クラウドは今では広く普及しているサービスの一つです。Gmailやhotmailに代表されるようなウェブメールやtwitterやFacebookに代表されるようなSNSもクラウドサービスの一環です。このクラウドを使ってAI開発する手法も登場し始めています。クラウドによるAI開発のメリットや注意点、具体的な導入事例についてみていきましょう。

クラウドAIとは何か？

クラウドを介したAI開発、クラウドAIはすでに高い関心を集めています。そもそもクラウドAIとはどのようなものかについて紹介します。またAIの種類として代表的なものとして、もう一つエッジAIもあります。クラウドAIとエッジAIとの違いについてもここで解説しましょう。

クラウドAIについて

簡単に言ってしまうと、クラウド上で提供されるAIのことです。クラウド上で蓄積されたビッグデータを取り扱っているのが大きな特徴です。AIといわれると専門知識がないと敷居が高いと感じられるかもしれません。しかし専門知識がなくても利用可能ですし、自分が試したい領域だけを活用することも可能です。

またAI開発といわれると、コストのかかるイメージを持っている人もいるかもしれません。しかしサーバーやデータベース、開発環境がすでに整備されていますし、ユーザーは利用可能です。ですからAI開発にさほどコストをかけることなく進められるのも魅力です。Googlecloudやamazonの提供するAWS、MicrosoftAzureなどが代表的なサービスです。

エッジAIとの違い

もう一つ代表的なものとしてエッジAIがあります。エッジAIとは、パソコンやスマホなどの端末側で利用されるAIのことです。それぞれの端末にセンサーやCPUが搭載されていて、センサーでデータを読み取ってCPUでデータを処理する形です。

クラウドAIの場合、クラウドでデータを読み込んで処理を進めるスタイルをとっています。データ容量が大きくなると、それだけネットワークに大きな負荷がかかってしまいます。またクラウドというオンライン上でデータ管理をするので、セキュリティリスクも介在します。一方エッジAIの場合、端末の方で処理します。このためリアルタイムの優れているのが特色です。またそれぞれの端末でデータ処理を行うので、ネットワークに大きな負担がかかるような事態も回避できます。ですから通信遅延が起こりにくいといったメリットも期待できます。

クラウドAIを利用するメリットとは？

クラウドAIが注目を集めているのは、大きなメリットが期待できるからです。具体的にどのような恩恵が受けられるかについて、ここで主なものについて紹介します。

大量のデータを活用できる

AI開発するにあたってネックになるのが、学習データをいかに入手するかです。学習データが多ければ多いほど、AIの性能は向上します。しかし自力でデータを集めるのは大変です。しかも誤ったデータや不要なデータを入れてしまうと、AIの精度もダウンしてしまいます。クラウドAIの場合、すでに大量のデータが蓄積されています。AIモデルからの開発をする必要がないですし、AIに関するノウハウを持たないユーザーでも利用できます。

自分の端末などに負荷がかからない

エッジAIの場合、計算処理は自分の端末を使う必要があります。大量・複雑な計算処理をすれば、端末にかかる負担はどうしても大きくなります。消費電力も大きくなって、電気料金の負担も増えます。また複雑な計算処理を進めるためには、それなりのスペックを持った端末も必要です。

クラウドAIの場合、計算処理をするコンピューターはクラウド上に搭載されているので自分たちの端末やサーバーを使用する必要がありません。高性能なサーバーや端末を用意する必要はないですし、自社の効きにそれほど大きな負荷もかかりません。ですからそれほど高いスペックのない、リーズナブルなモデルを使ってもAI開発は可能です。これから始めてAI開発を進め、AIを活用しようと思っている初心者のユーザーにはおすすめの手法といえます。

スモールスタートできる

クラウドでAI開発するメリットとして、スモールスタートが可能な点も見逃せないところです。クラウドAIの場合、学習済みで大量のデータが入っているモデルを利用できます。データ収集の手間も大幅に省けるので、大量の人材も必要ありません。AI開発にあたって、人件費をかなり節約できるのは魅力です。また興味のある機能だけに特化して試用してみて、導入できるかどうか検討も可能です。一から自力で開発するときと比較して、短期間で開発も可能です。

クラウドAIの導入事例について紹介

クラウドAIはすでにいろいろなところで活用されています。では具体的にどのようなところで導入されているか、実例を交えて紹介しましょう。これを見れば、いろいろなジャンルで活用できる技術であることがお分かりいただけるでしょう。

TABRASA

TABRASAもクラウドAIを活用した事例の一つです。長瀬産業というところがIBMと共同開発した、マテリアルズインフォマティクスプラットフォームになります。マテリアルズインフォマティクスとは、科学者の研究開発の効率化を図るための技術です。過去の実験やシミュレーションデータをAIに学習させることで、スピーディに新素材の開発を進められます。

TABRASAの特徴は2種類のエンジンが搭載されている点です。論文や技術資料などの文書を学習させ、高度な自然言語処理が可能なコグニティブと逆問題の設計をするアナリティクスの2つの手法が導入されています。この中でも注目されているのがコグニティブです。コグニティブはカスタマイズに優れているので、汎用性の高いサービスです。UIをわかりやすく操作しやすいものにすれば、その分野の専門家でなくても活用も可能です。

もじこ

もじこはテレビ局のTBSが開発した文字起こしのエディタサービスです。テレビやラジオ業界では文字起こしが行われていますが、従来の人力の手法だと手間暇がかかりました。しかしもじこはAI音声認識技術を使って、取材した音声・動画ファイルを入れると自動的にテキスト化できます。もちろん正しく文字起こしできない箇所もあるでしょう。間違っている部分でも人間がすぐに修正できるようになっているのがミソです。メディア業界は労働時間の長さがしばしば話題になります。文字起こしのような地道な作業も労働時間が長くなる要因の一つです。しかしもじこの導入によって、働き方改革が進む可能性があるとして注目を集めています。

まとめ

クラウドを使ったAI開発が進めば、今まで以上にAI技術が広く普及する可能性があります。何といっても大きいのは、すでにデータが大量に蓄積されている点です。AIの精度を上げるためには、データをたくさん集めてこないといけません。自分たちだけでどうにかしようとすると、どうしても時間がかかります。クラウドを利用すれば、データ収集の手間もかかりません。また自社のサーバーや端末などが計算処理をする必要もありません。ハイスペックな端末などを準備する必要もありません。既に活用事例もいろいろと出てきているので、クラウドAIに関しては、今後注視する必要があるでしょう。