AIプラットフォームとは？主な機能や選び方を詳しく解説

サービスの品質向上や業務効率化などを図るために、AIの導入を検討している企業が増えています。一方で、自社に合ったAIを開発するには専門知識や開発経験が必要です。専門知識や開発経験の少ない企業でもAI開発を進められるサービスとして、AIプラットフォームが注目されています。AIプラットフォームについて詳しく知りたいとお考えのご担当者様に向けて、AIプラットフォームの基本情報や主な機能、AIプラットフォームの選び方などについて解説します。

 

目次

 

 

AIプラットフォームとは

AIプラットフォームとはどういったものなのか、定義と基本概念、種類ごとの違いについて解説します。

 

●定義と基本概念

AIプラットフォームとは、AI開発に必要な機能やデータなどを備えたシステムのことです。学習データに関連する機能や膨大なデータ処理のための環境などが事前に用意されているため、AIプラットフォームを用いればAIをゼロから構築する必要がなくなります。例えば、製造現場で不良品の自動検出を行うAIを導入する際、AIプラットフォームを利用すれば、不良品データを準備するだけで効率的にAI技術を取り入れることができます。AIプラットフォームによってはサンプルデータが用意されているものもあるため、データの少ない企業でもスムーズにAI開発を進められます。

 

●AIプラットフォームの種類

AIプラットフォームの提供形態は、主に「クラウド型AIプラットフォーム」と「オンプレミス型AIプラットフォーム」の2つです。それぞれの提供形態の特徴を解説します。

 

クラウド型AIプラットフォーム

AIプラットフォームの主流となっている提供形態で、インターネット上で開発を行えるのが特徴です。インターネット環境があればどこからでもアクセスできるほか、大容量のクラウドサーバ内でデータの蓄積や処理を行えるので、大量のデータ処理に必要なスペックを持つサーバや端末を自社で用意する必要はありません。少ない初期投資で大規模で複雑な処理を行えるAIの開発環境を確保できるのが、クラウド型AIプラットフォームのメリットです。

 

オンプレミス型AIプラットフォーム

オンプレミス型は、自社でサーバやソフトウェアなどを調達し、社内のネットワーク環境でAIの開発を行うプラットフォームです。クラウド型とは違って外部に情報を移動・保存しないので情報漏洩のリスクが低く、独自のセキュリティ対策を施すことで機密情報を安心して取り扱えるメリットがあります。また、カスタマイズ性が高いのもオンプレミス型の魅力です。ただし、クラウド型に比べて初期投資の費用が高額になるほか、サーバを設置する場所の確保も必要になります。

 

●総合型と特化型AIプラットフォーム

AIプラットフォームは、そのほかにも「総合型AIプラットフォーム」と「特化型AIプラットフォーム」に分けられます。総合型と特化型それぞれの特徴について解説します。

 

総合型AIプラットフォーム

総合型AIプラットフォームとは、AI開発に必要なツールやサービスが一元化され、データの収集・前処理、モデルの構築・トレーニング、デプロイメントまでを包括的にサポートするプラットフォームです。これにより、AI開発経験が少ない企業でも、容易にAIモデルの構築と運用が可能になります。代表的な例として、IBM Watson、Amazon Web Services（AWS）のSageMaker、Google Cloud AI、Microsoft Azure AIなどが挙げられます。

 

特化型AIプラットフォーム

特化型AIプラットフォームは、特定の業界や機能に特化したプラットフォームのことです。医療分野における画像診断をはじめ、小売・物流の在庫仕分けや金融・保険の自動与信審査などが該当します。総合型に比べてプラットフォームの汎用性は低いですが、高度な専門性や正確性などが求められる場面で効果を発揮するのが特徴。分野に特化したAIプラットフォームには、観光業の顧客管理に特化したtalkappiや映像解析に強いSCORER、製造業向けのMANUFACIAなどがあります。

 

AIプラットフォームの主な機能

AIプラットフォームで提供される機能には、主にどのようなものがあるのかについて紹介します。

 

●データ収集と前処理

AIモデルの精度は学習データの内容や量に左右されるため、AI開発において学習データの収集は重要な工程です。必要な学習データの量は分野によって異なりますが、単純な画像分類の場合は、それぞれのクラス（分類対象のカテゴリ）に1,000～10,000枚もの画像が必要になります。AIプラットフォームのデータ収集機能を活用すれば、外部ツールとの連携やデータ抽出などによって学習データを効率よく集めることが可能です。ただ、大量のデータを収集するだけではAIに学習させることができません。

収集したデータをAIに学習させるには、データを適切な形式に加工する前処理が必要です。データ処理が適切に行われないとAIモデルの精度が低くなったり、誤ったAIモデルが構築されてしまったりする可能性があります。AIプラットフォームのデータ処理機能を活用して、事前に入力ミスや欠損のあるデータの正規化といった前処理を行うことが大切です。

 

●モデル構築とトレーニング

学習したデータからAIモデルを構築する機能です。試作モデルを作成し、現実のデータを使って、予測した結果が作成されるかどうかを確認します。AIプラットフォームでは解決したい課題に応じて適切なモデルが構築可能。画像認識や音声認識、売上予測、採用マッチングなど様々なAIモデルを作成できます。

トレーニングでは、機械学習のアルゴリズムを使ってネットワークの重み付けを変えます。トレーニング後は新しいテストデータでパフォーマンス評価を行い、高精度の結果が出ない場合はアルゴリズムの選択に戻って手法を再度選択。データが適切でなかった時は、別のデータを用意し直すこともあります。このように、自社に適したAIのモデルをトレーニングしながら構築します。

 

●再学習とアップデート（MLOps）

再学習とは、新しいデータを使って既存のモデルを改善する機能です。既存のモデルに最新の学習データを入力してモデルのパラメータを更新することにより、モデルの性能が改善され、新しいデータに対してより精度の高い予測を行えるようになります。このように、効果的なモデルを活用し続けるには、モデル構築が終了してからも再学習による継続的なアップデートが必要です。

こういった考え方をMLOps（エムエルオプス）といいます。再学習は自然言語処理や画像認識など、時間の経過によって変化するタスクに対して特に有効です。

 

AIプラットフォームの選び方

自社に合ったAIプラットフォームを選択するには、次の3つのポイントを押さえておくことが大切です。それぞれのポイントについて解説します。

 

●目的と用途に合った選択

最適なAIプラットフォームを選択するにあたり、まずは導入の目的や解決したい課題を明確にしましょう。AIが活用できる分野は音声認識や画像認識、自然言語処理、異常検知、未来予測など多岐に渡りますが、分野によって必要な機能が大きく異なります。

また、AIプラットフォームの製品によって得意分野も様々です。例えば音声認識と未来予測では求められる技術が大きく異なり、音声認識にどれだけ優れているAIだとしても未来予測の分野では活用できません。そのため、AIプラットフォームを選択する時は、自社の導入目的や課題に合った機能を備えているかを確認しましょう。

AIプラットフォームの中でも、Amazonが運営するAWS（アマゾン ウェブ サービス）はITインフラに必要な機能を豊富に提供しているのが強みです。AWSの豊富な機能を組み合わせることで、複雑なビジネス要件にもスムーズに対応できます。

 

●コストとROIの考慮

AIモデルの精度を維持するには定期的なデータの更新やアルゴリズムの調整を行わなければならず、さらに社員のトレーニングも必要になるため、導入後も運用費用が継続的に発生します。ROI（投資対効果）を最大化するにはコスト削減と効率化がポイントで、目的や課題に応じたAIプラットフォームの選択やインフラの最適化、AI導入によるビジネスプロセスの改善が必要となります。ROIをしっかりと評価したうえで、長期的なビジョンを持つことが大切です。

例えばMicrosoftが提供するAzure AIはMicrosoftの製品やサービスとの親和性が高く、シームレスな統合が可能です。新たなツールやプロセスを習得する必要がないので、Microsoftを使い慣れた企業にとって取り組みやすいのが強みといえます。既存のMicrosoft製品やサービスとの連携を深めることで、業務の効率化とコストの最適化が行えます。

 

●技術サポートとパートナーシップ

AIプラットフォームはコーディングや機械学習などの専門知識がなくても使用できますが、AI開発の工程では疑問やトラブルが付き物のため、スムーズにAIを開発できるとは限りません。そのため、疑問やトラブルが発生した時に丁寧なサポートが受けられるかどうかが、AI開発にかかる時間とコスト節約のカギとなります。AIプラットフォームは製品によってサポート体制が大きく変わってくるため、AI開発の経験が少ない企業であれば24時間いつでも対応してくれるか、専門知識を持つAIエンジニアがサポートしてくれるかなどの点も考えたプラットフォーム選びをしましょう。

代表的なAIプラットフォームの1つであるIBM Watsonは、データ活用の仕組みづくりも含め、全社的なAI活用に向けた総合的な支援を行っているプラットフォームです。また、ビジネス向けに特化しているのもIBM Watsonの特徴で、一定レベルの学習を事前に済ませた状態のAPIを提供しており、データ収集や学習にかかる時間・コストを節約できます。

 

AIプラットフォームの開発を外注する場合

AIプラットフォームの開発を外注する場合に、どのような会社を選ぶと良いかのポイントを解説。また、AI開発がどのようなプロセスで進んでいくのかについても把握しておきましょう。

 

●外注先の選び方

AIプラットフォーム開発の外注先を選ぶ際は、以下の4つの点に注意が必要です。会社選びで押さえておきたい点を紹介します。

 

1. 専門知識と経験

AIプラットフォーム開発の外注先を選ぶうえで、最も重要なのがAIプラットフォーム開発に関する知見とノウハウの有無です。開発実績が豊富な企業であれば、確かな知識とノウハウを蓄積している可能性が高いと考えられます。過去の開発実績については企業のHPで確認するか、担当者に直接確認しましょう。

 

2. コミュニケーション能力

外注先を選ぶにあたって開発会社の技術力に注目しがちですが、実はコミュニケーション能力も重要です。外注先と綿密なコミュニケーションがとれていないと、認識のずれが発生して想定していたシステムにならないリスクがあります。また、認識のずれによって手戻りが発生すると予算オーバーしてしまう確率が上がるため、コミュニケーションに力を入れているかどうかも確認しましょう。

 

3. 費用対効果

開発費用は外注先を検討する際の重要な事項ですが、コストをただ比較するのではなく、提供されるサービスの品質や効果を総合的に評価して選ぶことが大切です。また、外注にあたっての予算を含む社内の制約条件をまとめ、条件をクリアできる開発会社を選ぶようにしましょう。

 

4. サポート体制

AIは新規性のある専門的な分野のため、開発後のトラブルに対して柔軟に対応してくれるかは、外注先を選ぶうえで重要なポイントとなります。また、AIは導入後も再学習によるAIモデルのアップデートが必要になるケースが多いので、開発後のサポートやメンテナンス体制が整っているかを確認することが大切です。

 

●開発プロセス

AI開発は以下の4段階のフェーズで進められるのが一般的です。

1. 構想・コンセプトフェーズ：解決すべき課題をもとにAI開発の目的を明確化し、どのようなAIを開発するのか検討・計画します。
2. PoCフェーズ：プロトタイプを作成し、構想計画が実現可能かを実証実験します。
3. 実装フェーズ：PoCフェーズで構築したプロトタイプをもとにAI開発を本格的に進めていきます。
4. 運用フェーズ：AIを実際の業務で運用し、モニタリングとチューニングを行います。

 

AIプラットフォームの開発を依頼するなら

AIプラットフォームはAI開発に必要な機能やデータなどが備わっているため、AIをゼロから構築する必要がなく、専門知識や開発経験の少ない企業でもAI開発を効率的に進められることから注目を集めています。AI開発を外注する場合、開発実績や費用対効果、サポート体制などを比較しながら外注先を検討することが大切です。

ただ、多くの開発会社の中から自社に合った外注先を探すのは、困難です。「自社に合った開発会社がわからない」「選定にできるだけ時間をかけずにスムーズに導入したい」とお考えのご担当者様はぜひ一度ご検討してみてはいかがでしょうか。知識豊富な専門スタッフがご要望を丁寧にヒアリングしたうえで、最適な開発会社を最短1日でご提案いたします。

 

 

 

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