こんにちは。AI開発支援を行うWalkersです。
弊社では、「売上や需要の予測をExcelの延長で始めたいが、データサイエンティストがいない」「どのAI予測分析ツールを選べばよいか分からない」という相談をよくいただきます。
予測分析のツールは、手軽に試せるものから全社基盤まで幅が広く、用途も売上予測、需要予測、解約予測、広告のページ改善とさまざまです。選択肢が多いほど、比較の軸がないまま迷ってしまう方も多いでしょう。
そこで今回は、2026年11月時点の情報をもとに、ノーコードで使えるAI予測分析ツール7選を厳選して紹介します。
Walkersでは「AIを用いたシステム開発のノウハウがない」「最大限に効率よく開発を進めたい」企業さまに、事業を成功に導くAI開発×補助金支援を行っています。⇒サービス概要はこちら
執筆者：山口 鳳汰
累計100万PV以上のAI・ノーコード開発メディアの編集長。
アプリ開発の電子書籍を3冊出版し、1冊はAmazonベストセラーを獲得。
その他、受託開発や教育など多数のノーコード事業に参画している。
運営会社：株式会社Walkers
AI・ノーコード開発を手がける成長支援カンパニー。
300件以上の開発/制作実績、200件以上の企業様を支援。
マーケティングやUI/UXと掛け合わせたサービス開発を得意としている。
執筆者：山口 鳳汰
累計100万PV以上のAI・ノーコード開発メディアの編集長。
アプリ開発の電子書籍を3冊出版し、1冊はAmazonベストセラーを獲得。
運営会社：株式会社Walkers
AI・ノーコード開発を手がける成長支援カンパニー。
これまでに300件以上の開発/制作実績、200件以上の企業様を支援。
ノーコードで使えるおすすめのAI予測分析ツールにはどのようなものがあるのか？
| ツール名 | 主な用途 | 無料プラン有無 | 対象 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Prediction One | 成約・退会・需要などの予測 | 一部（14日間の無料体験版） | 初心者〜中級者 | 表データから予測モデルを作成 |
| MatrixFlow | 需要・売上などの数値予測 | 初心者〜中級者 | 画面操作で予測AIを構築 | |
| UMWELT | 需要予測・在庫管理・生産計画 | 中級者 | サプライチェーン業務に特化 | |
| Amazon SageMaker Canvas | 解約予測・需要予測などの汎用予測 | 一部（2か月間の無料利用枠） | 中級者 | AWS上でノーコードのAutoML |
| Dataiku | データ準備から予測・運用まで | ◯（無料版） | 中級者〜上級者 | ノーコードとコードを併用する全社基盤 |
| DataRobot | 予測AIの構築・運用・管理 | 一部（無料トライアル） | 上級者 | AutoMLと運用管理を一体で提供 |
| 極予測LP | 広告ランディングページの効果予測・制作 | 記載なし | 広告運用の担当者 | 広告・LP領域に特化（汎用の予測分析ではない） |
おすすめAI予測分析ツールの機能比較表
上表は、表形式の過去データから先の数字や結果を予測するツールの概要です。
最後の「極予測LP」だけは、手元のデータを自由に分析するツールではなく、広告の遷移先ページの効果を予測して制作まで支援するサービスです。用途が違う点に注意して比較してください。
なお、料金は2026年11月4日時点で各社の公式ページに掲載されていた金額です。円とドルで掲載されているため、ドル建てのものは円換算せずそのまま記載しています。最新の金額は公式ページで確認してください。
① 表データから手軽に予測モデルを作れる「Prediction One(プレディクション ワン)」
【特徴】
Prediction Oneは、ソニーネットワークコミュニケーションズが提供するAI予測分析ツールです。過去のデータをもとに、成約、退会、需要などの結果をAIが予測します。専門知識がなくても、手順に沿ってデータを読み込めば予測モデルを作れる点が特徴です。
予測の種類は、二値分類（成約するかしないか）、多値分類、数値予測、時系列予測に対応しています。たとえば「どの見込み客が成約しやすいか」は二値分類、「来月の出荷数」は数値予測や時系列予測にあたります。
必要なデータは、過去の実績に「予測したい結果の列」を付けた表形式のデータです。Excelで管理している商談リストや会員リストのような表を用意して読み込みます。予測に影響した項目を確認できるため、「なぜその予測になったのか」を社内で説明しやすくなります。
クラウド版とデスクトップ版から選べます。デスクトップ版は入力したデータが外部に送信されない仕組みと案内されており、顧客データを社外に出しにくい企業にも検討しやすい構成です。
後述のMatrixFlowやUMWELTと比べると、特定の業務に寄せず、表形式データなら幅広く扱える汎用型という立ち位置です。
【難易度】
予測分析を初めて試す初心者〜中級者向け
操作そのものはデータを読み込み、予測したい列を選び、学習を実行する流れで、プログラミングは必要ありません。
一方で、「何を予測するか」と「どのデータを用意するか」は利用者が決める必要があります。ツールの操作より、テーマ選びとデータ整理に時間がかかると考えておくとよいでしょう。
最初は14日間の無料体験版で画面や操作の流れを確認する進め方が現実的です。個人利用プランのページでは、無料体験版で使えるのはサンプルデータのみと案内されています。法人向けの体験版の条件は、問い合わせて確認してください。
【料金プラン】
個人利用プランと法人プランがあり、無料体験版から始められます。
| プラン | 料金 |
|---|---|
| 無料体験版 | 無料（利用開始から14日間、有料版への自動移行なし） |
| 個人利用プラン | 年額217,800円（税込）〜 |
| 法人プラン | 初期費用と基本料金で構成、金額は要問い合わせ |
個人利用プランでは、チームでのモデル共有やAPIによる自動化が使えません。部署で共有したり、業務システムに予測結果を組み込んだりする場合は、法人プランが対象になります。
法人プランの金額は公開されていないため、利用人数や必要な支援の範囲を整理したうえで問い合わせると、見積もりの前提が伝わります。
さらに詳しくPrediction Oneについて知りたい方は、Prediction One(プレディクション ワン)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
② 画面操作で需要・売上の予測AIを構築できる「MatrixFlow(マトリックスフロー)」
【特徴】
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。ノーコードで予測AIを作り、精度を確認しながら活用できます。
得意なのは、需要や売上、出荷数など、業務データにもとづく数値の予測です。学習済みAIでは、RMSEやMAEといった指標で精度を確認できます。
既存システムとの連携を検討する場合は、連携の方法や可否がプランごとに異なる可能性があるため、契約前に確認してください。
Prediction Oneが「読み込んですぐ予測」に近いのに対し、MatrixFlowは画面上でAIの構築を進めて内製化を目指したい企業向けの立ち位置です。
【難易度】
初心者〜中級者向け
画面上の操作で完結するため、プログラミングの知識は不要です。
ただし、空欄が「販売ゼロ」なのか「集計漏れ」なのかといった判断は、業務を知る担当者が行う必要があります。前処理をしたあとのデータは、人が確認してから学習に進みましょう。
社内に予測AIを担当する人が少ない場合は、専門家が伴走するAI導入促進プランも公式サービスページに掲載されています。最初の6か月は月5万円、7か月目以降は月30万円（いずれも税抜）で、6か月の間に自社データでの予測精度の検証や費用回収の試算を行い、見込めた場合に本格運用へ移る流れです。ライトプランとの関係は公式ページに記載がないため、申し込み前に確認してください。
【料金プラン】
無料プランのほか、ライトプランとベーシックプランがあります。
| プラン | 月額（税別） |
|---|---|
| 無料プラン | 0円 |
| ライトプラン | 50,000円（これから始める企業・スモールスタート向け） |
| ベーシックプラン | 800,000円 |
ライトプランはクレジットカード決済に対応しており、公式リリースではカード決済ならお問い合わせや見積もりなしで始められると案内されています。契約は1か月ごとの自動更新なので、やめる場合は更新日までに解約の手続きが必要です。
まず無料プランで操作を確認し、自社データで検証する段階でライトプランを検討し、本格運用が必要になった時点でベーシックプランを比較する、という進め方がわかりやすいでしょう。
さらに詳しくMatrixFlowについて知りたい方は、MatrixFlow(マトリックスフロー)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
»出典：MatrixFlow「ノーコードAI「MatrixFlow」に低価格（月額5万円）の「ライトプラン」登場！」
③ 需要予測から在庫・生産計画まで扱える「UMWELT(ウムベルト)」
【特徴】
UMWELTは、名古屋に本社を置く株式会社トライエッティングが提供するノーコードAIクラウドです。需要予測、在庫管理、生産計画といったサプライチェーンの業務に特化しています。
日付、品番（または店名）、数量のデータがあれば、品番ごとに日・週・月単位の需要を予測できます。商品ごとの販売数量、来店客数、売上など「数」の予測が得意と案内されています。データはCSV、Google スプレッドシート、Excel、Dropboxから取り込めるため、POSデータや基幹システムから出力したファイルで始められます。
予測の先にある安全在庫の計算や、組み合わせ最適化による生産計画の作成まで同じ環境で扱える点が、汎用の予測ツールとの違いです。予測の根拠を説明する機能については、公式ページでは確認できませんでした。要因データを追加して精度を上げる「AI+」というオプションが案内されています。
メーカー、小売、物流など、発注や生産の量を決める部門が使う前提のツールで、解約予測や成約予測のような用途は想定されていません。
【難易度】
中級者向け
プログラミングは不要ですが、元データの収集は利用者側で行う必要があります。
基幹システムからどのデータを出せるか、誰が定期的に用意するかを導入前に決めておく必要があります。現場業務に詳しいプロジェクト担当者を置くことが前提になります。
データ分析の専門家であるカスタマーサクセスの支援や講習が用意されているため、社内にAI人材がいない場合も相談しながら進められます。
【料金プラン】
具体的な金額は、公式ページでは確認できませんでした。要問い合わせです。
導入事例のコメントでは、利用人数や回数で料金が変わらない定額制と紹介されています。無料トライアルはありませんが、画面共有で操作画面や活用事例を見られる個別デモが無料で用意されています。
金額が公開されていないため、比較するときは、対象にする品目数、データの出力元、API連携やセキュリティ面の要件を先にまとめておくと、見積もりの前提が伝わります。
UMWELTはクラウド専用で、オンプレミス（自社設備への導入）には対応していません。社内規程でクラウド利用に制約がある場合は、早い段階でセキュリティ要件を確認しておきましょう。
さらに詳しくUMWELTについて知りたい方は、UMWELT(ウムベルト)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
»出典：UMWELT 公式サイト
④ AWS上でノーコードのAutoMLを使える「Amazon SageMaker Canvas(アマゾン セージメーカー キャンバス)」
【特徴】
Amazon SageMaker Canvasは、AWSが提供する機械学習サービスの中で、ノーコードで使える機能です。AutoML（複数のモデルを自動で試して最適なものを選ぶ仕組み）の画面で、予測したい列を選ぶだけでモデルを作れます。
数値予測（回帰）、分類、時系列予測に対応しており、解約予測や需要予測のような汎用的な用途に使えます。データはAmazon S3やRedshift、Snowflakeなど50以上のソースから取り込めます。S3やRedshiftなどから直接取り込めるため、すでにAWS上にデータを置いている企業は始めやすい点が強みです。
モデルの性能や説明を確認する画面があり、モデルの説明を確認しながら進められます。ユーザー単位の権限管理やシングルサインオン（SSO）にも対応していると案内されているため、情報システム部門への説明材料にしやすいツールです。
Prediction Oneのようにアカウントを作ってすぐ使える手軽さよりも、既存のAWS環境に予測機能を足す選択肢という立ち位置です。
【難易度】
中級者向け
画面操作でモデルを作れますが、利用にはAWSアカウントと、権限やデータ接続の設定が必要です。
AWSを日常的に使う情報システム部門がいる会社なら、業務部門が予測を試す環境を用意してもらう形が進めやすいでしょう。AWSに不慣れな場合は、導入前に環境づくりの担当を決めておく必要があります。
【料金プラン】
月額プランではなく、使った分だけ支払う従量課金です。
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| ワークスペース利用 | 1時間あたり1.9ドル（ログアウトすると課金は止まる） |
| 無料利用枠 | 2か月間、ワークスペース利用が月160時間まで無料 |
上記のほかに、データ処理、モデルの学習、予測の利用量に応じた費用がかかります。
料金の詳細は、導入前に公式の料金ページで確認しましょう。
ログインしたまま放置すると利用時間の料金が積み上がります。
さらに詳しくAmazon SageMaker Canvasについて知りたい方は、Amazon SageMaker Canvas(アマゾン セージメーカー キャンバス)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
»出典：Amazon SageMaker Canvas 料金
⑤ ノーコードとコードを併用して全社で使える「Dataiku(データイク)」
【特徴】
Dataikuは、Dataiku社が提供する企業向けAIプラットフォームです。データの準備から機械学習、運用管理までを一つの環境で扱えます。
データの取り込み、加工、モデルの作成を「フロー」という一枚の図で管理し、マウス操作のビジュアルな手順と、PythonやRのコードを同じプロジェクトに混在させられます。業務担当者は画面操作、データサイエンティストはコードと役割を分けながら、同じ場所で作業できる点が特徴です。
予測の面では、AutoMLで予測モデルを作り、説明可能性のレポートで根拠を確認できます。データベースやファイルに接続して整える工程も含むため、Excel一枚で完結する用途より、複数のデータを結合して予測に使う場面に向いています。
予測専用のツールと比べると、予測は機能の一部で、データ活用の全体を支える基盤という立ち位置です。そのぶん機能が広く、予測だけが目的の会社には大がかりになる場合があります。
【難易度】
中級者〜上級者向け
ノーコードで使える範囲は広いものの、全社で運用する前提の製品のため、データ接続の設計や権限管理には専門のメンバーがいると進めやすくなります。
少人数で試す段階では無料版や無料トライアルを使い、全社展開の段階で情報システム部門を巻き込む進め方が現実的です。
【料金プラン】
無料版（Free Edition）と、無料トライアル、有償版があります。
| 利用形態 | 料金 |
|---|---|
| 無料版（Free Edition） | 無料（自分の環境にインストールして利用） |
| 無料トライアル | 無料（14日間、クラウド版、クレジットカード不要） |
| 有償版 | 公式ページでは金額を確認できませんでした（要問い合わせ） |
ガバナンス機能などの一部は、無料トライアルの対象外とされています。
本番運用では、有償版の機能や契約条件を問い合わせて確認しましょう。
さらに詳しくDataikuについて知りたい方は、Dataiku(データイク)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
»出典：Dataiku 無料トライアル
⑥ AutoMLから運用・管理まで一体で扱う「DataRobot(データロボット)」
【特徴】
DataRobotは、DataRobot社が提供する企業向けAIプラットフォームです。機械学習の自動化（AutoML）の機能を備えていますが、現在の公式ページでは、AIエージェントの構築・運用・管理を前面に出しています。
予測の面では、AutoMLでモデルを自動で作成できます。選んだモデルを本番環境に配置し、精度の変化を監視する工程まで、一つの製品でつながっている点が特徴です。操作は画面とコードの両方が用意されています。
導入形態は、SaaS、オンプレミスなど複数の導入形態に対応しています。公式ページには、アクセス制御、承認に関する統制、監査文書の自動作成といったガバナンスの機能も案内されています。
SageMaker Canvasが「AWSの中の一機能」であるのに対し、DataRobotは予測AIの運用統制まで担う基盤という立ち位置です。
【難易度】
上級者向け
画面操作で始められますが、モデルの承認や監視を誰が行うかといった運用体制の設計が前提の製品です。
業務部門とデータ基盤を担当するIT部門の両方が関わるため、導入の前に管理者の役割を決めておく必要があります。小規模な検証だけなら、他の手軽なツールの方が早く始められます。
【料金プラン】
料金は公式ページでは確認できませんでした。要問い合わせです。
無料トライアルは用意されており、日本語の公式ページでは「14日間、すべての機能を利用でき、いつでもキャンセル可能」と案内されています。
公式のドキュメントなど他のページで期間の表記が異なる場合があるため、申し込み時に案内される条件を確認してください。
見積もりを依頼する際は、利用人数、扱うデータ量、導入形態（SaaSかオンプレミスか）、予測AIのみか生成AIやエージェントも使うかを整理しておくと、前提が伝わります。
さらに詳しくDataRobotについて知りたい方は、DataRobot(データロボット)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
⑦ 広告ランディングページの効果予測と制作を支援する「極予測LP(キワミヨソクエルピー)」
【特徴】
極予測LPは、サイバーエージェントが提供する、AIを使ったランディングページ（LP）の制作・改善サービスです。LPとは、広告をクリックした人が最初に開くページのことです。
最大の特徴は、最も効果が出ている既存のLPと新しいLPの効果予測値を比べ、予測を繰り返して新しいLPを制作する点です。検索連動型広告やディスプレイ広告などの運用型広告での改善を目的としています。2021年6月に提供が始まり、対応する広告媒体は段階的に広がってきました。
ここまでのツールと大きく違うのは、自社の売上や需要のデータを自由に読み込んで分析するツールではなく、広告・LP領域に特化した予測であることです。公式ページでは運用形態が確認できないため、自社で操作できるのか提供元と進めるサービスなのかは、提供元に確認してください。
そのため、売上予測や需要予測、解約予測を目的とする方の選択肢にはなりません。広告からの購入や問い合わせを増やしたい場合に、他の予測分析ツールと並べて検討する対象です。
【難易度】
広告運用の担当者向け
広告の配信結果や既存LPのデータをもとに進めるため、広告運用の知識が前提になります。
予測値は、配信後の成果を保証するものではありません。予測で候補を絞ったあとも、実際の配信で結果を確かめる運用が必要です。
【料金プラン】
料金は、公式ページでは確認できませんでした。要問い合わせです。
提供対象や費用条件、対応する広告媒体は案件によって異なる可能性があります。相談前に、対象にしたい広告媒体、既存LPの状況、成果を測る指標を整理しておくと、話が進めやすくなります。
さらに詳しく極予測LPについて知りたい方は、極予測LP(キワミヨソクエルピー)とは？特徴や料金、使い方まで完全解説！をご覧ください。
AIツールを選ぶ際にはどのような点に注意すればよいのか？
AI予測分析ツールは、機能の差よりも、使い方の設計で成果が分かれます。
選定で迷わないために、「①何を予測し、結果を誰がどの業務判断に使うか」「②学習データの量と質」「③導入後の運用と体制」の3点を押さえましょう。
① 何を予測し、結果を誰がどの業務判断に使うか
ツールを比較する前に、予測のテーマと、予測結果を使う人を決めておく必要があります。
たとえば「来月の出荷数を予測して発注量を決める」のであれば、需要予測に強いUMWELTやMatrixFlowが候補になります。「見込み客のうち成約しやすい層に先に連絡する」のであれば、Prediction Oneのような汎用の分類・数値予測が向いています。
予測を使う人と判断が決まっていないまま導入すると、予測モデルは作れても、現場の発注や営業の動きは変わらないままになりがちです。
予測結果が出たとき、誰が確認し、どの判断を変えるのかを、導入前に一文で言える状態にしておくとよいでしょう。
また、広告のページ改善のように、用途が予測分析の中でも限定されるものがあります。極予測LPは、売上予測や解約予測の代わりにはならないため、目的が合うかを最初に切り分けてください。
② 学習データの量と質
予測の精度は、ツールの性能と同じくらい、学習データ（過去の実績データ）の量と質に左右されます。
過去の記録が少ない、入力の抜けや表記のゆれが多い、予測したい結果の列がそもそも記録されていない、といった状態では、どのツールを選んでも十分な精度は出ません。
データの形も確認しておきましょう。
Prediction OneやUMWELTのように、手元の表データを読み込んで始められるツールは始めやすい一方、SageMaker CanvasやDataikuのようにデータ基盤と接続して使うツールは、情報システム部門との調整が必要です。
空欄が「ゼロ」なのか「記録漏れ」なのかといった意味は、業務を知る担当者でないと判断できません。
ツール側の自動処理に任せきりにせず、処理後のデータを人が確認する工程を組み込みましょう。
稟議や情報システム部門への説明では、データの置き場所も確認されます。Prediction Oneのデスクトップ版のように外部送信しない構成、UMWELTのようにクラウド専用の構成、SageMaker Canvasのように権限管理とSSOを使える構成など、扱うデータの機密性に合わせて選びましょう。
③ 導入後の運用と体制
予測モデルは、作った時点がゴールではありません。
業務や市場が変われば、過去のデータから学んだパターンが合わなくなり、予測の精度は下がります。
定期的に予測と実績を比べ、精度が落ちていたらデータや設定を見直す運用が必要です。
DataRobotやDataikuのように、精度の監視や再学習の仕組みを備えたツールもありますが、見直しの判断をする担当者は社内に置く必要があります。
契約形態も確認しておきましょう。MatrixFlowのライトプランのような月額固定のプラン、SageMaker Canvasのように使った分だけ支払う従量課金など、費用の発生の仕方は異なります。
無料トライアルや個別デモがあるツールは、自社の実データで試せるかを各社に確認したうえで、精度の感触をつかんでから本契約に進むのが安全です。
最後に、社内にデータ分析の担当者が少ない場合は、導入や運用を支援してくれる範囲も比較項目に入れてください。
監査ログ、権限管理、契約や社内規程との整合といった確認事項は、導入の前に情報システム部門や法務と共有しておくと、稟議の手戻りを抑えられます。
よくある質問集
- AI予測分析ツールは、データサイエンティストがいなくても使えますか？
-
画面操作だけで予測モデルを作れるツールが増えており、使えます。ただし、何を予測するかの決定と、データの準備は業務担当者側で行う必要があります。
- 予測分析を始めるのに、どのくらいのデータが必要ですか？
-
必要な量は、予測したい内容やツールによって異なり、一概には言えません。UMWELTの公式ページでも、精度は利用者のデータに依存するため一概には示せないと案内されています。無料体験やデモで確認する方法もありますが、自社データで試せるかどうかは各社の条件を確認してください。
- 予測の精度はどのように確認すればよいですか？
-
学習に使っていないデータで予測を試し、実績と比べて確認します。導入後も定期的に予測と実績を比べ、精度が落ちたらデータや設定を見直しましょう。
ノーコードで使えるおすすめAI予測分析ツールの紹介は以上になります。ぜひ参考にしていただけますと幸いです。
Walkersでは成果が実証されたノウハウをもとに、事業を成功に導くためのAI開発×補助金支援を行っています。新規事業・システム開発でお悩みがある方はお気軽にご相談下さい。
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自動化したい業務を選ぶだけで、AI活用の診断結果を確認できます。開発費用のシミュレーターも同じページから選べます。会社への問い合わせは不要です。
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