準機能が充実している詳細は不明
※各出店者の要望を聞き随時アップデートされている
・LINE連携
・メール、ステップメールをLINE配信 など
元々の標準機能が充実
サポート不明・電話
・メール
・FAQ
・マニュアル
・Q&A
・マニュアル
・お問い合わせフォーム
・よくある質問
・webマニュアル など
・サポートセンター・FAQ
・電話:平日10時〜18時
・メール
・お問い合わせフォーム
・電話
・定期デモ
・お悩み相談会
・メール
・電話:平日10時〜18時
不明・メール
・電話:平日9時〜12時、13時〜16時
・FAQ など
約400店舗以上約1万店舗以上不明約9万店舗以上約35,000店舗以上約12,000店舗不明約600店舗以上不明約8,000店舗以上

定期通販(サブスクリプション)

ASP カート名カラーミーリピートリピートPLUS侍カートリピストサブスクストア
運営会社GMOペパボ株式会社w2ソリューション株式会社株式会社FID株式会社PRECSテモナ株式会社
おすすめポイント販売開始まで無料なため、サブスクリプションECサイトの初心者及び手軽に開設したい方に向いているサブスクリプションECサイトに必要な機能が800以上も搭載されているため、本格的なサブスクリプションECサイトを開設したい方に向いているサブスクリプションに必要な機能が揃っており、バックヤードサポート機能がにより、作業効率化を図ることが可能・カゴ落ちを防ぐために1ページでユーザー情報入力が完結できる
・柔軟なコース設定が可能
・サポート体制が整っているため、サブスクリプションECサイトを初めて開設する方に向いている
・サブスクリプションネット通販において、販売、顧客、入金、在庫管理及び販売促進を一元管理可能なクラウド型システム
・市場シェアNO.1を誇り信頼と実績のあるASPカートでECサイトを開設したい方に向いている
プランなし不明・ASPプラン
・カスタマイズプラン
・フルスクラッチプラン
・ライトプラン
・スタンダードプラン
・プレミアムプラン
・エキスパートプラン
・スタンダードプラン
・プレミアム
・エキスパート
最低契約期間3ヶ月なし1年なし6ヶ月
デザインテンプレート数不明不明不明不明不明
独自ドメイン取得×不明
初期コスト無料10,780円〜・ASPプラン:100,000円
・カスタマイズプラン:150,000円
・フルスクラッチプラン:1,000,000円
・ライトプラン:29,800円
・スタンダードプラン:69,800円
・プレミアムプラン:98,000円
・エキスパートプラン:398,000円
・スタンダードプラン:69,800円
・プレミアムプラン:99,800円
・エキスパートプラン:要相談
月額コスト10,780円10,780円〜・ASPプラン:70,000円
・カスタマイズプラン:120,000円
・フルスクラッチプラン:300,000円
・ライトプラン:14,800円
・スタンダードプラン:39,800円
・プレミアムプラン:69,800円
・エキスパートプラン:148,000円〜
・スタンダードプラン:49,800円
・プレミアムプラン:79,800円
・エキスパートプラン:要相談
その他手数料なし不明不明・ライトプラン:1受注あたり35円
・スタンダードプラン:1受注あたり20円
・プレミアムプラン:1受注あたり15円
・エキスパートプラン:1受注あたり10円
不明
決済手数料クレジットカード決済手数料:3.4%+30円※決済代行会社との個別契約になるため変動あり不明不明クレジットカード決済手数料:3.2%〜3.6%
※プランにより変動あり
不明
登録可能商品数不明無制限不明・ライトプラン:20点
・スタンダードプラン:30点
・プレミアムプラン:50点
・エキスパートプラン:無制限
不明
クレジットカード
コンビニ払い××
銀行振込×××
ネットバンキング×××××
代金引換×××
後払いサービス
Pay-easy××××
PayPal×××
キャリア決済××
ID決済×××××
その他の決済方法×・Amazon Pay
・楽天ペイ
・LINE Pay
Amazon Pay などAmazon Pay などAmazon Pay など
主な拡張機能不明
※随時アップデートされている
不明標準機能548に対し随時アップデートされているsmartyテンプレートエンジンにより、機能拡張及び表示のカスタマイズが可能e-LINKとの連携 など
サポート・FAQ
・お問い合わせフォーム
・カスタマーサクセスチームによるサポート
・電話:平日10時〜19時
・オンラインマニュアル
・メール
・電話 など
・電話:平日10時〜18時
・メール:平日10時〜18時
・ヘルプセンター
・電話:平日10時〜12時、13時〜17時
・メール
導入店舗数不明不明約600店舗以上約1,200店舗以上約1,400店舗以上

まとめ

本記事では今話題のASPカートについて徹底調査を行い、比較及び解説を致しました。様々なASPカートが存在していますが、目的及び目標をきちんと定め、必要な機能等が実装されているASPカートを選択し、理想とするECサイトを開設、運営していきましょう。

【DAO(分散型自律組織)完全ガイド】DAOの仕組みから利用の仕方、おすすめのDAOや将来性についても徹底解説!

NFTだけでなく、呼応するようにDAOというワードを目にする機会が徐々に増えてきました。NFTとも深い関係性を持つDAOについて知識を身につけることで、DAOに参加し、NFTを購入したり売却したりすることも可能です。

本記事では、DAOについて、基本的な仕組みから利用方法、おすすめのDAOや将来性について等徹底解説致します。

こちらも是非チェック下さい!

DAOとは

DAOとは、英語で「Decentralized Autonomous Organization」と表記し、日本語訳では「分散型自律組織」と称されます。

個人及び組織に支配されることなく、さらに管理者的な存在もなく、政府等にも支配されることのない、コンピューター及びネットワーク、ノードによって自動化及び分散化が実現された組織のことを指します。

個々のDAOのルール及びガバナンスに関しては、ブロックチェーン上のSmart contractにコード化されているため、DAOの参加者による投票が行われない限り変更することは不可能です。

さらにDAOには、参加者の承認なくアクセスできない資金が存在しています。あらゆる意思決定は、指定された期間において投票された提案が必要です。

DAOの種類

DAOには、非常に広い意味があります。例えば180°異なる性質を持つ組織があったとしてもどちらもDAOであることがあるので注意が必要です。

本項目では、代表的なDAOの種類についてご紹介していきます。

Pleasr DAO

あらゆるNFTを収集することで、他の資産に投資を行っています。

HerStory DAO

黒人女性やノンバイナリーなどのアーティストによるプロジェクトに資金を提供しています。

Komorebi Collective DAO

女性やノンバイナリーのNFT作成者に資金を提供しています。

Friends with Benefits DAO

入会金が必要な排他的な組織のことです。

Meta Cartel Venture DAO

初期段階及びこれから発展が見込まれる分散型アプリケーションに投資をしています。

DAOの特徴

DAOには大きく3つの特徴があります。

本項目では、それぞれの特徴について詳細を解説致します。

管理者不在

DAOには、組織を束ねる管理者は存在しません。さらに、外部からの介入を受けることなく自動的かつ自律的に業務を遂行することが可能です。

基本的な意思決定を自動化されたシステム及びクラウドソースに委ねることで、人間が起こすトラブル(資金の操作及び不正等)を防ぐことができます。

初期ルールはあるにせよ、参加者が柔軟な発想で意思決定を行うことができるため、全員で成長させていくことになります。

オープンソース

DAOは非常に開かれており、透明性が高い上、その存在が消えることはありません。内部での全ての取引はブロックチェーンに記録及び維持されるため、責任も分散化され自律的な組織とみなされているのです。

参加条件はDAOトークンの保有

DAOは、インターネット環境さえ整っていれば、DAOトークンを購入及び保有することが可能であるため、誰でも参加することが可能と言えます。

さらにDAOを設立することも視野に入れても良いでしょう。

DAOの仕組み

DAOの仕組みを理解することで、DAOに参加した際にも戸惑うことが少なくなります。本項目では、DAOの仕組みについて詳細を解説致します。

ルールを定義する

DAOを構築するために、一番最初に行うべきことはルールを確立し、定義を行うことです。定義されたルールは、Smart contractに書き込まれ誰にでも閲覧できるように保存されます。

Smart contractは一度書き込まれると誰にも変更をかけることができません。そのため唯一無二、不変的なものとなるため、ルールが持つ力は絶大となります。

他にも特定の条件下でのみ、特定のタスクが実行されるようなプログラムを組み込むことも可能です。

資金調達

次に行われるのが、Smart contractで定義されたDAOの資金調達です。資金調達時には、Governance tokenが発行されます。DAOの誰でも確認できる定義に共感した投資家等がGovernance tokenを購入することになります。

Governance tokenを購入した投資家は、DAO内で提起された問題に対しての投票権をはじめとした権利や特権を獲得することが可能です。しかし、当たり前のことではありますが、DAOによってルールが異なるため、特にGovernance token最低保有量等のルールに関してはきちんと確認を怠らないようにしましょう。

DAOの運営

投資家達にGovernance tokenが供給されることによって、それぞれのGovernance tokenの保有量に基づき、意思決定されていくことになります。この時点で、DAO参加者の過半数の投票及び同意のシステムによる規制が開始されることから、外部からの圧力及びコントロール等の影響を全く受けることなく、完全に独立した組織となるのです。

DAOにおいては、投票等はブロックチェーン上で何らかの形の取引で表され、各メンバーは名前ではなく、アドレスで表されます。

アドレスに関しては、人間であるとは限らず、ロボットやIOTデバイス、あるいは他のDAOが所有しているものの可能性があることから、匿名性が高い性質を持ちます。

DAOの利用の仕方

前述したとおり、DAOに参加し、投票権等の特権を得るためには、DAO毎に供給されるGovernance tokenを購入及び取得する必要があります。

数多くの様々な特性をもったDAOが存在しますが、未だ国内取引所には上場していないGovernance tokenも多数あるため、そういったGovernance tokenを購入したいと考える際には、国内取引所から海外取引所あるいはMetaMaskを介して購入する必要があります。

本項目では、Governance tokenを購入する方法について、簡単に解説致します。

国内取引所で口座開設をし通貨を購入

国内取引所に口座を開設する際には、様々な仮想通貨アプリがあるのでお好みのものを利用しましょう。

中でも人気が高い仮想通貨アプリとしては「コインチェック」が挙げられます。

操作はシンプルで「会員登録」から進み、画面の誘導通りに必要情報を入力した後、本人確認と日本円の入金を行います。そして任意の仮想通貨を購入しましょう。

様々な仮想通貨が存在しますが、Meta Mask及び海外取引所に送金を行う際、手数料がかかるため、送金手数料が安い仮想通貨がおすすめです。

海外取引所及びMetaMaskに送金

仮想通貨を購入することができ次第、海外取引所及びMeta Maskに送金を行います。海外取引所に送金を行うためには、国内取引所と同様、口座を開設することが必要です。

海外取引所によって操作は変わってきますが、仮想通貨によって入金アドレスが存在するため、きちんと自分が所持していて送金を行う仮想通貨を選択するようにしましょう。

送金した通貨を用いてGovernance tokenを購入

海外取引所及びMeta Maskに送金した仮想通貨を用い、実際に参加をしたいと思うDAOのGovernance tokenを購入します。

前述したとおり、Governance tokenを購入した時点でそのDAOの参加者となります。

DAOのメリット

DAOのメリットとしては、次の5つが挙げられます。

  • 透明性がある
  • 公平性がある
  • 効率的である
  • Smart contractで公開されている
  • 自動化されているため時間や人件費が省かれる

上記のように特徴=メリットと言うことができるでしょう。

DAOのデメリット

DAOのデメリットとしては、次の3つが挙げられます。

  • 技術的な課題
  • 法的な課題
  • ハッキングなどのトラブル(脆弱性)

まだ仕組みができて日が浅いことから解決すべき課題が数多く存在します。

おすすめのDAO

DAOには様々な種類がありますが、中でもおすすめのDAOについてご紹介致します。

ビットコイン

仮想通貨に慣れ親しみがない方でも1度は耳にしたことがあるであろうビットコインは、DAOを一番最初に成功させ、なおかつ現在まで維持されている組織です。

ビットコインの大きな特徴は、まさしくDAOと同様に中央組織に支配されることなく、さらにブロックチェーンプロトコルに関しては、ビットコインにリンクしたインセンティブのネットワークに基づいていることです。

ビットコインはまさにプログラムが自立しており、なおかつ分散化を確立した暗号資産であると言えます。

MakerDAO

イーサリアムブロックチェーン上に2014年に設立されたMakerDAOは、Defi(分散型金融)の基礎を築いたと言われています。

MakerDAOは、金銭の貸借の管理を行うSmart contractサービス及び2種類の仮想通貨、また、ステーブルコインであるDAIとGovernance tokenであるMKRで構成されているという特徴を持ち、分散型取引所で広く取引されています。

Governance tokenであるMKRを取得することで、プロトコルの将来に関する投票権を得ることができる点が大きな特徴と言えます。

PleasrDAO

PleasrDAOは、NFTを収集しているDAOとしてその名を轟かせています。様々なNFTを収集している中でも特に有名な事例としては、エドワード・スノーデン氏がNFTマーケットプレイスの一つであるFoundationで販売した「Snowden NFT」の購入が挙げられます。

Snowden NFTの購入は、オークション形式で行われ、最終的な落札額は2,224ETH(日本円にしておよそ5,980万円)でした。

PleasrDAOの参加者には、次のような業界の著名人が名を連ねています。

  • ブロックチェーン分野に投資をしているMechanism CapitalmのAndrew Kang氏
  • Compound及びCompoundプロトコルの創業者Robert Leshner氏
  • Aave及びAaveプロトコルのStani Kulechov氏

NFTの収集に興味がある方におすすめのDAOです。

Decentraland

Decentralandは、アバターを介することで、独自の仮想空間内で様々なゲーム及び経済活動等を楽しむことができるDAOのプラットフォームのことです。参加者は、「MANA」と称されるトークンを用い、仮想空間内の土地にあたるLANDを購入及び売却することが可能となっています。

LANDには、自由に任意の建物や施設を建設することができます。中でも面白いのは、建設した施設でNFTアートを展示及び販売することが可能である点です。他にも入場料やチケット代金を徴収する機能などを搭載することができるので、収益化を図ることができます。

DAOは合法なのか

DAOは、何かトラブルが発生した時には、誰が責任を負うのかということを定義することが困難であることから、法的に認められていませんでしたが、アメリカ合衆国のワイオミング州が、2021年7月1日にDAOを有限会社の一つの形態として認めたことで大きな話題となりました。

ワイオミング州が定めた主な内容は次の通りです。

  • 所有者の有限責任があること
  • 他の法人形態よりも柔軟な経営体制であること
  • DAOに固有のデフォルトの役割があること
  • DAOが参加者管理またはアルゴリズム管理として機能することを許可
  • Smart contractをDAO参加者の権利を管理するための主要な文書として認識
  • DAOの参加者の役割及び責任を定義すること

この法案はあくまでワイオミング州を拠点とするDAOを保護することになりますが、アメリカ合衆国連邦政府及び世界における他の政府はDAOを認めていないため、完全に保護されることはないということを覚えておきましょう。

DAOの課題

DAOには様々な特徴やメリットがある一方で、DAO特有の課題があります。例えば、一度Smart contractに書き込んだルール等に関しては、変更が容易ではありません。一方でSmart contractやプログラム全般において、脆弱性の隙をつき様々なハッキングの事例も起こっています。

また、Smart contractは、世界中に分散したノード上で実行されることから、あらゆる国及び地域において異なっている法律により問題が起きてしまう可能性もあります。ビットコインをはじめとする仮想通貨に関する規制は国及び地域毎に異なることから、場合によっては賭博罪に抵触してしまうこともあるのです。

DAOの将来性

2021年、NFT市場が大きな注目を浴び、DAOの存在も認知されるようになってきましたd。特にDecentralandは、人気NFTゲーム「Axie Infinity」と連携し、さらにAxie Infinity内においては、世界的オークション会社「サザビーズ」がバーチャルギャラリーを解説したことで、DAOの参加者を募るためのエコシステムが構築されてきています。

また、アソビシステム株式会社は、DecentralandのLANDを入手し、仮想空間内での文化都市「メタトーキョー」を始動しました。これは世界初の試みであり、メタバースを活用した新しいエンタメ及びカルチャーの配信に注目が集まっています。

DAOは、仮想通貨を用いることから若者には特に馴染みにくいと言われていますが、若者の間でカリスマ的な存在であるタレントがDecentralandで活躍することで、DAOが浸透及び普及していくと予想されています。

まとめ

本記事では、仮想通貨DAOについて、基本的な仕組みから利用方法、おすすめのDAOや将来性について等徹底解説致しました。

DAOについて全く知らなかったという人も、この記事を読み少しは理解することができたのではないでしょうか。DAOは新しい組織であるため、今後もバージョンアップしていくでしょう。

早く参加しておくことで、様々な利益を得ることに繋がるかもしれません。今後もDAOに関する最新情報を日々チェックし、自分にとって最適なDAOに参加してみてはいかがでしょうか。

【システム開発における人月とは?】人月を用いた計算方法や人月による見積もりのポイントを徹底解説!

システム開発において、見積もりはとても重要です。見積もりの精度が低すぎると、プロジェクトの納期が延びたり、コストが予定以上にかかってしまったり等、さまざまな弊害があります。

本記事では、システム開発における人月について正しく認識し、精度の高い見積もりを算出することができるよう、人月を用いた計算方法や人月による見積もりのポイント等を解説致します。

人月の意味

人月(man month)とは「にんげつ」と読み、workload(工数)である作業量を表す単位のことで、1人が1ヶ月間作業した場合の作業量を1とする考え方です。

システム開発においては、納期及び予算の見積もり(estimate)を出す際に用いられます。例えば「5人月」であれば、5人が1ヶ月間作業するということになります。

人日の意味

人日(man day)とは「にんにち」と読み、人月と同様工数である作業量を表す単位のことで、充てがう作業が1人で行う場合何日必要かということを示します。例えば「9人日」なら、1で9日かかるということを意味します。

人時間の意味

人時間(man hour)とは「にんじかん」と読み、人月及び人日同様工数である作業量を表す単位のことで、充てがう作業が1人で行う場合何時間必要かということを示します。例えば「4人時間」であれば、1人で作業すると4時間かかる作業であるということを意味します。

人月単価とは?

人月単価とは、1人が1ヶ月作業する場合のコストのことです。システム開発において、ベンダーが発注者に対して請求する金額の算定の際用いられます。具体的には「人月単価150万円」であれば、1人が1ヶ月作業する際に、発注者がベンダーに支払う金額が150万円ということになります。

人月単価は、一律ではなくスキルや経験等によって変動します。経験の長いベテランのSEと新人SEの間には、大きな差が出ることも少なくありません。

人月単価は何によって決定するのか?

人月単価は、個々のスキルや経験値だけでなく、ベンダーの規模、発注の時期、プロジェクトの場所等にも大きく影響を受け変動します。

個々のスキルが高ければ、短期間で発注者の要望に応えることができるので、その分人月単価も高くなります。

また、ベンダーの規模が大きくなると、独自の製品を強みとしていることが多く、独自の製品を発注者に導入する場合、その製品に特化したスキルを持った人材が担当するため、その分人月単価が高くなるということにも繋がります。

さらに、最低賃金や土地の値段と同様、都心と地方では人月単価に大きな差が生じます。

適正な人月単価とは?

システム開発において、ベンダーが見積もり(estimate)を出す場合、それぞれの人月単価ではなく、一律の人月単価で概算を出すことが多々見受けられます。

よくあるパターンとしては、日本のSEの平均人月単価である約100万円が用いられます。しかし、このパターンでは適切な人月単価は算出できません。

概算で見積もり(estimate)を算出したとしても、実際の発注の際には正しい人月単価で計算するべきです。平均値は100万円であっても、新人SEであれば人月単価が60万円、逆にベテランSEであれば人月単価が130万円ということも大いにあり得るのです。

ベンダーとしては、きちんと人月単価を算出しなければ、プロジェクトが進行してから予算が足りないということになりかねませんし、逆に発注者側はベンダーに必要以上の人月単価を支払ってしまう可能性もあります。お互いのためにもきちんと事前にすり合わせを行っておくことが大切です。

工数の意味

工数(workload)とは、作業を完了するために必要な作業量を表します。

工数の単位は、時間によって変動します。大抵の場合、前述した、人月、人日等の単位を用います。

工数を扱う際の注意点

工数を扱う際には、様々な点に注意しなければなりません。本項目では、下記2点の注意点について解説致します。

  • 人によってスキルや得意な分野が違うということを認識しておく
  • 工数は必ず現場で作業する人とセットで考える

人によってスキルや得意な分野が違うことを認識しておく

前述したとおり、同じSEでもスキルや得意な分野が違うため、同じ人月単価で計算してはいけません。ベテランだからといって、生産性が高いかどうかはプロジェクト内容によっても異なります。

見積もり(estimate)の段階では、概算で工数を計算したとしても、実際にプロジェクトメンバーが決定した段階で、改めて工数計算を行うことが大切です。

工数は必ず現場で作業する人とセットで考える

プロジェクトの作業量を概算で数字で表す工数は、ベンダー及び発注者の間で金額のすり合わせを行う際にとても重要な指標となります。

必ずプロジェクトメンバーの任務遂行能力も視野に入れた上で工数管理を行いましょう。

人月を用いた工数の計算方法

工数は下記の式で表すことができます。

工数=作業時間×作業人数

例えば、ある作業を5人で完了するのに7ヶ月かかったというような場合には、ある作業の工数は「7ヶ月×5人=35人月」ということになります。

もし、全員の生産能力を一定とした場合の「35人月」であれば、ある作業を1ヶ月で完了させるために35人必要であるというように解釈することもできます。逆にある作業を1人で完了するためには35ヶ月かかるというように解釈する場合もあります。

人月による見積もり時の問題点

人月による見積もり(estimate)を行う際には、次の問題点を認識しておくことが大切です。

  • 経験が少なければ日数を算出しにくい
  • SEそれぞれのレベルが違うため、基準値を出しにくい
  • 1ヶ月の定義が不明確な場合がある(例:30日または20日)

本項目では、上記3点の問題点について解説致します。

経験が少なければ、日数を算出しにくい

ベンダー側でprojectの見積もり(estimate)を算出する担当者の経験が浅ければ浅いほど、より正確な見積もり(estimate)を算出することは困難であると言えます。

仮に見積もり(estimate)を作成できたとしても、実際にprojectが進行していくと、見積もり(estimate)よりも長く日数がかかってしまうことも想定されます。

精度の高い見積もり(estimate)を算出するために、経験の長い担当者が算出するようにしましょう。

SEそれぞれのレベルが違うため、基準値を出しにくい

本記事で何度も述べているように、SEそれぞれのレベルが違うことで見積もり(estimate)はとても算出しにくいと言えます。

プロジェクトメンバーに同レベルのSEのみが構成されている場合と、バラバラのレベルのSEが構成されている場合とでは、考え方も変わってくるため注意が必要です。

1ヶ月の定義が不明確な場合がある(例:30日または20日)

人月における1ヶ月の定義が各ベンダー及び発注者によって明確に定義されていなかったり、双方において1ヶ月の定義が30日または20日とズレてしまっている場合があります。

そのため、ベンダーは見積もり(estimate)時に人月の1ヶ月の定義日数を示し、発注者との間ですり合わせを行う必要があります。

人月による正確な見積もりのポイント

人月による正確な見積もり(estimate)を行うために重要なポイントは、コスト及び納期に余裕を持った見積もり(estimate)を算出することです。

ただし、見積もり(estimate)段階では発注者側は複数のベンダーで相見積もり(estimate)をとっていることが多く、コスト及び納期によって受注するベンダーを決めるため、他社にコスト面及び納期の日数で劣っていると受注できないという側面もあります。

そういう時には、ベンダーは発注者に対し、徹底的にヒアリングを実施することが有効であると言えます。

見積もり(estimate)の段階では、発注者側においても最終的に求めているシステムのイメージを明確にできていないことが多いため、ベンダー側の経験豊富なSEが詳細なヒアリングを行うことで、精度の高い見積もり(estimate)を算出することが可能です。

ヒアリングの際には、納期や金額を口頭で質問されたとしても即答しないということが大切です。一旦持ち帰ってから、より正確な回答を行うことを心がけましょう。

IT関連の見積もりでよく使う英語

ここではIT関連の見積もり(estimate)でよく使われる英語について、ご紹介します。覚えておくことで、スムーズに見積もり(estimate)を算出することができるでしょう。

英語日本語訳意味
man month人月工数である作業量を表す単位のことで、1人が1ヶ月間作業した場合の作業量を1とする考え方
man day人日作業量を表す単位のことで、充てがう作業が1人で行う場合何日必要かということ
man hour人時間充てがう作業が1人で行う場合何時間必要かということ
・man hour
・workload
工数作業を完了するために必要な作業量を表す指標のこと
estimate見積もりプロジェクトのコストや納期の概算を算出すること

まとめ

本記事では、システム開発における人月について正しく認識し、人月を用いた計算方法や人月による見積もりのポイント等を解説致しました。

より精度の高い見積もりを算出するには、知識だけでなく、豊富な経験も必要となります。経験が浅い担当者が見積もりを算出する際には、経験豊富なベテランにアドバイスをもらいながら算出する等して、経験を積んでいくことが大切です。

精度の高い見積もりを算出することができるようになれば、発注者との認識のズレが生じることも少なくなります。ベンダーは発注者との信頼関係を築き上げるためにも、詳細なヒアリングを実施し、実際の作業とズレの少ない見積もりを算出するようにしましょう。

【システム開発が失敗する原因11選】システム開発を成功させるポイントについても徹底解説!

日本のシステム開発の分野の技術は右肩上がりに向上している中、システム開発が失敗してしまうことは少なくありません。本記事では、システム開発が失敗してしまう原因をはじめ、システム開発を成功させるためのポイントについて、徹底解説致します。

システム開発の失敗確率

日経ビジネスによると、2003年9月に実施された調査では、新システム開発プロジェクトチームの成功率は約27%に対し、約15年後の2018年1月の調査では、成功率は約53%に上がっています。約15年の間で、日本のシステム開発技術は格段に向上していることがわかります。しかし一方で、未だ約半数のシステム開発は失敗していることになります。

参照元:日経ビジネス(https://business.nikkei.com/atcl/opinion/15/100753/030700005/)

システム開発の失敗とは?

システム開発における「失敗」の明確な定義は存在していません。しかし実際には、システム開発の失敗と言われる事象が発生しているというのが事実です。本項目では、システム開発の失敗と言われる5つの例について、詳細を解説致します。

納期の見積もりが甘く完成の見通しが立たない

ベンダー側において、クライアントの要望を汲み取った上で納期を決定しますが、納期の見積もりが甘い場合、完成の見通しが立たないといったトラブルが発生してしまう場合が挙げられます。ベンダーの知識及び技術力が不足していたり、スケジュールを立てる段階で休日稼働を視野に入れて無理のある納期を見積もっていたりということが原因である場合が多いでしょう。

システム開発チームのエンジニア不足

システム開発において、プロジェクトチームが発足しても、開発チームのエンジニア不足のため思うように開発が進まないというトラブルが発生する場合があります。予算が低くエンジニアを増員できないといったパターンも散見されることが多いです。どちらにせよ、エンジニア不足によって、本来問題なくできるはずのシステム開発ができないということでシステム開発の失敗とみなされることがあります。

予算不足によりシステムに必要な機能が搭載できない

見積もりの段階では問題なく開発可能であるということで、プロジェクトチームが発足し、システム開発が進んでいく中、蓋を開けてみると、クライアントの求める機能が実装できないといったトラブルが起きることがあります。この場合は、見積もりの段階でしっかりとクライアント及びベンダーの間で意思疎通ができていれば、防げるトラブルであると言えるでしょう。

完成したシステムがクライアントのイメージと違う

ベンダーとしては、クライアントの意図を汲んでシステム開発を進め、納期も問題なく納品した後、実際にはクライアントのイメージと違うというトラブルが発生する場合があります。この場合は、クライアントとベンダーの間できちんとした意思疎通ができておらず、完成イメージの認識にズレが生じているということが原因です。

開発したシステムが現場で活用されない

ベンダーがクライアントのイメージ通りのシステムを開発することに成功したとしても、クライアントの現場において、開発したシステムが活用されないといった事例があります。この場合、クライアントが現場の声に耳を傾けていなかったり、きちんとした運用フローを確立できていなかったりすることが原因です。しかし、この場合でも、システム開発が失敗したとみなされてしまいます。

システム開発における3つのリスク

本項目では、システム開発を失敗しないために、覚えておくべき3つのリスクについて解説致します。

認識的リスク

認識的リスクとは、クライアントとベンダーにおいて、開発する新システムの認識がズレたままシステム開発が進んでいくリスクのことです。クライアントにシステム開発の知識が少ない場合に発生しやすいリスクですが、開発早期の段階で認識の違いを発見することで、リスクを軽減することが可能です。

金銭的リスク

金銭的リスクとは、システム開発の最中に予算が不足してしまうリスクのことです。新システムの開発の特徴として、今までにないシステムを作り上げるため、予算の計上を行う段階で必要コストを算出することが困難であるという問題が挙げられます。

また、クライアントが開発が進んでいる最中に、別の機能も追加したい等といった要望をベンダーに申し入れてくることも少なくありません。この場合、システムの仕様変更の度に、開発コスト及び開発期間が膨らんでしまい、金銭的リスクが上がることになります。

技術的リスク

技術的リスクとは、計画段階では開発可能であると判断されていても、実際にシステム開発を進めていくと技術面で機能の実装が困難になるリスクのことです。また、無事にシステムが完成したとしても、実際に運用してみると動かなかったというトラブルも存在します。

万が一、開発途中で機能の実装が困難であることが判明した場合には、ベンダーはクライアントと交渉を実施し、機能の調整を図ることが重要です。

システム開発が失敗する原因11選

システム開発が失敗してしまう原因を押さえておくと、システム開発の成功確率を上げることが可能です。本項目では、システム開発が失敗する原因を11個解説致します。

要件定義がしっかり出来ていない・クライアントの要件提示ミス

クライアント側において、システム開発の要件定義がしっかり出来ていなかったり、要件の提示に誤りがあったりした場合に、システム開発が失敗してしまう場合があります。
この場合では、クライアント側にシステム開発に詳しい人材がいないというパターンや、クライアント側でどのようなシステムが必要なのかということがきちんと定義できていないことが少なくありません。

クライアントの会社にあったベンダー及びシステムを選べていない

クライアント側にシステム開発に詳しい人材がいない場合、クライアントの会社にあったベンダー及びシステムが選べていないという事例が多く挙げられます。
この場合、「有名なベンダーに依頼すれば大丈夫」「ベンダーが勧めるシステムだか間違いない」といったように、ベンダーに依存してしまうことが原因でシステム開発に失敗してしまいます。

クライアント及びベンダーとの連携不足

クライアント及びベンダーの間において、しっかりとした連携が取れていない場合においても、システム開発の失敗を招きます。システム完成イメージの認識に相違がある場合も同様です。

この場合では、システム開発が進んでいく中で、ベンダーがこまめにクライアントに進捗状況等を報告することなく、開発を進めてしまうことが原因であると言えます。

クライアント及びベンダーの間で認識がずれている

前述したクライアント及びベンダーとの連携不足にも関連しますが、クライアントの完成イメージがベンダーの完成イメージと認識が大きくズレている場合に、システム開発の失敗を招く場合があります。
この場合は、クライアント側においてシステム開発に詳しい人材が不足していたり、技術面や予算面で実現不可能な完成イメージを抱いていたりといったことが原因です。

プロジェクトチームの管理体制が甘い

プロジェクトチームの管理体制が甘い場合にも、システム開発の失敗が発生してしまうことがあります。例としては、プロジェクトチームメンバーが多すぎて管理しきれないといったパターンや、クライアント側の人間のプロジェクトチームへの参加が消極的であるパターン、プロジェクトチーム責任者が納期までの進行スケジュールを甘く見積もってしまっているパターン等が挙げられます。

目的が曖昧なままシステム開発をスタート

クライアント及びベンダーの間で、「何のために新システムの開発を行うのか」「新システムの機能の主軸は何であるのか」「新システムの運用の仕方はどうするのか」といった点が曖昧なままシステム開発がスタートしてしまうことも、システム開発の失敗の原因となります。
この場合では、ベンダーがクライアントに対して十分なヒアリングを実施できていなかったり、クライアントがベンダーに任せきりになってしまっていることがほとんどです。

ベンダーに任せきり

クライアントが新システム開発に対して積極的でなく、ベンダーに任せきりになってしまう場合でもシステム開発の失敗を招きます。ベンダーを信頼することも大切なことではありますが、任せきってしまうと、クライアントの想像していた完成イメージとかけ離れたシステムが完成してしまうことが多々発生しているのが事実です。

クライアントにおいて「信頼できるベンダーだから大丈夫」「システム開発についてはよくわからない」といった考えに至っていることが原因です。

システム開発工程の優先順位の曖昧さ

システム開発工程において、「何を最も優先としていくか」という順位付けができていない場合においても、システム開発の失敗を招くこととなります。
ウォーターフォール型」という開発工程を1つずつ終わらせていく方法で開発を進めていく場合においては、何かトラブルが発生した際、一旦プロジェクトチームの進行をストップする必要があります。その結果、納品スケジュールが大幅にズレてしまうことに繋がります。

予算及び納期の見積もりが甘い

新システムを開発するにあたり、どうしても予算及び納期を立てることは困難であることが多いです。そのため、実際にシステム開発を進めていくと、予算及び納期の見積もりが甘かったということが発覚することが少なくありません。
予算及び納期の見積もりが甘いと、結果的に予算が不足し機能が搭載できないといった問題や、納期に間に合わなくなってしまい、システム開発に失敗したことになります。

ベンダーの知識及び技術力不足

システム開発において、ベンダーの知識及び技術力が不足している場合においても、開発の失敗を招きます。ベンダーが新システム開発の工程を甘く見積もってしまっていたり、途中で急遽別の機能を追加したいというクライアントの要望が発生した場合にベンダーの技術力が伴っていないということが原因となることが多いです。

導入後の体制が整っていない

新システムが無事に完成したとしても、クライアント側において新システム導入後の体制が整っていないという場合でも、システム開発が失敗したとみなされることがあります。この場合には、クライアント側で現場と連携が取れていない、運用フローが確立できていないといった問題がある場合が多いです。
また、導入した新システムに何らかの問題が発生した際に、ベンダーのサポート体制が整っていないという場合も同様です。

システム開発を成功させる7つのポイント

前述した通りシステム開発が失敗する原因としては様々なものが挙げられます。本項目ではシステム開発を成功させる7つのポイントについて詳細を解説致します。

システムの目的を明確にする

システム開発を成功させるためには、まず第一に新システム開発の目的を明確にすることが大切です。目的がはっきりしていない場合、本当に必要である機能及び要件を洗い出すことが不可能となり、結果的にスケジュールの遅延及び完成後の追加機能開発へ着手しなければならないといった問題が発生してしまいます。

要件定義、仕様決定にしっかりと時間を確保する

前述したシステム開発の目的を明確にするということと関連しますが、特にクライアントは要件の定義に関して、しっかりと時間の確保を行うことが大切です。さらに新システムの仕様決定までには、クライアント及びベンダーとの間で密な連携の元、しっかりと時間を確保することが大切です。

優先順位を明確にする

特にベンダー側において、「ウォーターフォール型」という開発工程を1つずつ終わらせていく方法で開発を進めている場合においては、何かトラブルが発生した際、一旦プロジェクトチームの進行をストップする必要があります。そのため、スケジュールの遅延等が発生する可能性が高くなってしまうため、最も優先されるべき機能の開発から順を追って開発していく必要があります。

業務内容を理解する

ベンダーは、プロジェクトチームに必ず実際に新システムを運用していくクライアント側の現場の業務内容を理解した人材をメンバーとして加える、あるいは現場のヒヤリングをしっかりと実施し、業務内容の現状を理解した上で開発に取り掛かる必要があります。業務内容を理解できていない場合では、新システムが完成したとしても実際に利用されないという事態になりかねません。

クライアント及びベンダーとの連携

システム開発を成功させるためには、クライアント及びベンダーとの密な連携は必須です。連携がきちんと取れていなければ、システム完成後のイメージの認識に相違が出てしまうことがほとんどです。

契約書を交わす

システム開発を円滑に成功へと導くために、当たり前のことではありますが、取引契約時に、双方が合意した内容等について記載された契約書を必ず作成しておくことで、不要なトラブルを防ぐことが可能となります。

ビジネスマッチングサービスの活用

クライアントは新システム開発のためのベンダーを探す際、ビジネスマッチングサービスを活用することも、システム開発成功への近道となります。自社が必要とするシステムの開発に最も適したベンダーを探すために効率的な手段となり、ミスマッチを防ぐことが可能です。

まとめ

本記事ではシステム開発が失敗してしまう原因をはじめ、システム開発を成功させるためのポイントについて、徹底解説致しました。何度も述べてきたように、システム開発は、クライアント及びベンダー双方の密な連携が必須となります。クライアントはベンダーにシステム開発を任せきりにすることなく、しっかりとプロジェクトチームに主体的に参加し、自社の要望を伝えながら進捗状況を確認し合い、双方にとってよりよいシステム開発に努めることが大切です。

【Python(パイソン) 人工知能作り方】ライブラリ13選&機械学習の方法・pythonでの人工知能の開発手順を詳しくご紹介!

「pythonを使用した人工知能の開発について詳しく知りたい」

「pythonで活用できるライブラリはどんなものがあるのか知りたい」

「pythonで人工知能を開発する手順を知りたい」

システムのプログラミングに携わっている方や、未経験だけど開発をしてみたいという方であれば「python」というプログラミング言語に興味を持っている方は少なくないでしょう。pythonは人工知能をはじめ、Webアプリやデータの分析などに用いられるプログラミング言語で、「pythonさえ習得すれば問題ない」と言われるほど世界中で注目されています。

人工知能は近年目覚ましい発展を遂げており、例えばお掃除ロボットや自動車の自動運転などが挙げられます。また、ソフトバンクが開発した「Pepper」は、人の感情を認識できるロボットとして一躍大きな話題となりました。このように、最先端技術でもある人工知能は、既に生活に密着した存在となっており、今後さらに開発需要が高まるとされています。

そんな人工知能の開発に、特に人気の高いプログラミング言語が「python」です。

本記事では、pythonの開発手順だけではなく、活用する事が出来るライブラリ13選、人工知能開発を支える機械学習の3つの方法について、詳しくご紹介致します。

pythonは初心者の方でも理解しやすく分かりやすい文法が大きな魅力のプログラミング言語となります。本記事でご紹介する内容を正しく把握する事で、今現在プログラマーとして活躍している方はもちろん、これからプログラミング言語を習得しようとしている方、開発に興味はあるけど経験はあまりないという方でも、人工知能の開発に関する様々な情報をしっかりと吸収できるでしょう。

pythonで活用できるライブラリ

ライブラリとは、汎用性の高い処理を誰でも簡単に利用できるようにしたプログラムを指します。このライブラリをうまく活用する事で、プログラムを0から全て組む必要がなくなり、スピーディかつ効率的にプログラムの設定が行えるようになるでしょう。

pythonはコードが少なくシンプルという特徴があり、初心者でもすぐに理解できるのが魅力のプログラミング言語です。さらに、活用できるライブラリも充実しており、人工知能に最適な種類も数多く存在しています。簡潔で分かりやすいコードのpythonと、使いやすいライブラリを組み合わせることで、人工知能の開発がさらにやりやすくなるでしょう。

ここで、pythonで活用できるライブラリ13選をそれぞれ1つずつ詳しくご紹介致します。

TensorFlow

URL:https://www.tensorflow.org/?hl=ja

有名なオープンソースライブラリで、2015年にGoogleが開発しました。TensorFlowの最大の特徴として挙げられるのが、ニューラルネットワークの構築や訓練が出来るシステムの要求に応えることが出来るという点です。人間の脳内にある神経細胞の繋がりを数式的モデルで表したものをニューラルネットワークと言います。

ニューラルネットワークを使用する事で、機械が倫理的思考や学習などを、人と同じように行うことが可能になります。TensorFlowの活用は、ある程度のディープランニング知識は必要ではありますが、複数の抽象化レベルを提供しているため、状況やニーズに合わせ、最も適したものを選択する事が出来るライブラリになります。

matplotlib

URL:https://matplotlib.org/stable/index.html

matplotlibを使用して科学計算を簡単にすることで、その計算結果を様々な表やグラフとして分かりやすい表示が可能となります。pythonでグラフ作成を行う場合、最も標準的なライブラリと言えるでしょう。matplotlibで作成するグラフは主に二次元のグラフになりますが、三次元のグラフ描画も可能です。

matplotlibで作成できるものは、円グラフ、散布図、棒グラフや折れ線グラフなど多岐にわたります。また、matplotlibは後程ご紹介するNumPyとの組み合わせで活用するという事が多くあります。さらに、Jupyter Notebookを用いることによって説明力が高いレポートの作成も行えるでしょう。

Open CV

URL:https://opencv.org/

画像や動画の処理を行う場合、最も汎用性が高く人気なのがこのライブラリです。Open CVはIntelが開発し、OSSとして提供されているので誰でも使用できますし、もちろん料金は無料です。趣味範囲の利用から商業目的の利用まで可能なため、幅広く活用されているライブラリになります。

ロボット工学などの学術的シーンのみに限らず、プログラミング学習、システム開発など様々な用途で利用できるOpen CVは、AndroidやiOSなどにも対応しています。pythonでOpen CVを利用する場合、専用の「OpenCV-python」があります。インストールも比較的簡単に可能なので気軽に活用する事が出来るでしょう。

Keras

URL:https://keras.io/ja/

プログラミングが初心者という方に最適なライブラリでもあるKerasは、専門的な知識がないという場合でもコードを書くことが出来ます。このKerasの大きな特徴として挙げられるのが、機械学習分野で話題にもなったアルゴリズムを多く実装しているという点です。さらに日本語のドキュメントも非常に多いため、非常に活用しやすいライブラリと言えるでしょう。

Kerasは文章をあらかじめが学習させておけば自動生成が出来ます。例えば、夏目漱石の小説「吾輩は猫である」の全文をあらかじめ学習させておきます。学習が完了した後に小説の冒頭「吾輩は猫である。名前は」という文章を与えると、その後の文章を自動で生成してくれます。さらに、質問を入力して答えてくれるという機械による自動発信システム、botの作成も可能となります。

Numpy

URL:https://numpy.org/

pythonでの機械学習計算をより効率的に、早く行えるように拡張するのが、Numpyになります。人工知能や機械学習においては必須と言われるほど活用されているライブラリになりますので、ぜひ押さえておきましょう。大量のデータ処理をするためにはかなりの時間が必要となりますが、Numpyを利用する事で大幅に時間短縮する事が可能になります。

データ処理での速度を上げたい場合pythonのリストよりもNumpyの配列の方が高機能、かつ高速処理をしてくれます。「Anaconda」というpythonのライブラリが揃っているパッケージにも含まれていますが、単体でインストールする事も可能ですので、ご自身の開発環境などに適した方法でインストールしましょう。

SciPy

URL:https://scipy.org/

SciPyは数学、化学、高額のための数値を解析するためのライブラリです。オープンソースとして常に開発が行われています。高度な科学技術計算が可能なため、世界的な科学者やエンジニアが活用していることでも知られています。「高度な計算」と言うと、多くの方が難しく捉えてしまいますが、中には馴染みのある計算などもありますので、科学者のみが活用できるものと言う訳ではありません。

SciPyで可能な科学技術計算には、「クラスター分析」「数値積分」「物理定数」「線形代数」「空間的データ構造とアルゴリズム」「多次元画像処理」「データ入出力」などがあります。馴染みがないものばかりでも、便利な関数があればぜひどんどん活用していきましょう。

Chainer

URL:https://tutorials.chainer.org/ja/

日本の機械学習のベンチャー企業であるPFN(Preferred Networks)が開発したライブラリで、日本語資料が多いという特徴があります。ディープラーニング向けのフレームワークとしては非常に有名どころと言えるでしょう。ディープラーニングとは、豊富なデータがあれば自動的にその特徴を抽出してくれるDNN(ディープニュートラルネットワーク)用いた学習です。

GPUによる演算サポートも可能です。人工知能開発の初心者がGPUを活用して機械学習やディープラーニングの取り組みをするという場合、環境の構築を行うためには非常に手間と時間がかかってしまいます。しかし、chainerであればセットアップ作業のための時間を大幅に削減する事が出来るため、コンテナ技術の適用も可能です。

BeautifulSoup

URL:https://pypi.org/

HTML、XMLからデータを引き出せるライブラリになります。ですが、前提として、「BeautifulSoupのみがあればスクレイピングが可能」という事ではありません。HTTP通信が可能なRequestsというモジュールを活用し、HTMLのデータをスクレイピングします。その後、そのHTMLを整形するためにこのBeautifulSoupが利用されています。

取得したデータを見やすくするために活用されるRequestsは、人工知能の基礎ともいうべき非常に重要な部分と言えるでしょう。スクレイピングに必要な処理は一通りそろっていますので、初心者でも活用しやすいライブラリです。

Pandas

URL:https://pandas.pydata.org/

データの分析を効率的に行うための人工知能ライブラリですが、データフレームなど独自のデータ構造が提出されており、データ読み込み、統計量表示やグラフ化なども簡単に行えます。例えばNumPy配列は要素の全てが同じでなければいけません。しかしPandasであれば異なるデータを入れることが可能です。データフレームに格納すればデータ前処理が簡単にできます。

また、欠損値の削除や補完、様々な便利な関数が備わっています。主要言語は、pythonがC言語で書かれているため高速処理が可能と言うのが大きな特徴です。Pandasはデータの前処理段階で活用されるものとなるため、機械学習を行う場合は必須ライブラリと言えるでしょう。

Anaconda

URL:https://www.anaconda.com/products/individual

pythonの利用は、インストール後に必要なライブラリを追加インストールしなければいけません。Anacondaはpythonの実行環境において、よく利用されるライブラリがまとまっている状態とすることが出来ます。Anacondaは非常に便利なもののため、利用者数はおよそ1,500万人以上にものぼります。

Anacondaは約1,500以上ものパッケージが含まれているディストリビューションです。さらに、250以上のデータサイエンスや機械学習パッケージは自動でインストールされるため、利用者はすぐに開発作業に取り掛かることが可能になります。また、インストールやバージョン管理を簡素化できるという大きな特徴も、ディストリビューションの大きな魅力と言えるでしょう。

PyQuery

URL:https://pypi.org/

情報の取得が可能な人工知能ライブラリです。PHPの経験者の場合、phpQueryというライブラリを使用したことがあるという方は多くいるでしょう。PyQueryはそのpython版と考えることが出来ます。2020年にリリースされており、2021年1月には細心バージョンもリリースされており、メンテナンスも継続的に行われています。

OSに関してはどこでも動かすことが可能となっています。pythonが動けばPyQueryも動かせると考えて間違いではないでしょう。また、jQueryと同じ要領でスクレイピングが可能なため、pythonで気軽にスクレイピングを行いたいという場合は特にオススメのライブラリと言えます。

scikit-learn

URL:https://scikit-learn.org/stable/

人工知能のライブラリにおいて、最も活用されていると言っても過言ではないscikit-learnは、様々な機械学習アルゴリズムが実装されているのが最大の特徴です。現在も活発に開発されているため、多くの情報を探すことが出来るでしょう。また、様々なアルゴリズムが実装されていますが、どれも同じような書き方で利用できるというのも大きなメリットと言えるでしょう。

さらに、サンプルデータセットが付属していますので、インストール後すぐに機械学習を始めることが可能です。利用するためには、先ほどご紹介したAnacondaなどのパッケージを使用するといいでしょう。Anacondaにはこのscikit-learnも含まれていますので、簡単にスタートさせることが出来ます。

Jupyter Notebook

URL:https://jupyter.org/

以前はpython専用の「IPython Notebook」という環境でしたが、現在開発が進んだことにより、python以外にも40以上の言語がサポートされています。しかし、一般的にpythonでの利用が多いと言えるでしょう。オープンソースで提供されているのでもちろん無料で利用が可能です。

Jupyter Notebookはノートブックファイルにプログラム、説明や実行結果などの多くの情報をまとめて管理する事が出来る分析用ライブラリです。Jupyter Notebookはブラウザ上で作動するため、プログラムの共有もできるのが大きな特徴と言えるでしょう。初心者の場合は必須ライブラリと言っても過言ではありません。

人工知能を支える技術「機械学習」の方法

機械学習とは、AIを支えている重要な技術です。AIは1956年初めて定義されています。その後研究が長く行われていき、ICTの実用化、ビッグデータ環境などが整いつつあり、今現在機械学習が実用化される時代へとなりました。近年では、この機械学習がさらに発展してきており、人工知能の概念「機会が知能を持つ」という事に近づくことで、技術的特異点という言葉も注目され始めています。

この機械学習の手法は3つの学習方法が存在します。それぞれの詳しい内容について正しく知り、人工知能の開発を効率的に行えるようにしましょう。

教師あり学習

正解データを教えていく学習方法が、教師あり学習です。正しく正確なデータを学ばせることにより、入力したデータに対する正解を出力する事が可能となります。教師あり学習は「識別」「回帰」を可能とします。

識別とは

与えられたデータをもとにして、出力するデータが正しいか正しくないかを分類、認識するものとなります。例えば受信メールが迷惑メールやスパムメールかどうかを判断する事が出来ます。教師あり学習では、前もって迷惑メールなどのパターンを学習させているため、正しく分類が可能となります。また、人と動物が一緒に移っている写真を「人」「動物」に分類し、写真データを自動でグループ分けすることも出来ます。

回帰とは

一定間隔で連続するデータを数値として学習し、今後の予測に役立たせることが出来ます。企業の売上予測であれば、毎月、毎年の売り上げ学習をさせることで今後の売り上げ予測が出来ます。また、天気の学習を行えば雨雲の降水確率が上げられるなど、業種に限らず効率的に役立たせることが可能となるでしょう。

教師なし学習

教師あり学習とは逆に、正解データを教えずに学習をさせる方法になります。豊富なデータを覚えさせることにより、そのパターンや特徴などは覚えることは出来ますが、それが正解か不正解かを判断する事は覚えさせないというのが、この学習方法の大きな特徴です。代表的な物はクラスタリングです。

クラスタリングとは?

豊富なデータをカテゴリごとに分類して、グループ化を行う機能がクラスタリングです。教師あり学習と大きく異なる部分は、正解データを知らない状態でのグループ化です。クラスタリングでは、多くの画像データの中から性別、動物などの種類を分類したり、動画のデータから自動車のみを抽出するなどが可能となります。

また、例えば0歳から80歳の人々の画像を学習させることにより、顔の大きさ、しわの数、表情などを取得します。それにより、年齢別のグループ分けをすることを学びます。これが、教師なし学習の代表的なクラスタリングです。

強化学習

強化学習では、教師なし学習のように、正解を覚えさせる必要性がありません。ですが、教師なし学習と異なるのは機械が報酬を得るために最適な行動を考えて実行するという点です。強化学習では、出力される結果に点数をつけ、最適な結果とするための行動を学ばせます。

強化学習では、複雑な迷路をいかに最短でゴールまでたどり着くことが出来るのか、株式の売買でいかに利益を最大化させることが出来るのかなど、こうした事を考える機械をイメージするのが最も分かりやすい例と言えるでしょう。

pythonによる人工知能の開発方法

pythonを活用し、人工知能の開発を行うにはどのような方法で行うのかを詳しくご紹介致します。大まかな手順としては、pythonのインストールを行った後にライブラリのインストール、その後データを集め手法の検討を行います。そして人工知能に学習をさせて開発となります。それぞれの手順を詳しく解説いたします。

1・pythonのインストール

まずはpythonをインストールします。Windowsの場合、公式サイトからインストールを行ってください。Macであればすでに入っている状態になっていることもありますが、ほとんど古いバージョンでインストールされていますので、最新のものをインストールする必要があります。それぞれの方法について詳しくご紹介致します。

Windowsの場合

まず、公式サイトへ行き、画面上の「Downloads」欄からWindowsを選択します。クリックすると「Python Releases for Windows」ページへ移動します。pythonは幾度もバージョンアップされているため、必ず最新のものを選ぶようにして下さい。ダウンロードが完了しましたら、すぐに実行をします。インストール画面が表示されますので、その後は画面に表示される指示の通りに進めていきましょう。これでインストール作業は完了となります。

Macの場合

Windowsとは異なり、先ほどもお話ししたように既にインストールされているという場合がほとんどですが、最新のものに変える必要があります。多くは「python2」が入っている状態ですが、これは最新版とは文法なども異なるものになってしまいますので、バージョンを確認し必ず最新に変えて下さい。Macの場合、公式サイトの画面上の「Downloads」欄からMac OS Xを選択します。その後はWindows同様に、バージョンの確認、インストール後画面に従って進めていけば完了となります。

インストールされているか確認

インストールが完了したら、必ず正確にインストールが出来ているかを確認してください。Windowsであれば「コマンドプロント」、Macであれば「ターミナル」からコマンドプロントを開いて確認します。

  • Windows:「Windows」+「R」→ファイル名を選択して実行→「cmd」入力→OK
  • Mac:Finder→アプリケーション→ユーティリティ→ターミナル

それぞれ上記の手順でコマンドプロントを開き、「python –version」を入力します。pythonのバージョンが正しくひょじされていればインストールは成功していますので、安心して次の作業に移ってください。

また、Macは古いバージョンが既にインストールされているため、最新版をインストールしたにもかかわらず表示が「Python 2.・.・」と表示されていることがあります。この場合は、最新版のインストールが正しくできていないという事になりますので、再度公式サイトからインストール作業を行ってみて下さい。

動作の確認

インストールが正しく行われているかどうか確認が完了したら、次は動作の確認を行います。正常に動作するかどうかの確認は、実際にプログラムを作成し動かしてみるという方法が確実です。まずテキストエディタを開きます。そこに【print(“Hello world!”)】と入力します。これは1文字でも違うと正常に動作しないため、注意してください。

ファイル名を記載したらドキュメントの下に保存します。ここでは、ファイル名は「test.py」で保存しましょう。次に、先ほど開いたコマンドラインに「cd Documents(cd コマンド名)」を入力します。その後「python test.py

」と入力しエンターキーを押します。「python ソースファイル名」でPythonプログラムを実行できます。

画面に「Hello world!」と表示がされれば正常に動作するという確認になりますので、安心してください。もし正常に表示されない場合、どこかで間違っているという場合がありますので、再度確認作業を行ってください。

2・人工知能のライブラリをインストール

pythonのインストールと確認作業が完了したら、次にライブラリをインストールします。本記事で紹介したような多くの種類から、自身が活用すべきライブラリをインストールしてください。この場合、多くの機械学習アルゴリズムが実装されているscikit-learnやAnacondaがオススメです。インストールが完了したら、python同様に正しく使えるかを確認し、問題がなければ機能を使用してみて下さい。

ライブラリをインストールする際の注意点

ライブラリをインストールする場合、それぞれに注意点がありますので必ず確認するようにして下さい。例えば、機械学習を早く効率的に行うためのライブラリ「Numpy」の場合、インストールする前にpipの更新が必須です。pipとは、pythonのパッケージを管理するためのツールです。仮にpipが最新バージョンに更新されていないと、エラーが表示されてしまいますので、必ずインストール前に最新バージョンになっているかチェックして下さい。

また、Anacondaではこのpipを使用することは出来ません。pipでインストールしてしまうと、パッケージの依存関係などで不具合が発生する可能性があります。そのため、今現在pythonを使用していてAnacondaを活用していないという場合、興味本位で導入すると不具合やトラブルが起こりやすくなってしまいますので注意してください。

3・データを集める

python、ライブラリ共に正常にインストールが完了出来たら、次に人工知能に学習させるためのデータを収集します。人工知能は、入力されたデータをもとに学習を行いますので、正しく正常なデータを数多く集めなければいけません。そこで、データ収集に活用すべき2つのポイントについてご紹介致します。

クラウドソーシングを利用したデータ収集

機械学習に必要なデータを集める際、多くの個人や企業で最も懸念されるのが時間とコストです。中でも個人で開発を行う場合や、中小企業で人工知能の開発をするという場合、教師データあり学習であれば、誤りのない正解データを豊富にそろえなければいけません。

これまでは、時間をかけてアルバイトを雇ったり、研究者などは学生に協力を仰ぎデータの収集を行ったりなどが主な収集方法でしたが、現代ではクラウドソーシングと言う存在がこのデータ収集に大きく役立てられるようになりました。

クラウドソーシングの場合、仮に100件ほどのデータを収集したいという際に、タスク形式で依頼を開始することで、一人一人を雇ったり話を聞いたりと言う手間もなく、ほんの数十分から数時間でデータ収集が完了させることが出来ます。また、タスク方式は作業ごとの報酬となるため、無駄なコストもかからず効率的に行っていく事が可能になります。

データ収集が必要となった時だけ、クライドソーシングのワーカーに依頼し、その分の報酬を払う。こういったやり方であれば、時間もコストも無駄にせず、必要なデータを必要な時に必要な分だけ収集する事が可能となります。

無料データセットの活用

機械学習では、画像データやテキストデータなど、様々なデータを取り扱います。さらに、このデータの質や量が人工知能の精密ぢに直接影響を及ぼすため、正しく正確なデータを、莫大な量準備しなければいけません。自分で収集するのには限度があり、趣味の範囲で開発を行う場合このデータ収集に苦労するという方も多くいるでしょう。そんな時に活用すべきなのが無料で使用できるデータセットです。

  • トレーニングセット→1番初めに利用され、最も規模の大きなデータセットになります。
  • バリデーションセット→トレーニングセットで訓練した後、ハイパーパラメーターのチューニングをするために利用します。
  • テストセット→モデル制度を確認するためのデータセットです。

データセットには上記の3種類があり、このデータセットは機械学習において最も重要とされている部分になります。ネット上で公開されているオープンデータは数多くあり、もちろん無料で活用する事が出来ます。大手企業であればGoogleや楽天、また、国内外の政府機関からの利用も可能となっていますので、開発に必要な豊富な量のデータを簡単に入手する事が出来ます。

4・どの手法にするかの検討

次に、人工知能の開発手法を決めます。どのように学習させるかを決めてから本格的に開発をスタートさせます。先ほど紹介したクラスタリングの他も様々な手法があります。ここでは、その中でも特に人気の高いアンサンブル学習、k近傍法についてご紹介致します。

アンサンブル学習

簡単に言えば多数決を取る方法です。単独では精度が低くなってしまう弱学習器を複数用いることにより、高い精度をたたき出すという手法がこのアンサンブル学習です。別々の学習器として学んだものを融合させ、それによりまだ学習していないデータの予測能力を向上させることが出来ます。

分類や回帰とは異なる方法と言うのが大きな特徴と言えるでしょう。また、他の機械学習の学習係数を求める場合などに補助的に活用する事が出来たり、幅広い使い道となるのも魅力的な部分になります。

k近傍法

データ分類をする際に活躍する手法です。その名の通り、あるデータに着目した際に近くのk個のデータ平均、または多数決の値を予測し出力します。近場のデータから予測を行うため、精度はさほど低くはなりません。さらに、近隣k個の平均を予測値とするため、直感的で人が理解しやすいというのが大きな特徴となります。

さらに、予測がブラックボックスと多々言われる機械学習ですが、こうした特徴はk近傍法特有の魅力と言えるでしょう。しかし、入力データの次元数が莫大になると精度が落ちてしまうという弱点もあります。データ量によっては、k近傍法を選択すると思うような制度にならないという事が起こってしまいますので注意が必要です。

5・人工知能に学習させる

いよいよ人工知能にデータを学習させていきます。決めた手法を実装していきましょう。ここで重要になるのは、学習させる前にデータを正しく揃えるという点です。人工知能が学習しやすくなるように、事前に不ぞろいのものを整えてあげると、スムーズに学ばせることが出来るようになります。ここで、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のそれぞれおすすめのライブラリなどや具体的な活用例についてご紹介致します。

教師あり学習の場合

教師あり学習の場合、Numpy、Scipy、scikit-learnが主に活用されているライブラリになります。Numpy、Scipyは、先ほどお話ししたように、学習前にデータをそろえるために活用する事が出来ます。また、scikit-learnはNumpy、Scipyと非常に相性がいいため、組み合わせた活用をすることによって、機械学習をスムーズに行うことが出来るでしょう。

pythonで教師あり学習が活用できる具体例としては、以下のような種類になります。

  • メールの分類→迷惑メールの可能性が高いメールを判別する事が可能になります。
  • 画像認識→人の顔、動物の顔、男性の顔、など何を示しているか判断が可能となります。
  • 売上予測→店舗の売り上げを規則性に基づき予測が出来るようになります。

メールの分類や画像認識は分類、売上予測は回帰ということになります。

教師なし学習の場合

教師なし学習では、教師あり学習同様にscikit-learnが主に活用されるライブラリになります。機械学習全般に役立たせることが出来るものが一通りそろっているので、pythonを使用する際はぜひインストールしておきましょう。また、教師なし学習の具体例は以下の通りです。

  • 分類に基づく販促→顧客情報と商品データを学習させることにより、「独身女性が買う」「昼によく売れるなどの分類が可能になり、販売戦略を組み立てることが可能になります。
  • 確立に基づく販促→「Aを買った人は〇〇パーセントの確立でBも買う」などの確立を導き出すことで、ネットショップでのオススメや店舗の陳列、セット割引などに役立てることが出来ます。
  • 要因も基づく販促→顧客、商品、その日の天気など、様々なデータを教師なし学習させることで色々な要因が売り上げにどう貢献したかの割合を算出、分析する事が出来ます。
  • 故障検知→他データと一致しないもの、大きく異なるものを瞬時に検出するため、機械の故障を素早く検知したりデータ分析における外れ値の予想をすることが出来ます。

強化学習の場合

強化学習の場合、Dopamine、PFRL、OpenAI Gymなどがオススメのライブラリやフレームワークです。OpenAI Gymは簡単な強化学習の実装が可能で、シミュレーションも出来るため非常に活用しやすいライブラリと言えます。いくつかの学習用ゲーム環境があらかじめ準備されているので、初めてでおスムーズに利用する事が出来るでしょう。

強化学習では、囲碁や将棋などのゲーム、ロボットの歩行学習、自動車の自動運転技術における開発が主な具体例となります。生活に密着した人工知能はこの強化学習で開発されているものが多くあり、自動車やゲームなど、一般的に流通し始めている様々な分野で活用されています。

まとめ

pythonを使用した人工知能の開発は、もちろん専門的知識があればスムーズに行うことが出来ますが、python辞退難しいプログラミング言語ではないため、初心者でも人工知能開発を行うことは十分可能です。活用すベイライブラリや機械学習の手法についての知識を収集し、正しく正確なデータを学習させることにより、人工知能の制度は上がり質の高い開発を行うことが可能となるでしょう。

プログラミングに長年携わっていなくても開発が可能となるpythonの人工知能は、多くの企業でも取りれられ手織り、今後さらに需要が高まるとされています。

プロのプログラマーから初心者まで、幅広く活用する事が出来るpythonで、人工知能開発を始めてみてはいかがでしょうか。

本記事で紹介したライブラリや機械学習の手法について、正しく知識を吸収し、時代の最先端技術をぜひ自分のものにしてください。

システム開発の工程とは?ウォーターフォールモデルやアジャイルモデルなどシステム開発の種類も徹底解説!|注意点や略語も!

発注者の要望に沿ったシステム開発を行う際、ベンダーは様々な工程に分割し作業します。システム開発には様々な手法があり、開発するシステムの特性や発注者の要望によって、最良の手法を選択していく必要があります。

本記事では、システム開発の代表的な手法であるウォーターフォールモデル及びアジャイルモデルについてや、注意点及び略語等を解説致します。

システム開発の工程とは?

システム開発の工程とは、開発を進めていく上の手順のことです。開発を行う上では、工程を分け、分業することで、進捗状況の把握や品質の管理が行いやすくなるというメリットがあります。

システム開発の工程

基本的なシステム開発の工程は、次の通りです。

  1. 要件定義(要求定義)
  2. 外部設計(外部設計)
  3. 内部設計(詳細設計)
  4. プログラミング
  5. 製造・単体テスト
  6. 結合テスト
  7. システム(総合)テスト
  8. 運用テスト
  9. システム移行(リリース)
  10. 運用・保守

本項目では、上記の工程を順に解説致します。

1.要件定義(要求定義)

要件定義とは、開発において一番最初に行うことで、ベンダーが発注者と打ち合わせを行い、開発するシステムに搭載する機能及び仕様、運用フロー等について決定していくことです。

この際、発注者はどのようなシステムが必要なのか、できる限り具体的にベンダーに伝えておかなければ、イメージと違う成果物が完成してしまうことに繋がり兼ねませんので注意しましょう。

また、要件定義は、さらに細かく2つの要件に分類し決定していくことがことが大切です。

  • 機能要件
  • 非機能要件

機能要件

機能要件とは、特に画面及び帳票、バッチ等といった実装するべき機能のことです。

非機能要件

非機能要件とは、開発するシステムの性能といった機能面以外のことです。

2.外部設計(外部設計)

外部設計とは、前述した要件定義の内容を基に、ユーザーインターフェースを設計することです。

ユーザーインターフェースとは、システムの画面等の見た目のことで、発注者にとって使用しやすいシステムを開発するための大切な工程となります。

発注者は、ベンダーとの打ち合わせの際、どのような見た目が良いのか、例えば具体的に流通している既存のシステム画面等を見本としてベンダーと共有することで、イメージの食い違いが起きにくくなるので、覚えておきましょう。

3.内部設計(詳細設計)

内部設計とは、前述した外部設計を基に、実際にプログラミングを行うことができよう、内部に特化した詳細の設計を行うことです。

内部設計における成果物は、「機能仕様書」「データフロー図」「データベース物理設計書」等が挙げられます。これらの成果物の内容は、ベンダー側のプロジェクトメンバー内のみで共有され、発注者と調整を図ることはほぼありません。

内部設計はさらに細かく次の3つに分類できます。

  • 機能分割
  • 物理データ設計
  • 入出力の詳細設計

機能分割

機能分割とは、プログラミング及びシステムメンテナンスを実行しやすくするため、搭載する機能をモジュールごとに分割することで、各モジュールの機能を明確にすることを指します。

さらに、データフロー(機能間でデータが処理される際の流れ)を設計し、データフローを明確にすることで、バグを洗い出すことにも繋がります。

物理データ設計

物理データ設計とは、ユーザーにはわからない、不可視の部分である内部のファイル及びデータのやりとりに関連する部分の設計を行うことです。

入出力の詳細設計

入出力の詳細設計とは、前述の外部設計で決定したインターフェースに関して、プログラミングで実装する際、どのように表現を行うかについて詳細を設計することです。主に「エラー処理」「初期値及びデフォルト値の定義」「入力データのチェック方法」「メッセージ表示」等が検討されます。

4.プログラミング

プログラミングとは、前述した内部設計において作成された「詳細設計書」に基づき、実際にプログラム開発を行うことです。設計書の通り、プログラムを書くことでソフトウェアが正しく動作するようにしていくことになります。

内部設計同様、基本的にベンダー側のみでの作業、情報共有のみが行われます。

5.製造・単体テスト

製造・単体テストとは、前述のプログラミングが完了次第、開発したプログラムが要件定義で定めた通りの動作をするかどうかを確認するためのテストです。

まず最初に、モジュール単位でのテストを実施し、その際バグ等が発見された場合、修正を行なったり、テストの結果のフィードバック等を実施したりしながら、プログラムを完成させていきます。

6.結合テスト

結合テストとは、前述の製造・単体テストにおいて、単体のモジュールに不具合がないことが確認され次第、複数のモジュールを組み合わせ、サブシステムにおいてバグが発生しないか、インターフェーズにズレが生じていないか、各サブシステムの連携がスムーズに行われているか等のテストを実施することです。

7.システム(総合)テスト

システム(総合)テストとは、前述の結合テストにおいて、各サブシステムの不具合がないということが実証された後、全体にバグが発生しないか等を確認するためのテストのことです。

開発したプログラム全てが要件定義通りに動作を行うかどうかだけでなく、アクセス集中時の耐久性及び処理速度のスピード等、様々な視点からテストを実施します。

8.運用テスト

運用テストとは、開発したシステムの納品及びリリース前の最終テストのことです。

ベンダーは、発注者と決定した要件定義に基づいた機能が搭載されているのか、各機能が問題なく動作するかだけでなく、発注者にとって使いやすい仕様となっているか等、実際に運用が始まってから想定できるトラブル及び不具合等が起きないか、起きたとしても対応ができるのかどうかを確認します。

また、発注者側の担当者が、実際の業務と仮定し、運用テストを行うこともありますが、ベンダーのみでテストを行うよりも、実際の使用感等を確認できる良い機会となるため、発注者が了承する場合、実際に発注者側にテストに協力してもらうことが推奨されます。

9.システム移行(リリース)

システム移行(リリース)とは、現行のシステムから開発したシステムに移行させる作業のことです。

システム移行は、既存のシステムの仕様により様々なトラブルが発生することが多く、最も緊張感のある工程であると言えます。

さらに、システム移行の際は、既存のシステムを停止している間に完了しなければならず、時間制限があるため、とても難しい工程だと言えるでしょう。

10.運用・保守

運用とは、開発したシステムの改修及びバージョンアップ等で変更を行うことです。また、保守とは、開発したシステムが滞りなく動作するようにデータ入力を行なったり、トラブル発生時に対応手順書に基づいて処理を行なったりすることを指します。

運用及び保守は、開発したシステムが安定した動作を保つことができるか否かを司る工程となるため、それぞれの担当者同士が連携して実施することが大切です。

システム開発の種類

システム開発には、いくつかの種類が存在します。選択する種類によって、システム開発の工程が変わってくるため、その都度最適なものを選定することが大切です。

特に代表的なものとして、次の4つが挙げられます。

  • ウォーターフォールモデル
  • アジャイルモデル
  • プロトタイプモデル
  • スパイラルモデル

本項目では、上記4つのシステム開発について解説致します。

ウォーターフォールモデル

その名の通り、滝が流れるように、上流の工程をはじめとし、下流の工程まで順番通りにシステム開発を進めていく方法です。

途中で後戻りをしないという特徴があります。

ウォーターフォールモデルの流れ

流れとしては、下記の通りです。

  • システム化企画
  • 要件定義
  • 設計
  • 開発(実装)
  • テスト
  • リリース〜運用・保守
システム化企画

発注者側において、課題及び要求に基づいて、システム化の企画を立ち上げることです。システム化したい業務の内容を分析することで、必要となるシステムの機能や、どのように開発及び導入を進めていくかを決定します。

要件定義

要件定義は最も重要であると言っても過言ではありません。発注者及びベンダーの間で、綿密な打ち合わせを行い、開発するシステムについて、認識のズレが生じることのないようにする必要があります。

設計

発注者の要望を基にユーザーインターフェースを設計する基本設計と、ベンダー側からの視点でシステム設計する詳細設計を行い、システム開発全体の計画を立てます。

開発(実装)

プログラミングを行うフェーズです。

テスト

完成したシステムが不具合なく動作するかをテストします。

リリース〜運用・保守

完成したシステムを発注者に納品し、実際に運用、保守を行っていくフェーズです。

ウォーターフォールモデルのメリット

ウォーターフォールモデルには、様々なメリットが存在します。特に代表的なメリットとしては、次の3点が挙げられます。

  • プロジェクト全体の計画を立てることが容易である
  • 予算及び人員の手配が容易である
  • 開発工程の進捗管理が容易である
プロジェクト全体の計画を立てることが容易である

ウォーターフォールモデルは、上流工程から順に開発を進めていく手法です。そのため、要件定義が策定できた段階で、システム開発のスケジュール全体の把握を行うことが可能となります。

予算及び人員の手配が容易である

要件定義の策定の後、詳細な計画を策定することができるため、プロジェクトメンバーの確保がしやすく、予算も明確に立てることができます。

開発工程の進捗管理が容易である

初期の段階で全てのフェーズで行うべき工程を明らかにし、開発を進めていくため、進捗状況を把握しやすく、万が一のトラブル発生時にも対応しやすいというメリットがあります。

ウォーターフォールモデルのデメリット

ウォーターフォールモデルには、デメリットも存在します。デメリットも把握した上で、開発を進めていく必要があります。

デメリットとしては、次の2点が代表的です。

  • 遡って作業を行うことになると工数が増えてしまう
  • 発注者の意見を途中で取り入れるのが困難
遡って作業を行うことになると工数が増えてしまう

基本的に上流工程から順に作業をし、後戻りして作業をすることはありません。しかし、何らかの理由によって、やむを得ず前の工程に戻り、作業をせざるを得ない場合があります。

その際、システム開発のスケジュールが狂ってしまい、納期が遅れたり、予算おーばーしてしまったりという問題が起こる可能性があります。

発注者の意見を途中で取り入れるのが困難

開発が始まってしまうと、途中で仕様変更を行うこと及び発注者の新たな要望を取り入れるということが困難となります。

そのため、要件定義のフェーズで発注者の要望を網羅し、漏れのないようにすることが必要です。

ウォーターフォールモデルが向いているプロジェクト

ウォーターフォールモデルにおける下流工程では、機能テスト及び結合テスト等、動作確認のテストが複数回実施されます。そのため他の開発モデルと比較し時間がかかってしまうことがありますが、スピード感よりも、高品質が求められるプロジェクトに向いていると言えるでしょう。

アジャイルモデル

ウォーターフォールモデルとは違い、システム開発の工程の最中に、仕様及び設計の変更が当たり前に起こるという前提において、初期の段階から詳細な仕様は決定せず、大体の仕様を決定し、細かいイテレーション(反復)開発及び小さい単位でのシステム実装からのテスト実施を複数回行って、徐々に開発を進めていく手法のことです。

アジャイルモデルの流れ

開発の流れとしては大きく次の3つにフェーズに分けることが可能です。

  • リリース計画の策定
  • システム計画の分割
  • イテレーション
リリース計画の策定

システム開発の途中で、使用及び設計変更が起こりうることを前提に、計画段階では詳細な仕様を決定することなく、大まかな仕様及び要求を決定します。

敢えて大まかに計画を立てておくことで、途中で発注者からの新しい要望が出てきたとしても随時対応することが可能です。

システム計画の分割

大まかに策定されたシステム計画に基づいて、システム全体を構成する各機能を小さく分割し、重要度を把握しつつ開発に着手していく順番を決めていく工程です。

イテレーション

前述したシステム計画の分割で、分割された各機能毎に、要件定義をはじめ、設計及び開発、テスト及びリリースを反復していく工程です。

各機能毎にイテレーションを実施及び反復していくことにより、少しずつシステム全体が開発されます。各イテレーションが完了する度に、検証及び修正が行われ、発注者とベンダーが連携し、他に追加する機能はあるのかどうかをその都度判断していくことになります。

アジャイルモデルのメリット

アジャイルモデルのメリットとしては、開発工程の中で不具合等が発生したとしても、戻る工程が少ないということが挙げられます。

小さな機能毎に開発を進めているため、修正が生じたとしても微々たる影響しかありません。同時に開発途中で発注者に細かく確認を行うことが可能なため、発注者の要望に最大限応えることが可能です。

アジャイルモデルのデメリット

アジャイルモデルにおけるデメリットとしては、開発スケジュールのコントロールを行うことが困難であることが挙げられます。

各機能毎にスケジュールを策定するアジャイルモデルでは、それぞれの進捗状況を把握することが困難でありかつコントロールも困難であると言われています。

アジャイルモデルが向いているプロジェクト

ウォーターフォールモデルと違い、開発途中で仕様の変更及び追加が予想される場合に向いています。モバイル分野等の日々新技術が登場している分野で用いられることが多いです。

プロトタイプモデル

システム開発の初期フェーズにおいて、機能を簡易化した試作機(プロトタイプ)を作成し、発注者に評価してもらう工程を経て、全体の開発工数を減らし効率よく開発を行う手法のことです。

スパイラルモデル

開発するシステムを複数のサブシステム及びフェーズに分割し、それぞれのサブシステム及びフェーズ毎に順を追って開発を行っていく手法です。

なぜ分業するのか

システム開発には、様々なモデル及び手法があることを解説いたしましたが、どのモデルにおいても分業し開発を行っています。

なぜ、システム開発は分業するのかというと、効率よく、より高品質のシステムを開発するためと言えるでしょう。

開発するシステムの規模によっては、開発期間が半年〜数年に渡るものもあります。そのため、開発工程を細かくフェーズ毎に分割することで、プロジェクトメンバー全員の中で、完成システムの認識を一致させやすいというメリットがあるのです。

システム開発工程の注意点

システム開発工程における注意点は、いくつかありますが、代表的なものとしては、次の2点が挙げられます。

  • 不明瞭なコミュニケーション
  • 度重なる仕様変更

本項目では、上記2点の注意点について解説致します。

不明瞭なコミュニケーション

システム開発において、ベンダーと発注者においては、コミュニケーションを密に取る必要があります。

特に初期フェーズの要件定義においては、発注者の要望をしっかり汲み取ることが最重要です。要件定義の時点で、発注者の要望を汲み取れていないと、後々仕様変更等で納期の遅延が発生することに繋がりかねません。

度重なる仕様変更

発注者は要求定義の段階で全ての要望を明確にベンダーに伝えておく必要があります。初期フェーズで仕様変更の要望を出した場合、多少納期が遅れたとしても対応可能なことが多いですが、開発後期であれば、仕様変更=当初の開発予定のシステム自体が変更となることを意味することも少なくありません。

仕様変更の可能性が開発当初から予想される場合には、前述したアジャイルモデル開発を行うことで、仕様変更による影響は少なくなるでしょう。

システム開発に携わる関係者

システム開発に携わる関係者としては様々な役割を持った人がいますが、本項目では下記の代表的な関係者についてご紹介致します。

  • システムエンジニア
  • プログラマー
  • プロジェクトマネージャー
  • プロジェクトマネジメントオフィス

システムエンジニア

システムエンジニア(SE)は、システム開発における要件定義や設計、プログラミング等を担当します。

特に要件定義を確定させることが主な業務となります。

プログラマー

プログラマー(PG)は、システム開発において、プログラミングや各種テストを担当します。

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャー(PM)は、システム開発において、プロジェクト全体のマネジメント及び進行を管理します。

システム開発の関係者の中において、数多くの決定権を持つポジションです。

プロジェクトマネジメントオフィス

プロジェクトマネジメントオフィス(PMO)は、システム開発において、人材開発及びコスト調整、ディレクション等を担当します。

プロジェクトマネージャーよりも細かい管理を行うことから、プロジェクトマネージャーの補佐的立場と言えます。

システム開発において覚えておきたい 略語

本項目では、システム開発において覚えておくと便利な略語についてご紹介します。

略語英語日本語訳意味
RDRequirement Definition要件定義システム開発における最上流の工程。発注者の要望を聞き、必要な機能を決定すること。
BDBasic Design基本設計システム全体を機能単位に分割した上で、搭載する機能及び機能同士の繋がりを決定すること。
EDExternal Design外部設計発注者から見える部分の仕様を決定したり、またはシステム開発の費用を設計すること。
FDFunction Design機能設計システムの機能毎に仕様を定義すること。
IDInternai Design内部設計システム内部の動作及び機能等、発注者から見えない部分の設計をすること。
DDDetail Design詳細設計プログラム実装を行う前に、システム内部構成の詳細を決定すること。
PD/PSProgram Design/Program Structure Designプログラム設計機能実装の前に、各プログラムの動作等の詳細を決定すること。
PGProgramingプログラミングコンピュータが理解できる言語によって、実現したい機能を開発すること。
CDCodingコーディングシステムを動作させるためのプログラムを書いたり、発注者から見える文字及び画像をコードで入力したりすること。
UTUnit Test単体テストシステムを構成するそれぞれの持つ機能が正常に作動しているかを確認すること。
ITIntegration Test結合テストシステムの中で単体で作動するようになった要素を、複数組み合わせた際、正常に作動するかを確認すること。
PTProduct Test総合テスト構築したシステムが、必要な機能を全て満たしているかどうかを確認すること。
OTOperations Test運用テストシステム開発のテストのうち、最後に実施されるもの。

まとめ

本記事では、システム開発の代表的な手法であるウォーターフォールモデル及びアジャイルモデルについてや、システム開発における注意点や略語等を解説致しました。

システム開発は、各工程を分割することで効率よく品質の良いものを開発することができるということがわかりました。

ベンダーは、発注者の要望に最大限応えることができるよう、その都度最良の開発手法でシステム開発を行うことで、クオリティの高いシステム開発を行うことができ、発注者にも満足してもらえるように努めることが大切です。