Neural Network Consoleの価格（料金・費用）

改善してほしいポイント

・実際に作成したモデルを実機に組み込む手段としてPythonがあり、
　Pythonコードは自動で吐き出してくれますが、実際にそれを動作させるまでの
　ライブラリの組み込みなどの手順についてももう少し細かいマニュアルがあるとよいと思った。
・Pythonプログラミング以外にも、もっと簡単にモデルを実行できる手段があるとよいと思った。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

・社内で画像処理のシステムを検討している際に、機械学習という新しい技術を取り入れてみたいが、
　まだそこまでお金をかけれない、情報も開示しにくいという段階で、このツールを使うことで、
　無料でかつ初心者でもそれなりの検討ができた。
・実用化は社内だけでは難しかったのでこのシステムでそのままとはならなかったが、貴重な足掛かりになりました。

改善してほしいポイント

新バージョンでも旧バージョンの学習結果を用いた予測を行えるようにして欲しい。
文字列を入れるのはハードルが高いですが、入れたいと思うことは非常に多くあります。入力データとして文字列に対応していただけると非常に助かります。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・生産計画の自動化
→無駄な残業や労働時間を9%を削減、生産計画の調整時間削減
課題に貢献した機能・ポイント
・生産計画を自動化する上で問題だったのは、まだ個々の物件の設計が終わっていない段階でどのようにして最終的な出荷時期や生産量を予測するかでした。物件の大きさによりトータルの生産量は大体予測はできました。ただ、生産計画を自動化するには出荷時期に加え必要な生産量も予測する必要がありました。この２点には物件の大きさだけでなく営業所の思い等色々な要因が影響しており今まで予測が出来ていませんでした。
そこで過去の数年の実績をNNCを用いて学習させました。初めは精度が出ませんでしたが、要因となる情報を精査しながらモデルの自動検索の機能を同時に使用することで、最終的に予測の精度は90％以上出せるようになりました。最終的にこの予測データを用いることで生産計画を自動化することができました(生産計画の計算はNNCではありません)。

検討者へお勧めするポイント

操作が非常に簡単でWindowsであれば無料で利用できます。
一度ディープラーニングを行ってみるのに使用するのにはとても良いと思います。

改善してほしいポイント

AIの心臓部を作れるのはいいのですが、実環境にデプロイして何かを動かすまではまだサポートが足りない感じがします。
ソフトそのものはプログラミングなしで判定までできるのですが、実用化にはPythonなどのプログラミングの知識が必要です。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

具体的な数値は出せませんがプログラムのコードを書き換える手間がなくなったので、
ブロックのようにAIのモデルをいろいろ組み替えて試すことでAI開発のスピードが上がりました。
他社製品はほとんど試用期間が終わると有料になってしまうものも多いので、デスクトップ版を無料で使い続けられるのが魅力です。

検討者へお勧めするポイント

無料で使えるので気軽に始められます。機能別評価はこれ単体で何かできるというものではなく自分で何を作るか次第で精度も変わります。