6,000名以上に活用されている理由

• 他AIツールと同じ機能だが、安価で提供

  ノーコード・ローコードを含むAI構築ツールは、数千万～数億と、高額となる傾向があります。
  ノーコードAI構築ツールを提供するMatrixFlowでは、他企業と同じ機能を有し、安価でサービスを提供しております。

• 短時間でAI構築

  AI構築の外注や、データサイエンティストの雇用は、実費用と追加で、コミュニケーションコストもかかります。
  MatrixFlowでは、現場の方がAIを使えますので、外注や専門家雇用より短い期間でのAI構築ができます。

• データ収集・整理からAI構築までサポート

  AI活用の壁として、「データの収集・整理」があります。
  MatrixFlowではデータの収集・前処理から、AIアルゴリズム構築まで「現場で使える＆高い精度のAI」を実現。また、プロのデータサイエンティストが、現場のAI活用をサポートいたします。

導入事例

• 人権リスクの可視化で人権DD推進をサポートするサービス「coe（声）」に欠かせないAIの構築にMatrixFlowを活用

  今回は、株式会社Dropの代表取締役 米田様にインタビューをさせて頂きました。 2023/12/20リリースされた、coeは、米田社長が人権問題の解決に全力で取り組む、その入口として職場ハラスメントの改善を目指すアプリです。 coeは、ご自身が働く上で気になっていることや、周りの人が辛い状況にあることを企業に伝えるサービスです。会社の相談窓口を使うのは怖い、電話での相談はしんどい、本音が言えないという方も、アプリから匿名で、安心してお使いいただけます。

  • AIスピード開発
• 大学の研究にかかる手間と時間を効率化するために、MatrixFlowを導入（八戸工業大学様）

  八戸工業大学の工学部 工学科では、コンクリートの耐凍害性（凍結融解に対する抵抗性）について研究を行っています。 コンクリートを使った試験は、事前準備から試験の結果が出るまでに数ヶ月の時間を要する、手間と時間のかかる作業となっていました。 手を動かして試験を行う前にAIで試験結果を予測できれば、より効率的な研究が可能になるのではないか。そこで、導入されたのが、MatrixFlowでした。今回は、助教の野口巧巳様に、導入のきっかけや、大学の研究でMatrixFlowを活用するメリットについて伺いました。 取材にご協力いただいた方： 助教　野口 巧巳様 インタビュアー： 株式会社MatrixFlow　営業部　為田 知子

  • 大学
  • 工学部
  • 研究室
• 事業をさらに成長させるため、他社システムからMatrixFlowにリプレイスを実施（株式会社MyREVO）

  株式会社MyREVOは2022年2月に創業し、大学、専門学校向けに学校経営に関するデータ分析を通じたサービスを提供しています。 現在は学生募集を中心に、その学校に蓄積された多くのデータを使い、その学校に適した施策を検討・実施するための機械学習を通じた分析と予測を提供しています。 MatrixFlowを導入したことで、機械学習ついて深い理解がなくても、影響度の数値を見るだけで、そのアウトプットの重要性を理解してもらえますし、そこからどういった行動を取るべきかまで、セットで提案できるようになりました。 結果として、受注率が格段に伸びています。

  • マーケティング
  • 数値分類
  • 顧客分析
• クレジットカードの不正注文をAIで検知し、安心できるサイト運営を（株式会社ベガコーポレーション様）

  株式会社ベガコーポレーションは、トレンド性の高い家具・インテリアを低価格で提供するEC事業(LOWYA事業) と、日本の製品を海外に向けて販売する越境ECプラットフォーム運営事業(DOKODEMO事業)を展開しています。 今回はAIを使って、不正な注文のパターンを洗い出すことにしました。「こういう発注については不正な購入の可能性が高い傾向がある」というような機械学習を使ったルールを作って、検知された受注に対して、人間が更にチェックするというオペレーションに繋げています。

  • ECサイト運営
  • 不正利用検知
  • 数値回帰

MatrixFlow紹介動画

MatrixFlowでAIを
作成・活用するメリット

• 簡単に使える

  様々な予測/分類テンプレートや、独自技術AutoFlowが用意されているため、初心者でもマウス操作のみで簡単にAIモデルを構築できます。

• 幅広いAIが創れる

  MatrixFlowでは、数値データ、テキストデータ、画像データのいずれも扱うことが可能です。
  社内に複数のデータ分析ツールを導入する必要はありません。

• 根拠がわかる

  AIだからといってブラックボックス化してしまうわけではありません。
  要因説明機能が提供されているため、説明性の高いAIを構築することが可能です。

• 社内でAI活用が完結する

  外注の時に必要なAIベンダーとのコミュニケーションをなくすことが可能です。
  ビジネスの知識をそのままAI構築に活かせるため、短期間で良いAIを構築することが可能です。

• すぐに始められる

  必要なのはブラウザとデータのみ。
  クラウドで提供しているサービスの為、面倒な機械学習の環境構築は一切いりません。
  導入時の時間的、経済的コストを軽減します。

なぜ、MatrixFlowは扱いやすく、
精度が高いAIが作成できるのか？

技術のご紹介

• 要因説明機能とは

  要因説明機能はデータが予測対象にどれだけの影響を与えたかを可視化する機能です。
  ビジネスの現場では説明性を求められることが多々ありますが、要因説明機能を用いることで、AIが予測値を出した根拠を知ることができます。また、予測対象へ与える影響が大きい項目に着目することで、業務改善や効率化も実現可能です。

• AutoFlowとは

  AutoFlowとはデータサイエンティストのノウハウを、自動化した独自技術です。
  機械学習の専門知識が全くないビジネスパーソンでも、簡単にコストをかけず最適なアルゴリズムとパラメータの組み合わせを探索することができます。

• 自動前処理とは

  表形式データ（CSVファイル）を投入して学習を行うとき、［学習に使用する列］［予測する列］に数値以外のデータは使用できません。
  データを数値に置き換えて、AIモデルが使えるようにする工程を［前処理］といい、この工程が最も負担となります。MatrixFlowでは、この前処理を自動的に実行できます。

AI活用事例・AI導入事例も
ぜひご一読ください

• Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介！

  企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。 実際、「適正な在庫水準とは何か？」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。 適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。 実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。 本記事では、Excelを活用した在庫管理の方法について、在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をまとめてご紹介します！

• AI動画生成ツール徹底比較！Sora・Runway・Kling・Pika・Veo、2026年最強はどれ？

  Sora 2、Runway Gen-4.5、Kling 2.6、Pika 2.5、Google Veo 3.1など主要AI動画生成ツールを料金・画質・生成時間まで徹底比較。無料プランの有無や商用利用、日本語対応まで、2026年に動画制作を始めるならどのツールを選ぶべきかわかりやすく解説します。

• 主要生成AIモデルの比較：ChatGPT、Gemini、Claude、Llama 3、Grok

  生成AIは、ビジネス、教育、クリエイティブ分野で急速に進化しており、その中でもChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、Claude（Anthropic）、Llama 3（Meta）、Grok（xAI）の5つのモデルは注目されています。本記事では、これらのモデルを以下のポイントで比較します。

• AI × Excel活用術！Copilot・ChatGPT・Gemini、エクセル業務を劇的に効率化する方法

  Excel × AIの最新活用術を徹底解説。COPILOT関数・Agent Mode・ChatGPT for Excel・Gemini in Sheetsなど、エクセル業務を自動化する3つの方法を、料金・機能比較から具体的な活用例まで紹介します。

• NotebookLM活用術｜海外で話題の使い方10選と日本では知られていない裏ワザ【2026年最新】

  NotebookLMを「音声要約ツール」としてしか使っていませんか？ 実は海外では、法律文書の横断分析、AIポッドキャスト制作、競合インテリジェンス、大学の論文レビューなど、日本ではまだ知られていない驚きの活用法が広がっています。2026年3月にはCinematic Video Overviewsも登場。この記事では、英語圏の最新事例・パワーユーザーの裏ワザ・知っておくべき落とし穴まで、日本語記事では読めない情報を徹底解説します。

• 【業界別】AI・人工知能の活用事例20選！ビジネスにおけるAIの今後は？

  近年、AI（人工知能）は様々な分野で活用が進んでいます。 AIを組み込んだ便利な仕組みやサービスが次々に登場し、あらゆる業界で活用され始めています。 この記事では、AIがどのように我々の生活や仕事を便利にするのか、業界・産業別にAI活用事例を解説していきます。

• 音楽×生成AIの完全ガイド｜Suno v5の衝撃から著作権問題まで徹底解説

  テキストを入力するだけでプロ品質の楽曲が生成できる時代が来ました。Suno v5やUdioなどの最新AI作曲サービスの機能比較から、RIAA訴訟やWMGライセンス契約などの著作権問題、商用利用の注意点まで、音楽×生成AIの最前線を徹底解説します。

• Codex・Claude Code・Kiro・Antigravity徹底比較！2026年最強のAIコーディングツールはどれ？

  OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Amazon Kiro、Google Antigravityの4大AIコーディングツールを料金・機能・使い勝手まで徹底比較。2026年にプログラミングを始めるなら、どのツールを選ぶべきか、実際の特徴と向いている人をわかりやすく解説します。

• AI防災とは？地震予測から洪水警報まで、AIが変える日本の防災・減災を徹底解説

  AIを活用した防災・減災が急速に進化しています。地震予測、洪水警報、SNSリアルタイム分析、自治体の導入事例まで、最新のAI防災技術をわかりやすく解説します。

AI活用事例・AI導入事例の紹介

• AIの活用技術から探す

  • カテゴリー分類

  • 時系列予測

  • 画像認識

  • テキストマイニング

  • 最適化

  • 数値予測

  • 生成AI

• 解決したい課題から探す

  • 需要・在庫・売上予測

  • 採用・退職予測・人材最適化

  • 異常検知・不良品検知・故障予測

  • 業務効率化

  • コスト削減

  • 食品ロス削減

  • 売上最大化

  • サービス開発

• 業界・業種から探す

  • 食品・飲料

  • 製造

  • 建設

  • 金融・保険業

  • 物流

  • 製薬・医療

  • 小売・通販

  • IT・通信

  • その他