クラウドAIって何なんだろう？
クラウドAIはどんなことに使われているの？
リモートワークが一般的になり、クラウドサービスの恩恵を受けている人も増えているのではないでしょうか。それに加えAI技術も発展してきたことで、昨今では「クラウドAI」という名称もよく耳にするようになりました。
ただ、実際にクラウドAIがどんなものなのか、イメージが湧かない人は多いですよね。
そこで、この記事ではクラウドAIとは何なのか、その意味を活用するメリットやデメリットも交えて紹介します。クラウドAIの活用事例やおすすめサービスも紹介するので、ぜひ参考にしてください。
クラウドAIの基礎知識
はじめに、下記のトピック別にクラウドAIの基礎知識を紹介します。
クラウドAIとは？
クラウドAIとは、ユーザーがクラウドにアクセスすることで利用できるAIを指す言葉です。
クラウドは、ユーザーが独自のサーバー機器やストレージ、ソフトウェアを持たずに、インターネット上でサービスが受けられる仕組みを指します。つまり、クラウドAIは、ユーザーが個別に環境やシステム構築をしなくてもインターネット上で利用できるAIシステムなのです。
データの学習〜処理までを一貫してクラウド上で行えるため「場所に縛られずどこからでもAI技術にアクセス可能」などの特徴があります。
クラウドAIに似たAIシステム
ここからは、クラウドAIに似たAIシステムを2つ紹介します。
エッジAI
エッジAIは、端末に組み込まれたAIのことです。
AIの仕組みのうち、データ学習はクラウド上で行い、その後のデータ処理は端末内で行うのがエッジAIの特徴です。データの学習から処理までの全てをクラウド上で行うクラウドAIとは、データ処理の実行場所が異なります。
また、端末内でデータ処理を行うため、クラウドとのデータ送受信が不要です。これにより、タイムラグが起こりにくくリアルタイムでの判断を得意としています。
上記理由から、エッジAIは高速道路に設置されるカメラなどに用いられ、渋滞予測や事故監視で活躍しています。
ネットワークAI
ネットワークAIは、複数の端末でネットワークを形成し、相互に補完し合って構築されるAIのことです。
ネットワークAIのデータ処理は、端末で行われます。このデータ処理を複数の端末で分散させることで、高い処理効率を実現させているのがネットワークAIの特徴の1つです。
全ての処理をクラウド上で完結できるクラウドAIとネットワークAIの異なる部分には、エッジAIと同様、端末依存のAI処理である点が挙げられます。
クラウドAIを活用する4つのメリット
ここからは、クラウドAIを活用するメリットを、4つにまとめて紹介します。
大規模なデータを処理できる
クラウドAIを活用するメリットの1つは、大規模なデータ処理ができることです。
一般にAIを活用するには、大量のデータ処理のために、大容量のサーバーが必要とされます。しかしクラウドAIは、ある程度の容量に耐えられるサーバーをサービスプロバイダー側で用意しているため、大規模なデータ処理が可能です。
上記からわかるように、大規模なデータ処理が可能な点は、クラウドAIのメリットです。
運用/管理費用を削減できる
運用や管理にかかる費用を削減できることも、クラウドAIのメリットに挙げられます。
前述したとおり、AIの活用にはサーバーを用意しなければなりません。クラウドAIは、このサーバーを所有せずサーバー容量の増減ができるうえ、メンテナンスもベンダー側で行われます。
しかしオンプレミス環境は、サーバーを物理的に用意しなければならず、メンテナンス費用も必要です。つまり、クラウドAIよりも運営/管理費用が嵩む可能性があります。
ここからわかるように、運用/管理費用を抑えられるのがクラウドAIのメリットの1つです。
チーム間で効率的に作業が進められる
クラウドAIは、チームでの効率的な作業を可能にするメリットもあります。
クラウドAIを活用すると、インターネット環境さえあれば、AIデータにどこからでもアクセスできます。これによって、AIデータの共有やユーザー間での同期に問題が生じることもありません。
チーム間で効率的な作業ができるのは、クラウドAIを活用するメリットといえます。
既存サービスのデータを活用できる
クラウドAIは、既存サービスのデータを活用できることもメリットの1つです。
クラウド上にデータが用意されていれば、AIを用いた分析が可能です。そのため、既存のデータを活用できれば、自ら用意する必要はありません。ただし、分析の内容次第では自身でデータを用意する必要が生じます。
クラウドAIを活用するデメリット
メリットに続き、ここからはクラウドAIを活用するデメリットを2つ紹介します。
不正アクセスや情報漏洩のリスクがある
クラウドAIのデメリットの1つに、不正アクセスや情報漏洩のリスクがあることも挙げられます。
クラウドAIのデータは、インターネット上で管理されています。その点で、物理的な保護はできないため、ハッキングなどによって不正アクセスや情報漏洩のリスクは避けられません。
不正なアクセスや情報漏洩の可能性がある点は、クラウドAIのデメリットといえます。
膨大なデータ転送/処理にはコストがかかる
膨大なデータ転送/処理にコストがかかることも、クラウドAIのデメリットの1つです。
というのも、クラウドAIはクラウドとそれにアクセスする端末間で大量のデータ送受信が行われます。そのため、通信量に応じたコストがかかってしまうのです。
膨大なデータを転送・処理する際にコストがかかる点はクラウドAIのデメリットといえます。
クラウドAIの活用事例
クラウドAIがどんなことに使われているのか、イメージが湧かない人もいますよね。
そこで、ここからはクラウドAIの活用事例を、7つ紹介します。
医療現場での画像診断
クラウドAIは、医療現場の画像診断でも活用されています。
クラウドAIによる医療現場の画像診断技術には、過去の症例データなどをAIに学習させて、画像から異常を検知するサービスなどがあります。例えば、富士フイルムが提供する医療クラウドサービスは、X線/CT/MRIなどの画像から異常を検知するサービスです。
このクラウドAIを活用した画像診断技術の登場によって、より効率的な診断が可能となり、医療サービスの向上につながっています。
商品/取引の不正検出
商品/取引の不正検出でも、クラウドAIは活躍しています。
クラウドAIによる不正検出は、過去の不正に行われた取引のデータをAIに学習させて、類似した行動が行われた際に不正を検出するサービスです。例えば、SBペイメントサービスの「AI不正検知」のように、過去の不正パターンと似た決済のタイミングで不正決済リスクをスコア化するサービスなどがあります。
これによって不正取引の危険度が可視化されるため、不正な取引の早期発見に貢献しているといえます。
商品の需給予測
クラウドAIは、商品の需給予測でも活用されています。
クラウドAIによる商品の需給予測は、過去の購買履歴などをAIに学習させることで、店舗への来店者数や商品の販売数などの予測をするサービスです。例えば、富士通のAI需要予測ソリューションとして、POS販売実績や営業カレンダーといった企業の持つ各種データから来店客数や販売数を予測できる「ODMA需要予測SaaS」があります。
この需給予測サービスの登場は、店舗の仕入れ最適化などにつながることから、運営業務効率化や食品ロス削減への貢献も期待されています。
購買/閲覧履歴に基づいた商品提案
購買/閲覧履歴に基づいた商品提案でも、クラウドAIは活躍しています。
クラウドAIを活用した商品提案は、AIにECサイトの過去購買データや閲覧履歴などを学習させて、興味がありそうな商品を提案するサービスです。例えば、GMOメイクショップの「GMOクラウドEC レコメンドAI」は、購買履歴/閲覧履歴/検索履歴などからユーザーの好みを判別してユーザーにおすすめ商品を表示するサービスです。
購買/閲覧履歴に基づいた商品提案サービスは、運営者・ユーザーの両者におけるECサイトでの取引を最適化することに貢献できるAIといえます。
自動運転
自動運転にも、クラウドAIが活用されています。
運転を自動化するには、膨大な交通データが必要です。その膨大なデータは、クラウド上でAIによって分析や処理が行われます。クラウドAIを活用することで、車両間での交通・天候に関するリアルタイムな情報共有が可能です。
AIによる自動運転技術は、人為的ミスを減らすことによる車の事故防止に加え、無人運転の実現による物流業界の人手不足解消にも期待が寄せられています。
お問い合わせ対応
クラウドAIは、お問い合わせ対応にも活用されています。
具体的には、クラウドAIを使用して大量の会話データから学習し、自然な人間の会話を実現したAIチャットボットなどがあります。例えば、同志社大学では、課題となっていたオンラインの問い合わせ効率化を目指して学生相談にAIチャットボットが導入されました。
このようなAIを使用した問い合わせ対応は、24時間365日稼働させられるため、ユーザーの悩みを早期解決に導くことや問い合わせ窓口の省人化に役立つでしょう。
音声の文字起こし
音声の文字起こしでも、クラウドAIは活躍しています。
クラウドAIを使用した音声の文字起こしは、人の声を解析して文字に変換する音声認識技術が使用されています。例えば、自動文字起こしサービスの1つに「notta」があります。
音声の録音などは一般的でしたが、AI技術によって音声をより正確に認識できるようになったことで実現したサービスです。議事録作成など、ビジネス業務の効率化につながるクラウドAIだといえます。
AIを活用できる代表的なクラウドサービス
ここからは、代表的なクラウドサービスを5つ紹介します。
Google Cloud（グーグルクラウド）
Google Cloudは、多数の著名サービスを提供するGoogleが運営元のクラウドサービスです。
機械学習/AIモデルの生成などが可能な「Vertex AI」ほか150以上のプロダクトを包括していて、Google CloudだけでAIを利用する環境から実行、メンテナンスまでも完結できます。
料金については従量課金制で、必要な容量・規模に応じて使い分けられます。
| 運営会社 | |
| 料金 | 従量課金制 ※詳細は要問い合わせ |
| 導入事例 | セブン-イレブン・ジャパン/アサヒグループホールディングス/ニトリホールディングス ほか |
2023年6月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。
Amazon Web Services（AWS）
AWSは、Amazonが運営する大規模クラウドサービスです。
多数のプロダクトが含まれる中で、機械学習によって画像認識とビデオ分析を自動化できる「Amazon Rekognition」など、複数のAIサービスや機械学習サービスが提供されています。
料金については従量課金制で、無料枠もあるため、気になる人はお試しで無料枠から導入してみるのも良いでしょう。
| 運営会社 | Amazon |
| 料金 | 従量課金制 ※詳細は要問い合わせ |
| 導入事例 | 任天堂/ディー・エヌ・エー/東京海上日動火災保険 ほか |
2023年6月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。
Microsoft Azure（マイクロソフトアズール）
Microsoft Azureは、Microsoftが運営元のシステムの構築・管理・実装まで一貫して行えるクラウドサービスです。
運営元のMicrosoftは、AIチャットサービス「ChatGPT」の運営元であるOpenAIに大規模な投資を行うなど、AI開発を牽引する企業の1つです。
そして、ChatGPTも組み込まれた「Azure OpenAI Service」は、事前にトレーニング済みのAIモデルを利用してスムーズなAI開発が始められます。
| 運営会社 | Microsoft |
| 料金 | 従量課金制 ※詳細は要問い合わせ |
| 導入事例 | 富士通/NBA/North Umbria Healthcare NHS Foundation Trust ほか |
2023年6月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。
IBM Watson
IBM Watsonは、IBMが開発したAI技術です。
IBM Watsonの技術は様々な業界のビジネスで組み込まれており、AIを活用したチャットボット機能や労働災害の削減を目指した危険予知の高度化などにも役立てられています。
また、IT専門調査会社IDCによる2020年AI市場シェア・ランキングで第1位を獲得していることなどから、人気AI技術の1つといえるでしょう。
| 運営会社 | IBM |
| 料金 | 従量課金制 ※詳細は要問い合わせ |
| 導入事例 | オプテージ/三井化学/中小企業基盤整備機構 ほか |
2023年6月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。
Salesforce Einstein
Salesforce Einsteinは、Salesforceが運営元の関連サービスと連係しているAI技術です。Salesforceと契約することで利用可能です。
営業支援・顧客管理プラットフォームとして多くの企業に採用されているSalesforceの強みを生かし、顧客管理の機能に優れています。
具体的には、ユーザーの活動履歴を基に商談の成功率をスコア化する「Sales Cloud Einstein」など、既存のSalesforceサービスの機能をより高める役割を果たしています。
| 運営会社 | Salesforce |
| 料金 | 月額3,300円~/ユーザー ※その他オプション詳細は要問い合わせ |
| 導入事例 | ロレアル パリ/RBC Wealth Management/シュナイダーエレクトリック ほか |
2023年6月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。
料金には税込み価格を掲載しています。
クラウドAIの活用がおすすめな企業/事業主の特徴4つ
なかには、クラウドAIを活用すべきか悩んでいる人もいますよね。
そこで、ここからはクラウドAIの活用がおすすめな企業/事業主の特徴を、4つにまとめて紹介します。
リモートワークを推奨している企業/事業主
リモートワークを推奨している企業/事業主は、クラウドAIの活用がおすすめです。
なぜならクラウドAIは、通信環境さえ用意できれば物理的な端末に縛られず、どこからでもAI技術にアクセスできるからです。また、データをクラウドで一元管理できることも、リモートワークに適しているといえるでしょう。
これによって、例えばメンバー間でAIを活用したシステムの構築時などに、離れた場所にいるメンバー同士でも同一データをベースとした作業が行えます。
このような理由から、クラウドAIの活用はリモートワークを推奨している企業/事業主におすすめです。
膨大なデータ処理が必要な企業/事業主
膨大なデータ処理が必要な企業/事業主にも、クラウドAIの活用はおすすめです。
なぜなら、クラウドAIでは大容量のサーバーをサービスプロバイダー側で用意しているため、複雑で大規模なデータの処理にも対応できるからです。
例えば金融や医療分野では、昼夜問わず膨大なデータ供給が行われ、高度な処理を求められます。この時、膨大なデータに耐えうるインフラ設備をクラウドAIは所有しているのです。
上記のように、クラウドAIは大規模で複雑なデータ処理もクラウド上で行えるため、膨大なデータ処理を必要とする企業/事業主におすすめといえます。
大規模なITインフラの保有が困難な企業/事業主
大規模なITインフラの保有が困難な企業/事業主にも、クラウドAIの活用はおすすめです。
なぜなら、クラウドAIは、サービスプロバイダー側でAI開発に必要なインフラ設備を用意しているからです。また、必要に応じてサーバーの増減を行えることも、おすすめの理由の1つといえるでしょう。
これにより、例えば提供していたサービスの利用者数が増加した際に起こりがちな「負荷に耐えられるようにサーバーを増強したい」といった要望を、物理的にサーバーの確保をせずに叶えられます。
上記の理由から、クラウドAIの活用は大規模なITインフラの保有が困難な企業/事業主におすすめです。
顧客の消費行動を改善したい企業/事業主
顧客の消費行動を改善したい企業/事業主も、クラウドAIの活用がおすすめといえます。
なぜなら、クラウドAIを活用することで、顧客の行動分析が行えるからです。
例えば、クラウドAIを活用して、運営しているECサイトの売上の向上を目指すとします。この場合、ECサイトの過去販売データや顧客のページ推移などをAIに学習させることで、レコメンド表示商品の最適化で購買意欲の向上につながります。
上記のように、クラウドAIは顧客動線の改善も図れるため、顧客の消費行動を改善したい企業/事業主におすすめです。
まとめ
本記事では、クラウドAIとは何なのか、その意味を活用するメリットやデメリットも交えて紹介しました。
おさらいになりますが、クラウドAI活用のメリットとデメリットは、下記のとおりです。
| メリット | ・大規模なデータを処理できる ・運用/管理費用を削減できる ・チーム間で効率的に作業が進められる ・既存サービスのデータを活用できる |
| デメリット | ・不正アクセスや情報漏洩のリスクがある ・膨大なデータ転送/処理にはコストがかかる |
サーバーなどのオンプレミス環境の準備が不要で、大規模なデータ処理を、どこからでも行えるのがクラウドAIのメリットです。その反面、通信環境が必須なことや、セキュリティ面での懸念は生じてしまいます。
もしもメリットに挙げた内容に興味があることでクラウドAIの導入を検討している人は、デメリットも考慮しながら決断すると良いでしょう。
