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2020.04.09

AI開発を効率化!AIプラットフォームまとめ

最終更新日:

あらゆる分野でAIの活用が進んでいます。その要因の一つにAI開発の利便性向上が挙げられます。従来のAI開発ではプログラミングをしてシステムを0から作り上げる必要があり、時間がかかるという課題がありました。

そこで活躍するのがAIプラットフォームです。AI開発において、AIプラットフォームを使えば既存の開発環境を使うことができるので、開発時間を圧倒的に短縮することができます。

今回は、AI開発者向けにおすすめのAIプラットフォームをご紹介していきます。

AIプラットフォームとは

PaaSの台頭

PaaSとはPlatform as a Service の略で、プラットフォームをサービスとして提供するビジネスを指します。

プラットフォームとは開発に必要な環境が事前に用意された土台のことで、AIプラットフォームは事前に大量のデータを学習したモデル(AI)などが事前に準備されたプラットフォームです。

開発環境を自力で構築せずにAI開発が可能に

AIプラットフォームを使えば、開発者が自力で開発環境をゼロから構築する必要がなく、事前に準備された環境で開発可能です。そのため、従来よりも圧倒的に早くAIを開発できるようになります。また、AI開発自体に今まで以上に集中できるようになるというメリットもあります。

データの準備が必要でないケースも

AI開発において特に重要なのが学習データの確保です。十分な量の良質なデータがないと、期待する精度を実現することはできないからです。

AIプラットフォームによっては、サンプルデータがあらかじめ用意されているものもあります。そのため、データが手元にない人でもAIを開発することができます。

開発環境の自由度は限られる

手軽にAIを開発できるAIプラットフォームですが、あらかじめ準備された開発環境内で開発することになります。そのため、自力で開発するのに比べて開発環境の自由度は限られます。

自分に合った環境を自分で作り、その中で作業したいという人は向いていないかもしれません。

今までのAI開発

膨大なデータを独自に学習

今までのAI開発では、開発者が独自に構築した機械学習モデルで膨大なデータを独自に学習していました。膨大なデータを初めから収集し、前処理を通して機械学習に使えるデータにするには膨大な手間が掛かっていたのは事実です。

つまり、AI開発以外の部分に大きな手間がかかっていたということです。

費用が膨大に

自力でのAI開発では掛かる費用が膨大になってしまうという課題もありました。開発時間が長いためAIプラットフォームを使うよりも人件費が高くなってしまいます。また、データも初めから用意しなければならないため、データ収集に掛かる費用も発生します。

AIプラットフォームは使用料は掛かるものの、従来のAI開発にかかっていた費用の削減を実現しました。

構築まで時間がかかる

自力でのAI開発では、開発環境から全て自分で構築する必要がありました。、当然、開発に要する時間は長くなります。そのため、AIプラットフォームを利用した開発よりも、スピード感にかけるのも事実です。

AI開発に関する記事はこちら▼

AI開発者におすすめの総合AIプラットフォーム

Google Cloud Platform

引用:https://cloud.google.com/?hl=ja

Googleがエンジニア向けに提供しているAIプラットフォームです。実際に、Google社内でも利用されているプラットフォームが一般にも公開されたことで、ファーストリテイリングやメルカリなど多くの企業で利用されるようになりました。

インフラ環境の安定性やAI分野のサービスの充実度がメリットです。

Microsoft Azure

引用:https://azure.microsoft.com/ja-jp/

マイクロソフトが提供しているAIプラットフォームです。

PaaSとサーバやネットワークなどのインフラをWebサービスとして提供するIaaS(Infrastructure as a Service)が合わさったサービスで、システムの開発環境に加えてサーバやCPUといったインフラ機能も合わせて提供しています。

開発したいシステムに合わせて規模の拡張が容易なだけでなく、低コストで運用できるため使い勝手の良さから人気があります。

IBM Watson

引用:https://www.ibm.com/jp-ja/cloud

IBM社が提供しているAIプラットフォームサービスで、主にビジネスの場で幅広く活用されています。

画像や音声など今まで人がうまく活用できていなかったようなデータをAIが分析し、ビジネスにおける人のより良い意思決定をサポートします。

商用化されているサービスは画像処理や自然言語処理、ビッグデータ分析など広い範囲に渡っていますが、現在は12の分野が日本語に対応し今後も幅を広げていくそうです。

Amazon Web Services(AWS)

引用:https://aws.amazon.com/jp/

通販サイトを手掛けるAmazonが提供するクラウドサービスです。

サービスの幅が広くその数は700以上にも上ります。また、セキュリティの高さに強みを持っており、自社の貴重なデータを置いても漏洩の心配がなく安心です。

使いたいときにすぐに利用できることから、迅速にプロトタイプを制作できるなどビジネスのスピード向上にも力を発揮します。

分野特化のプラットフォームも登場

小売に特化 ABEJA INSIGHT FOR RETAIL

引用:https://abejainc.com/insight/retail/ja/service/

小売ビジネスに特化したAIプラットフォームです。

店舗内における顧客の入店から購買までの行動を数字でわかりやすく可視化してくれます。

今まで店員の勘と経験に頼っていた店舗内のマーケティングをAIでより正確に自動化できるため、将来の小売店経営には必須です。

製造業に特化 MANUFACIA

引用:https://www.cross-compass.com/manufacia/

製造業に特化したAIプラットフォームサービスです。

音や外観、振動など製造ラインで発生するあらゆるデータを活用し、異常検知や保全などの業務効率化に貢献します。

AIに関する専門知識がなくとも使いこなせるのもメリットです。

マーケティングに特化 VALIS-Cockpit

引用:https://cockpit.valis-ai.com/about/

ソネット ・メディア・ネットワークスが提供するマーケティングに特化したAIプラットフォームです。

ユーザーの行動に関する膨大なデータをAIで分析することで、デジタルマーケティングの効率化を実現することができます。また、分析結果を元にマーケティングコンサルタントによる施策提案や実行サポートを受けることができます。

AI予測に特化 Findability Platform

引用:https://findabilitysciences.co.jp/

ビジネスにおけるあらゆる高精度な予測をサポートするAIプラットフォームです。

変数の選択やモデルの作成・検証、最終的なモデル選択などAI活用に必要となる作業を全て自動化できますので、AI活用の初心者でも安心して使うことができます。

また、日々蓄積されていくデータをAIが学習しますので、常に精度が向上し続けます。

公式HP/

医療の画像診断に特化 SYNAPSE SAI viewer

引用:https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare/healthcare-it/it-imaging/sai-viewer[/caption]

医療分野のAI活用に積極的な富士フイルムが提供している、画像診断特化型AIプラットフォームです。

従来、画像診断は医師による目視で行われるのが普通で、どうしても小さな症状の見落としのリスクがありました。そこでAIを活用することで、人間以上の精度の高さで微小な症状も正確に発見することができます。

画像診断にAIが活用されるようになれば、今以上の医療水準の向上が期待できます。

公式HP

まとめ

AIプラットフォームはAI開発に必要となるあらゆる環境があらかじめ用意されているだけでなく、便利なサービスを多数利用できることがわかりました。また、ある業界や業務に特化したAIプラットフォームもあり、幅広いニーズに対応できるようになっています。

そのため、AIプラットフォームを活用することでより効率的にAIを開発することができるようになるのではないでしょうか。

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