【AIツール No.178】今更聞けない！Levity AIをサクッと解説

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この記事では、AIツール「Levity AI」について、専門的な知識がない方にも理解しやすいようにまとめました。仕事の効率化や業務自動化に役立つ可能性があるため、ぜひ最後までご覧ください。

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Levity AIとは？

Levity AIは、ノーコードで使えるAI自動化ツールであり、特にテキスト・画像・ドキュメントの分類や処理を簡単に自動化できる点が特徴です。プログラミング知識がなくても、ルールベースでは難しかった業務をAIにより自動化できるため、ビジネスの現場で注目されています。

わかりやすい具体的な例

メールの振り分け作業を自動化する場合

flowchart TD A[受信メール] --> B{内容をAIが解析} B -->|クレーム| C[サポートチームへ] B -->|求人| D[人事チームへ] B -->|営業| E[営業チームへ] note1[注釈: テキスト分類アルゴリズムを活用し、意図に応じて仕分けを行う。]

受信した大量のメールをAIが解析し、それぞれの内容に応じて担当部署に自動で振り分けます。これにより、作業時間を大幅に短縮することができます。

SNS投稿の画像をカテゴリごとに分類する場合

flowchart TD A[投稿された画像] --> B{AIによる画像解析} B -->|商品写真| C[マーケティングフォルダへ] B -->|社内イベント| D[社内報フォルダへ] B -->|プライベート写真| E[除外] note2[注釈: 画像分類AI（CNN）を活用し、タグやコンテキストに応じて自動仕分け。]

社員が投稿したSNSの画像を、AIが自動的に分類し、用途に合わせたフォルダに振り分けます。社内の広報作業がスムーズになります。

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Levity AIはどのように考案されたのか

Levity AIは、誰でもAIを活用できる社会を目指して設計されました。かつてはAI活用にプログラミングスキルが不可欠でしたが、それが障壁となっていました。Levity AIは、この課題を解決するために「ノーコードAI」を提唱し、専門家以外にもAIの恩恵を提供することを目的としています。

flowchart TD A[課題: AI導入の難しさ] --> B[ノーコードAIの発想] B --> C[Levity AIの開発] C --> D[ユーザーが自分で業務自動化] note3[注釈: 機械学習のバックグラウンドを抽象化し、UI中心に操作が可能に。]

考案した人の紹介

Levity AIは、ドイツのスタートアップ企業Levityによって開発されました。創業者のThilo Huellmann氏は、AIとノーコード技術の融合に情熱を注いできたエンジニアです。彼は企業のAI導入障壁を取り除くべく、エンドユーザー自身がAIを使いこなせるインターフェースの開発に注力しました。

考案された背景

近年のデジタル変革に伴い、企業は膨大なデータを扱う必要に迫られています。その中で、AIによる業務の自動化が注目を集めるようになりました。しかしAI導入には専門知識が求められるため、Levityはノーコードというアプローチを採用し、誰でも簡単にAIを活用できる環境を整えたのです。

Levity AIを学ぶ上でつまづくポイント

Levity AIを学ぶ際、多くの人が「モデルのトレーニング」という部分でつまづきます。AutoMLのように自動で学習してくれるとはいえ、精度を高めるためには良質なデータの準備が必要です。また、ZapierやMakeなどとの連携方法も難しく感じる方が多いですが、それぞれのツールが何をするのか理解するとスムーズに活用できます。

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Levity AIの構造

Levity AIは、ユーザーインターフェース、AutoMLエンジン、外部ツールとの連携APIの3層構造で成り立っています。ユーザーはドラッグ&ドロップでモデルの作成や学習データの投入が可能で、裏では画像処理や自然言語処理（NLP）の技術が自動的に活用されています。

flowchart LR UI[ユーザーインターフェース] --> AutoML[AutoMLエンジン] AutoML --> API[外部API連携] API --> Apps[Google Drive, Slack, Zapierなど] note4[注釈: AutoML = 自動機械学習、API = 外部ツール接続用の仕組み]

Levity AIを利用する場面

Levity AIは、日常の定型業務や反復作業を自動化する場面で活躍します。

利用するケース1

カスタマーサポート部門では、ユーザーからの問い合わせ内容をAIが自動分類し、適切な担当部署へルーティングします。Levity AIは過去の問い合わせデータを学習し、内容の傾向を把握して自動処理を行うため、問い合わせ対応の初期負荷を軽減できます。また、多言語対応にも優れており、グローバルなカスタマー対応にも対応可能です。

flowchart TD A[問い合わせ受付] --> B[AIが内容を分類] B --> C[技術的問題] --> D[エンジニアに転送] B --> E[アカウント関連] --> F[サポートチームに転送] note5[注釈: 自然言語処理（NLP）を活用し、意味的分類を実施。]

利用するケース2

人事部門では、応募者から送られてくる履歴書を自動分類し、条件に一致する候補者を抽出することにLevity AIが活用されます。これにより、手動で履歴書を確認する手間が省かれ、選考プロセスの迅速化と公正性の向上が期待できます。特に写真付きの履歴書に関しては、画像解析を通じた追加情報の補完も可能です。

flowchart TD A[履歴書アップロード] --> B[AIが内容分析] B --> C[スキルマッチ] --> D[候補者一覧へ追加] B --> E[条件不一致] --> F[不採用リストへ] note6[注釈: テキストと画像の複合データを解析するマルチモーダル処理。]

さらに賢くなる豆知識

Levity AIには、ユーザーが独自のデータでAIをトレーニングできる「カスタム分類モデル機能」があります。これは一般的なAIツールにはあまり見られない機能で、特定の業務や専門分野に特化したモデルを自作できる点が大きな利点です。たとえば、特定の業界用語や社内ルールを反映させたAIを構築することで、より精度の高い自動化が実現可能です。

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あわせてこれも押さえよう！

Levity AIの理解を深めるには、関連するAIツールもあわせて学ぶことが効果的です。ここでは、特に学習の助けとなる5つのツールをご紹介します。

  • Zapier

    • ノーコードでさまざまなアプリケーションを連携させる自動化ツールです。Levity AIと併用することで、業務フロー全体の自動化が可能になります。

  • Make（旧Integromat）

    • 複雑な業務フローを視覚的に構築できるツールで、Levity AIとの連携により柔軟な自動化が実現します。

  • Airtable

    • スプレッドシートとデータベースを融合した管理ツールで、Levity AIのデータ格納先としても活用されます。

  • Google Cloud AutoML

    • Googleが提供する自動機械学習ツールで、Levity AIの概念と類似した機能を提供しています。

  • Retool

    • バックエンドデータを使ってアプリケーションをノーコードで開発でき、Levity AIと組み合わせることで独自ツールの構築も可能です。

まとめ

Levity AIについて学ぶことで、専門知識がなくてもAIを活用した業務自動化が可能になります。これは日常の作業効率を向上させ、仕事に余裕をもたらす手段となります。また、他のAIツールとの連携も視野に入れることで、より柔軟で高度な業務改善が実現できるようになります。

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