본 연구에서는 건물 에너지 분야에서 사용자가 코딩 지식 없이도 간편하게 예측 모델을 개발하고 적용할 수 있도록 자사에서 개발한 노 코드(no-code) 기계학습 도구, EG Ai를 소개하고 그 성능을 검증하고자 하였다. EG Ai는 자동화된 데이터 전처리, 변수 선택, 인공신경망 기반 예측 모델 구축 기능을 제공하여 사용자들이 보다 쉽게 예측 모델을 생성할 수 있는 웹 기반의 도구로 설계되었다. 성능 검토를 위해 EG Ai를 Matlab과 ChatGPT와 비교한 결과, EG Ai는 두 도구에 비해 높은 예측 정확도를 보였다. EG Ai는 기계학습에 대한 진입장벽을 낮추어 건물 에너지 데이터 활용을 촉진할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 다양한 기계학습 경험을 제공할 수 있도록 EG Ai의 기능을 고도화할 계획이다.