AI as a Service: AIとクラウドコンピューティングが出会うとき

競争で優位に立つために、ますます多くの企業が自社のアプリケーション、製品、サービス、ビッグデータ分析手法に人工知能技術を統合しようとしています。企業が AI テクノロジーの利用を開始する最も簡単かつ迅速な方法の 1 つは、クラウドベースの AI-as-a-Service 製品を使用することです。

調査会社IDCによると、認知および人工知能システムへの世界的な支出は、2021年までに年平均成長率（CAGR）50.1%で増加すると予想されています。これは、これらのテクノロジーへの総支出が 2017 年の 120 億ドルから 2021 年には 576 億ドルに増加することを意味します。

これらの費用の大部分は、クラウドベースの AI サービスに充てられると思われます。 RightScale の 2018 年クラウドの現状調査によると、企業は特に、特定の種類の人工知能 (機械学習) に関連するクラウド コンピューティング サービスの利用に関心を示しています。調査回答者に今後どのようなパブリック クラウド サービスを使用する予定かを尋ねたところ、機械学習サービスが調査で第 1 位となり、実際にこれらのサービスを使用しているのはわずか 12% であったにもかかわらず、46% が同技術を試用しているか導入を計画していることがわかりました。

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組織がサービスとしての AI にますます関心を寄せていることは明らかであり、クラウド コンピューティング ベンダーはサービスの数を増やすことでこれに応えています。

AI as a Serviceの種類

「AI」は幅広い技術を網羅する広義の用語であるため、現在利用可能な AI-as-a-Service にはさまざまな種類があります。本質的に、人工知能とは、機械を使って人間と同じことを行うことです。たとえば、AI には、画像内のオブジェクトを認識して識別できるコンピューター ビジョン テクノロジが含まれます。また、システムが通常の会話を行えるようにする自然言語処理や、明示的にプログラムしなくてもコンピューターが学習できるようにする機械学習も含まれます。

AI-as-a-Service は、これらのタイプの AI テクノロジーをクラウド コンピューティング サービスとして提供できます。現在、市場に出回っている AI-as-a-Service 製品は、一般的に次のカテゴリに分類されます。

• ロボットとデジタルアシスタント: 多くの人にとって、「人工知能」という言葉を聞くと、最初に思い浮かぶのは、Apple の Siri、Microsoft の Cortana、Amazon の Alexa などのデジタルアシスタントです。これらのツールは、自然言語処理技術を使用してユーザーと会話をし、また多くのツールではスキルを向上させるために機械学習も使用します。多くの企業が自社の製品や Web サイトに同様の機能を追加したいと考えています。実際、IDC によれば、2017 年に支出された AI 使用事例のトップは、自動化された顧客サービス エージェントでした。しかし、独自のボットをゼロから作成することは、企業にとって困難な作業です。代替手段として、ロボットプラットフォームをサービスとして提供するベンダーがいくつかあります。ユーザーは独自のデータを使用してロボットをトレーニングし、ロボットが簡単な質問に答えることで、作業員を反復作業から解放し、より複雑なタスクを処理できるようになります。
• コグニティブ コンピューティング API: アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用すると、開発者は構築中のアプリケーションや製品にテクノロジやサービスを簡単に統合できます。大手クラウドプロバイダーは多種多様な API を提供しています。たとえば、写真共有アプリを作成したい開発者は、顔認識 API を使用して、写真に写っている個人を識別する機能をアプリに提供することができます。 API のおかげで、開発者は顔認識コードをゼロから記述する必要はなく、その仕組みを完全に理解する必要もありません。ワーカーは API を使用して、アプリケーションがクラウド内のこの機能にアクセスできるようにします。 API は、コンピューター ビジョン、コンピューター音声、自然言語処理、検索、知識マッピング、翻訳、感情検出など、さまざまな目的で利用できます。
• 機械学習フレームワーク: これらのツールを使用すると、開発者は時間の経過とともに改善されるアプリケーションを作成できます。一般的に言えば、開発者またはデータ サイエンティストがモデルを構築し、既存のデータを使用してそのモデルをトレーニングする必要があります。機械学習フレームワークは、ビッグデータ分析に関連するアプリケーションで特に人気がありますが、他の多くの種類のアプリケーションの作成にも使用できます。クラウドでこれらのフレームワークにアクセスする方が、機械学習タスク用に独自のハードウェアとソフトウェアをセットアップするよりも簡単でコストもかかりません。
• 完全に管理された機械学習サービス: 組織がアプリケーションに機械学習機能を追加したいと思っても、開発者やデータ サイエンティストに必要なスキルや経験が不足している場合があります。完全に管理された機械学習サービスでは、テンプレート、事前に構築されたモデル、ドラッグ アンド ドロップ開発ツールを使用して、機械学習フレームワークの使用プロセスを簡素化および加速します。

AI-as-a-Service は、クラウド サービスとしてアクセスできる汎用 AI を作成します。汎用人工知能とは、人間と同じように考え、コミュニケーションできるコンピュータシステムです。ほとんどの専門家は、研究者がそのような AI 技術を開発するには何年もかかると考えています。

AI as a Serviceのメリット

一部の組織（主に非常に大規模な企業）は、独自の AI 研究とハードウェアに投資することを選択します。ただし、多くの企業は、AI をサービスとして使用することを好みます。このアプローチには、次のような多くの利点があるためです。

高度なインフラストラクチャ: AI アプリケーション、特に機械学習やディープラーニング アプリケーションは、ワークロードを並列に実行する複数の高速グラフィック プロセッシング ユニット (GPU) を備えたサーバー上で最高のパフォーマンスを発揮します。しかし、これらのシステムは多くの企業にとって非常に高価であり、組織やユースケースに多くのメリットをもたらすことができません。 AI-as-a-Service により、組織はこれらの超高速コンピューターを手頃な価格で企業が利用できるようにすることができます。

?低コスト: AI as a Service は、高価なハードウェアを購入する必要がなくなるだけでなく、組織が使用するハードウェアに対してのみ支払うことも可能にします。クラウド コンピューティングの専門用語では、ほとんどの AI ワークロードは「バースト的」であると考えられており、つまり、短期間に大量のコンピューティング能力を必要とすることを意味します。 AI-as-a-Service では、使用したサービスに対してのみ料金が請求されるため、コストが大幅に削減されます。

スケーラビリティ: 他の種類のクラウド サービスと同様に、AI-as-a-Service を使用すると、スケーリングが非常に簡単になります。多くの場合、組織は AI がどのように役立つかを確認できるパイロット プロジェクトから始めます。 AI をサービスとして利用することで、パイロット プロジェクトを迅速に本格的な運用に移行し、需要の増加に合わせて拡張することができます。

可用性: 最高の AI ツールの一部はオープンソース ライセンスで利用できます。これらのオープンソース AI ツールは安価ですが、必ずしも使いやすいとは限りません。クラウド AI サービスを使用すると、開発者がその分野の技術専門家にならなくても AI 機能に簡単にアクセスできるようになります。

AI as a Serviceのデメリット

AI-as-a-Service の 2 つの最大の欠点は、セキュリティとコンプライアンスという、すべてのクラウド コンピューティング サービスが直面する 2 つの問題でもあります。

多くの AI アプリケーション、特に機械学習機能を組み込んだアプリケーションは、大量のデータに依存しています。このデータがクラウドに保存されるかクラウドに移動される場合、組織は保存時および転送中の暗号化を含む適切なセキュリティ対策が実施されていることを確認する必要があります。

場合によっては、規制により、特定の業界の特定の種類の機密データがクラウドに保存されないことがあります。その他の法律では、特定のデータは、そのデータが所在する国の国境内に留めておくことが義務付けられています。このような場合、特定のユースケースでは AI をサービスとして使用できない可能性があります。

もう 1 つの潜在的な欠点は、AI-as-a-Service が非常に複雑になる可能性があることです。組織は、AI とクラウド コンピューティングのスキルを持つ従業員をトレーニングしたり雇用したりするために時間と労力を費やす必要があります。しかし、多くの組織は、このハードルは簡単に克服でき、AI-as-a-Service を導入すれば長期的には利益が得られると考えています。

AI サービスプロバイダー

すべての主要なクラウド コンピューティング ベンダーは AI をサービスとして提供しており、いくつかの小規模ベンダーもクラウドベースの AI サービスを提供しています。概要は次のとおりです。