AI as a Service (AIaaS) とは何ですか?またその仕組みは何ですか?

AIaaS (Artificial Intelligence-as-a-Service) は、企業が AI とその能力、利点、ツール、テクノロジーを活用して複雑さを解消し、社内ソリューションの開発コストを克服する効率的な方法を提供します。

AI ツールとテクノロジーを使用すると、製品とサービスを改善し、時間のかかるタスクを自動化し、顧客サービスを強化できます。

従来のシステムを使用して社内ソリューションを作成したい場合、莫大な初期費用が発生する可能性があり、プロセスも複雑で時間がかかります。これが、多くの企業が社内ソフトウェア ソリューションの構築を好まない理由です。

この場合、AIaaS が救世主となります。これらの課題を克服し、チャットボットや監視ツールから複雑な分析ソフトウェアに至るまで、高度な AI アプリをコスト効率よく、コーディングを必要とせずに作成するのに役立ちます。

この記事では、AIaaS、その仕組み、その利点、およびいくつかの優れた AIaaS プロバイダーについて説明します。

さぁ行こう！

AIaaSとは何ですか?

サービスとしての人工知能 (AIaaS) は、サードパーティ企業やクラウド プロバイダーが AI を活用したソリューションを構築し、企業にアウトソーシングできるようにする、Everything as a Service (XaaS) の概念です。

企業は、これらの AIaaS ベースのソリューションを使用して AI 技術とソリューションを実装し、手動コーディングや巨額の投資を行わずに高度なアプリケーションを作成できます。

AIaaS は他のクラウドベースのサービスと同様に機能し、「サービスとして」モデルを通じて AI 製品とサービスを提供します。必要なだけのデータを効果的に収集して保存するのに役立ちます。 AIaaS は実装が簡単で、企業や個人がさまざまなパブリック クラウド プラットフォーム、機械学習アルゴリズム、サービスを実験できるようになります。

直感的でローコードのツールと API を通じて、ユーザーはコーディングの知識がなくても人工知能の力を活用できます。

AIaaS は、独自の AI システムを開発、テスト、使用したい企業にとって優れたソリューションです。そのため、リソースや人材に大規模な投資をすることなく、貴重な洞察と規模を拡大し成長する機会を得ることができます。

AIaaS ソリューションの種類

選択できるさまざまな種類の AI サービスには次のものがあります。

ボット

魅力的なチャットボットは、AI アルゴリズムによって粉末化されると、人間との会話をシミュレートできます。これは、ML と NLP の概念を使用して機能し、ユーザーのクエリを理解し、適切なソリューションを提供するのに役立ちます。

成功するチャットボットを構築するには、開発者による多大な労力と高度なコーディングが必要です。

AIaaS ソリューションは、顧客とスマートに対話し、より迅速かつ効果的な問題解決を提供する強力なチャットボットを作成するのに役立ちます。また、応答率を削減し、顧客満足度を向上させるのにも役立ちます。

アプリケーション プログラミング インターフェイス (API)

AIaaS ソリューションは素晴らしい API を提供します。定義上、API は 2 つのアプリケーションが相互に対話してデータを共有できるブリッジまたは仲介のようなものです。

たとえば、Airbnb のようなホテル予約 Web サイトは、さまざまなホテルのサイトからデータを抽出し、最もお得な情報と価格を 1 つの便利な場所に表示します。

現在、API は、NLP、コンピューター音声、コンピューター ビジョン、ナレッジ マッピング、翻訳、検索、感情検出などの旅行アプリケーションで使用されています。

したがって、API を構築したい場合は、コードを書かずに AIaaS ソリューションを活用できます。プロセス全体が自動化され簡単になるため、アプリケーションをより迅速に作成できるようになります。

機械学習

AI および ML モデルを使用すると、開発者は有用なソフトウェアを作成し、データ内のパターンを見つけ、プロセスを合理化し、予測を行うことができます。

AIaaS により、企業は ML と AI を導入しやすくなります。一般的な使用のために事前トレーニングされたモデルを作成することも、特定のユースケースに合わせてトレーニングされたモデルを作成することもできます。これらすべては ML の専門知識がなくても可能であり、これは多くの企業にとって大きな利点です。

データのラベル付け

データのラベル付けとは、大量のデータを効果的に整理するために注釈を付けることを意味します。サイズによるデータの分類、データ品質の保証、AI のトレーニングなど、複数のユースケースがあります。

データのラベル付けは人間参加型 ML の助けを借りて行われ、人間だけでなく機械も継続的に相互に対話できるようになります。これにより、AI はデータを簡単に評価し、将来的にパフォーマンスを向上させることができます。

データの分類

データ分類は、いくつかのカテゴリの下でさまざまなデータ セットにタグを付ける必要がある場合に使用されます。これには通常、ユーザーベース、コンテキストベース、およびコンテンツベースのデータ分類が含まれます。

データ分類の概要や基準が明確であれば、AIを活用したデータ分類を簡単に行うことができます。 AIaaS がこれに役立ちます。

AIaaS はどのように機能するのか?

IaaS、PaaS、SaaS などの他の「サービスとして」モデルとは異なり、AIaaS はサードパーティ ベンダーを通じて AI ベースのソリューションを提供します。

アーキテクチャは非常にシンプルで、機械学習、NLP、コンピューター ビジョン、ロボット工学などと連動するように構築された高度なハードウェア、ソフトウェア、AI システムが含まれています。これには、ML モデル、フレームワーク、ボットなども含まれます。

さらに、AIaaS はクラウド コンピューティング プラットフォーム上で動作し、企業が顧客により良いサービスを提供できるようにします。これにより、個人や企業は、高価なインフラストラクチャを維持したり導入したりすることなく、AI 機能に簡単にアクセスできるようになります。

AI アルゴリズムには主に 2 つのタイプがあります。

• 回帰と分類を含む ML アルゴリズム
• ニューラルネットを採用したディープラーニング（DL）アルゴリズム

アルゴリズムが特定の方法でコンピュータ システムに適用されると、コンピュータ システムは、オブジェクトを判断したり、会話を続けたり、障害物に応答したり、人間とチャットしたりするなど、人間のように振る舞うことができます。

企業は AIaaS モデルを利用して、収集および分析されたデータから貴重な洞察を得ることができます。したがって、AIaaS は企業に次のようなメリットをもたらします。

• 貴重な顧客を理解する
• サービスの提供と生産における重要なポイントを見つける
• 製品やサービスを購入する人もいれば、購入しない人もいる理由を理解する

AIaaSのコンポーネント

#1. AIインフラストラクチャ

AI インフラストラクチャは AI と ML モデルに依存します。コンピューティングとデータは、両方のモデルの 2 本の柱です。

• AI コンピューティング: AI コンピューティングには、サーバーレス コンピューティング、バッチ処理、仮想マシン (VM) が含まれます。これらのメソッドは、ML タスクを自動化し、並列処理を改善するために使用されます。たとえば、ソフトウェア XYZ には、ML ライブラリを含むリアルタイム データ処理エンジンが搭載されています。 ML モデルをトレーニングすると、それらをコンテナーや VM で使用して計算を実行できます。
• AI データ: 大規模なデータセットを統計アルゴリズムに組み込む場合、それは機能的 ML モデルと呼ばれます。一般に、これらのモデルは、既存のデータのパターンを理解するように設計されています。このデータの膨大な量によって、予測の正確な割合が決まります。たとえば、複数の医療レポートは、腫瘍やがんなどの医療緊急事態の検出にさらに使用できるように DL ネットワークをトレーニングします。

ML は、複数のソースから収集できる入力データに依存します。非構造化データ、リレーショナル データベース、生データのプール、保存された注釈などからのデータが、AI および ML モデルの入力となります。

高度な機械学習技術では、CPU、GPU、およびニューラル ネットワークの組み合わせを必要とする複雑な計算を実行する必要があります。 CPU と GPU は両方とも相互に補完することで、より高速な処理を可能にします。

クラウド プロバイダーは、AIaaS セットアップの仮想マシンとコンテナーを基盤とした CPU と GPU の組み合わせのクラスターを提供します。ユーザーはこの構成を使用してモデルをトレーニングできます。

#2. AIサービス

パブリック クラウド ベンダーは、カスタム ML モデルを必要としない利用可能な API を提供しています。これらのサービスは、クラウド プロバイダーが所有するインフラストラクチャから利点を引き出します。

• カスタム コンピューティング: 一般的なケースでは API が主な目的を果たしますが、クラウド プロバイダーはカスタム コンピューティング手法に移行し、ユーザーがカスタム データセットを介してコグニティブ コンピューティングに対応できるようにします。ここでは、ユーザーがデータを使用してコグニティブ サービスをトレーニングします。このカスタム アプローチにより、適切なアルゴリズムの選択とカスタム モデルのトレーニングのストレスが最小限に抑えられます。
• コグニティブ コンピューティング: このコンピューティングには、テキスト分析、音声分析、検索、音声翻訳が含まれます。これらのサービスは REST エンドポイントとして使用され、API 呼び出しを使用してさまざまなアプリケーションと統合されます。
• 会話型 AI: クラウド プロバイダーは、開発者がボット サービスを利用してプラットフォーム間でボットを統合できるように支援します。このサービスを使用すると、モバイル開発者や Web 開発者はアプリにデジタル アシスタントを簡単に追加できます。

#3. AIツール

インフラストラクチャや API とは別に、クラウド ベンダーは、コンピューティング プラットフォームやデータ プラットフォームと同期しているストレージ、データベース、VM を開発者やデータ サイエンティストが効率的に利用できるようにするツールを提供しています。

• ウィザード: データ サイエンティストはウィザードを利用して、トレーニングの複雑さを排除または最小限に抑えることができます。
• データ準備ツール: AI ツールのパフォーマンスはデータの品質に大きく依存します。また、高品質のデータと ML モデルを取得するには、データを簡単に変換、読み込み、抽出できるクラウド プロバイダーのデータ準備ツールが必要です。その後、出力は評価とトレーニングの目的で ML パイプラインに転送されます。
• フレームワーク: データ サイエンス環境のセットアップと構成は複雑であるため、クラウド プロバイダーは、Apache MXNet、Torch、TensorFlow などのいくつかのフレームワークを備えた既製のテンプレートを提供できます。

AIaaSの特徴

• 事前トレーニングされたモデル: AIaaS には、膨大なデータセットでトレーニングされ、必要なドメインやタスクに合わせて最適化された、幅広い事前トレーニング済みモデルが含まれています。
• カスタム モデル開発: AIaaS は、AI 機能の導入と統合を合理化するカスタム モデル開発オプションを提供します。

• データの処理と分析: AIaaS を使用すると、ビジネスで大規模なデータセットを処理および分析できるようにするデータを保存および処理できます。
• モデルのデプロイとホスティング: AIaaS を使用すると、コーディングの知識がなくても、AI および ML モデルを簡単に開発およびデプロイできます。
• API 統合: AIaaS は、既存のシステム、ワークフロー、アプリケーションと簡単に統合できます。サービス プロバイダーは、有名なフレームワークやプログラミング言語との統合を容易にする API と SDK を提供します。
• コンピューター ビジョン サービス: AIaaS は、AI によるビデオや画像の分析を支援するコンピューター ビジョン サービスを提供します。
• 予測分析: 予測分析は、あらゆるビジネスにとって重要な機能です。 AIaaS を使用すると、AI モデルが大規模なデータセットから将来の結果を予測できます。
• 自動機械学習: AIaaS は、AI モデルが反復的で時間のかかるタスクを処理できるように、自動化された ML 機能を提供します。
• モデルの監視と管理: AIaaS を使用すると、AI および ML モデルを効果的に監視および管理できます。これにより、これらのモデルのパフォーマンスを追跡することもできます。

AIaaS と AIPaaS

AIaaS および AIPaaS は、AI ベースのソリューションの開発および展開中に使用できるクラウドベースのソリューションです。ただし、どちらも範囲と機能の点で異なります。

AI-as-a-Service (AIaaS) は、既存のビジネス アプリケーションやプロセスに簡単に統合できる、事前構築された AI アプリケーションとモデルを提供するクラウドベースのソリューションです。

画像認識、予測分析、自然言語処理など、さまざまな操作用に事前構築されたモデルを提供します。これには API を介してアクセスできるため、開発者はアプリケーションに簡単に統合できます。

一方、サービスとしての AI プラットフォーム (AIPaaS) は、データ サイエンティストや開発者がリソースとツールを使用して AI モデルを設計、トレーニング、分析、デプロイできるようにするクラウドベースのソリューションです。これには、ソフトウェア開発キット、機械学習フレームワーク、API、およびその他の開発ツールが含まれます。

AIaaSのメリット

• 高度なインフラストラクチャ: AI と ML を成功させるには、GPU と並列マシンが必要です。 AIaaS がなければ、企業は多額の初期投資をしなければならない可能性があります。 AIaaS は、企業がより低いコストとリスクで ML の力を活用するのに役立ちます。
• 使いやすさ: AIaaS の実装は簡単です。深い技術スキルがなくても、AI の力を活用するすぐに使えるソリューションを作成できます。
• コーディングはほとんどまたはまったく必要ありません: 組織内にコーディング専門家のチームがいない場合でも、AIaaS を使用できます。必要なのは、セットアップや使用中にコーディングを必要としない、社内のノーコード インフラストラクチャだけです。
• スケーラビリティ: AIaaS を使用すると、簡単なプロジェクトから始めて、それが個人のニーズに合うかどうかを理解し、学ぶことができます。独自のデータの使用に慣れてくると、プロジェクトの要求の変化に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。
• 費用対効果の高い: AIaaS の導入により、費用対効果が高まります。使用する機能に対してのみ料金を支払う必要があり、先行投資や隠れた投資は必要ありません。

AIaaSのユースケース

• 画像認識: 画像認識システムは画像を検出し、場所、物体、人物を識別して結論を​​導き出します。 AIaaS を使用すると、AI を活用した画像認識アプリケーションを簡単に構築できます。
• 不正行為の検出: AI システムは、不正行為を検出し、不正行為を防止します。
• 自動運転車: 自動運転車は安全性を高めます。このテクノロジーを車両に使用すると、車両が周囲を見て、感知し、把握できるようになります。
• 自然言語処理: このシステムは、コンピューターで生成されたテキストと音声を使用します。顧客と対話して、リアルタイムで顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
• レコメンデーション エンジン: 好みやパターンに基づいて、顧客のニーズに応じて関連するアイテムを提案します。
• 分析: AIaaS は、膨大なデータ量の分析、パターンの発見、アサーションの作成、将来の予測に役立つため、分析に非常に役立ちます。

AI-as-a-Service プロバイダー

#1. アマゾン ウェブ サービス (AWS) 機械学習

AWS Machine Learning を使用して AL および ML サービスの包括的なセットを入手し、より迅速に革新します。コストを削減しながら、手持ちのデータから洞察を得ることができます。 AWS ML は、実装およびインフラストラクチャのリソースを使用して ML 導入の取り組みを支援します。

AWS ML を使用すると、ビジネス上の問題を解決し、生成 AI を利用して新しいアプリを構築し、ビジネス上の問題に対処し、顧客エクスペリエンスを向上させ、イノベーションを加速し、ビジネスプロセスを最適化することができます。

#2. Microsoft Azure機械学習

Microsoft Azure Machine Learning を使用して、エンドツーエンドの ML ライフサイクル向けのエンタープライズ グレードの AI サービスを体験してください。これは、重要なビジネス ML モデルを大規模に自信を持って構築、デプロイ、管理するのに役立ちます。 ML オペレーション、統合ツール、オープンソースの相互運用性により、価値実現までの時間を短縮します。

この AI 学習プラットフォームは、ML における責任ある AI アプリ向けに特別に設計されています。 Microsoft Azure ML は、MLOps やクロスワークスペースでの迅速な ML モデルのデプロイ、管理、共有に役立ちます。セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスが組み込まれています。また、AI ワークフロー オーケストレーション、世界クラスのパフォーマンス、柔軟なフレームワークとツール、管理されたエンドツーエンド プラットフォームも提供します。

#3. Google Cloud Platform (GCP) AI プラットフォーム

Google Cloud Platform は、 Google のテクノロジーと研究を活用した革新的な AI および ML 製品、サービス、ソリューションを提供します。生成型 AI アプリを効率的に構築し、洞察を生成し、フレームワークとツールを発見できます。

GCP AI プラットフォームを使用すると、責任を持って迅速に AI アプリケーションを構築できます。さらに、データ分析、管理、ML ツールのスイート全体を使用して、データから洞察を得ることができます。これにより、ML モデルを理解して解釈できるようになります。

#4. IBMワトソン

IBM Watson で新たなレベルの成功と生産性を実現し、自動化と AI をビジネス ワークフローに組み込みます。これは、ビジネスにおける AI の有効性を高めるために設計された、エンタープライズ対応の次世代 AI プラットフォームです。

それは以下を提供します:

• watsonx.ai: ML モデルを簡単にトレーニング、調整、検証、デプロイするのに役立ちます。
• watsonx.data: すべてのデータに対してどこにでも AI ワークロードをスケーリングするのに役立ちます。
• watsonx.governance: これにより、責任があり、説明可能で、透明性のある AI ワークフローを加速できます。

結論

AIaaS は急速に成長しているテクノロジーであり、早期導入者にとって多くのメリットがあります。 AIaaS を使用すると、ビジネス プロセスが最適化され、事前のコーディング知識がなくても、AI および ML モデルを簡単に開発およびデプロイできるようになります。

したがって、低コストのクラウドベースのソリューションを作成して展開したい場合は、上記のような優れた AIaaS ソリューションを使用できます。これは、さまざまなタスクを実行し、効率と費用対効果を高めてプロセス全体を合理化するための高度な AI モデルを設計するのに役立ちます。

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