AI as a Service (AIaaS) の力を最大限に引き出すには?

サービスとしての人工知能 (AIaaS) は、企業が AI を実験し、さまざまな業界や目的に実装できるようにする最新のテクノロジーです。

このようなサービスは、AI の巨大な波がピークに達し、より明るい未来が約束されている現在、関連性があります。

しかし、AI はまだ完全に進化しておらず、人々は私生活や仕事の中でその力をまだ体験していません。これが、現在多くの組織が AI への投資に積極的でない理由です。

さらに、リソース、インフラストラクチャ、スキル、時間の不足も、社内で独自の AI ツールを開発したい組織にとって障害となります。

AIaaS はこのような組織にとってありがたいものです。シンプルでスケーラブルで適応性の高いカスタマイズされた AI サービスの構築に役立ちます。これにより、AI の採用が増加する可能性があります。

この記事では、AIaaS と、その力を真に解放してビジネスに活用する方法について説明します。

AIaaSとは何ですか?

サービスとしての人工知能 (AIaaS) は、クラウド プロバイダーが高度なアプリケーションやサービスを作成し、企業にアウトソーシングするために活用するクラウドベースのテクノロジーです。

これは、企業がこれらの高度なサービスやツールを自社で作成したり、多額の投資をしたりする必要がないことを意味します。代わりに、サブスクリプション料金を支払うことで、クラウド プロバイダーから AIaaS ツールを入手できます。

これまで、多くの企業向けに AI ソリューションを社内で開発するには、高度なインフラストラクチャ、熟練した開発者、研究をサポートするリソースが不足していたため、コストがかかりました。

AIaaS サービスは、AI を業務に活用したいが、AI ツールをすべて自力で作成する余裕がない、このような企業や働く個人に最適です。代わりに、組織はサブスクリプションに投資して、AIaaS モデルを通じてこれらの AI ツールを入手できます。これにより、プロセスにすぐにアクセスでき、カスタマイズ可能、スケーラブルかつ柔軟になります。

現在、企業はニーズに合わせて独自の AI モデルやツールを開発できるようになりましたが、それには次のような特有の課題が伴います。

現在、AIaaS の使用は IT から医療、金融、銀行などのさまざまな分野で増加しており、今後もさらに増加すると予想されています。

AIaaS はどのように機能しますか?

Google、Microsoft、Amazon などのクラウド プロバイダーは、AIaaS テクノロジーを活用して、プロバイダーに料金を支払うか、サブスクリプションを受けることで、さまざまな業界のさまざまな種類の企業が利用できる便利なアプリケーション、サービス、ツールを作成します。

このような AI サービスを利用するために、企業や個人は社内システムを開発する必要はありません。これにより、時間、リソース、お金を大幅に節約できます。

AIaaS を使用すると、企業はサブスクリプションを通じて料金を支払った AIaaS ツールを使用して、業務運営やワークフローに AI の力を導入できます。このようにして、企業は料金を支払えばいつでもツールを使用でき、すべてがクラウド上にあるためすぐにアクセスできます。

クラウド プロバイダーは、SDK または API 接続を介して企業のサービスへのアクセスを管理します。 AIaaS プロバイダーは、これらの AI ツールをホストし、開発、テスト、メンテナンスから展開まですべてを管理します。

AIaaSのメリット

経費節約

AIaaS サービスを使用する場合、企業は多額の初期投資を行う必要はありません。 AI サービスを社内で構築するために多額の投資をする必要がなく、必要な期間使用する AI サービスに対してのみ料金を支払うだけで済むため、企業にとってコスト効率が高くなります。

手間のかからない導入

企業は簡単で迅速なものを求めており、AIaaS はまさにそれを実現します。これは、あらゆる組織に AI を導入する最も迅速な方法の 1 つです。ビジネスのワークフローでカスタマイズ可能な AI ツールを簡単に導入して、固有のニーズを満たすことができます。

オートメーション

AIaaS の助けを借りて、会議のスケジュール設定、同様のクエリへの応答などのタスクを自動化できます。これにより、お金、労力、時間が大幅に節約されます。

技術スキルへの依存を最小限に抑える

AIaaS を使用すると、組織は高度なサービスを作成し、すべての操作を手動で実行するために熟練した技術専門家を必要としません。

このプラットフォームは、これらを処理するのに非常に便利です。これにより、クラウド プロバイダーはアプリケーションを迅速に作成し、企業に展開して簡単に使用できるようになります。さらに、AIaaS に統合されたノーコード フレームワークにより、会社のリソースが大幅に強化されます。

アクセシビリティの向上

AI as a Service (AIaaS) は、すべてがクラウド上にあるため、コンピューターまたはスマートフォンで数回クリックするだけですぐにアクセスできるため、アクセシビリティの向上に役立ちます。 AI を活用したツールやサービスは、詳細を理解していなくても使用できます。これにより、急な学習曲線を必要とせずに AI の可能性を活用できるため、アクセシビリティも向上します。

AIaaS はどのようにアプリケーション開発を加速するのでしょうか?

ソフトウェアやアプリの開発は、将来的には AI への依存度が高まるでしょう。ソフトウェア開発には、テスト、コードレビュー、会議のスケジュール設定、タスクの配布、デバッグなどの特定の反復的なタスクが含まれます。

AIaaS の事前トレーニング済みモデルを使用することで、従業員はこれらの退屈なタスクに費やす時間を短縮できます。リソース、労働力、時間を同時に重要なタスクに割り当てることができます。これにより、ソフトウェア開発ライフサイクルが加速されます。

以前は、開発者はアプリや実行中の操作に機能を追加するために大量のコードを記述する必要がありました。ただし、AIaaS を使用するとすべてが効率化されます。一部の AI ツールでは、機械学習とデータ サイエンスの助けを借りて開発者が仕事の生産性を高めることができます。

さらに、AIaaS を使用すると、すべてを最初から作成しなくても、アクセス可能なコーディング テンプレートを使用できます。

ほとんどの中小企業には、業務用の AI ツールを構築するためのリソースが不足していますが、AIaaS は、最新のソフトウェア開発のまったく新しい領域を探索するのに役立ちます。 AIaaS を使用することで、組織は開発コストを削減し、効率を向上させながら、より高いアプリケーション パフォーマンスを実現できるようになります。

最も重要なことは、AIaaS などのテクノロジーを使用したアプリケーション開発プロセスの完全なデジタル変革が、ソフトウェアのセキュリティ アップグレードに非常に役立つことです。

AIaaS はどのように初期投資を削減するのでしょうか?

AI ツールを社内で開発すると、高性能ハードウェアに関して企業に膨大なリソースが費やされることになります。専門の熟練した AI 開発者を雇用し、AIaaS を通じてこれらの AI ツールにアクセスすることで、このコストが削減されます。

AIaaS は収益化のためにサブスクリプション モデルに従います。 AIaaS は、サブスクリプション モデルを通じて AI サービスへのアクセスを提供することで、企業による初期投資の削減に役立ちます。

このモデルでは、AIaaS を利用したツール (サードパーティ企業が提供) を使用する企業は、ツールの使用を継続するために毎月、毎年、または半年ごとに料金を支払います。これは、アプリケーション構築の先行投資コストが不要になるため、AIaaS を使用する企業にとって有利です。

このような支出は、中小企業にとって大きな障壁となっています。 AIaaS は、組織が AI インフラストラクチャとツールにアクセスし、一般に従量課金モデルと呼ばれるサブスクリプションで料金を支払うための、非常にコスト効率の高い代替手段です。

AIaaS へのアクセスの容易さにより、企業の先行投資だけでなく、予測可能な営業費用も削減されます。 AIaaS はサブスクリプション モードで動作するため、組織は AI ツールの使用に対する推定支出を正確に予測できます。

サブスクリプション モードで動作する AIaaS について話すとき、これにはサービスのソフトウェア インフラストラクチャ、サポート、メンテナンスのコストも含まれます。

AIaaS は、開発者が複雑さを軽減して複数のドメインにまたがって作業するのにどのように役立ちますか?

ドメインを超えた境界を超えることは、おそらく現代のテクノロジー開発の世界の極めて重要な結節点です。 AIaaS を使用すると、開発者は、各ドメインの十分な専門知識がなくても、開発プロセスに AI の力を取り入れることで、開発プロセスを加速し、手間を省くことができます。

AI はアプリケーション開発の品質を向上させ、直感的かつインテリジェントなものにします。 AI は主に、機械学習、言語処理、コンピューター ビジョンという 3 つのサブドメインに基づいています。開発者にとって、これらの各分野で同等の専門知識を持つことは非常に困難です。

これに対して、AIaaS を使用すると、開発者はすべてのドメインのスペシャリストでなくても、開発に AI を活用できます。 AI ツールは、各分野における司法上のリソースと複雑さの配分も促進します。さらに、AIaaS は、ラピッド プロトタイピングを通じてプロジェクト開発の俊敏性と反復率の向上に役立ちます。

さらに、特定の AIaaS プラットフォームで利用可能な事前に用意されたテスト テンプレートの助けにより、ソフトウェア テストが容易になりました。 AI は非常に多用途であり、ソフトウェア開発のための革新的なクロスドメイン ソリューションを探求したいと考えている開発者にとって完璧なゲームチェンジャーです。

最も人気のある AIaaS サービス プロバイダーには次のようなものがあります。

• アマゾン ウェブ サービス: AWS とも呼ばれ、AIaaS の最も著名なサービス プロバイダーの 1 つです。 AI ベースのソリューションを含む 200 以上のサービスを提供しています。
• Google AI: Google Cloud による Web 製品です。 Google は、Google Lending DocAI など、AI テクノロジーに基づいた他の製品やサービスもいくつか提供しています。
• Microsoft Azure AI: Microsoft の Azure NLP は、機械学習とデータ サイエンスを使用する人気の AI プラットフォームです。

その他の有名なベンダーは次のとおりです。

• IBMワトソン
• モンキーラーン
• アリババクラウド
• ServiceNow
• OpenAI
• セールスフォース

AIaaSを利用する業界

AIaaS は、いくつかの業界にわたってダイナミックで変革をもたらす力になり始めています。 AIaaS が提供するすぐに使えるクラウドベースのソリューションは、次のようないくつかの業界での使用に最適です。

#1. 健康管理

患者ケアの質の向上からテクノロジー主導の医療イノベーションの推進に至るまで、AI はヘルスケア業界でその翼を広げています。人気の AIaaS のいくつかのツールは、大規模なゲノム データの処理と分析に役立ち、X 線や MRI スクリーニングで得られた医療画像の異常を特定します。

#2. 銀行・金融

AI の予測能力により、不正行為の検出とリスク管理が容易になりました。 AIaaS は、金融部門の審査プロセスをより厳格にし、より良い投資計画の作成プロセスを促進する多数のツールを提供します。

#3. ソフトウェア産業

AIaaS は、いくつかのソフトウェアやアプリケーションのより迅速かつ正確な開発に役立ちます。複数の AI 主導の分析とサービスにより、生産における非効率が大幅に削減されます。これにより、ユーザーフレンドリーで効果的で機能が豊富なソフトウェア ソリューションの迅速な開発が可能になります。

それ以外にも、AIaaS は他の多くの業界の運用バックボーンも形成しています。

• エネルギーと公共事業
• 製造とサプライチェーン
• 農業
• 電子商取引と小売
• 宇宙科学

AIaaSの応用例

自然言語処理 (NLP)

NLP はおそらく、AI の最大かつ初歩的なルネッサンスの 1 つであり、コンピューターが人間の言語を理解、分析、処理し、応答できるようにします。

NLP の最大の用途は、人間の言語コマンドに基づいて関連コンテンツを作成する、最も流行の Open AI GPT-3 の作成にあります。チャットボットや AI を活用した仮想アシスタントも同様のテクノロジーを使用しています。

MLaaS

MLaaS は、Machine Learning as a Service の略です。これは、組織が ML ツールやサービスを作成するのに役立つ AIaaS のようなクラウドベースのテクノロジーです。医療診断、アプリ開発、不正行為の検出で広く使用されています。

たとえば、 Vertex AI は 、機械学習モデルに基づいて構築された優れた Web 製品です。これは、事前トレーニングされたカスタム モデルを使用したツールの優れたインターフェイスです。 Vertex AI は主に MLOps を使用して ML ワークロードを管理し、優れたアプリを作成しました。開発コストやトレーニングコストの削減などのメリットが主要な USP です。

コンピュータビジョン

Computer Vision は AI を利用して視覚情報を解釈し、画像検索を可能にします。 Amazon Recognition 機能は、AI を活用したコンピュータービジョンを通じてビデオ分析と画像認識検索を自動化します。

カスタマイズ可能な事前トレーニング済みコンピューター ビジョン API モデルは AIaaS の大きな恩恵であり、画像やビデオをすぐに分析してストリーミングするのに役立ちます。このサービスを利用することで、企業はAIツールを一から作成することなく、AIによる画像・動画解析を活用できるようになる。

予測分析

AIaaS は、機械学習アルゴリズムを活用して履歴データのパターンを特定することで予測分析を促進し、組織が将来の傾向と結果を予測できるようにします。これは、正確な予測に基づいて情報に基づいた意思決定を行う金融、小売、マーケティングなどの業界では非常に貴重です。

たとえば、Google AI のような AI プラットフォームは、企業が大規模な予測モデルを構築、展開、監視できるようにする予測分析機能を提供します。予測分析のために AIaaS を統合することで、企業は業務、在庫管理、顧客ターゲティング戦略を最適化できます。

パーソナライズされた推奨事項

AIaaS は、ユーザーの行動や好みを分析することで、パーソナライズされた推奨事項の配信を可能にします。これは、ユーザーのエンゲージメントと満足度を高めるために、電子商取引、ストリーミング サービス、コンテンツ プラットフォームで広く使用されています。

Netflix のレコメンデーション システムは、AIaaS が実際に活用されている代表的な例です。機械学習アルゴリズムを採用することで、視聴者の過去のやり取りや好みを分析し、関連する映画や番組を提案します。このようなパーソナライズされた推奨事項は、ユーザー エクスペリエンスを向上させるだけでなく、顧客ロイヤルティと維持も促進します。

ロボットプロセスオートメーション (RPA)

ロボティック プロセス オートメーションは、AIaaS 製品に統合されることが多く、デジタル システムと人間のやり取りを模倣することで、日常的で反復的なタスクを自動化します。 RPA はワークフローを合理化し、人的エラーを削減し、さまざまな業界の業務効率を向上させます。

たとえば、財務分野では、RPA を使用してデータ入力、請求書処理、調整タスクを自動化できます。 RPA を (AIaaS の一部として) 組み込むことで、組織は時間とコストを大幅に節約しながら、人材をより価値のある活動に振り向けることができます。

感情と感情の分析

AIaaS ソリューションは、顧客の感情や意見を理解するための強力なツールである感情とセンチメントの分析を提供します。 AI はテキスト、音声、またはビデオ データを分析することで、インタラクションの背後にある感情的な調子を判断できるため、企業は顧客満足度を測定し、潜在的な問題を検出し、戦略を洗練することができます。

これは、マーケティングや顧客サービスなどの業界で非常に価値があります。

たとえば、企業は感情分析を使用してソーシャル メディアの会話を監視し、キャンペーンをリアルタイムで調整できます。 AIaaS を介してこの機能を統合すると、企業は視聴者の共感を得る情報に基づいた意思決定を行うことができ、ブランドの認知度が向上し、最終的にはビジネスの成長を促進できます。

結論

AIaaS の状況は進化し続けるため、最新の進歩とベスト プラクティスに関する情報を常に入手することが、その利点を最大化するために重要になります。 AIaaS を導入することで、企業は新たな効率を実現し、イノベーションを推進し、市場での競争力を獲得できるようになります。

2030 年までに、AIaaS 市場は年間 25.8% の成長率で 432 億 9 千万米ドル のピーク値に達すると予想されます。 AIaaS は急速に拡大している業界であり、明るく有望な未来の兆候を示しています。

予測 AI と生成 AI の違いや応用についても調査することができます。