AI・機械学習が急速に普及しているなか、多くの企業でシステムにAIを組み込みたいと考えているのではないでしょうか。
しかし、AIをゼロから構築し実装するのは大きなコストが必要です。
そこで、情報システムにAIを活用した機能を簡単に組み込めるAIaaS（AI as a Service）が注目されています。
本記事では、今注目されているAIaaSについて詳しく解説します。
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目次
AIサービスの概要
AIaaSとは
AIaaS（AI as a Service）は、クラウドベースでAI機能を提供するサービスモデルです。
AIaaSを利用することで、企業は自社でAIのインフラやモデルを構築せずに、AI機能を自社システムに組み込むことができます。
データ分析、機械学習、自然言語処理などの専門知識や高額なシステム開発が必要だったAI技術が、クラウドを通じて手軽に利用可能となり、幅広い業界で導入が進んでいます。
AIaaSの機能
AIaaSで提供される機能として、主に以下が挙げられます。
・自然言語処理（NLP）
自然言語処理とは、テキストデータを理解し、分析する処理のことです。
AIaaSではAPIを通して自然言語処理を適用し、チャットボットによる対応やテキスト分析機能を提供しています。
・画像認識・音声認識
画像に映っている物体の判断する画像認識、音声を文字に変換する音声認識の機能を提供しています。
画像認識機能を使うことで、署名の識別や医療用画像の解析ができます。
また、音声認識を使うことで会議の議事録、電話対応の自動文字起こしが実行できます。
・データの分析・予測
システムに保存されている大量のデータを分析・可視化、さらには今後の動向を予測し、企業の意思決定を支援します。
AIaaSのメリット
AIaaSを利用することで、主に以下のメリットが得られます。
＜機械学習モデルの作成が不要＞
AIaaSを利用する最大の利点は、企業が自らAI機械学習モデルを構築する必要がないことです。
大手クラウドプロバイダーが提供する、事前にトレーニングされたAIモデルを使用することで、短期間でAI機能をビジネスに導入できます。
AI技術のスキル不足に悩む企業にとって、AIaaSは大きな支援となります。
＜非構造化データからビジネスに役立つデータを抽出＞
AIaaSは、画像、音声、テキストなどの非構造化データから、ビジネスに役立つインサイトを自動的に抽出できます。
例えば、顧客の感情分析や市場動向の予測などに活用することができます。
これにより、従来の手法では扱いづらかったデータも、ビジネス上の意思決定に利用できます。
＜情報システムへの組み込みが容易＞
AIaaSは、企業の情報システムに容易に組み込むことができます。
クラウド上で提供されるAPIを利用することで、企業は大規模なインフラ変更や追加のリソースを必要とせずに、AI機能を迅速に自社のシステムに組み込むことができます。
また、AIaaSがクラウドサービスであることから、スケーラブルな組み込みが可能です。
例えば小規模からサービスを開始し、徐々にスケールアップするという導入もできます。
AIaaSの市場動向
Business Research InsightによるとAIaaSの市場規模は2023年に19億1,000万米ドルで、2024年の22億8,000万米ドルから2032 年までに95億1,000万米ドルに成長すると予測されています。
また、AI技術の急速な進歩やクラウドコンピューティングの普及がその要因としてあげられています。
今後は中小企業や組み込みAIへの普及、また専門知識がなくともAI開発が可能になるなど、よりAIaaSの利用がより身近になると予想されています。
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AIaaSの紹介
AIaaSはクラウドベンダーを始め多くの企業がサービスを提供しています。
ここでは、主なAIaaS5つを紹介します。
IBM Watsonx
IBM Watsonxは、ビジネスに特化したAIプラットフォームで、以下のサービスを展開しています。
・AIアプリケーション開発：watsonx.ai
・大量データ分析：watsonx.data
・AIアプリケーションおよびAIモデルの監視、管理：watsonx.governance
また、生成AIを利用したチャットボット、AIアシスタント、コード生成ツールによって業務効率化を支援する「AIアシスタント・ソリューション」も提供しています。
AWS AI サービス
クラウドサービスで最も高いシェアを誇るAWS（Amazon Web Services）では、以下のようなAIサービスを提供しています。
・自然言語処理：Amazon Comprehend
・翻訳：Amazon Translate
・画像分析：Amazon Rekognition
・音声合成：Amazon Polly
また「Amazon SageMaker」を使えば、開発者やデータサイエンティストが手軽にAIモデルを開発、トレーニング、デプロイ可能です。
既存の業務にAIを統合しやすく、企業はリアルタイムの予測や自動化に活用できます。
Microsoft Azure AI
Microsoft社が提供するクラウド「Microsoft Azure」では、以下のようなAIサービスを提供しています。
・自然言語処理：Azure Congnitive Service for Language
・翻訳：Azure Congnitive Services:Translator
・画像分析：Azure Video Indexer
・音声合成：Azure Congnitive Services:Text to Speech
また「Azure Machine Learning」により、AIモデルの開発やデプロイが簡単に行えるほか、「Azure Cognitive Services」で高度なAI機能をAPIで利用できます。
これらのサービスを通じて、企業のAI導入を支援する包括的なソリューションを提供しています。
Google Cloud AI
Google Cloud AIは、TensorFlowやAutoMLを活用した高度なAI開発環境を提供します。
・自然言語処理：Natural Language AI
・翻訳：Translation AI
・画像分析：Vision AI
・音声合成：Text-to-Speech
この他「Vertex AI Studio」を使って、独自のプロンプトの設計や基盤モデルのカスタマイズなどが行えます。
OCI Generative AI
OCI（Oracle Cloud Infrastructure） のGenerative AIサービスは、OCIを利用したさまざまな生成AI機能を提供しています。
具体的には、以下のようなサービスがあります。
・テキスト解析、翻訳：OCI Language
・画像分析：OCI Vision
・音声読み上げ：OCI Speech
OCIの高いパフォーマンスとスケーラビリティを活かし、企業はデータ分析やプロセスの自動化に生成AIを組み込むことができます。
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AIaaS導入時の注意点
AIaaSを導入する際には、押さえておくべき注意点があります。
必ず確認しておきましょう。
データの収集が必要
AIaaSを利用するにしても、まずAIaaSが利用するデータを用意する必要があります。
AIaaSのほとんどはテキスト・画像・音声などの非構造化データを使うサービスです。
自社のビジネスで発生するデータを整理し、優先度をつけて収集・活用していくことが重要です。
ベンダーロックインのリスク
AIaaSを提供するベンダーに依存する形になるので、注意が必要です。
例えばそのサービスで障害が発生した場合、復旧までAIaaSを利用する事ができません。
自社サービスでAIaaSを利用するシステムすべてに影響を及ぼす形となります。
また、一度AIaaSの利用を開始したあと、別のサービスに移行するのは難しいこともあげられます。
機能・性能の比較以外にもAIが活用するデータの移行など、さまざまな作業を伴います。
これらの事を加味し、AIaaSの導入には慎重にベンダーを選択しましょう。
セキュリティ、コンプライアンスを確認する
AIが活用する大量のデータをクラウド上に配置するため、セキュリティや自社コンプライアンスに適合するかを確認することが大切です。
例えば、以下の点を確認しておきましょう。
・データの保存場所（国内または海外）
・AIの学習に利用されるか
・サービスの稼働率は十分か
・セキュリティ対策は十分か
企業の機密情報を扱う場合は、特に注意しておく必要があります。
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まとめ
本記事ではAIaaSについて解説しました。
AIaaSは機械学習モデルを1からつくることなくAI機能を利用することができ、また導入も簡単にできるなど、注目されているサービスです。
ただし、AIを活用するには十分なデータが必要です。
また、クラウド上にデータを活用するため、セキュリティやコンプライアンスの確認が必要など、注意すべき点があることも覚えておきましょう。
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2023.08.03
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