無料で始めるLiner.ai！ビジネスに役立つ機械学習ツールの使い方をレビュー

最終更新日:2025/06/06

機械学習ツールliner.aiの使い方

AI技術は近年飛躍的な進化を遂げ、特に機械学習の導入が急速に進んでいます。
しかし、従来の機械学習モデルの構築には、専門的なプログラミングスキルやデータサイエンスの知識が必要とされていました。

そこで注目されているのが、Liner.aiというツールです。

Liner.aiとは

Liner.aiは、ノーコードで高度な機械学習モデルを簡単に構築できる画期的なクラウド型プラットフォームです。

このツールなら、専門知識がなくてもデータのアップロードからモデルのトレーニング・導入までを直感的に操作でき、誰でもAI技術を活用して業務の効率化や品質向上を実現できます。特に、データを活用した業務の自動化や分析を検討しているビジネスユーザーに最適なツールです。

Liner.aiとLiner ChatGPTとの違い

Liner.aiとLiner ChatGPTは、名前が似ておりどちらもAI技術を活用したツールですが、その機能と用途には違いがあります。

Liner.aiは前述した通り、主に機械学習モデルのトレーニングを支援するための無料アプリケーションです。対応するタスクは多岐にわたり、画像分類・音声分類・テキスト分類・オブジェクト検出・セマンティックセグメンテーションなどをサポートしています。

一方、Liner ChatGPTは、Chrome拡張機能として提供される対話型AIツールで、Webブラウザ上での操作を効率化することを目的としています。このツールは、OpenAIが開発したChatGPTの技術を統合しており、利用者が自然に対話できるように設計されているほか、WebページやPDFの要約・YouTube動画のリアルタイム要約など、多くのサポート機能も備えています。

要約すると、Liner.aiは機械学習モデルのトレーニングをサポートする無料ツールであり、Liner ChatGPTはWebブラウジングの効率化を目的とした対話型AIアシスタントです。

本記事では、機械学習ツールであるLiner.aiのポイントや活用例・使い方についてご紹介します。

Liner.aiのポイント

Liner.aiには、機械学習の導入をスムーズにするための便利な機能が多数備わっています。ここでは、特に注目すべきポイントを紹介します。

注目ポイント	詳細
短時間でモデルをトレーニングができる	Liner.aiなら、機械学習モデルの訓練が数分で完了し、すぐに業務に導入できる（従来は、数時間から数日かかることもある）
多様なデータ形式に対応	Liner.aiは、CSV、画像、音声、動画データなど、さまざまなデータ形式に対応で、業種や用途に応じた幅広い活用が可能
無料で利用可能	Liner.aiは無料で提供されており、追加コストなしで高精度な機械学習モデルを作成できる（コストを抑えつつ、AI技術を業務に取り入れたい事業者向き）

ビジネス現場で役立つ！Liner.aiの活用例

Liner.aiは、さまざまな業界や業務で活用されています。特に、業務の効率化やコスト削減に貢献できる点が魅力です。ここでは、ビジネスシーンでの具体的な活用例をいくつか紹介します。

ビジネス現場で役立つ！Liner.aiの活用例

ECサイトの商品分類
ECサイトでは、多数の商品をカテゴリーごとに分類する必要があります。Liner.aiを活用すれば、商品画像や商品説明文を基に自動分類を行い、作業時間を短縮できます。

顧客対応の自動化
カスタマーサポートにおいて、顧客からの問い合わせを自動で分類し、適切な担当者に振り分けることができます。これにより、応対時間の短縮や業務効率化が実現します。

製造業の異常検知
工場の生産ラインで発生する異常を検知し、設備の故障を未然に防ぐことができます。Liner.aiを利用することで、リアルタイムでデータを分析し、迅速な対応が可能になります。

効率アップ！機械学習のテンプレートをご紹介

Liner.aiにはさまざまな機械学習のテンプレートが用意されています。これらのテンプレートを活用することで、自身のデータをアップロードして数クリックでモデルをトレーニングすることが可能です。
以下に、Liner.aiが提供する主要なプロジェクトテンプレートをご紹介します。

機械学習のテンプレート

テンプレート	詳細
画像分類	画像をさまざまなラベルに分類するモデルをトレーニングできます。例えば、猫や犬などの動物の種類を判別するモデルの作成が可能です。
テキスト分類	テキストデータを特定のカテゴリに分類するモデルを作成できます。スパムメールの検出や感情分析など、多岐にわたる用途に適しています。
音声分類	音声データを解析し、異なる音や音声を識別するモデルをトレーニングできます。例えば、環境音の識別や音声コマンドの認識に役立ちます。
動画分類	動画クリップをさまざまなカテゴリに分類するモデルを作成できます。スポーツの種類や特定の動作を含む動画の識別などに応用できます。
オブジェクト検出	画像内の特定のオブジェクトを検出し、その位置を特定するモデルをトレーニングできます。自動運転車の障害物検知や監視カメラの人物検出などに利用されています。
画像セグメンテーション	画像の各ピクセルを分類し、詳細な領域分割を行うモデルを作成できます。医療画像の解析や風景写真の領域分割など、高度な画像解析に適しています。
ポーズ分類	人間の姿勢や動作を分類するモデルをトレーニングできます。フィットネスアプリでのフォームチェックやリハビリテーションでの動作解析などに応用可能です。

これらのテンプレートを使用した場合、自身のデータをアップロードするとLiner.aiが自動的に適切なモデルを選択してトレーニングを行います。その後、トレーニング済みのモデルをさまざまなプラットフォーム向けにエクスポートし、アプリケーションに簡単に統合できます。

これらのプロジェクトテンプレートを活用して機械学習モデルの作成を効率的に行い、プロジェクトの生産性を向上させましょう。

初心者向けチュートリアル！Liner.aiを使ってみた

Liner.aiの導入は簡単です。まず、データをアップロードし、次に適したモデルタイプを選んで自動でトレーニングを行います。最後に、完成したモデルを活用するため、システムに統合したり外部ツールと連携させます。

それでは、実際にLiner.aiを使ってみましょう。 Liner.aiのテンプレートを活用すれば、初心者でも短時間で高精度なモデルを作ることができます。
今回は、Liner.aiを使って犬と猫の画像を分類するAIモデルを作成します。

1. Liner.aiの準備をする

Liner.aiの公式サイトにアクセスし、トップページ右上の［ダウンロードボタン］をクリックします。
お使いのOSを選んで、ツールをダウンロードします。

2. プロジェクトを作成する

インストール後、Liner.aiを起動するとホーム画面が表示されます。(1)の［New Project］をクリックし、(2)の［Image Classification（画像分類）］テンプレートを選択します。
プロジェクトの名前と作成者の名前を登録し、［Create Project］をクリックします。

3. 画像データを準備する

犬と猫の画像をできるだけ多く用意します。
＜画像データが無い場合＞
無料データセットの使用が有効です。今回は、データサイエンスと機械学習に特化したプラットフォーム「Kaggle」の無料データセットを使用しました。
お使いのPCに、画像を保存します。
＜フォルダの保存例＞
・犬の画像の場合：/dogs/ 画像をこのフォルダに保存
・猫の画像の場合：/cats/ 画像をこのフォルダに保存
Liner.ai に画像をアップロードします。(1)の［Import Data］ボタンをクリックすると、画面右側にメニューが表示されるので、(2)の［Labeled Dataset］を選択します。
［Labeled Dataset］とは、既にラベル付けされたデータセットのことです。今回は、画像データを「/dogs/」と「/cats/」のフォルダに分類して保存しているため、［Labeled Dataset］を選択しました。
すると以下の画面が表示されるので、［Select Folder］をクリックし、/dogs/ と /cats/ のフォルダをアップロードします。データが正しくアップロードされた場合は、以下のようにdogsとcatsがラベリングされます。

４. モデルをトレーニングする

(1)のヘッダーから［Training］を選択します。(2)の［Start Training］ボタンをクリックし、トレーニングが完了するまで待ちます。モデルをトレーニング

５. モデルの評価とテストをする

＜モデルの評価＞
トレーニングが終わると、以下のようなトレーニング結果の画面が表示されます。Accuracy（精度）の値を確認し、モデルの性能を評価します。一般的には、正しく分類できたデータの割合が高いほど良いとされています。
モデルの評価
＜モデルのテスト＞
テスト画像を使って正しく分類できるか試してみましょう。ヘッダーから［Demo Model］を選択し、テスト画像を指定の領域にドラッグ&ドロップします。犬の画像をテストしたところ、100%の精度で犬として分類されました。
モデルの精度が基準に達しなかった場合は、以下の方法で改善できる可能性があります。

データ量を増やす
異なる角度や背景の画像を追加する
画像の前処理（サイズ調整など）を行う

可能な方法を試し、精度を上げていきましょう。

6. モデルをエクスポート & 活用

トレーニング完了後、ヘッダーから［Export］を選択します。すると下記の画面が表示されるため、使用する環境や目的に合わせて適切なモデルを選択し、エクスポートします。モデルをエクスポート
エクスポートしたモデルは、スマホアプリやWebアプリに組み込んだり、自作の画像認識システムに活用するなどご自身のニーズに合わせて活用してみてください。