2020 年のベスト AI ソフトウェア開発ツール

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AI がソフトウェア エンジニアリングやテクノロジー企業に与える影響は否定できず、今後も拡大し続けます。 この革新的なテクノロジーを活用して、すぐに使用できる強力な Web アプリケーションやモバイル アプリケーションを作成している組織は数多くあります。 規模の大小を問わず、企業は AI を活用して ROI を高め、効率を改善し、運用リスクを最小限に抑えることができます。

いくつかの統計を見てみましょう:

大企業（従業員数が 10 万人以上の企業）は AI 戦略の恩恵を受ける可能性が最も高いですが、AI 戦略を導入している企業は半数にすぎません（出典）。

• デジタル成熟企業の約 47% が明確な AI 戦略を持っていると回答しています (出典)。
• 世界中の企業の約 63% が、コスト削減の圧力により AI の活用が必要になると回答しています (出典)。
• 経営幹部の約 54% は、業務に導入された AI ソリューションによってすでに生産性が向上したと回答しています (出典)。
• 効果的な戦略を持つ上級経営幹部の約 61% が、AI を使用することで、そうでなければ見逃されていたデータ内の機会を特定していると回答しています (出典)。

人工知能は優れた技術であり、自動化革命の礎です。

AIを活用し、私たちの生活に浸透しつつあるALEXA、Google Assistant、Siri、Cogitoなどについては、誰もが聞いたことがあるはずです。

AI は、人間の知能プロセスを機械でシミュレーションするものであり、機械知能 (MI) とも呼ばれます。 今日、ほぼすべての企業が何らかのタイプの AI を使用しており、その中には他の AI よりも高度なものもあります。 AIは弱いAIと強いAIに分けられます。 弱い AI は、音声起動アシスタントのような特定のタスク向けに設計およびトレーニングされたシステムですが、弱い AI の唯一の欠点は、人間の介入なしでは機能できないことです。

一方、強い AI とは、一般化された人間の認知能力を備えた AI システムです。 つまり、人間の介入なしにタスクを解決し、解決策を見つけることができるということです。

たとえば、自動運転車は、コンピューター ビジョン、画像認識、ディープラーニングを組み合わせて、指定された車線内で車を操縦し、歩行者などの予期しない障害物を回避する強力な AI の一例です。

自動化、機械学習、マシンビジョン、自然言語処理、ロボット工学など、多くのテクノロジーに AI が組み込まれています。 しかし、近い将来、AIが人間に取って代わる可能性が高まるでしょう。 これに対する最大の答えは、Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）の頭字語である RPA です。

このブログ記事では、AI アプリケーション開発企業が機能豊富な AI ベースのソリューションを作成するのに役立つさまざまなツールについて説明します。

始めましょう:

Google ML キット

Google ML Kit (モバイル アプリ開発者向けの Google SDK ベータ版機械学習) は、アプリ開発者が iOS および Android スマートフォンでカスタム機能や高度な機能を作成できるように革新的な設計になっています。 とりわけ、モバイル アプリ開発者は、デバイス上またはクラウドで実行されるモバイル アプリのさまざまな API と機械学習技術を統合できるようになります。

これらには、テキストや顔の認識、画像のタグ付け、バーコードスキャンなどの高度な機能が含まれます。 モバイル アプリ開発会社は、統合 API がユースケースと互換性がない場合に備えて、独自の TensorFlow Lite モデルを作成することもできます。

テンソルフロー

人工知能の分野で働いている人なら、おそらく何らかのディープラーニング計算を実験したり、発見したり、実装したりしたことがあるでしょう。 Tensorflow の最も素晴らしい点の 1 つは、Python プログラミング言語を使用してプログラムを作成すると、CPU または GPU を簡単に実行して整理できることです。 したがって、GPU で作業を続行するために CUDA または C++ レベルを作成する必要はありません。

さらに、多層の中央レイアウトを使用しているため、大規模なデータセットを使用して偽のシステムを迅速にトレーニング、作成、出荷できます。 これにより、Google は写真内の質問や音声認識アプリで話された単語を識別できるようになります。

MXネット

これにより、「コンテキストを忘れる」ことでメモリ内計算の時間を節約することができ、非常に長いシーケンスで多数のネットワークを繰り返す場合に役立ちます。 スケーラビリティを考慮して構築されています (複数のマシンと複数の GPU でのトレーニングのサポートが非常に使いやすい)。

高級プログラミング言語でカスタム レイヤーを簡単に記述できるなど、興味深い機能が多数あります。 他のすべての主要フレームワークとは異なり、これらはどの主要企業とも直接提携していません。これは、コミュニティによって作成されたオープンソース フレームワークの健全な状態です。

TVM 互換性により、モバイル アプリとの互換性が向上し、多数の新しいデバイスで使用できるようになります。

インフォシス ニア

これは、個人、プロセス、レガシー システムから組織データを自己学習型ナレッジ ベースに収集するために Infosys によって 2017 年に作成された知識ベースの AI プラットフォームです。

これは、顧客行動の作成と理解を必要とする製品や収益の予測など、ビジネス上の困難なタスクを解決するために開発者によって設計されています。 また、このツールにより、世界中の企業は、安全な現金注文プロセスを使用して顧客からの問い合わせを簡単に管理し、発生するリスクをリアルタイムで把握できるようになります。

Accord.NET フレームワーク

これは、画像処理ライブラリと C# 言語を統合した機械学習フレームワークです。 これは、モバイル アプリ開発者がさまざまな商用目的でコンピューター ビジョン、パターン認識、リスニング コンピューター (またはリスニング マシン)、信号処理などのアプリケーションを作成できるように慎重に設計されています。

エンドユーザーが選択できるように複数のライブラリに分かれています。 信号処理、科学計算、画像処理、サポートライブラリが含まれており、リアルタイムの顔検出、自然学習アルゴリズムなどの多数の機能を備えています。

水

H2O は、開発者や企業に人工知能プラットフォームと統合するためのツールを提供する、主要なオープンソース ソフトウェア ツールの 1 つです。 H2O.ai によって設計され、Python、Java、R などのさまざまなプログラミング言語で記述されたこのプラットフォームは、予測分析と機械学習のモバイル アプリケーションを容易にするために、開発者に馴染みのある言語で設計されています。

H2O は、さまざまなクラウド ファイル システムや Apache Hadoop のデータ セットを分析するためにも使用できます。 macOS、Linux、Microsoft Windows オペレーティング システムでも利用できます。

ソフトウェアテストにおける AI ツール

継続的デリバリーと DevOps の登場により、企業はソフトウェア配信ライフサイクルの複数の段階でリアルタイムの評価を検討するようになりました。 CIO がデジタル変革の目標達成に AI を活用する方法を積極的に模索する段階に到達しました。

AI と ML を組み合わせた機能はピークに達しており、組織がこれらを理想的なツールであると結論付けたのには十分な理由があります。 人工知能技術の応用は現実のものとなり、もはや新しい概念ではなくなりました。

AI と ML を組み合わせることは、長い間、日常的なエンジニアリング プロセスの一部となってきました。 そういえば、これは機械が人間に取って代わる時代の始まりに過ぎないのでしょうか? AI は機能テストの自動化をどのように変えるのでしょうか? これらの疑問に一つずつ取り組んでみましょう。

品質保証エンジニアは日々多くの困難を乗り越え、適切な解決策を見つけるのに多くの時間を費やしています。 同様に、新しい追加が行われると、テスト後でも既存のコードが動作しなくなる可能性があります。

既存のコードを拡張する場合、開発チームは新しいテストを作成します。 回帰テストのサイクルは長いため、手動で分析を行うと品質保証が困難になる可能性があります。

これは次のように解釈できます。「コードに新しい機能が追加された場合、以前に作成した自動テストは正常に完了します。新しく追加された機能が応答しない場合でも、この自動テストでは問題は発生しません。」この場合、手動による調査によってのみこれらの変更を発見できます。

SDLC は日々複雑化し、配信サイクルは短縮されていますが、テスターは評価とフィードバックを開発チームに即座に伝える必要があります。 製品の発売や新しいソフトウェアの開発のペースが速いことを考えると、唯一の選択肢はよりスマートにテストすることです。

以前は毎月リリースされていたものが、今では毎週リリースされ、ほぼ毎日更新がリストされます。 したがって、ソフトウェア テストを簡素化し、より効率的かつスマートにするための鍵は AI であることは明らかです。

テスターチームは、人間の行動を正確に模倣できるマシンを組み込むことで、従来の手動テスト モデルのアプローチを変更できます。 その後、精度と自動化に基づいた継続的なテスト プロセスへと着実に進むことができます。

AI を活用した継続的テスト プラットフォームは、変更されたコントロールを人間よりも効率的に識別し、アルゴリズムを継続的に更新できます。 彼らは小さな変化さえも観察する能力を持っています。

自動テストについて言えば、人工知能はさまざまなユーザー インターフェイスのオブジェクト アプリケーション分類に広く使用されています。 ここでは、テスターがすぐに使用できる設定で通常表示されるツールを作成した後、コントロールを事前トレーニングできる場合に、認識されたすべてのコントロールが分類されます。 これらのテスターは、コントロールの階層を観察した後、AI が GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) を見てさまざまなコマンド ラベルを取得する方法についての技術ガイドラインを作成しました。

テストは結果の認証が目的なので、冗長なテスト データにアクセスする必要があります。 興味深いことに、Google DeepMind が開発した AI プログラムは、誠実な学習サポートを使用して、ビデオ ゲームを独自にプレイします。 そのため、大量のテストデータが生成されます。

このラインの下では、AI はテスト サイト内で探索的テストを実行しているユーザーを観察します。 このテストでは、人間の脳を使用して、テスト対象のアプリケーションを識別および評価します。 これにより、顧客はテストケースを自動化し、ビジネス ユーザーが適切にテストを実行できるようになります。

ユーザーの行動を評価する際には、リスク許容度が監視、割り当て、分類されます。 このデータは、さまざまな異常を排除し、自動テストを評価するのに役立ちます。 ヒートマップなどの特定の分析ツールは、プロセスにおける障害を特定し、実行できるテストを決定するのに役立ちます。 冗長な手動テストとテスト ケースを自動化することで、テスターはデータに基づく意思決定と接続にさらに集中できるようになります。

要約すると:

開発者を雇うときは、開発者がこれらのツールのいくつかを理解していることを確認して、最高の AI ベースのソフトウェア ソリューションを使用できるようにします。 このツールを使用して、高度で機能豊富なソフトウェア ソリューションを作成するトップ ソフトウェア開発企業は数多くあります。

では、何を待っていますか? AI ベースのツールを使用して、独自のソフトウェア アプリケーションを所有しましょう。