【2025年最新】ノーコードAIツールの選び方とおすすめ5選
近年、人工知能（AI）はさまざまな分野で活用され、その可能性が広がっています。
しかし、従来のAI開発には高度なプログラミングスキルが求められ、多くの企業や個人が導入をためらう要因となっていました。
そんな中、専門的な知識がなくても簡単にAIを活用できる「ノーコードAI」が注目を集めています。
ノーコードAIは、直感的な操作でAIモデルを構築し、業務に活かせる技術です。
プログラミングが不要なため、エンジニアでなくてもAIを導入できるというメリットがあります。
本記事では、ノーコードAIの概要やメリット・デメリット、導入時のポイント、おすすめツールについて詳しく解説します。
ノーコードAIとは
ノーコードAIは、プログラミングの専門知識がなくても、人工知能（AI）を活用したアプリケーションやツールを作成できる技術です。
従来のAI開発では高度なコーディングが必要でしたが、ノーコードAIは直感的なインターフェースを提供し、誰でも簡単にAIを活用できる環境を提供しています。
例えば、ビジュアル的な操作が可能なインターフェースを使用して、AIのモデルを作成したり、学習させたりできます。
UIは、ドラッグ＆ドロップ操作が可能で、専門知識がなくても、複雑なAI機能を組み合わせて活用することができる点が特徴です。
ノーコードAIのメリット・デメリット
メリット
1.開発スピードの向上と効率化
ノーコードAIを活用する最大のメリットは、開発スピードの向上です。
従来のAI開発には、プログラムを書く時間が膨大にかかりますが、ノーコードAIでは既成のテンプレートやツールを使うことによって、短期間でAIシステムを作成できます。
これにより、企業はより迅速に製品開発やサービス改善を行うことができます。
2.コストの削減
AIを開発するには専門知識を持つエンジニアが必要ですが、ノーコードAIではプログラミングを学ぶ必要がないため、エンジニアのコストを削減できます。
また、開発にかかる時間を短縮することで、企業はリソースを他のプロジェクトに振り分けることが可能となり、効率的な運営が可能になります。
3.専門知識がなくても開発が可能
ノーコードAIの最大の魅力は、専門知識がなくても開発が可能である点です。
多くのツールでは、プログラムのコードを一切書かずにAIを導入することができ、初心者でも簡単に利用できます。
これにより、企業の技術者だけでなく、ビジネス部門の担当者もAI開発に関与でき、業務の幅が広がります。
デメリット
1.カスタマイズ性に限界がある
ノーコードAIでは、既存のテンプレートやツールを使用するため、自由度に限界があります。
特定の要件に対しては、十分なカスタマイズができない場合もあります。
そのため、非常に特殊なAIモデルや機能を求める場合は、ノーコードAIでは対応できないことがあります。
2.パフォーマンスが制限される
ノーコードAIツールは、高度なチューニングが難しいため、最適化された性能を求める場合に不満が生じる可能性があります。
特に、大規模なデータ処理や高い精度を必要とするタスクでは、パフォーマンスが制限されることがあります。
3.セキュリティリスクがある
ノーコードAIツールの利用には、セキュリティ上のリスクも伴います。
AIモデルにアクセスするための権限管理が不十分であったり、データの取り扱いに問題があった場合、セキュリティ上の脅威となる可能性があります。
ツールを使用する際には、十分なセキュリティ対策を講じることが重要です。
4.専門知識が必要な場合もある
ノーコードAIは、基本的には専門知識がなくても利用可能ですが、複雑なアルゴリズムや高度な機能を使う際には、ある程度の専門知識が必要になることがあります。
これにより、特定のケースでは依然として技術者が必要となる場合があります。
ノーコードAIツールの選び方
ノーコードAIツールを選ぶ際には、以下のポイントに注意することが重要です。
目的にあった機能を有しているか
ツールの選定では、まず最初に自分たちの目的に合った機能が搭載されているかを確認する必要があります。
例えば、データの分類や予測を行いたい場合、その機能に特化したツールを選ぶと効果的です。
使いやすいインターフェースか
ノーコードAIのツールは、使いやすさが大切です。
直感的に操作できるインターフェースがあるかどうかを確認しましょう。
ユーザーが簡単に学べ、すぐに使えることが重要です。
料金体系は予算に合うか
料金体系が明確で、予算に合ったツールを選ぶことも大切です。
月額料金や従量課金制のプランがある場合、コストパフォーマンスを比較して、長期的に安定して使用できるツールを選びましょう。
サポートがあるかどうか
ツールの選定時には、サポート体制が整っているかどうかもチェックするポイントです。
特にトラブルシューティングや使用方法について質問できるサポートがあると安心です。
おすすめツール
おすすめのノーコードAIツールと、それぞれの活用シーン・適した業務を併せてご紹介します。
ここで挙げるのは下記の5つです。
それぞれのツールについて詳しくご紹介していきます。
・簡単な機械学習やデータ分析なら Google AutoML
・教育やシンプルなAIモデル作成なら Teachable Machine
・業務の自動化・効率化なら Make
・画像認識を活用したプロトタイピングなら Lobe
・企業向けの本格的なデータ分析なら DataRobot
1. Google AutoML
・活用シーン： データ分析、予測、画像認識、テキスト分類
・活用例：小売業での需要予測、カスタマーサポートの問い合わせ分類、製造業での品質管理（画像検査）
Google AutoMLは、プログラミング不要で高度な機械学習モデルを作成できるツールです。
特に、大量のデータを活用する業務に適しており、小売業の売上予測や、Eコマースのレコメンドシステムなどに活用できます。
また、画像認識を活用した品質管理や、テキスト分類を用いたカスタマーサポートの自動化にも役立ちます。
2. Teachable Machine
・活用シーン：教育、簡単な画像・音声・ポーズ認識
・活用例：教育現場でのAI学習、スポーツフォーム解析、シンプルな画像分類
Teachable Machineは、初心者でも簡単に画像・音声・ポーズ認識のAIモデルを作れるツールです。
特に教育分野での活用が期待されており、学校や研修でのAI学習教材として適しています。
また、フィットネス業界では、フォーム解析や動作トラッキングに利用でき、スポーツ指導の効率化にも貢献します。
3. Make（旧Integromat）
・活用シーン：業務自動化、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
・活用例：顧客対応の自動化、データ処理・レポート作成、マーケティング業務の効率化
Makeは、さまざまなアプリやAIと連携し、業務プロセスを自動化するのに適しています。
例えば、カスタマーサポートの問い合わせに対して、自動で適切な対応を割り振るフローを構築できます。
また、マーケティング部門では、SNSやメールキャンペーンの自動配信、データ分析・レポート作成を自動化することで、業務負担を軽減できます。
4. Lobe
・活用シーン： 画像認識、プロトタイピング、ローカル環境での利用
・活用例：医療診断支援、農業（作物の病害識別）、工場での異常検知
Lobeは、画像認識に特化したノーコードAIツールで、特に医療や農業分野での活用が期待されます。
例えば、医療現場では、皮膚疾患の画像診断補助に利用でき、農業では作物の病害を識別し、適切な対策を講じることが可能です。
また、ローカル環境でも動作するため、インターネット接続が限られる現場でも活用しやすいのが特徴です。
5. DataRobot
・活用シーン：企業のデータ分析、高度な機械学習モデルの開発
・活用例：金融のリスク分析、医療の診断支援、製造業の異常検知
DataRobotは、企業向けの本格的なノーコードAIプラットフォームです。
特に金融業界では、リスク分析や信用スコアリングのモデル構築に利用され、医療分野では、診断支援や患者データの分析に貢献します。
また、製造業では、IoTデータを活用した異常検知や予防保全の自動化にも役立ちます。
高度な機械学習が求められる業務に適しており、データを活用した意思決定の精度向上に役立つでしょう。
このように、ノーコードAIツールはそれぞれ得意な領域が異なります。
目的や業務に合わせて最適なツールを選び、AIの導入をスムーズに進めましょう。
ノーコードAIの導入で広がるビジネスチャンス
ノーコードAIを導入することで、企業はAIの力を活用した新たなビジネスチャンスを生み出すことができます。
開発スピードが早まり、コスト削減も期待できるため、限られたリソースで最大の成果を得ることが可能です。
また、専門知識がなくても扱えるため、業務部門の担当者でもAI技術を駆使し、業務改善やサービス向上に貢献できます。
このように、ノーコードAIは企業の競争力を高め、新たな可能性を切り開く鍵となる技術です。
