ベトナムオフショア開発

【業務アプリ開発】業務アプリとは一体どんなもの?導入する事でどんなメリットがある?業務アプリの種類や事例を徹底解説!

「業務アプリの開発は自社に必要なのか?」

「業務アプリって結局のところ何?」

「業務アプリ開発したいけどやり方が分からない」

業務アプリ開発では、こうした根本的な悩みを抱えているという企業の担当者は少なくありません。また、過去に業務アプリ開発を行っても上手く活用する事が出来なかったという経験を持つ方もいるでしょう。しかし、業務の効率化や改善、利益の向上、顧客の満足度の上昇など、様々な部分で業務アプリの開発は非常に有効と言えます。

本記事では、そもそも業務アプリと業務システムの違いは何なのかという基本的な情報から、業務アプリの代表的な種類、導入によるメリットや業務アプリ開発をおすすめするケースと事例、自社で開発を行うための手順などについてご紹介致します。

今ある悩みを解決し、効果を得られる業務アプリの開発を行うためにも、まずは本記事で解説する基本的情報をしっかりと把握し、自社の成長を促すための手段として成功させられるよう徹底した準備を行いましょう。

業務アプリと業務システムの違い

業務アプリの開発と共に、業務システムの開発という言葉を多く聞くことがあります。しかし、実際「アプリ」と「システム」とは一体どのようなもので、何が違うのかはっきり説明できないという方も多くいるのではないでしょうか。そこで、まずはこの2つの言葉の違いについてご紹介致します。

システム開発とは?

企業で行う業務をシステム化するためにはまず設計を行い、プログラミングやテストを行いますが、これらの一連が「システム開発」になります。営業の受注管理の自動化、ECサイトの立ち上げ、スマホのアプリとパソコンを連動させるなど、その内容や規模は様々あります。

新しい業務やサービスを作る総合的な物がこのシステム開発となり、単純にコンピューターのシステムを制作するというだけではなく、業務を刷新し効果を上げることが最も重要になります。

アプリ開発とは?

総合的な呼び名となるシステム開発と違い、システム基盤の中で動作する応用ソフトがアプリです。開発工程はシステム開発と似たようなものではありますが、ゲーム、業務管理、SNSなど、指定OSの中で動くアプリケーションが「アプリ開発」です。

そもそもこの2つは立ち位置も役割も大きく異なります。例えば、ゲームで遊ぶという場合、ゲーム機本体にソフトを入れて動作させます。簡単に言えばこのゲーム機本体が「システム」となり、ゲームソフトが「アプリ」です。メインのシステムを使用して動作させるものであるという点が、この2つの大きな違いとなるでしょう。

業務アプリの種類

「業務アプリ」と一言で言っても、その種類は非常に豊富にあります。企業の課題に合わせた開発を行う場合、種類としては数えきれないくらいの業務アプリが存在するでしょう。ここでは、特に基本となる基幹系業務アプリ6種と、情報系業務アプリ3種についてご紹介致します。

基幹系業務アプリ

基幹系業務アプリとは、業務アプリの中でも基本とされているものであり、導入経験があるという方も多くいるのではないでしょうか。例えば製造業の場合、納期や工程管理のために「採算管理システム」を導入します。また、小売店では「販売管理システム」の導入は欠かせません。基幹システムの6種を「ERP」と呼び、全てが一元管理可能なアプリも存在します。それぞれを詳しく見ていきましょう。

販売管理システム商品名、商品コード、価格、在庫の状況などを登録する事で、人の手で行うデータ入力業務を削減する事が出来ます。そのため、人為的ミスやトラブルを防ぎ、案件単位での見積もりや仕入れ情報も一元管理する事が可能です。
生産管理システム原材料の原価、納期の管理が行えます。具体的な受注量や販売の見込み量を確定して計画を立て、工程ごとの分析を行います。過剰在庫や売り切れ防止にも繋げることが出来ます。
受注管理システム受注、発注に関する業務の管理を行います。注文を確定し出荷管理システムに知らせます。過剰在庫や品薄を回避するために、在庫量の調整も可能となっています。
在庫管理システム商品それぞれの生産数やコストのコントロールを行います。棚卸しや欠品が生じるとコストが掛かってしまいますが、在庫管理システムの導入をしている場合管理コストを削減する事が可能です。
人事給与システム従業員一人一人の給与計算をスピーディに行うことが出来ます。従来であれば、勤務日数や時間を確認しつつ作業をする必要がありましたが、導入によりミスを減らし手間の削減が実現します。
財務・会計システム経費、売り上げ入力を行う事で、損益計算書などの書類を自動作成します。不備確認するだけで作業が完結できるため、大幅な手間の削減をする事が出来ます。アップデートする事で、法改正によ変更も自動で更新されるものもあります。

情報系業務アプリ

情報系アプリとは、業務を円滑に、かつスピーディに行うためのシステムになります。特定の業務を効率化させることが目的で導入されます。「なくても仕事は出来るが作業の効率は下がってしまう」というものがこの情報系アプリです。ここで、情報系アプリの代表的な3種をそれぞれご紹介致します。

グループウェア社内の情報をスムーズに共有するために用いられます。コミュニケーションツールが1つに組み込まれているため、デバイス上に複数のツールを立ち上げる必要がなくなり、業務の効率化を図ります。
スケジュール管理ツール従業員のスケジュールを管理するためのツールです。誰がどの予定になっているかが一目で把握できるため、仕事の振り分けなどに重宝します。
社内SNS一般的なSNS同様に、タイムラインやメッセージの送受信、データのダウンロードやアップロードなどを利用できます。社員同士のコミュニケーションを図り、離職防止やエンゲージメントの上昇効果をもたらします。

業務アプリの導入による社内のメリットとは

業務アプリを導入をすることで、具体的にどのようなメリットがあるのかをご紹介致します。ここで紹介するメリットは2つです。まず1つが業務の効率化です。これは業務アプリの開発などで頻繁に出てくるフレーズですが、具体的に何がどう効率化されるのか把握できていないという方も多くいます。

2つ目がデータ分析が容易になるという事です。これも同様に、何がどう容易となるのか、何が今までと変わるのかという事をご紹介致します。

業務の効率化

企業によっては、IT化が進んでおらず情報の共有やスケジュールの管理、経費の精算などは全て紙媒体で行い、データのやり取りに関しては煩雑な方法をとらなければいけないという事もあります。しかし、業務アプリの開発を行う事で、好きなタイミングで管理や同期をすることが出来ますし、作業そのものの工数を大幅に減らすことが可能になります。

また、人の手ではなく全てをデータ化して管理する事によりミスを減らすことにも繋がります。1つのミスが発生するとその分時間も手間も大きくかかってしまうため、業務アプリの導入によりミスを未然に防ぐことで効率的な業務を行うことが出来るようになります。

データ分析が容易

業務アプリの導入により、社内にバラバラになっているデータを一元管理する事が出来ます。そのため、一人が情報を多く抱えてしまうという属人化を回避する事になります。さらに、会社の規模によっては部署ごとの連携がとりにくく、情報共有が課題となっているという事もあるでしょう。

社内の全部署共有の業務アプリを導入すれば、連携が簡単に取れるため様々な視点からのデータ分析を容易に行うことが出来ます。新商品の開発、既存商品のリニューアルなど、この情報をもとに様々な部分で分析したデータを活用する事が出来るでしょう。

業務アプリ開発をおすすめするケース・事例

業務アプリ開発はどのようなケースの場合に行うべきなのかをここでご紹介します。「自社は業務アプリの開発をすべきなのか?」「業務アプリが必要な状況とは?」など、業務アプリの祖納を知ってはいるければどう活用すべきなのか、自社は今必要な状況なのか把握が出来ていないという事も少なくはありません。そのため、まずは業務アプリの開発をおすすめするケースと、そのケースごとの導入事例について5つの視点から詳しく解説いたします。

リモートワークによる業務アプリの開発

コロナ禍により仕事の働き方にも大きな変化が生まれました。急速にリモートワークへの移行が進み、様々な業務がデジタル化されてきています。通勤の負担を減らし感染を抑えるという目的によって、大手企業をはじめ数々の業種で「在宅での仕事」が一気に広がりを見せていきました。

ですが、何の準備もないままのリモートワーク化によって様々な問題が生じてしまい、業務に支障が出ているという企業も少なくはないでしょう。業務アプリ開発による導入は既に多くの企業が行っており、テレワークによる問題やトラブルなどを解決するための有効的手段として用いられています。

例:ベネッセ

ベネッセコーポレーションは、コロナ禍での「密集」「密着」「密閉」という3密を回避するためにハイブリッド勤務を実施していますが、テレワーク特融ともいうべき様々な課題に直面しました。まず最も大きいのが、在宅になったことで勤務状態が多様化したという点です。

社員によって業務の開始や中断、終了の時間が異なっており、その都度の連絡作業負担が大きいという課題が発生しました。そこで、社員一人一人の勤務管理とコミュニケーションをどうするかを考えた末、リアルタイムで勤怠状況を確認できる業務アプリの開発を行いました。

開発直後は300名の社員をテストユーザーにして利用してもらい、その後さらに必要な機能や改善点を報告してもらいながら、何度も実装とテストを繰り返し行っていきました。最初の開発からわずか4か月後には全社員約2,300名にアプリの配信が行われ、勤怠状況の確認から社員同士のコミュニケーションまで、様々な課題を解決する事が可能となりました。

外国人労働者のための業務アプリ開発

日本では数多くの外国人労働者がおり、特に大きな課題とされているのが「言葉の壁」です。日本へ来る外国人労総者は、日本へ来る前にある程度の日本語を勉強してくる方ももちろんいます。会社として、最低限の日常会話が出来なければ外国人労働者として認められないという方針をしている所もあります。

しかし、学習した日本語と実際の現地の日本語のギャップがありすぎて、全くコミュニケーションが取れずに戸惑ってしまうという外国人労働者は非常に多く存在します。一緒に働く日本人も、「外国人労働者との意思疎通が図れず悩んでしまう」という課題を抱えている企業は少なくありません。

例:FPTジャパンホールディングス株式会社

ベトナム最大のIT企業のFPTソフトウェアは、2005年に日本法人が設立されました。従業員数はおよそ1,500名で、その内の約9割はベトナムの方々です。実際、日本へ来て4年以上になる社員の中にも、自分の言い方や文法の使い方が正しいのか不安で、自ら話をすることが出来ないという方が多くいます。

そこで、日本語が「正しいか」という事ではなく「相手に伝わるか」という点を重視したアプリ開発を行いました。2種類のAIが搭載されており、表現と発音をそれぞれのAIが判定します。今までの翻訳アプリなどは日本語として正しいかどうかが判断基準のものばかりでしたが、これは正しいという事は二の次で、相手にしっかりと伝えることが出来るかという点を重視したアプリになっています。

伝えることが出来ると、外国人労働者のモチベーションも上がり、よりコミュニケーションを図ろうと行動を起こしてくれるようになります。一人一人の状況に合わせた学習が出来るため、実際の現場で役立つ日本語を身に着つけることが可能となります。

コストと手間を同時に削減する業務アプリ

業務アプリ開発で最も多い課題の解決は、現状のコストや業務における手間の削減ではないでしょうか。業務アプリの開発をすることによって、今まで以上に現場の改善を行い、業務を効率よく遂行するための導入が最も大きな理由として挙げられます。

また、接客を行う企業にとって、現状のコストを抑えるという事は大きなメリットになります。さらに、手間を削減できるという事は、その分顧客への対応に時間を使う事が出来るため、顧客満足度も高める事へと繋がります。コストと手間を同時に削減するためにも、業務アプリの開発は避けられない施策と言えるでしょう。

例:株式会社ファミリー

自動車販売業の株式会社ファミリーでは、コストと手間を同時に削減するための業務アプリ開発を行いました。これまでは、一部業務を別途の有料予約サービスを活用していましたが、予約管理は手動で行わなければいけないためその分の手間がかかっていました。

そこに業務アプリを導入する事により、有料予約サービスの利用が不要になったため、コストを削減、また、一元管理が可能となったことから手間の削減も実現しました。コロナ禍により来店が出来ないという顧客に向けオンラインイベントの告知を行い、イベント期間中に特典を設けることで予約数も大きく上昇しました。

導入後わずか1年でアプリユーザー数が13,000人以上にまでなり、業務の改善だけではなく集客効果も得られていま

す。アプリ内で予約の日時指定や料金、使用する際に必要なものの説明など全てが完結できるため、顧客対応もスムーズに行えるようになりました。

課題解決のための現場に最適な業務アプリ

企業や業種によって、現場の課題と言うのは様々あります。また、課題が分かっているからこそシステムに高額投資をするという企業は数多く存在します。しかし、高額投資をしたにもかかわらず、結局システムそのものが使われずに終わるという事も少なくありません。

これではせっかくの投資も全てが無駄になり、課題の解決も出来ないという状況に陥ってしまいます。まずは自社が抱えている課題を洗い出し、その解決のためにはどのような業務アプリの開発が望ましいかを明確にすることが、定着化を進める大きなカギと言えるでしょう。

例:株式会社京屋染物店

株式会社京屋染物店は創業100年以上で、浴衣や半纏など、お祭り用品のオーダーメイドを軸としており、染物デザインから縫製まで、全てを一貫して行う日本国内でも数少ない昔ながらの老舗染工場です。これまで、顧客からの注文や納期、工程の進み具合が全く見えていないという状況でした。

工程ごとの作業がどの程度かかるのか分からず、本来であれば数週間で完成できるものも1か月程度待ってもらうという事になり、急ぎの注文を受けることが出来なかったり、注文が来ても断られてしまうという事が頻繁におきてしまいました。そこで、業務アプリの開発を行い、管理や工程を見える化し、導入が失敗に終わらないよう「使いたい」と思われるような構築を行いました。

その結果、今では合計13このアプリの開発を行っており、負担が大きい部署を他部署が手伝う協力体制が生まれたり、これまで断られていたお急ぎの注文にも迅速な対応が可能となり、正確な納期を伝えられるようになりました。アプリ上のタスクを見ながらそれぞれの部署同士でのコミュニケーションも図ることが出来、業務改善はもちろん、職場の雰囲気も良好になるという大きな成果を得ることになりました。

AIの活用による作業の効率アップ業務アプリ

先端技術として様々な分野で注目されているAIは、もちろん業務アプリの開発でも役立てることが出来ます。近年このAI技術は非常に身近な存在となっており、先ほど紹介した「FPTジャパンホールディングス株式会社」の業務アプリの開発でも、このAIが活用されています。

AIは莫大な情報量のあるものの分析や洗い出しなどに非常に有効で、効率的な作業を行うことが可能となります。そんなAIを活用した作業効率を上昇させる業務アプリは数多く開発されており、人の手では膨大な時間を要する作業も短時間で正確にこなすことが可能となるでしょう。

例:毎日放送

毎日放送では「サントリー1万人の第九」という番組を放送しています。同番組は、ベートーヴェンの代表曲でもある第九を、およそ1万人が合唱するという番組で、1983年から続いている歴史ある伝統番組となっています。ですが、現在新型コロナウイルスの影響により、参加者が一カ所で合唱するという事が出来なくなったため、1万件以上もの合唱動画をスクリーンで流すという形で開催されました。

しかし、この1万人以上もの合唱動画は、撮影された場所も環境もすべてが異なるため、その編集時間が大きな課題となりました。そこで業務アプリ開発を行い、画像認識AIと、音声信号処理による解析と調整を行いました。その結果、編集作業時間が従来よりも40%削減する事が実現しました。

複数の音声信号技術で動画の歌いだしを揃え、画像認識AIによってすべての動画の被写体との画角をそろえることが出来ました。また、動画の撮影された環境によっては被写体以外の動いているものも認識されてしまうという問題があるため、人が動く範囲を一定領域でとらえられるようにし、制度が高い抽出が実現しました。

業務アプリは自社開発か外注か

業務アプリの開発は、自社開発を行うか、それとも開発会社に依頼するかという2つの方法があります。基本的に外注するという事が多くありますが、自社の開発が不可能と言う訳ではありません。自社か外注かという選択は、自社の開発に対する力量、掛けられる予算など、様々な視点から検討する必要があります。

しかし、検討の前にまずは、それぞれのメリットとコストをよく把握しておくことが重要となります。どちらを選んでもメリットデメリットは必ずありますが、事前に内容を把握できていなければ、開発後に後悔してしまうという事もあるでしょう。まずはそれぞれを正しく理解し、自社はどちらが合っているかを明確にしておきましょう。

自社開発のメリット・デメリット

自社開発の場合、大きなメリットはコストが抑えられるという点です。しかし、他業務に支障が出てしまうというデメリットもあります。詳しく見ていきましょう。

メリット

コストを抑えることが出来る社内で開発工程を完結する事が出来るため、大幅にコストを抑えることが出来ます。外注する場合、数百万円から数千万円と言う大きなコストが必要となりますが、自社開発を行うのであればこのコストを他業務に回すことも出来ます。そのため、アプリ開発による業務の効率化とコストの削減両方を同時に実現させることが出来るでしょう。
自社開発のスキルが上がる自社開発を繰り返し行っていく事で、開発に対するノウハウや知識、スキルが向上し、今後の開発もスムーズに行うことが出来るようになります。業務アプリの開発は一度行えばそれで終わりという訳にはいきません。機能の追加はもちろん、社内規定の変更による修正もあり得るでしょう。そのため、開発スキルを大きく上げることが可能になります。

デメリット

クオリティが左右される自社開発を行う人材のスキルがそれほど高くないという場合、希望通りの業務アプリの開発が望めないという事もあります。開発を行った人材のクオリティに出来が左右されてしまうため、外注とは違い質が低いものが完成するという事も十分考えられるでしょう。そのため、業務アプリの開発をしても活用できないという事もあり得ます。
他業務に支障が出てしまうスケジュールの調整が柔軟にできるという反面、業務アプリの開発に集中するあまり他業務に支障が出てしまう事もあります。他の社員の負担が大きくなってしまったり、担当業務が疎かになってしまうなどといった問題が生じる可能性があります。他業務とのバランスが難しい場合、自社開発は避けたほうがいいでしょう。

外注のメリット・デメリット

外注の大きなメリットとして挙げられるのは、やはりプリに依頼する事が出来るという点です。安心感がありますが、どうしてもコストが掛かってしまうというデメリットも存在します。外注のメリット、デメリットについてご紹介致します。

メリット

プロに依頼する事が出来る大きなメリットはやはりプロに依頼できるという点です。専門知識や経験を豊富に持っているプロに業務アプリの開発を依頼する事で、自社が望むアプリを開発してくれます。また、開発会社によっては要件定義から運用サポートまでトータルサポートをしてくれるため、IT知識に乏しいという場合、非常に頼れる存在となるでしょう。
スピーディな対応が可能開発会社によっては、開発依頼から納期まで素早い対応をしてくれるという事もあります。業務アプリの開発は、「なるべく早く導入したいと考えている企業は多くあるでしょう。そのため、スピーディな対応が可能な外注をすることにより、業務効率化を早い段階から行うことが出来るようになります。

デメリット

コストが掛かる外注の場合、やはりどうしてもコストが大きくかかってしまいます。プロに依頼するというメリットはありつつも、やはりプロへの依頼になるため予算を大きく見積もらなければいけません。また、開発後に修正や変更を行いたいという場合、その都度コストが掛かるため、簡単に機能の追加を行えないという事もあるでしょう。
アフターサポートに頼りきりになる外注した業務アプリでは、何かしらのトラブルや問題が発生した場合、開発会社のアフターサポートを活用する事になります。しかし、何かあるたびにアフターサポートに頼ってしまう事で、自社内の業務アプリに対する成長が亡くなってしまい、最悪の場合全てにおいて開発会社に依存する形になってしまうでしょう。

業務アプリ・自社開発をする方法

業務アプリの自社開発を行う場合、まず最も重要なのは開発に関する知識を有する人材がいるかどうかです。業務アプリ開発は一朝一夕で簡単にできるというものではありません。もちろん、開発するためのツールや、ある程度の知識も必要ですが。それ以上に、経験のある開発者が必要です。

社内で業務アプリの開発を任せられる人材が確保できた際には、外注でコストをかけた開発ではなく、今後のためにも社内開発を行い、スキルをどんどん高めていけるようにしましょう。ここでは、自社開発するための手順について解説いたします。

1.要件定義、設計図の作成

まずは制作するアプリの設計図が必要となります。必要な機能は何か、なぜ利用するのかという目的などを明確にしておくことで、開発をスムーズに行うことが出来るでしょう。ここがあやふやになってしまうと、業務アプリの質がぐんと下がってしまいます。

2.外部・内部設計を行う

画面のデザインやプラットフォーム選定、プログラミング言語などを外部設定として決めていきます。実装機能についても細かくチェックを行ってください。外部設計が完了したら、次にプログラミングの内容を決めていきます。実装を行うプリグラマーが一目見て把握できるような設計書の作成が大切になります。

3.開発をしテストを行う

一通りの実装が完了したらテストを行いましょう。処理に成功した時と失敗した時の動き、必要なデータがきちんと登録されているかなど、細かな部分をチェックしていきます。単体テストが終了したら、次に実際に利用する際の手順を踏まえて全体的な統合テストを行います。使用するユーザー目線で細かく確認してください。

4.運用する

テストが完了したら運用するための移行作業をします。業務の効率化をうまく図れるように、システムに対する動きは常に確認するようにして下さい。この一連の作業が、自社開発の主な流れになります。運用後は、実際に利用するユーザーの声をしっかりと聞き、どう改善すべきか、どこを修正すべきなのかをよく把握するようにして下さい。

業務アプリ・外注の際の注意点

自社で業務アプリの開発が出来ないという場合は、外部への依頼を行います。しかし、ただ単に「業務の改善をしたいからアプリを制作して」と丸投げしてしまっては望む業務アプリの導入は出来ません。希望通りの開発をしてもらうためには、ここでお伝えする外注の際の注意点をよく理解し、効率的な依頼が行えるような準備が必要です。ここで、特に重要となる4つのポイントについて解説いたします。

アプリの企画は自社で行う

まず、なぜ業務アプリを開発依頼したいのか、その目的を明確にして下さい。例えば収益を上げたい、サービス利用を促進させたいという場合、具体的にどんなアプリにすれば改善されるのかを考えなければいけません。この企画段階から開発会社に丸投げしてしまうと、企業としての意向と開発会社の意向との間に相違が出てしまい、望むアプリの開発は難しくなります。

まずは自社内でアプリ開発を行うための企画を立てて下さい。その企画をもとに開発会社に相談し、実際に実現が出来るものなのか、どう戦略を組み立てて世の中に出していくべきなのかという具体性のある計画を立てることが可能になります。

依頼できる範囲を確認

開発会社によっては、全ての作業を依頼できる場合もあれば、特定の作業のみしか依頼が出来ないという事があります。アプリを開発するためには、まず企画から始まり設計やデザインなど、様々な工程が必要になります。一般的に「アプリの開発=プログラミング」と考えられていますが、プログラミングは数ある工程の1つにすぎません。

そのため、外注する場合はどこまでの作業を依頼できるのかを事前に確認しておくといいでしょう。デザインは他の会社に委託しているという会社などもあり、1つの開発会社のみで全てが完結できないことも十分あり得ます。

アプリの内容に合わせた納期の設定

業務アプリの内容によっては、その納期は大きく異なってきます。例えば基本的な基幹業務システムであれば、それほど時間がかかるという事はありません。しかし、他にはない新しいアプリ開発が必要な場合、他の開発と比較しても大きく時間がかかってしまいます。

いつまでにリリースをすべきなのかという納期は、逆算して決めるようにして下さい。時間がかかるアプリの納期を早めてしまっては、完成後にバグやトラブルが多発し、結局修正などで予定よりも大幅に遅れた納品となることもあります。適切な期間が分からなければ開発会社の意見をしっかりと聞き、双方納得した上での納期を設定するようにして下さい。

複数の会社に見積もりを依頼する

開発会社に依頼する場合、複数の会社に相見積もりをすることが重要です。開発会社のスキルやスピーディな対応など、それぞれに見合った適正な価格となっているかをよく確認してください。見積もりを見ると、一番安い所に依頼したいと考える方もいるかもしれませんが、安いという事はそれなりに理由があります。

エンジニアのスキルが低い、経験が浅く時間がかかってしまうなどという事もあるかもしれません。金額だけを参考にするのではなく、その開発会社の技術力や開発力もしっかりと確認し、正しい金額で依頼が出来るかどうかを比較する事が重要です。

アプリ開発のプロに依頼する事で業務アプリを効率的に導入!

自社に見合った業務アプリは、まずプロの開発会社に依頼することをおすすめします。全く経験がないという場合、全てを自社内で開発する事になってしまっては、時間もかかり質の高い業務アプリの開発は難しくなるでしょう。開発会社に依頼をする中で、企画の作り方や設計書の書き方などを学び、将来的に自社開発が出来るようにまずは知識を身に着けていく事が大切です。

もちろん、自社開発が十分可能な人材や時間があれば問題はありません。ですが、中小企業などでは人材やスキルが不足しているという企業は少なくないでしょう。そのため、業務アプリを効率的に導入するためにも、まずはプロに依頼を行い、信頼できる業務アプリをぜひ活用していきましょう。

まとめ

業務アプリの開発は、今現状の業務の効率化、利益の向上や手間・コストの削減など、企業としてプラスになるための要素がたくさん詰まっています。IT化が進む現代の日本の社会では、こうした業務アプリの導入は今後さらに増えていくでしょう。

業種、ジャンル問わずデジタル移行が進んでいる現在は、新型コロナウイルスの影響もありこれまで通りのやり方では業務が難しくなるという場面も多々あります。時代の流れに合った最適な業務の遂行が行えるよう、業務アプリの開発を行い、今まで以上の成果を上げられるようにしていくことが大切です。

【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。

【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。

【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。

【Pythonの開発環境を構築する方法】AnacondaとGoogle Colabを使用しPyTorchを活用する

主に人工知能(AI)開発に活用されることの多いライブラリPyTorch(パイトーチ)。PyTorchを活用するためには、プログラミング言語であるPythonの開発環境を整える必要があります。しかし、どのように開発環境を整えたら良いのか、特に初心者の方にとっては右も左もわからないということもあるのではないでしょうか。

本記事では、AnacondaとGoogle Colaboratoryそれぞれを使用してPythonの開発環境を構築する方法及びPyTorchを活用する方法について、解説致します。

Anacondaとは

プログラミングであるPythonの開発環境を整える前に、今回使用するAnacondaについての概要を押さえておきましょう。Anacondaとは、データサイエンス向けのプログラミング言語Pythonの実行環境を提供するプラットフォームのことです。基本的には無料で使用することができる上、人工知能(AI)開発及び機械学習等のライブラリを豊富に提供していることから、環境構築を効率よく行うことができるため、利用されることが多いプラットフォームです。

Anacondaのメリット

Anacondaが利用されることが多い理由として、様々なメリットがあることが挙げられます。本項目では、主なメリット4点について解説致します。

  • セットアップが容易
  • 使いやすいソフトも同時にインストールされる
  • 容易に仮想環境が作成可能
  • 必要なパッケージをクリックするだけでインストール可能

セットアップが容易

Anacondaの最も大きいメリットとしては、セットアップが容易であるということが挙げられます。ほぼマウスのクリックのみでプログラミング言語Pythonを動作することが可能な状態まで持っていくことができるので、手間も時間もかからずにセットアップ可能です。

使いやすいソフトも同時にインストールされる

Anacondaでは、1つのソフトだけでなく、Jupyter Notebook等に代表されるプログラミングを補助してくれるような使いやすいソフトも複数同時にインストールされます。右も左もわからない初心者にとっては、嬉しい機能と言えるでしょう。

容易に仮想環境が作成可能

Anacondaでは、容易に仮想環境を作成することが可能です。そのため、仮に仮想環境内でプログラミングがごちゃごちゃになってしまい、やり直したいと思った時にでも、すぐに新しい仮想環境を作成し直したり、仮想環境をコピーして複数作成したりとすぐに軌道修正することができ、初心者でも試行錯誤しながら思い切りプログラミングを行うことができます。

必要なパッケージをクリックするだけでインストール可能

パッケージをとは、プログラミングをする時に使用する便利なプログラムをまとめたものです。Anacondaでは、必要に応じてパッケージを画面操作だけでインストールすることが可能となっており、コマンドライン操作が不慣れな方にとって、とっかかりやすくなっています。

Anacondaのデメリット

前述した通り、とても便利なAnacondaではありますが、メリットがあればデメリットも存在します。本項目では、代表的な主なデメリット3点について解説致します。

  • 動作が重い
  • 不要なソフトのインストール
  • 微調整しにくい

動作が重い

Anacondaにおける最も大きなデメリットとして、Anacondaを動作させるためにPCのスペックを大量消費してしまうことが挙げられます。シンプルなプログラミングを行なっている初心者の頃には大きな問題はありませんが、複雑なプログラミングを行うようになってくると、動作が重くなってくるのを実感してしまうでしょう。

不要なソフトのインストール

メリットの部分で述べましたが、Anacondaは、様々な使いやすいソフトを同時にインストールしてくれますが、その中には実際には使用しないものも含まれています。使用しないソフトは、ただただPCの動作を重くしてしまうだけなので、あらかじめ不要なソフトはインストールしないようにするなど対策して、必要に応じてソフトをインストールするようにすると良いでしょう。

微調整しにくい

Anacondaは、PCの設定を変更する際もあくまでAnacondaを通して行うため、PCで直接なんらかの設定を行うよりも様々な制限がかかってしまい、細かな微調整ができないといった弊害が起こり得ます。

Anacondaのインストール方法

まず初めにAnaconda公式サイト(https://www.anaconda.com)にアクセスし、Anacondaのダウンロードを行います。

画面上部の「Products」をクリックすると、下記5つの選択肢が表示されます。

  • Individual Edition(Open Source Distribution):個人版(オープンソース配布)
  • Commercial Edition(Premium Package Repository):商用版(プレミアムパッケージリポジトリ)
  • Team Edition(On-prem Package Repository):チーム版(オンプレムパッケージリポジトリ)
  • Enterprise Edition(Full Data Science Platform):エンタープライズ版(データサイエンスプラットフォーム)
  • Professional Services(Data Experts Work Together):プロフェッショナルサービス(データの専門家が協力)

5つの選択肢の中から任意の1つを選択しますが、今回は無料で利用することができる「Individual Edition(Open Source Distribution)」を選択し進んでいきます。

「Individual Edition(Open Source Distribution)」を選択後、「Anaconda Installers」まで画面をスクロールします。

「Anaconda Installers」の中では、使用しているOSと環境を選択することができますので、環境に合ったものを選択し、クリックするとダウンロードが開始されますので、任意の場所に保存しましょう。

※Anacondaは、日本語を含むフォルダにはインストール不可能ですので注意してください。関連して、Windowsのアカウント名が日本語になっている場合には、デフォルトのインストール先フォルダ名も日本語になってしまうため、別途フォルダを作成しなければなりません。

次にAnacondaのインストールを行います。任意の場所に保存したファイルをダブルクリックし、起動しましょう。「Welcome to Anaconda〜〜〜Set up」という画面が表示されたら「Next」をクリックします。

その後ライセンスが表示されるので、内容を熟読し問題なければ「I Agree(同意する)」をクリックし、次の画面で現在ログイン中のユーザーのみで使用する場合は「Just Me」、他のユーザーでも使用できるようにする場合には「All Users」を選択し「Next」をクリックし、次の画面では、任意の設定を選択し「Install」をクリックします。(特にこだわりがなければデフォルトのまま進みます。)インストール後、画面が表示されるので「Next」→「Finish」の順でクリックをし完了です。

AnacondaでPyTorch開発環境を構築する方法

Anacondaのインストールが完了したら、Pytorch開発環境を構築していきます。

AnacondaでPythonの仮想環境を作成する

まず初めに、Anacondaでプログラミング言語Pythonを使用可能な仮想環境を作成するために、Anaconda Promptを立ち上げましょう。コンソールが開き次第、下記コマンドで新規の仮想環境「pytorch_env」を作成します。

conda create -n pytorch_env python=3.6 anaconda

もし、上記コマンド入力後「Proceed」と表示されたら「[y](yes)」で進めていきます。その後、作成した仮想環境を下記コマンドで有効にします。

activate pytorch_env

PyTorchをインストールする

次にPyTorchをインストールしていきます。PyTorch公式サイト(https://pytorch.org)にアクセスし、トップページをスクロールしていくと「INSTALL PYTORCH」という見出しがあり、下記項目内の選択肢を使用しているPC及び環境に合わせて設定することができますので、確認しながら設定します。

  • PyTorch Build
  • Your OS
  • Package
  • Language
  • Compute Platform

詳しくは下記記事を参照してください。

各項目を設定した後「Run this Command:」という項目に、設定に準じたコマンドが表示されますので、コピーし、先ほど有効にした仮想環境のAnaconda Prompt上に打ち込むと、PyTorchをインストールすることができます。

テストコードの実行をする

上記工程が全て完了したら、テストコードを実行して、環境構築が成功しているか否かを確認します。まず、「test_pytorch.py」として、下記のコードを保存します。

import torch
print(torch.cuda.is_available())

その後、Anaconda Promptより「Python test_pytorch.py」で実行し、「True」あるいは「False」が表示されるようであれば環境構築が成功しているものと思われます。逆に何かしらのエラーが表示されてしまうといった場合には、環境構築が失敗している可能性が高いため、原因を探し修正して、改めてテストコードを実行してみて下さい。

Google Colaboratoryとは

これまでは、Anacondaを使用してPyTorchの環境構築を行う方法について解説してきましたが、本項目以降は、Google Colaboratoryを使用してPyTorchの環境構築を行う方法について解説致します。

Google Colaboratoryとは、Googleが提供している機械学習の教育及び研究用に作られたプログラミング言語であるPython及び機械学習、ディープラーニングの環境を整えることが可能な無料サービスのことです。略してGoogle Colabとも呼ばれることが多く、Googleアカウントさえあれば、CPU及びGPU(1回あたり12時間の制限)での環境で利用可能です。

Google Colaboratoryのメリット

Google Colaboratoryには、様々なメリットが存在します。中でも代表的な次の3点のメリットについて解説致します。

  • 環境構築がほとんど不要
  • プロジェクトメンバー内での共有が容易
  • GPUを含め無料で使用可能

環境構築がほとんど不要

Google Colaboratoryでは、クラウド上でJupyter Notebookを動作させることになりますが、プログラミング言語であるPython及びライブラリであるNumpy等、機械学習において必要とされるほとんどの環境があらかじめ構築済みです。そのため、Google Colaboratoryを使用するユーザーにとっては、ブラウザだけ用意することになり、迅速に機械学習を行うことが可能となります。

プロジェクトメンバー内での共有が容易

Google Colaboratoryは、Googleが提供しているサービスのため、Google Driveとの連携も可能です。さらにソースコードをクラウド上で管理することができ、さらにGoogle Driveで保存することもできることから、プロジェクトメンバー内での情報共有も容易です。元からのGoogle Driveユーザーであるならば、Google Colaboratoryのノートブックに関しては、直感的な操作によって共有可能であるため、権限管理等も然り、セキュリティ面でも安全に使用できるでしょう。

GPUを含め無料で使用可能

Google Colaboratoryでは、Nvidia社のTesra K80 GPUを無料で利用することが可能です。人工知能(AI)開発における機械学習では、膨大なデータを使用し、高負荷の計算及び処理を実行するため、通常のPCでは、動作が重くなってしまったり、時間がかかり過ぎてしまったりといったことが少なくありませんが、Tesra K80 GPUを利用することで、これらの問題を解決することが可能です。

Google Colaboratoryのデメリット

Google Colaboratoryには、メリットだけでなくデメリットも存在します。代表的な次の2点のデメリットについて解説致します。

  • 特殊な処理方法を覚える必要がある
  • Google Driveの容量で15GB以上は課金が必要となる

特殊な処理方法を覚える必要がある

Google Colaboratoryでは、ローカルPC上で利用していたデータセット等を読み込む際、Google Drive APIやPyDriveのwrapper等を介する必要があるため、慣れない内は手間となってしまいます。

Google Driveの容量で15GB以上は課金が必要となる

Google Colaboratoryは、基本的に無料で使用することが可能ですが、Google Driveの容量で15GB以上使用する場合には、課金を行う必要が出てきてしまいます。しかし、Googleアカウントを複数作成して、Google Driveの容量を確保するといった対策を講じることは可能です。

Google Colaboratoryのインストール方法

Google Colaboratoryをインストールするためには、まずはじめにGoogleアカウントを作成する必要があります。Googleアカウントを持っていないという方は、Google公式サイト(https://accounts.google.com/signup/v2/webcreateaccount?continue=https%3A%2F%2Faccounts.google.com%2FManageAccount%3Fnc%3D1&hl=ja&flowName=GlifWebSignIn&flowEntry=SignUp)にアクセスし、画面に従ってGoogleアカウントを作成して下さい。

Googleアカウントを作成したら、Google Drive(https://www.google.com/intl/ja_jp/drive/)にアクセスし、トップページの「ドライブに移動」をクリックします。次の画面で左上の「新規」をクリックし、表示されたダイアログの中から「その他」→「アプリを追加」をクリックし、画面上部の検索欄に「Colaboratory」と入力し、検索します。その後「インストール」をクリックし、「インストールの準備」という画面で「続行」をクリックし、次の画面で「OK」とクリックし、最後に「完了」をクリックしてインストールが完了となります。

Google Colaboratoryを開く

Google Driveのトップページに戻り、先ほどと同様「新規」をクリックし、ダイアログの中に追加された「Google Colaboratory」をクリックし、Google Colaboratoryを開きます。

Google Colaboratoryのファイル名の変更

Google Colaboratoryの初期ファイル名は「Untitled0」となっているので、任意でわかりやすい名称に変更しましょう。

動作確認を行う

Google Colaboratory上で、コード入力欄に任意のprintコードを入力します。※今回は「Good morning!」と入力しています。

print(‘Good morning!’)

コード入力後左側の「▷」ボタン(実行)をクリックし、下に「Good morning!」と表示されれば問題なく動作しています。

Pythonのバージョン確認を行う

次にプログラミング言語であるPythonのバージョンを確認するために、コード入力欄に下記コードを入力してみましょう。

!python –version

コード入力後左側の「▷」ボタン(実行)をクリックし、下に表示される「Python ○.○.○」がバージョンとなります。

Google ColaboratoryでPyTorch開発環境を構築する方法

Google ColaboratoryでPyTorch開発環境を構築するために、先ほど説明したAnacondaと同じようにPyTorchをインストールし、テストコードの実行まで進みます。

PyTorchをインストールする

Anacondaの手順を参考に自身のPC及び環境に合わせた設定した後「Run this Command:」という項目に、設定に準じたコマンドが表示されますので、コピーし、Google Colaboratoryのコード入力欄に先頭に「!」を追記した上で貼り付けをし、左側の「▷」ボタン(実行)をクリックするとPyTorchをインストールすることが可能です。

テストコードの実行をする

PyTorchをインストールしたら、コード入力欄に下記のコードを入力します。

import torch
x = torch.rand(5,3)
x

コード入力後、左側の「▷」ボタン(実行)をクリックして、下に「tensor()」が表示されることを確認します。

Googleドライブと連携する

Google Colaboratoryのコード入力欄左側にある「ファイル」をクリックし「ドライブをマウント」をクリックし、表示されるダイアログ内の「Google ドライブに接続」をクリックすることで、Google Driveとの連携が完了します。

まとめ

Pythonの開発環境についてということで、本記事では、AnacondaとGoogle Colaboratoryそれぞれを使用してPythonの開発環境を構築する方法及びPyTorchを活用する方法について、解説致しました。

人工知能(AI)開発において欠かすことのできない機械学習を効率的に実施するためには、本記事でご紹介したPyTorch等のライブラリを活用することが近道となります。人工知能(AI)開発において人気のプログラミング言語であるPythonの開発環境を構築し、様々な機械学習に生かしてみて下さい。

【エクセル マクロ作成 完全ガイド】エクセルマクロで出来ること作成方法・メリットやデメリット・活用事例などを一挙にご紹介

「エクセルのマクロって何?」

「マクロって具体的にどんなことが出来るの?」

「知識も経験もないけどマクロって誰でも作成が出来るの?」

業務の効率化を進める上で、必ず一度は聞いたことがあるのがこのエクセルの「マクロ」です。しかし、実際どのようにして活用すべきなのか、そもそもマクロとは一体何なのか、しっかりと深く理解できている方はさほど多くはありません。

本記事では、このマクロの基本的な情報から、活用する事で生じるメリットとはどんなものがあるのか、逆にデメリットは一体何なのか、実際にマクロを作成するためにはどうすればいいのかなどを詳しく解説いたします。

さらに、マクロを活用すべき業種は何か、実際にマクロを活用している企業のリアルな声をご紹介致します。

「業務工数を減らしたい・最適化したい」「負担を軽減し効率的な業務を行いたい」という場合は、ぜひエクセルのマクロ作成を行いましょう。今まで以上に効率よく、かつスピーディな作業を進めるためにも、導入して損はありません。本記事の内容をしっかりと読むことで、マクロはなぜ活用すべき手法の1つなのか、業務効率の改善にいかに役立てるものなのかを把握する事が可能となりますので、ぜひご覧ください。

最後に、エクセルマクロ作成におすすめのYouTube動画もご紹介します。

本記事でご紹介する情報

  • エクセルのマクロは「作業を自動化してくれるためのツール」
  • マクロは機能そのものであり、VBAは使用するプログラミング言語の事
  • マクロは誰でも簡単に作成できコストを抑えた開発が可能
  • ただし、バージョンアップした際には使用できなくなることがある
  • マクロは4段階の工程で作成する事が出来る
  • エクセルを多様に活用している業種はマクロの導入が最適
  • 業種別の活用例
  • マクロを使用する際は登録時と実行時の状態を同じにすることや管理体制が大切

エクセルのマクロとは?

エクセルのマクロとは、一体何なのかについてまずご紹介致します。「マクロってよく聞くけどITの知識が無いからよく分からない」「業務で実際使用しているけど何がどうなっているのか理解できていない」という方も少なくありません。マクロとは、簡単に言えば作業を自動化してくれる1つのツールになります。

エクセル上の作業を記録する事で、それを自動的に実行してくれるのがマクロです。毎日のデータ入力、様々な集計、印刷などのエクセル上で行う全ての作業を自動化する事が可能となっています。

マクロを活用する事で、これまでの手入力から解放され、別タスクへの時間が増加したり、入力や計算ミスなどが大幅に削減できるなどの効果をもたらします。では、そんなエクセルのマクロでは具体的にどのようなことが出来るのか、逆に何が出来ないのかをそれぞれ詳しく見ていきましょう。

マクロで出来る事11選

  1. ドキュメントの作成→納品書や請求書、台帳といった決まったフォーマットの書類であれば、情報を変えることで作成する事が可能になります。請求書の場合、売上管理一覧表などから顧客ごとの請求書作成も出来るようになります。
  2. 紙・PDF印刷→印刷を行う場合、紙の向きやサイズ、部数など様々な設定をしなければいけません。会議資料などのように、決まった部数同じものを印刷するという場合、ボタン一つでその設定を呼び、印刷する事が出来ます。
  3. ワード差し込み印刷→顧客情報は常に入れ替わります。そういった中から現在取引の実績がある顧客のみ、ワード差し込み印刷を使用して印刷物を作成する事が可能になります。
  4. データのチェックや修正→数字やカタカナが半角、もしくは全角出揃っているか、データに空白はないかなどを確認します。仮に空白が見つかった場合、指定数値や文字入力をしたり、半角全角を置き換えることも可能です。
  5. データの集計→売上管理データを、部署、拠点、担当者ごとに集計し一覧表の作成が出来ます。
  6. グラフ作成からパワーポイントへの挿入→よく作成するグラフなどは、設定どおりでいくつも同じものを作成する事が出来ます。また、作成したものをパワーポイントに貼り付けすることも可能です。
  7. ファイルの分割や集約→データ量が増加したワークシートを2つ以上に分割する事が可能です。また、少ないデータの場合は集約することも出来ます。
  8. フォルダの作成と一覧作成→決まった階層のフォルダを一発で複数作成する事が出来ます。また、これまでに作ったフォルダの情報を一覧表としてまとめることも可能です。
  9. メールの一括送信→本文と顧客情報をOutlookを通し一括送信する事が出来ます。
  10. Web情報の収集→求めている情報をWebページから収集し、一覧表にまとめることが出来ます。また、ページのリンク貼り付けも可能です。
  11. データベースの開発→Accessと連携してデータベースの確認や書き換えを行うことが出来ます。

マクロで出来ないこと4選

  1. 大量のデータ処理→マクロは大量のデータ処理には向きません。扱えるデータは容量に限りがあるため、サーバー容量を超えるデータ処理は不可能となります。また、容量内だったとしても処理に時間がかかるという事があります。
  2. Officeソフト以外との連携が不可→Officeソフト間であれば連携させることが可能ですが、それ以外のソフトの場合は連携が出来ません。
  3. デザインが必要な開発は不向き→マクロは自動化が主な機能です。そのため、デザインが必要となるアプリの開発には不向きとなってしまいます。
  4. 誤動作時の対処方法に注意が必要→誤作動で処理が止まらないという現象が発生します。この際、「Esc」を押せば処理の停止が出来ますが、誤って電源を切ってしまうなどすると、作成していたデータがすべて消えてしまうという事があります。

上記の内容を見てもらえれば分かる通り、もちろんマクロでできないこともありますが、マクロを使用する事で出来る事と言うのは非常に多くあります。上手く活用する事で、今の業務に対する作業時間を大幅に短縮し、業務の効率化をスムーズに行うことが出来るようになるでしょう。

また、時間を短縮する事で他作業へその時間を割り当てることも可能になったり、残業をなくし定時退社が常に可能な体制を整えることも出来るため、会社全体の成長も実現するでしょう。

マクロとVBAの違い

エクセルのマクロとよく混同されがちになるのが「VBA」です。この2つの言葉を同じ意味として使用しているという方も多くいるのではないでしょうか。同じ意味として使用しても、大きく間違っているという事ではありません。しかし、細かく言うと厳密には異なるものになります。先ほどもお話ししたように、マクロはエクセル上での作業を自動化する機能になります。

一方「VBA」とは、マクロを作るためのプログラミング言語の事です。マクロは機能そのものを指し、「VBA」はマクロの処理をするためのプログラムという違いがあります。

マクロの活用をする場合、「VBA」の知識を有していればより高度な作業も自動化する事が可能になります。ですが、「VBA」を活用したいという場合には、まずはプログラミング言語について学ばなければいけません。もちろん使用が可能となればより効率よく業務の自動化を進めることが出来ます。しかし、その為にはかなりの時間と手間がかかってしまうでしょう。

「とにかく今は簡単な作業だけを自動化できればいい」「プログラミングに関する知識はないけどマクロを使用してみたい」という事であれば、本記事で後程紹介する作成方法を実践してみて下さい。

マクロ活用のメリット

様々な作業を自動化する事が出来るマクロですが、実際活用する事でどのようなメリットを得ることが出来るのか、まだ使用していなければ何となくなイメージしかつかめないという方も少なくありません。そこで、ここではマクロを使用する事で生じる3つのメリットについて、詳しくご紹介致します。

メリットについての把握が出来れば、現状抱えている課題や問題を解決するための糸口にもなり得るでしょう。より深く知るためにも、まずは活用する事で得られるメリットについてしっかりと理解しておくことが大切です。

コストが安い

マクロは、エクセルに標準装備されている機能です。そのため、マクロを活用するために有料のソフトを購入したり、開発会社などと契約を交わすという必要はありません。エクセルの購入が済んでいればそれだけで活用する事が可能になります。

また、エクセルを起動できる環境さえあれば運用にも問題はないでしょう。そのため、開発のためのコストや運用するためのコストも安価で済むため、大きな予算も必要がありません。

システム開発が簡単に出来る

簡単にシステムの開発が可能という点が大きなメリットになるでしょう。企業によっては、ITに関する知識はもちろん、システムの開発などと言った専門的分野に対する知識は乏しいという方も多くいます。しかし、マクロは特別な知識や経験、スキルなどが無くても、誰でも簡単にシステムの開発をすることが出来るため、今の自社の開発スキルでも十分業務の効率化を図ることが出来るでしょう。

仮に「IT知識はないけどこれからいろいろと勉強していきたい」と考えている方がいるのであれば、まずはこうしたマクロの作成から入り、少しずつ知識を高めていくということも出来ます。先ほどお話ししたように、エクセルさえあれば簡単に作成できるため余計なコストをかける必要もありません。勉強のためにマクロの作成を行うというのも、それもまた1つのスキル向上のための手段となります。

作業者の負担を軽減できる

やはり一番のメリットと言えるのが、作業者の負担を大きく軽減できるという点です。マクロで自動化する事により、手作業では起こりがちなミスも防ぐことが出来ます。さらに、作業時間、作業工数をうんと短縮する事が可能になるため、事務処理全体の効率を上げることが実現できます。

繁忙期などは「この作業が終わらないと帰れない」「明日までに完了しなければいけない処理が山積みで会社に泊まる」なんてこともあるかもしれません。サービス残業や仕事の持ち帰りを経験した方も少なくはないでしょう。マクロを活用する事で自動でデータ処理や集計をすることが出来るため、こうした働き方も改善され、無理なく業務を進行していく事が可能になります。

マクロ活用のデメリット

マクロは様々なメリットが得られますが、当然デメリットもあるという事を把握しておかなければいけません。どんな機能やツールでも、メリットのみではないという事は頭に入れておきましょう。それはマクロも例外ではありません。しかし、事前にデメリットに関する知識を持っているだけで、もしもの時に正しく迅速な対応をすることが出来ます。何も知らず慌ててしまうことが無いように、しっかりとデメリットについても把握しておきましょう。

バージョン変更時に利用できなくなる

マクロはエクセルのバージョンが変更になった際、古いバージョンで稼働していたものが動かなくなってしまうという事があります。もしもそのシステムを作成した人が退職してしまっていたり、異動で他支店に移ってしまっていたりなど、その場で処理が出来る人がいないという場合、そのシステムそのものが使い物にならなくなってしまうでしょう。

複数人による同時編集が不可

マクロはエクセルの標準機能です。エクセルは複数人での同時更新が出来ません。共有ブックにするというのも1つの解決方法になりますが、予期せぬトラブルなどが発生する事があります。そのため、同時進行で行わなければいけないという場合には、マクロではなく他システムの導入を検討する方がいいでしょう。

処理速度が遅くなることがある

先ほど「マクロで出来ないこと」でもお話ししましたが、データ容量には制限があります。容量を超えるようなデータの処理は不可能ですし、容量内であっても、それが複雑な処理の場合、マクロのシステムだけで補う事が出来なくなってしまうでしょう。自動化する事で効率よく作業を進めることが出来るのがマクロの大きな魅力ではありますが、データの量によってはシステムが重くなり処理が非常に遅くなってしまうという事があります。

エクセル・マクロ作成の方法

ここで、知識や経験がなくても開発が可能なマクロの作成方法について詳しくご紹介を致します。この方法であれば、開発やプログラミングに関する知識が全くないという方でも、問題なくマクロの作成をすることが出来るでしょう。

ここで1つ注意しなければいけないのが、「Officeオンライン」ではマクロの作成が出来ません。マクロの作成が出来るのはインストールされたエクセルのみとなります。Officeオンラインはインストール版と比較すると様々な制限が課せられていますが、マクロが使用できないというのも1つの制限となりますので、マクロの作成を行う場合は、オンラインではなくインストール版を使用するようにして下さい。

1・マクロの記録をスタート

まずはエクセルを開き、開発タブにある「マクロの記録」をクリックします。また、表示タブからマクロを選択し、「マクロの記録」をクリックするという流れでも行うことが可能です。ここで開発タブが表示されないという場合には、ファイルタブからオプションを選択し、リボンのユーザー設定を選び、メインタブにある「開発」にチェックを入れて下さい。これで開発タブが表示されるようになります。

2・記録したい内容を操作

まずは記録させる手順について事前に確認しておくといいでしょう。ダイアロゴボックスにマクロ名を記載しOKを押すと、それ以降の動作が登録されていきます。マクロ名はそれぞれ作成すべきシステムの名前を付けて下さい。「〇〇集計」「〇〇一覧」など、マクロに覚えさせた作業が分かるような名前にします。

もしもマクロの記録を間違えてしまったという場合、開発タブからマクロを選択し、ダイアロゴボックスの中にある「削除」をクリックすれば記録したマクロを消去する事が出来ます。

3・マクロへ記録し終了

エクセルのタブ部分に「記録終了」という表示があれば、記録がスタートしているという事になりますので、必ず確認してください。もしも記録終了が表示されていないという場合は、もう一度最初の手順から行ってみましょう。記録終了の表示が確認出来たら、記録させるべき作業を実際に行ってください。ここで行った作業が全て記録され、マクロのシステムが完成します。作業が終わったら「記録終了」をクリックしてください。

4・記録したマクロを実行

最後に、実際に今登録したマクロのシステムを動作させてみます。マクロの実行をしたい部分にカーソルを合わせ、開発タブからマクロを選択します。今登録したシステムが表示されるので、それを選択して実行を押します。これで問題なければマクロの作成は完了となります。作成したマクロの手順確認をしたいという場合、開発タブからマクロを選び、そこから編集をクリックする事で実際のプログラムをチェックする事が出来ます。

これが、マクロ作成の基本の流れになります。特別難しいことはなく、この手順通りに進めていけば登録する作業が変わっても問題ありません。いろいろと試していく事で、よりマクロに対する理解も深まり、自分自身のスキルを向上させることにもつながるでしょう。

マクロを活用すべき業種とは?

エクセルのマクロは様々な業界、業種で活用する事が出来ます。しかし、その中でも特にマクロの活用をすべき業種があるのをご存じでしょうか?もちろん、どの業種でも使用できるものではありますが、業務の作業負担を飛躍的に軽減し、よりよい作業環境を整えることが出来る業種があります。それが「事務・経理」と「プログラマー・SE」です。

今現在、この業種でマクロを取り入れていない企業があれば、ぜひ注目して見て頂きたい内容になります。なぜこの2種がマクロの活用をすべきなのか、今以上に何がどう変わるのかをご紹介致しますので、現在の業務と比較し、何がどの程度改善されるのかをしっかりと比較してみて下さい。

事務・経理のマクロ活用

エクセルを中心として、様々なOfficeソフトを日々活用しているのが事務や経理の方々です。データ集計に用いるのは主に関数ですが、それでも作業の中には「この工程は必要なのか?」と無駄に感じてしまうようなものもいくつもあるでしょう。

そこで、マクロの活用を行う事により、特定の作業を自動化したり、データベースからデータ抽出を自動で行うことが出来たり、関数の自動計算をしたりなど、多くの事が実現可能になります。事務や経理の業務は、そのほとんどがエクセル上で行うものとなりますので、業務全体を通してみても、他業種に比べて大幅な作業の効率化を可能にすることが出来るでしょう。

プログラマー・SEのマクロ活用

システムの開発を行うプログラマーやSEは、コーディングだけではなく様々な場面でエクセルを活用した資料作成を行うという事があります。特にSEの場合、開発プロジェクトの要件定義、仕様設計から関わるため、数多くの資料をエクセルで作成する事になるでしょう。

障害の自動計算、テストケース作成など、マクロを活用すべきケースは非常に多くあります。さらに、コストなどの関係から、システム部門で内製化しやすいマクロでシステムの開発をすることで、大幅なコスト削減をすることが出来るでしょう。プログラマーやSEであれば、VBAの知識もあるため、より複雑な方法での活用も実現できるため、今まで以上の効率化を図ることが出来ます。

マクロの活用事例

普段の業務に取り入れることで様々な業務の改善を行えるマクロ。実際の業務でどのように活用されているのか、また、活用する事でどういった改善がなされたのかなど、ここでリアルな活用事例をご紹介致します。

経理・人事・管理職の活用事例

先程もお話ししたように、様々な計算で日々エクセルを活用する人事や経理、または管理職の方こそ、マクロの活用は業務を効率化させるのに有効です。いきなり複雑なマクロの作成が出来ずとも、まずは部分的な作業から自動化を取り入れるというのも1つの手法になるでしょう。

コンサルティング会社:人事課これまでは従業員の給与から算出された住民税を都道府県や市町村別で手動計算をしていたが、自動計算を取り入れたことで手間が減りミスもなくなった。
不動産会社:経理課およそ2週間勉強し、マクロで「旅費精算表作成プログラム」の作成が出来た。手入力をしなくても社員それぞれの旅費を自動で集計し計算できるようになった。
食品販売会社:総務部顧客情報の性と名の間が空欄があったり、数字が全角だったりと整形作業が手間だったが、今ではマクロが自動で整形してくれるため美しい宛名印刷も可能となり顧客の増加にもつながった。

営業・マーケティング職の活用事例

売れ筋商品分析、データの報告など、日ごろからエクセルを活用している営業部も多いのではないでしょうか。マクロが最も得意とする分野が、こうした定型化されたデータの処理です。毎回の操作にかかる時間と手間を考えれば、ある程度の工数をかけてマクロの作成をしてもその費用対効果は高くなるでしょう。

化粧品メーカー:マーケティング部消費者の動向調査データや店舗・地域別の売上データなど集計済データの扱いが多いがデータが重くなっていくため別のファイルに保存してから削除するよう自動化。データが軽くなったことはもちろん、不要なファイルと必要なファイルの区別もつくようになった。
アウトソーシング会社これまでは、各支店長への次月データ配信を翌月の15日ごろに度々催促されていた。しかし現在は基幹システムからデータを取り込んで、各支店や事業部の次月売上や利益表をエクセル上に自動作成できるようにした。その結果10日ごろには余裕をもって配信が出来るように改善された。

製品開発・品質管理・製造管理職の活用事例

製品の製造を行うたびに、または実験するたびにデータは蓄積されていきます。日々膨張するこうしたデータをスピーディかつ手軽に統計するためにも、マクロは非常に有効です。ITはもちろんですが、非IT系技術者や開発者の方にも、手軽なツールの1つとして導入をオススメします。

電機メーカー研究所数万の実験データから熱容量や気泡の計算を、エクセルでデータを手入力する事で行っていた。この作業におよそ1か月という期間が必要だったが、マクロ活用後は2~3日で分析結果の提出が可能となった。さらに、結果を自動でグラフに出来るため、多くの研究者から喜ばれている。
食品メーカー製造管理マクロは、製品別の最新日付データの抽出と、その一覧表作成で取り入れている。一般の機能で行っていた作業をマクロにより自動化し、作業範囲を新しいワークシートに書き出すようにしただけだが、これでも大幅な時間の短縮が可能となった。今後もより使いやすくできるようにしていきたい。

エクセル・マクロ使用の際の注意点

エクセルのマクロ作成のメリットやデメリット、具体的な作成方法を正しく理解した上で、マクロを使用するための注意すべき項目についても把握しておく必要があります。ここで、マクロ使用の際の注意点3つをお伝えいたします。そもそもマクロは、「VBAを使用した方法」「マクロの記録」の2つの方法で作成するという事を前提としてしっかり頭に入れておいてください。

繰り返しになりますが、マクロの記録とは、「作業の開始から終了までの捜査を覚えさせ自動的に行う機能」です。注意点を正しく理解するためにも、この事をまずはしっかりと覚えておくようにして下さい。

保存する時の状態と保存方法に気を付ける

エクセル マクロの記録は、記録をする時と動作させる時の状態をそろえる必要があります。マクロの記録をする際は、実際に一度作業をする必要がありますが、その後正常に稼働させるためには、ファイルやシート、セルなどを同じ状態にしておかなければうまく稼働させることは出来ません。記録時は上手くできたのになぜかその後作動できないという事が発生すれば、もしかしたら何かしら状態に異なる部分があるという事ですので注意してください。

また保存方法ですが、マクロに記録をした場合、通常のファイル形式では保存する事が出来ません。保存する場合は、必ず「マクロ有効ブック」にする必要があります。これに変更すると、拡張子が「.xlsm」になります。通常の場合であれば拡張子は「.xlsx」ですので、保存の際にはこの違いをよく確認しておくようにして下さい。

まずは予行演習を行う

マクロに作業の流れを記録する場合、事前にその流れをしっかりと予行演習しておくことが大切です。一連の流れが単純で簡単なものであれば問題はありませんが、覚えさせる作業が複雑なものの場合、記録途中に迷子んあってしまったり、誤った方法で完了させてしまうという事がありますので注意してください。まずは予行演習を行い、流れを正しく自分自身が覚えてから記録するといいでしょう。

徹底した管理をする

徹底した管理を行わない場合、マクロはブラックボックスと化してしまうでしょう。マクロの作成や設定など、全てを誰か一人に一任したとします。メンテナンスなどもすべてその人のみに任せている場合、例えば退職や異動などで現場から離れてしまえば、支障が出ることは目に見えて明らかでしょう。

さらに、管理不足によりシート名を書き換えてしまったためにマクロが作動しなくなったり、誤って削除してしまうという事もあり得ます。今まで自動化できていたものが急にできなくなってしまっては、そのダメージは想像以上に大きいものになるでしょう。

そのため、まずはマクロに関するルールや注意点の周知徹底、ファイルやシートの名前を文章化してはっきりと明確にしておく事が重要です。部署の誰でも操作、メンテナンスを行えるように徹底した管理を行い、イレギュラーな事態が起きてもスピーディに対処できるようにしておきましょう。

まとめ

エクセルのマクロは業務の効率を上げるために欠かせない最適なツールと言えます。例えば、これまではエクセルで数時間かけていた作業であっても、登録をするだけでその作業をクリック1つで瞬時に行うことが出来るようになります。

エクセルのマクロを作成し使いこなすことが出来るようになれば、色々な作業を自動化して業務の正確性と迅速な対応が実現できるようになります。仕事を行う上で時間の短縮は気持ちのモチベーションを上げる事にも繋がるでしょう。さらに、VBAの理解を深めることでより複雑な作業も自動化し、より効率よく作業を進めることも可能となります。

システム開発アプリ開発のように、どうしても外注先でプロに依頼しなければ出来ないというものではありません。本記事でご紹介したように、正しい手順で行えばITの知識がなくても簡単に作成する事が出来ます。

まずは単純な作業に対するマクロを作成し、少しずつ慣れていくことをオススメします。気が付いた時には、スキルも知識も上がり、自分自身のレベルを高めることも出来るようになりますので、ぜひどんどん作成し取り入れていくようにしましょう。

エクセルマクロ作成 おすすめYouTube動画

エクセルマクロ作成・VBAについて、概要を理解したい方にオススメのYouTube動画です。

エクセルマクロ作成・VBAについて、実際の事例を用いて解説されているYouTube動画です。エクセルマクロ作成って?という超初心者の方から、具体的にマクロ作成したい、VBAの理解を深めたいという方に非常にオススメです!

エクセルマクロ作成の超入門という事で、非常に分かりやすく体系的に初心者から既にマクロ作成について概要は理解しているという方まで理解を深めるために役立つYouTube動画です。パソコンスキルの教科書という、チャンネル名の通り仕事で使う実践的な動画が盛りだくさんです。

【システム開発・支払い】トラブルの原因で最も多いと言われる支払いは、どのタイミングで行うのか?支払い方法や安く抑えるポイントと共に実際の裁判事例などを徹底解説!

システム開発は契約書通りに進めていけばトラブルはおきない」

こう考えている担当者は珍しくありません。しかし、その契約書の内容は正しく把握できていますか?特に重要となるのが支払いに関する項目です。

契約書内容に同意していても、後から「こんなこと知らなかった」という事は珍しくありません。それは、多くの方が契約書の内容を流し読み程度でしか確認しておらず、形式的なサインをして開発が始まってしまうためです。

「着手金の支払いは納得していたけど50%も払うなんて聞いていない」

「システム開発が完了したのになぜか支払いがされない」

後になってこうしたトラブルに見舞われないためにも、システム開発に関する支払いについてしっかりと情報を収集しておきましょう。本記事では、支払いの方法や契約形態ごとの支払いタイミング、開発費用の内訳などを徹底的にご紹介致します。

本記事の内容を把握ししっかりと理解する事で、無駄な争いをなくしスムーズなシステム開発の依頼が行えるようになります。また、記事最後には実際の裁判事例もご紹介しておりますので、ぜひご覧ください。

支払いタイミングの基準は「検収合格日」

システム開発における支払いタイミングとは、主に「検収合格日」を基準としていることがほとんどになります。具体的には、「検収合格日から〇日以内の支払い」「検収合格をした月の翌月末」など、検収合格日に基づいて支払期日が決定される事になります。こうした取り決め自体には何ら問題はありませんが、中には検収期間が長く設定されているという事もあります。

その分支払いのタイミングも長引くという事になりますので特に注意しておきましょう。仮に、「検収期間が30日間・検収合格日翌月末の支払い」という場合で見てみましょう。

システム開発を行い納品日が4月10日だった場合、検収期間が30日間となるので、検収合格日は5月10日という事になります。支払いは合格日の翌月末となっているため、報酬支払い日は6月30日になります。

このように、納品すれば報酬の支払いが行われるという事ではなく、実際にその支払いは作業を行ってからおよそ3か月後という事になります。また、上記の説明は検収に一発合格した場合の支払い日となりますので、例えばここで何かしらの問題が発生し、修正などが発生した際にはさらに修正作業が必要となりますので、受注側は修正が完了するまで報酬の受け取りは出来ません。

こうした場合、もしも報酬の支払いが遅くなることに不都合が生じる場合、発注側と受注側で事前に打ち合わせを行い、支払いに関して細かく取り決めを行うようにしましょう。検収期間を短くする、検収合格から支払いまでの期間を短くするなど。双方でしっかりと話し合い決めることが大切です。基本的には「検収合格日から支払日が決まる」という流れになりますので、この部分の話し合いを行われなければ、納品から数か月先の支払いとなる場合もありますので、よく確認するようにして下さい。

また、仮にシステム開発の契約が下請法の適用を受けるという場合、支払いは検収合格日ではなく納品から60日以内という事になります。そのため、この支払のタイミングに関する項目は、受注側、発注側双方にとって特に重要視するポイントと言えます。相違がないように事前にしっかりと綿密な打ち合わせを行いましょう。

システム開発の「検収」とは?

システム開発の「検収」とは、納品された成果物が発注した通りのものとなっているかどうか確認する作業になります。簡単に言えば、受注側が発注側に対して「作業が完了しました。ちゃんとできていますか?」とシステムを提出し、発注側が「確かに受け取りました。」とOKを出すことです。納品されたものをチェックし、修正の必要はあるか、仕様通りに出来ているかを見て、大丈夫であれば検収合格となり、そこで初めて支払い日が決まります。

「検収」と「納品」の違いとは?

IT業界に限らず、この「検収」「納品」という言葉はビジネスの世界ではよく耳にします。同じような意味に感じている方も多くいますが、実際は大きく意味が異なる場合がありますので、注意しておきましょう。

まず納品ですが、これは発注側に実際にシステムを渡すことを指します。この場合、システム開発では基本的にありませんが、受け渡しと支払いが同時の場合は納品という言葉はあまり使いません。大型家電や家具などのように、まずはお客様から商品代金を頂き、後から配送して商品本体をお届けする、これを「納品」といいます。支払いタイミングが前後することはありますが、このように、支払いタイミングと受け渡しが異なる場合が納品です。

では、検収とは一体何なのか。システム開発に限らず、検収とは「納品されたものに問題がないかチェックを行いOKをだす」という事になります。そのため、システム開発の場合は、まず受注側が開発を行ったものを発注側に「納品」します。その納品されたものをチェックし「検収」を行います。OKが出れば、その日が「検収合格日」という事になります。

契約形態によって支払いタイミングは異なる

支払いタイミングは、契約形態により異なるという事はご存じでしょうか。システム開発の契約形態は、「請負契約」「準委任契約」の2つに分けられます。2つの契約形態は、業務に関する義務や成果物に関することなどの大きな違いがありますが、支払いに関する内容も異なっている場合がほとんどです。では、請負契約、準委任契約の支払いタイミングはいつになるのか、どのような支払いになるのかを詳しく見ていきましょう。

【請負契約】

請負契約の場合、成果物が完成していなければ受注側は報酬の受け取りは出来ません。請負契約とは、仕事を完成させるということを約束し、その対価としての報酬の支払いが生じるという契約になります。

そのため、当然成果物がなければ報酬の発生もありません。いくら長い期間開発を行っていたとしても、完成していなければ1円も報酬は受け取れません。請負契約では、先ほど本記事でご紹介したように、「検収合格日」を基準とした支払いが行われることがほとんどです。

成果物を納品し、検収を経て報酬が発生します。そのため、納品してもすぐに支払いが行われるという事ではありません。非常に極端な話にはなりますが、未完成のままで関係が破綻してしまった場合、報酬が支払われるどころか訴訟問題に発展する事もあります。後程詳しくご紹介致しますが、報酬の「前払い」などもありますので、契約書作成時や打ち合わせ時などにしっかりと報酬の支払いについて必ず協議をしておきましょう。

【準委任契約】

準委任契約では、請負契約とは違いシステム完成が目的にはなりません。システムの完成、未完成問わず、業務を行った分の時間給が報酬として支払われます。準委任契約の場合、項目ごとに依頼を行っているという事がほとんどになりますので、その手持ちの仕事が完了した時点で報酬が発生します。

この際、当初の契約時において予定していた工程が最後まで行われていたかどうかがポイントとなります。請負契約の場合では、システムが完成し納品を行い、検収合格日から報酬の支払い日が決まりますが、準委任契約の場合、多くは工程が完了した際に、当初の取り決めにより決定した日付で報酬の支払いが行われます。

契約書で「終了した1週間後」となっていれば、業務終了した日から1週間で報酬の支払いが行われ、「終了した日の月末」となっていれば、その月の末に支払いが行われるという事になります。

システム開発の内訳・相場は?

システム開発における内訳や相場は、そのプロジェクトの規模やシステムの難易度によって大きく異なります。また、契約によっては着手金や前払いなどの発生もありますので、こうした支払いについては必ず協議しておきましょう。

システム開発で多くのトラブルは支払いに関するものとなります。そのほとんどが、認識の違いや理解の不十分さが原因ですので、余計な争いを回避するためにも、システム開発の内訳や相場について、しっかりと把握しておきましょう。

着手金・前払い金について

システム開発の依頼を行う場合、着手金の支払い、もしくは費用の前払いなどを行うべきなのかという疑問を抱える方も多くいるでしょう。本記事の冒頭でご紹介したように、費用の支払いは基本的に検収合格日が基準となりますが、契約内容によっては着手金や前払いなどが発生する事があります。それぞれについて、詳しくご紹介致します。

着手金とは

IT業界に関わらず、様々な業界で聞く着手金ですが、基本的に仕事を開始するにあたり材料や資材などを購入する必要があるモノの場合、着手金の発生は当たり前にあります。代表的なのが建築業界です。建築物を建てるために、まずは資材を準備する必要がありますが、そこに宛てられるのが着手金です。

では、システム開発の場合はどうなのか。建築業界などとは違い、システム開発の場合は仕事を開始するにあたり準備すべき資材などはありませんので、着手金の発生はあまりありません。しかし、全くないという事ではありませんので注意してください。着手金の支払いを行う事で信用を得るという企業も少なくありません。平均的に開発にかかる費用の30%程度が相場となりますが、中にはおよそ50%ほどの着手金の支払いが必要という事もあります。

複数回依頼をしている場合は着手金がなく、初めての契約の際にのみ着手金が発生するという事もあります。また、最終の支払い時に着手金を相殺して改めて金額を出すという企業もあれば、一括で支払いを行った後着手金を返還するという方法を行っている企業もあり、それぞれの着手金に対する意識は異なります。基本は着手金はあまり発生しないという事の方が多いですが、契約段階でしっかりと打ち合わせを行い着手金についての認識を合わせるようにしましょう。

前払い金とは

前払い金は、その名の通り仕事を開始する前に支払いを行うという方法です。ですが、請負契約の場合、民法632条により、受注側が仕事の完成を約束し、発注側が完成した仕事に対して報酬を支払うという契約になります。前述した着手金などがある場合もありますが、費用を一括で前払い要求するという事は基本的にありません。約定により、開発費用に充てるために前払いを行うという事もありますが、原則としては後払いでの支払いという事を頭に入れておくようにしましょう。

フリーランスのエンジニアなどにシステム開発依頼を行った場合、条件として一括前払いを要求されるという事は少なくありません。この倍、契約形態は準委任契約となることがほとんどですので、成果物の有無問わず報酬は発生します。しかし、前払いを行うか、作業終了後に支払うかという点は、必ず契約書に明記するようにしなければいけません。比較的に規模の小さい開発の場合、前払いが用いられるという事があります。

基本的に、契約書に前払いの内容の記載がなければ、報酬の支払いは一般的な後払いとなります。双方で納得して前払いを行うという場合は、契約書にその旨をしっかりと明記し、支払時期に対しての相違がないようにしておくことが重要です。原則は後払いとなるという事をお話ししましたが、絶対に前払いが出来ないという事ではありません。傾向としてはかなり少なくなりますが、実際に前払いを要求するフリーランス、開発会社も存在しますので、後々のトラブルを回避するためにお、必ず内容を細かく契約書に盛り込み、何度も確認を行うようにしましょう。

中間金とは?

中間金は、契約の成立から完了までの中間地点で支払われる報酬の事です。前払いや着手金同様に、中間金の支払いについては契約書で必ず明記を行う必要があります。先ほどもお話ししたように、民法632条で報酬の支払いは完成した仕事に対して行われるという旨があります。そのため、契約書に記載がない場合、この民法が適用されるため中間金の支払い義務はありません。

中間金の支払いを契約書に盛り込む場合、その支払いタイミングについてもしっかりと明記するようにしましょう。設計が完了してからの支払いになるのか、製造後の支払いとなるのかなど、前もってどのタイミングでの中間金支払いが生じるのかははっきりとさせておく必要があります。契約書に記載がある以上は、中間金の支払いがないと次の工程へ進むことは出来ません。設計と製造の間に支払い義務が生じる場合、支払いが行われなければ製造過程に入りません。また、製造後の支払いとなっている場合、そこで適切な中間金の支払いがなければテストに入ることは不可能となります。

中間金だけではなく、先ほどご紹介し着手金や前払いも例外ではありません。全てにおいて、最も重要となるのは「契約書にあるかどうか」という点です。システム開発ではこの契約書が非常に強力な存在となりますので、どんな些細な事であっても、細かく明記することが重要と言えるでしょう。支払いに関するトラブルは非常に多くありますが、そのほとんどはこの契約書の作成が不十分であってり、双方の認識の違いが多くありますので、回避のためにも契約書の作成に注意して進めていきましょう。

費用は主に「人件費」

システム開発における費用は、その規模により数百万円以上かかるという事は珍しくありません。その内訳として、主となっているのは人件費です。システム開発はエンジニアが1人で行うというものではありません。SEやPG、PMなど、様々な担当者がチームを組み行っていくものです。そのため、システム開発ではこの人件費が主な費用となり、大規模なプロジェクトになればなるほど人数も多くなるため、必然的に費用も高額となっていきます。

新人システムエンジニアおよそ60~100万円程度
中堅システムエンジニアおよそ80~120万円程度
上級のシステムエンジニアおよそ100~160万円程度
大手所属のプログラマーおよそ50~100万円程度
下請け、もしくはフリーランスのプログラマーおよそ40~60万円程度
外国籍プログラマーおよそ30~50万円程度

上記が開発者・システムエンジニア・プログラマーの主な単価の相場となります。もちろんこれ以上の価格、これよりも低くなるという事は十分あり得ます。また、費用の内訳には設備費も忘れてはいけません。1つはシステム開発をするための設備費用、もう1つがシステムを動かすための費用となります。

開発するためのパソコンがない場合はリースをしなければいけません。さらに、開発するためのスペースがなければオフィスを借りるという事も必要でしょう。また、自前でサーバを用意するならその費用も掛かります。人件費のみではなく、こうした設備費にもしっかりと目を向けておきましょう。

「人月単価が高い」=「質が高い」は間違い

先ほどの相場一覧のように、レベルや業種により一般的な単価は異なります。数十万円以上の差がありますが、スキルの高さと単価の高さが必ずしも比例するという事ではありません。システム開発を依頼する際は、大手の開発会社を中心として子会社や委託会社などに依頼するケースが多くあります。このような場合、自社の利益幅を確保するためにあらかじめ高めの人月単価を設定しているという事は珍しくありません。

そのため、費用が高いからシステムは質のいいものが出来るという考えは間違いと言えます。また、大手だから安心、名前の知られている企業であれば心配ないと安易に発注先を決めてしまうと、同じクオリティなのに費用のみが高額になってしまうという事もあるでしょう。

また、企業規模が大きければ大きいほどに間接費が高くなります。そのため、システム開発費用をなるべく抑えて発注をしたいという場合には、大手の開発会社ではなく、あえて中小規模の開発会社へ依頼を行うというのも1つの手法と言えます。

システム開発・主となる支払い方法

システム開発における費用の支払い方法は、一括払い、分割払い、マイルストーン払いが主となります。一括払いについては特に説明する必要はないでしょう。簡単にまとめると、システムの開発が行われ検収に合格した後に費用を一括で支払うという方法となります。では、分割払いやマイルストーン払いとは具体的にどのような支払い方法となるのかについて、詳しくご紹介致します。

マイルストーン払い

そもそもマイルストーンとは、プロジェクト完遂に重要となる中間地点の事を指します。1つのプロジェクトのマイルストーンは1つだけという訳ではありません。例えば、企画書の決定までがマイルストーン、要件定義まで行けばそれが次のマイルストーンなど、プロジェクトを進めるにあたり重要となる要所をマイルストーンとして設定する必要があります。スケジュール設定と混同されがちですが、マイルストーンはスケジュールの中における工程ごとの区切りと考えておきましょう。

マイルストーン払いとは、要はこの重要工程ごとに設定されたマイルストーンごとの分割払いという事になります。プロジェクトを作業工程ごとに設定し、その工程が完了する事で報酬の支払いが発生します。支払いが完了したらその次のマイルストーンまでの作業を行い、完了後また支払いが発生する。この流れがマイルストーン払いの形となります。要約すると、マイルストーン払いは工程ごとにそれぞれの予算を立て、検収が済んだ時点でその工程分の支払いを行うということです。

分割払い

システム開発における分割払いとは、着手金・中間費・後払いの3段階で行われるという事が多くあります。分割払いは、上記でご紹介したマイルストーン張りと混同されがちの支払い方法です。マイルストーン払いも分割払いも簡単に言えば同じような支払い方法と言えますが、設定された工程ごとの支払いとなるか、工程は関係なく、開発全体的な分割となるかという点が大きな違いとなります。

先に説明したように、工程ごとに設定されたマイルストーンそれぞれに支払いが生じます。しかし、分割払いは工程は関係なく、先ほどお話ししたような着手金、中間金、完成後の支払いと、大きく区切られた支払い方法になります。契約によっては分割回数を更に多くしているという事もありますので、一概にこの流れが正しいという事は言えませんが、マイルストーンのように工程ごとの支払いとは異なるという事は頭に入れておきましょう。

安く抑えるためのポイント

「システム開発の費用はなるべく安く抑えたい。でも質は下げたくない。」

開発依頼を行う場合、誰でもこのような考えを持つでしょう。なるべく安くいいものを得たいというのは当然の事です。しかし、システム開発の費用はその多くが人件費になりますので、どうすれば安くできるのか分からないという方は多くいるでしょう。無理に人員を削減してしまえばその分質が下がってしまいますし、だからと言って人員を減らさずそのままで行えば開発費用は安くならないでしょう。しかし、費用を抑えつつ質を保つという事は不可能ではありません。そのためには何をすべきか、どこに注意すべきかなどの3つのポイントをご紹介致します。

具体的イメージを伝える

システム開発では、どのような機能が欲しいのか、どんなアウトプットが必要なのかなど、具体的なイメージがない状態で発注依頼を行ってしまう場合、完成後になってからこうすればよかった、他システムの方がいいなどといった多くの不満が生じてしまいます。また、要求内容が曖昧になってしまうと、修正や再開発、工数の追加などが多く発生しますが、その場合は多くが追加費用が発生してしまいますので、コストが大幅にプラスされてしまいますし、かなりの時間もかかってしまいます。

そのため、まずは具体的なイメージを明確にしておくようにして下さい。「顧客システムが欲しい」「受発注の管理システムを作ってほしい」などと言ったざっくりとした要望ではなく、「人的ミスが多いため、チェックの作業にかかる時間やコストを削減する事が可能な受発注管理システムを依頼したい」「Webからの受注強化するために、オンラインとオフラインでのマーケティングデータを全社通して統合できるシステム構築をしたいといったレベルまで落とし込めるのが理想的です。

使用年数の想定

初期段階でシステムの使用年数を想定するのは簡単ではないでしょう。しかし、現実問題、使用年数の短いシステムに多額の費用をかけるのは得策とは言えません。特に、規模が大きいシステム開発の場合では多くの機能などを組み込んでいるため、トラブルも多く発生してしまいますので、保守費用や運用費用に想定以上のコストが必要になってしまうという事もあります。

さらに、現状のように市場変化が激しい環境下では、長期使用を前提としていても、短期間で刷新が必要となることもあるでしょう。システムの使用年数や投資回収期間を想定すること、その際に盛り込むべき機能や要素をしっかりと絞り込む事視点を持ちながらすすめていくことが重要と言えるでしょう。

すべてのシステム化を一気に行わない

企業として抱えている課題を解決させるために、あれもこれもとシステム開発依頼を行うのはやめましょう。現状の業務フローのままでシステムによる改善が出来るのか、業務フローの見直しが必要なのかを判断してください。

例えば、今の業務フローのままで、ネックとなっている人力作業をシステム化するという場合、基本的には一部門のみの対応で済むためけっこ測定、システム化は容易に行えます。

ですが、業務フローを見直したことにより改善が可能な場合は、わざわざ高いコストをかけて開発を行う必要はないでしょう。いわゆるBPR【ビジネスプロセスリエンジニアリング】であり、企業のトップ経営陣をも巻き込み全社プロジェクトとなるケースも少なくありません。システム開発の費用を抑えるだけではなく、構築対象を明確にすることでプロジェクトそのものも成功しやすくなります。

ASPやパッケージの利用

システム開発は、一般的な業務形態を想定して作られているパッケージが存在していますが、会社や業務に合わせてオリジナルで作るフルスクラッチというものもあります。当然、全てがオリジナルになるよりも既存パッケージの方がコストは安く済むでしょう。

また、ネットを通じてパッケージに搭載されている機能を提供してくれるASPというものもあり、こちらも費用を抑えるために活用できるでしょう。しかし、これらはコストが抑えられる反面一般的な機能しか搭載していないという点があります。

そのため、全てのシステム化の構築に適しているという事ではありません。パッケージの場合、もちろんカスタマイズを行うことも出来ます。しかしその分費用はかさんでしまいますので注意しておきましょう。細かなカスタマイズならともかく、大幅なカスタマイズはなるべく避けるようにし、パッケージそのままを活用する事がコストを抑えるポイントになります。

スムーズな支払いのカギは「契約書」

システム開発では支払いに関して実に様々なことが決められます。タイミングや金額はもちろんですが、他経費についての事やもしも損害賠償が発生した時のことなど、詳しく記載しておかなければいけません。いらぬ争いを避け、スムーズな支払いが行えるようにするためには契約書がカギとなります。具体的に、支払いや金額についてどのような記載が重要なのか、どんな内容となるのかについてご紹介致します。

検収条件

検収条件とは、本記事同等でお伝えした検収合格にとって欠かせない条件となります。システム開発では、完成したシステムを納品し、一定期間検収を行うのが一般的となっています。この研修にごうっくする事で作業は全て完了という形になるため、この合格に関する項目はあらかじめ双方で細かく取り決めておくようにしましょう。検収条件では、検収期間だけではなく、合格条件の記載も重要です。

検収期間

その名の通り検収が行われる期間です。システムの規模や複雑さにより期間は大きく異なります。一般的にはおよそ1~2週間程度が検収期間として多く設定されていますが、中には1か月を超える期間で契約書に記載されているという事もあります。双方で検収期間の長さについて、意見の食い違いや認識のずれがないようにしておきましょう。もしも1か月や2か月など長い検収期間を設定する場合、なぜここまでの長さになるのかを明確に説明する必要があります。

合格条件

こちらもそのままの意味で、合格するための条件を指します。システム開発では、発注者側が合格かどうかを判断しますが、個々が契約書上で曖昧になっており、極端に言ってしまえば発注者側の都合で不合格に出来るような都合のいい記載がある場合があります。中でも、「発注側が満足できる質でなければ不合格になる」といった内容がよく見られますが、こういった曖昧で都合のいい内容では会社の信頼度は下がり、その後の関係性に大きく影響を及ぼします。

また、受注側も、合格するかどうかわからないシステムに労力を注ぐようなことはしたくないというのが本音でしょう。合格条件に関しては、客観的検証が行えるようなものを定め、受注側、発注側どちらにとっても不都合のないようにしなければいけません。合格条件は支払いの時期に直接関係する重要な項目となりますので、曖昧な表現をしないようにし、双方の認識の違いの内容に細かく打ち合わせを行うようにしましょう。

支払いのタイミングと方法

システムを依頼する際に発生する報酬はどのような方法で支払いが行われるのか、そのタイミングはいつになるのかなどを細かく記載を行います。可能であれば、日付を記載することが望ましいでしょう。

  • 開発スタート日
  • 納品期限
  • 検収期間
  • 合否決定日
  • 支払い日

上記のように、それぞれの日付を明記しておくようにすると、後々のいらぬトラブルを避けることが出来ます。また、支払い方法も重要ポイントとなります。当然ですが、支払い方法が明記されていない契約書と言うのはあり得ません。本記事でご紹介したように、請負契約であれば原則として後払いが一般的です。ですが、だからといって契約書に書かなくてもいいという事では決してありません。

むしろ一般的な後払いであるからこそ、その旨をしっかりと明記し、他の支払い補法ではないという事を強調することが重要です。前払い、中間金、マイルストーン払いなどに関しても、それぞれ細かくタイミングを明記するようにしなければいけません。システム開発の支払いは、実に多くのトラブルの元凶となっています。

その他の経費

システム開発にかかる費用は、作業に関わるもののみではありません。打ち合わせやミーティングのための交通費、縁プであれば宿泊費なども発生します。こうした費用についての記載もしっかりと行うようにしましょう。基本的には報酬とは別の請求をするのが一般的ではありますが、契約内容などによってはその他の費用などについても報酬にすべて含まれるという事もあります。

また、全てにおいての支払いを負担するのか、負担金額の上限を決めるのかなどについてもしっかりと双方で取り決めておきましょう。開発費用だけではなく、こうした費用に関してもトラブルの原因となることがあります。金銭面の契約内容はっと得小さく細かなものでも放置することなく適切な内容を明記するようにして下さい。

損害賠償

システム開発は全て滞りなく完了するものばかりではありません。多少のトラブルや修正などは多くあるでしょう。しかし、中には損害賠償の請求などという大きなトラブルになる事もあります。損害賠償請求は、発注側が受注側に請求を出すという事がほとんどと思われがちですが、発注側が請求されるというケースも珍しくはありません。そのため、「損害賠償に関する項目は双方どちらにとっても重要と言えるでしょう。

損害賠償請求トラブルが契約書内容で解決できない場合、訴訟まで発展してしまうという事もあります。契約書に記載する損害賠償に関する項目としては、責任の所在やその範囲、期間、金額の制限などが主となります。特に金額の制限などについては、無制限に賠償請求をされてしまうというリスクを回避する事になりますので、しっかりと明記しておきましょう。

システム開発の支払い・トラブル事例

「システム開発は支払いに関するトラブルが多い」

「支払いトラブルによって裁判になったこともたくさんある」

こうしたざっくりとした情報は多くありますが、実際どのようなトラブルがあったのか、どんな裁判になりどのような判決が出たのかなどと言う詳しい内容までは知らないという方は少なくありません。そこで、ここでは実際にあったシステム開発の支払いトラブルについてご紹介致します。

ケース1:完成後の不具合により支払い拒否となり損害賠償請求

石材の加工や販売を事業としている発注側が、システム開発会社に販売管理システムの開発を一括請負契約で依頼しました。開発が完了し納品されたシステムを稼働させたところ、不具合の発生があり処理速度の遅く使用が出来ないという連絡をしましたが、開発会社側は不具合に関して一切認めず、補修作業行わなかったために発注側企業は開発費用の支払いを拒否しました。

開発会社は、加勢したシステムを納品したにもかかわらず支払いがないという事で裁判を起こし、発注会社を訴えました。発受注側の請求内容は損害賠償1億1千万円の請求でした。その際、発注会社は反訴し、システムの不具合を原因とした契約解除、前払い金1,000万円の返還と損害賠償1億3選万円の請求を求めました。

裁判所は、システムの完成はしているが補修が一切なく、重大な不具合であるために契約解除の原因として妥当と判断。開発会社側の請求を棄却し、発注会社側の請求の一部を容認しました。その結果、システム開発会社は前払い金1,000万円の返還、500万円の損害賠償を支払うように命じられました。

ケース2:納期遅れと追加請求トラブル

発注企業は大手旅行代理店で、宿泊予約などが出来るHRシステムの再構築を依頼しました。しかし、スケジュールが大幅に遅延してしまい、プロジェクトや人員体制の見直しを行ったものの当初の予算より大幅にコストが掛かってしまうという事態に陥り巻いた。さらに、開発会社から実に1年以上もの稼働時期の延伸を提案されたために、発注側は契約解除を行いました。

その後、プロジェクト失敗の責任、開発費用の支払いに関する話し合いを長く続けましたが結局解決させることは出来ず、最終的に裁判に判決が委ねられました。裁判では、遅延の原因がどちら側にあるのかが争点となり、およそ3年余りの長い裁判の結果、双方請求内容を放棄し裁判費用の負担をそれぞれが行うという形で和解しました。今回のケースでは、裁判が長くなりすぎたためにこれ以上話し合いを行っても時間とお金がただ消えていくだけだという判断の元、双方で和解という道を選んだとされています。

まとめ

システム開発は特に重要なのが報酬支払です。トラブルとなる大きな要因の1つでもありますし、発注側も受注側も余計なコストはかけず、負担を最小限に抑えて仕事を行いたいという気持ちは同じでしょう。そのため、契約書には支払いのタイミング、方法やその他の細かな内容まで全て詳細に記す必要があります。

裁判ともなれば裁判費用や損害賠償など、さらに大きな金額が失われてしまうでしょう。こうしたリスクを回避するためには、支払い内容について契約書にしっかりと明記し、お互いの認識のずれをなくすことが重要です。

  • 契約形態による報酬支払いの違い
  • 支払い方法によるタイミングの違い
  • トラブルが起きた際の損害賠償の金額条件

こうした上記の内容は特に大切な項目と言えます。スムーズな開発を行い、事業を円滑に進めていくためにも、開発前にしっかりと確認を行い、未然に防げるトラブルに関しては徹底した準備を行っておくようにしましょう。