MatrixFlow(マトリックスフロー)とは「プログラミングを使わず、業務データから予測AIを構築・活用できるプラットフォーム」です。
需要や売上の予測に加え、学習したモデルの精度評価や、予測に影響した項目の確認に対応しています。データの準備から学習、予測結果の確認までを画面上で進められます。
在庫や発注計画を改善したい企業、予測AIの内製化を検討している担当者に向いています。無料プランはテンプレートの体験が中心で、自社業務への導入では有料プランの機能と契約条件を確認しましょう。
この記事では、ノーコードAI開発ツール「MatrixFlow(マトリックスフロー)」について詳しく解説します。MatrixFlowの特徴や料金プラン、具体的な使い方まで網羅していますので、ぜひ最後までご覧ください。
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MatrixFlow(マトリックスフロー)とは？
MatrixFlowは、株式会社MatrixFlowが提供するノーコードAIプラットフォームです。PCのWebブラウザから操作し、過去の実績などを学習したAIモデルを作り、新しいデータについて予測する仕組みを構築できます。
たとえば、食品の出荷数を予測する場合、知りたいのは文章としての回答だけではありません。いつ、どの商品が、どれくらい必要になるかを数字で見積もり、実際の出荷数と比べて予測の使いどころを見極める必要があります。
MatrixFlowは、このような業務データに基づく予測と、その結果を検証する作業を支援します。公式マニュアルでは、次のような作業が案内されています。
- データセットを用意し、予測する列を選ぶ
- 前処理によってデータを学習に使える形に整える
- レシピを選択・編集してAIモデルを学習させる
- 学習済みAIの精度や重要度を確認する
- 新しいデータを使って予測し、結果を業務に生かす
ここでいうレシピは、データの処理やAIの学習方法を組み合わせた設計図です。学習は過去のデータからパターンを覚える工程、推論は学習済みAIを使って新しいデータの結果を求める工程と考えると、操作の全体像をつかみやすくなります。
初めて触る場合は、アカウントを作成して無料プランのテンプレートから試せます。データとレシピが用意された教材で操作を確かめた後に、自社データで何を予測するかを絞ると、導入の相談もしやすくなるでしょう。
MatrixFlow 4つの特徴とは？
【特徴①】画面操作でAIの構築と改善を進められる
MatrixFlowでは、データの処理や学習方法を表すブロックをつなぎ、レシピを組み立てられます。処理のつながりを画面で確認できるため、プログラムの記述から着手せずにAI構築の流れを学べます。
ゼロから設計する前には、用途に合うプロジェクトテンプレートがあるかを確認しましょう。公式のテンプレートには、学習用データやレシピなどが含まれ、学習と推論の流れを体験できるものが用意されています。
たとえば社内で初めて需要予測に取り組むなら、操作の練習と、実際の発注を変える判断は段階を分けて進めるのがおすすめです。最初に担当者が画面の意味を理解しておけば、予測が外れたときに、入力データと設定のどこを確認するかを話し合いやすくなります。
また、学習が終わった後も、データやレシピを見直して再学習する流れが案内されています。一度モデルを作った時点で完成とせず、現場から得た気づきを次の学習に反映させる前提で使うとよいでしょう。（公式テンプレートの説明）
【特徴②】データの準備と予測モデルの選択を支援する
予測AIの導入では、データを集めた後にも作業があります。日付や数値の表し方、空欄の扱いなどを確認し、学習に使う情報と予測したい情報を整理することが必要です。
MatrixFlowには、データを整える前処理と、その一部を生成AIで支援する機能があります。生成AIによる前処理の内容は確認が必要と公式にも明記されているため、処理後のデータを見てから学習へ進みましょう。
さらに、公式はAutoFlowを、アルゴリズムやパラメータの組み合わせを探索する技術として紹介しています。AIの方式を最初から一つに決めきれない担当者にとって、比較検討を始める手掛かりになります。
たとえば、売上データの空欄が「販売ゼロ」なのか「集計漏れ」なのかは、業務を知る人に確認したい点です。同じ空欄でも意味が異なるため、ツールの処理結果と現場での記録方法を照らし合わせておくと、数字の解釈を誤りにくくなります。（生成AIによる前処理の公式説明）
【特徴③】精度と予測に影響した項目を確認できる
MatrixFlowの学習済みAIの詳細画面では、モデルの精度評価や重要度を確認できます。表示される内容は手法によって異なりますが、予測値だけを受け取るのではなく、結果を検討する材料まで確認できる点が特徴です。
重要度は、学習に使った列が予測にどの程度関係しているかを把握するための表示です。たとえば、価格や販売時期などの項目を使ったモデルなら、どの情報が予測結果に強く関わっているかを確認する手掛かりになります。
ただし、重要度が高い項目を変えれば売上が必ず増える、とまでは判断できません。業務で使う際は、グラフを施策の結論に直結させず、担当者が確かめる仮説を選ぶ材料として扱うのが適切です。
導入時には、全体の評価だけでなく、実務上困る場面で外していないかも確認しましょう。発注判断に使うなら、いつも売れる商品と欠品が許されない商品を分けて結果を読み、どこまでAIを参考にするかを決めると運用につなげやすくなります。（評価画面の公式説明）
【特徴④】既存システムとの連携や専門家の支援を検討できる
AIモデルを作れても、毎日の業務で使えるようにするには、データを渡す方法と結果を受け取る方法を決める必要があります。MatrixFlowは、学習済みAIをWebAPIとして利用するサービス機能を備えています。
APIは、別のシステムから処理を呼び出して結果を受け取るための窓口です。既存システムとの連携を検討できる一方、どのデータを、いつ送るかという設計は導入側で整理する必要があります。
サービス機能については、公式マニュアルでベーシックプラン向けと案内されています。ライトプランを検討している場合も含め、連携の可否や追加費用を契約前に確認してください。
また、公式サイトでは、予測の検証から運用設計まで専門家が伴走するAI導入促進プランを案内しています。社内でAIを担当する人が少ない場合は、ソフトウェアの機能だけでなく、相談や検証をどこまで支援してもらえるかも確認しましょう。
相談前には、現在使っている帳票、予測を更新したい頻度、最終判断をする担当者をまとめておくと具体的な話ができます。導入後の作業を担当者一人に集めず、データの更新と結果の確認を誰が引き継ぐかまで決めておくのがおすすめです。
MatrixFlowの料金プラン
MatrixFlowの費用を見る際は、ソフトウェアの利用プランと、専門家による伴走を含むAI導入促進プランを分けて確認しましょう。どちらも月額の数字が載っていますが、利用条件や支援の範囲が同じとは限りません。
2026年9月14日に確認した公式の案内では、主に次の選択肢があります。ライト・ベーシックの月額表示は、年間契約の年額を12分割した参考価格であり、1か月単位の契約と読み違えないことが大切です。
- 無料プラン：月額0円。用意されたテンプレートで学習や推論を体験する用途が中心です。
- ライトプラン：公式発表では月額50,000円相当、税別。年間契約で、小規模企業や個人事業主向けに案内されています。
- ベーシックプラン：2026年5月の公式発表では月額800,000円相当、税別。年間契約で、実際の機能や追加オプションを確認して検討するプランです。
- AI導入促進プラン：公式サイトでは最初の6か月が月額50,000円、7か月目以降の本格運用が月額300,000円と案内されています。いずれも税別で、専門家の伴走を含む別の導入支援の案内です。
ソフトウェアの基本料金は2026年5月の公式発表、年間契約の扱いは公式マニュアルのプラン変更案内で確認できます。契約時には料金・プラン画面で、その時点の金額と条件を確認してください。
伴走支援の最新の案内は、公式サイトのAI導入促進プランに掲載されています。ソフトウェア単体のベーシックプランと同じサービスだと考えず、支援内容、適用条件、本格運用へ移る際の契約を問い合わせましょう。
費用を比較する場合は、予測を使う対象業務を決めたうえで、契約期間全体の費用と社内の運用工数を見積もるのがおすすめです。無料プランで画面を体験する段階と、自社データを使って費用対効果を検証する段階を分けておくと、検討を進めやすくなります。
MatrixFlowの使い方
基本的な操作はMatrixFlow公式マニュアルで確認できます。ここでは、テンプレートで操作を体験してから、自社の予測テーマを検討するまでの流れを紹介します。
公式サイトからアカウント登録へ進み、利用画面にログインします。最初は無料プランで体験できる範囲を確認し、操作を試す目的に合っているかを確かめましょう。
プロジェクトテンプレートの説明を読み、どのような予測を体験するものかを確認して作成します。初回は用意されたデータとレシピを使い、入力から結果までのつながりを追いましょう。
学習用データに含まれる項目と、AIに予測させる対象を確認します。自社データで検証する段階では、利用プランの対応範囲を確認したうえで、各列の意味や空欄の理由も整理してください。
データの前処理と使用するレシピを確認し、学習設定を整えて実行します。生成AIによる前処理を使う場合も、提案された処理の意味を確かめてから先へ進みましょう。
学習が終わったら、詳細画面から精度評価や表示可能な重要度を確認します。結果が期待と違う場合は、予測対象やデータの内容を見直し、どこを変えて再検証するかを決めましょう。
学習済みAIと推論用データを選び、設定を確認して推論を実行します。実務への導入を検討する際は、予測結果を誰が確認し、どの判断に使うかまで整理しましょう。
よくある質問
MatrixFlowとはどのようなツールですか？
プログラムを書かずに、データから予測AIを構築・活用できるプラットフォームです。需要や売上の予測などを検討する企業向けに、データの準備、学習、精度の確認、推論といった機能を提供しています。
MatrixFlowは無料で使えますか？
無料プランでテンプレートを使った学習・推論の体験ができます。自社業務で使う場合は、ライト・ベーシックなどの有料プランの機能と年間契約の条件を確認してください。
AIの専門家が社内にいなくても導入できますか？
画面操作で構築を進められ、専門家の伴走を含むプランも案内されています。ただし、予測したい業務や元データの意味、予測結果を使う際の判断基準は、自社の担当者も一緒に整理することが必要です。
MatrixFlowを検討する第一歩は、予測したい業務を一つ選び、どの判断を変えたいかを言葉にすることです。
操作を試せることと、毎日の発注や生産計画で使えることの間には、データの更新方法や担当者間の引き継ぎを決める作業があります。
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