AI（人工知能）は、企業の労働生産性向上や業務効率化を実現する手段として、あらゆる分野で欠かせない技術に成長しました。近年では開発環境を提供するAIプラットフォームの登場により、開発ハードルが大幅に低下したことも活用を後押ししています。
本記事では、AIプラットフォームの機能や導入のメリットを解説します。
AIプラットフォームとは？
AIは、人間のような知能をコンピューターで再現する技術です。データに基づいて学習することで物事を判断できるようになるため、人間の作業を代替する手段として多方面で活用されています。
たとえば、生産現場では作業員に代わってAIが製品検査を行う例が増えています。できる作業に制限はありますが、作業内容にムラがあり見落としなどのヒューマンエラー発生リスクがある人間よりも、24時間365日作業でき、作業品質も安定しているAIのほうが効率的です。あるメーカーでは、検査工程をAIに任せることで大幅な精度向上、工数削減を実現しました。
そのほかにも、画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野でAIは広くビジネスに活用されています。労働生産性向上や業務効率化を実現する手段として、またDXを実現する重要な手段として、AIの重要性は年々高まっています。
企業にとってAIは非常に魅力的な選択肢ですが、導入するハードルがあるのも事実です。まず、検証作業やシステム開発などに多額の費用と時間が必要です。また、AI人材不足が深刻になるなか、専門スキルを持ったエンジニアの確保も多くの企業が重荷に感じる部分でしょう。
そのような課題を解決する手段として期待されているのが、AIプラットフォームです。スクラッチ開発と比較して多くの利点があることから大企業をはじめ多くの企業で導入されています。
AIプラットフォームの概要
AIを使ったシステム開発を行う際に必要となるソフトウェアや学習済みのAIモデルなどの開発環境をまとめて提供するのがAIプラットフォームです。
これによりゼロから開発環境を構築する必要がなくなり、開発のハードルが下がります。さらに準備する手間がかからず開発期間も短くて済むため、スピーディかつコストを抑えられます。
AIプラットフォームには、有償のものだけでなく、GoogleのTensorFlowのようにオープンソースで提供され無償で利用できるものや、機能を制限して無償で利用できるようにしたものもあります。開発体制や予算、サポートの要・不要など、自社のニーズに合ったプラットフォームを選択するとよいでしょう。
AIプラットフォームの分類
AIプラットフォームは、大きく汎用型と特化型に分類できます。
汎用型は、機能を特定せずさまざまな用途に利用できるタイプです。AI開発時に必要となるハードウェアに加え、すでに学習済みのAIモデルを搭載しており、必要な機能を手軽に利用できるのが魅力です。Google Cloud PlatformやAmazon Web Services (AWS)が代表例です。
またドラッグ＆ドロップでAI構築ができたり、ブロックを組み立てるように機能を追加できたりするようなノーコードAIプラットフォームも増えています。
特化型は、ある特定の業種・業務向けに機能を絞ったタイプです。製造業向け、小売業向けなど業種ごとに必要となる機能を提供している製品や、経理向け、マーケティング向けなど、職種ごとに必要となる機能を提供している製品があります。汎用型のような自由度は少ないものの、その業種・業務に特有な課題を解決する機能など、該当する業種・職種にとっては、より利用満足度が高い製品であることが特長です。
自社にはどのようなプラットフォームが適しているか、開発の目的や社内の開発体制などを踏まえて検討するとよいでしょう。
AIプラットフォームの機能について
AI開発を行う際には、必要なデータを収集してAI学習に適した形式に加工した上で、学習を行います。これらのプロセスにおいて、AIプラットフォームが提供している機能を簡単に紹介します。
データを収集する
AIが学習するためには大量のデータが必要です。たとえば小売店で商品の需要予測を行うAIを開発するのであれば、売上情報のほか来店客数や気象データ、近隣のイベント開催情報などさまざまなデータが必要です。継続した情報であることはもちろん、量が多いほど精度も高くなります。
AIプラットフォームには、学習に必要なデータを効率的に収集するために、外部ツールと連携してデータを収集できる機能が備わっています。また、製品のなかにはあらかじめデータが提供しているもののもあり、データを持っていなくてもAI開発ができるようになっています。
収集したデータを処理する
収集したデータは、AI学習に用いるため、欠損した部分を補完する、正規化する、データが表す内容をタグ付けする（アノテーション）、などの作業を行います。前処理が適切に行われることで学習精度を高めます。
AIプラットフォームには、集めたデータにタグ付けするアノテーション機能が備わっています。これにより前処理にかかる時間を削減できます。
処理されたデータを基にモデルを構築する
前処理済みのデータを用いて、AIがモデルを構築します。
AIプラットフォームには学習済みのAIモデルが多数搭載されているため、そのなかから最適なモデルを選択し、学習データを用いながらチューニングします。たとえば、画像認識であればCNN、自然言語処理にはRNNなどが適しています。
製品のなかにはドラッグ＆ドロップやクリック操作でモデル構築ができるものもあります。
繰り返し学習を行い精度を上げる
AI開発はモデルを構築し学習データを処理させただけでは終わりではありません。
AIの精度を上げるためには、実際に運用しながら定期的にアップデートしていくことが重要です。AIプラットフォームでは、開発と運用の連携がスムーズに行えるため、再学習も活用しながら、より高精度に処理できるよう改善を行っていきます。
AIプラットフォームを導入するメリット
AIプラットフォームを導入すると開発の自由度は限られますが、それ以上に多くのメリットが期待できます。ここでは代表的な三つのメリットを紹介します。
コストが抑えられる
AIプラットフォームを導入することで、すべてを自社で開発したときと比較して低コストで開発できるメリットがあります。サーバーの準備なども不要なため、開発期間も短縮可能です。
また機器のメンテナンスも不要になるため、保守コストも抑えられます。
それらのコスト削減が実現することで、大幅な労働生産性の向上も期待できます。
専門のエンジニアを配置する必要がない
AI人材の獲得競争は激化しており、専門知識を持ったエンジニアを確保するのが困難だという企業は少なくありません。そのような企業でもAIプラットフォームを導入することで、AI開発のハードルを下げられます。
近年では、事前に用意された機能パーツを組み合わせてAIシステムが構築できる製品も増えています。ノンプログラマーであってもAI開発ができるようになり、多くの企業にAI活用の可能性が広がります。
小規模から始められる
AIプラットフォームの導入は、決して大企業だけの選択手段ではありません。環境の構築にあたってはスモールスタートも可能です。
すでに用意されている開発環境のなかから自社に必要な機能だけを選択して利用できるため、スモールスタートができる点がAIプラットフォームのメリットです。
このメリットを生かせば、コスト面で大きな負担を発生させずに、業務効率化や労働力不足といった各種課題に対応できます。
まとめ
AIプラットフォームを導入するとコストや開発期間を抑えることができるため、スモールスタートでAI開発をしたい企業に適した選択肢です。安価に利用できるものや業界・職種に特化したものなど多様な製品があるため、自社のニーズを明確にし、情報収集したうえで、目的に合った製品を見つけることが重要です。
