クラウドAI導入の基礎知識とは？エッジAIとの比較やメリットも紹介

クラウドAIは、企業の生産性向上に有効な技術です。自社に導入しようと考えている企業様もいるのではないでしょうか。

この記事では、クラウドAI導入の基礎知識やメリット、エッジAIとの違いを解説します。これらはAIを正しく活用するために必要な知識です。AIになじみのない方は、この機会に理解を深めておきましょう。

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クラウドAI導入のための基礎知識

正しく導入・活用するためには、クラウドAIの基礎知識を深めておく必要があります。ここでクラウドAIの概要と種類を理解しましょう。

またクラウドAIの他に、エッジAIも代表的なAI技術のひとつです。エッジAIとの違いも合わせて解説します。

クラウドAIとは？

クラウドAIとは、その名のとおりクラウドにAIが搭載されているものです。AIが機能するためには、大量のデータを必要とします。クラウドAIは、IoT機器や各種センサーから収集した大量のデータをクラウド上に蓄積し、学習・推論する仕組みです。

AWSなど、さまざまなクラウドAIサービスが提供されています。ユーザーは、クラウドを介して高度なAI技術の利用が可能です。

クラウドAIには種類がある

クラウドAIには「学習済みAI」と「学習できるAI」の2種類があります。

学習済みAIとは、大量のデータからすでに学習モデルが完成されたAI機能です。例えば、顔認証システムやチャットボットが該当します。これらは人の顔、自然言語の学習済みAIです。

データに基づいた推論を実行してくれるため、ユーザーがデータを集める必要もありません。高度なプログラミングスキルも不要です。比較的安い価格でサービスを利用できます。

一方の学習できるAIは、ユーザーがデータを用意し、独自の学習モデルを作成できるAIです。特定の分野に合わせて学習させれば「新商品の顧客ターゲットを明確化したい」など、専門的な課題もAIが解決に導いてくれます。

エッジAIとは違う？

クラウドAIとエッジAIの違いは、AIを搭載する場所です。エッジAIの「エッジ」は「端」を意味します。スマートフォンやパソコン、スピーカー、翻訳機など、IoTでつながった端末機器に直接AIを搭載しています。

しかし、端末だけでは学習から推論までの全てを完了できません。そのため一部クラウドも利用しつつ、推論は端末AIが行います。

エッジAIは推論でクラウドを経由しない分、通信遅延のないリアルタイムな処理が可能です。クラウドAIより通信コストも下がり、セキュリティーも強化できます。しかし端末のスペックが高くなければ、クラウドAIのように高度な処理ができません。

クラウドAIを導入するメリット

クラウドAIの特徴は、大量のデータを蓄積した外部のクラウドにアクセスできる点にあります。

AIシステムがない方にとって、クラウドAIの導入で得られるメリットは豊富です。中にはエッジAIにはないメリットも含まれます。ここでクラウドAIを導入する3つのメリットを見てみましょう。

高度な判断ができる

一般的なパソコンやスマートフォンに搭載したエッジAIでは、大規模なデータに対して処理能力が追いつきません。しかし、クラウドAIを使えば大容量サーバーに蓄積したデータにアクセスできるため、既存の端末でも高度な計算・判断が可能です。

継続的に利用する中でより高い処理能力が必要になった場合も、クラウドAIは容量や機能を拡張できます。

端末やサーバーへの負担が少ない

自社内の端末だけでAIシステムを完結させようとすると、大規模なデータを処理するためのスペックを確保する必要があります。

しかし、クラウドAIはクラウド上で学習・推論を行うため、自社で高スペックなパソコンやサーバーを用意する必要がありません。既存の業務にクラウドAIを導入すれば、元々使用している端末とサーバーの負担も軽減できます。

労力やコストを最小限でスタートできる

「AIになじみのない方」「試験的にAIを活用する方」は、できる限りコスト・労力を抑えたスタートが理想でしょう。クラウドAIは高額なパソコンやサーバーを購入する必要がなく、コストを抑えられます。

また、学習済みのクラウドAIサービスまたは製品化されたソフトウエアとして提供されているため、AI開発が可能な人材を確保する必要がありません。クラウド上で学習・推論が完結する分、エッジAIより運用も簡単です。

クラウドAIを導入するデメリット

クラウドAIは、インターネットを介する仕組みによるデメリットもあります。業種・職場環境によってクラウドAIを導入する目的はさまざまです。デメリットが気にならないケースもあれば、大きな課題になるケースもあるでしょう。

クラウドAIを導入するデメリットは主に2つです。それぞれのデメリットの詳細を解説します。

タイムラグが生じる可能性がある

クラウドAIは、クラウドと端末の間でデータの送受信を行う仕組みです。送受信のプロセスを挟むことから、タイムラグが生じる可能性があります。データ量が膨大であれば、その分タイムラグは大きくなります。

タイムラグの目安は数秒または0コンマ数秒であるため、ほとんどのケースでは気にならないレベルです。しかし完全自動運転などでは、わずかなタイムラグが問題になってしまいます。

オフラインで使用できない

クラウドAIはデータのやりとりにインターネット環境を必要とするため、オフラインでは使用できません。またインターネット環境を整備している場合も、ネットワーク障害が発生すればおのずと使用できなくなります。

クラウドサービスの提供者は、データセンターの冗長化などでシステム障害の対策を講じていますが、ネットワークのプロではありません。障害に備えたネットワーク、通信機器の選定・運用を自社で行う必要があります。

クラウドAIの活用事例を紹介

具体的にクラウドAIがどのような業務に活用できるのか、イメージできない方もいるのではないでしょうか。実際にクラウドAIはさまざまな場面で活用されており、中にはエッジAIと組み合わせた事例もあります。ここでクラウドAIの活用事例を5つ見てみましょう。

自動運転の技術

自動運転で最適なルートを探索する際などに、クラウドAIが使われています。クラウドを通して渋滞状況などの道路交通情報を得られるため、スムーズな運転が可能です。

自動ブレーキやステアリングサポートなどは、カメラ・センサーから得た情報を瞬時に判断する必要があります。タイムラグを起こさず安全な自動運転を実現するには、エッジAIの活躍も重要です。

不正・不良の検知

さまざまな企業の工場で、商品の不正・不良を検知するクラウドAIが使われています。良品の色や形などを学習したAIは、合致しない商品の判別が可能です。

不良品を除去する機械と連動させれば、自動で不良品を除去してくれます。人手では負担が大きくミスが起きやすい検品作業を自動化でき、人件費の削減にもつながります。

また、エッジAIを搭載した監視カメラはリアルタイムに画像解析・映像解析が可能です。組み合わせることで検知能力がさらに向上します。

正確な管理

農作物の管理もクラウドAIの活用事例のひとつです。農作物は、成長時期によって適切な温度や培養液の濃度が異なります。クラウドAIに農作物の育成状況を学習させれば、人的管理よりも正確な管理が可能です。

さらにエッジAIを搭載したドローンを使うことで、リアルタイムに育成状況を把握・分析し異常箇所を瞬時に認識できます。人手不足の解消だけでなく、最適な育成手法と収穫時期の選択により、収穫量の増加につながります。

商品の需要予測

商品を開発・提供する際には「いつ」「どのような商品が」「どれくらい」売れるのかという予測が重要です。飲食店などは、このような商品の需要予測にクラウドAIを活用しています。

店舗の混雑具合や着席時間、曜日、時間帯、天気、気温など、需要につながる要素は豊富です。人がExcelなどで分析するには、大きな労力がかかるでしょう。

クラウドAIはこのようなビッグデータからあらゆる条件の売上を学習し、高い精度で需要を予測します。正確な需要予測ができれば適切な生産量と新商品のコンセプトが分かるため、利益向上に貢献します。

広告配信の分析

ウェブページなどに表示される広告は、閲覧者の年齢・性別、居住地域、検索履歴などに合わせて最適化されています。このような最適な広告配信の分析もクラウドAIの活用事例です。

通常、広告効果を高めるためには、配信の仮説検証を繰り返す必要があります。クラウドAIは大量のデータを学習し、最適な広告タイプや広告サイズ、配信日時、配信媒体を導き出します。

クラウドAIを提供しているサービス

クラウドAIを提供している代表的なサービスは以下のとおりです。

・Google Cloud
・AWS（Amazon Web Services）
・Microsoft Azure
・IBM Watson

Google Cloudは、Google検索エンジンなどから収集したデータを活用できます。低コストで安定した通信環境が強みです。

AWSは、Amazon社が在庫管理やデータ分析に使用しているインフラシステムを利用できます。システムの柔軟性が高く、サービスの種類が豊富です。

Microsoft Azureは、Officeなどのマイクロソフト製品と高い互換性を持ちます。オンプレミス・エッジAIなど、他の技術との連携にも優れたサービスです。

IBM Watsonは音声認識、画像認識、性格分析、感情分析に対応しています。オンプレミスによる基幹業務システムから移行しやすい点が魅力です。

クラウドAIには得意・不得意がある

クラウドAIにはメリットとデメリットがあるため、活用する分野にも得意・不得意があります。「自社の目的に適しているのか」と不安に思う方もいるでしょう。ここでクラウドAIがおすすめの場合とおすすめできない場合を紹介します。

おすすめの場合

クラウドAIは導入から運用までオンラインで完結できます。その仕組み上、以下に該当する方にはクラウドAIがおすすめです。

・コストや労力を抑えて導入する
・AIを試しに使ってみる
・汎用的な方法に使う

クラウドAIは、労力とコストを抑えてスタートできるため「高スペックなサーバーやパソコンを購入する余裕のない方」「AI知識が豊富なエンジニアがいない方」におすすめです。

「いずれ独自のシステムを開発するためにAIを知っておきたい」など、試用目的の場合は学習済みのクラウドサービスを使えば導入から簡単にできます。

顔認証、自動翻訳、チャットボット、文字起こしなど、汎用的な方法に使う場合にもおすすめです。学習済みのクラウドサービスや製品化されたソフトウエアならすぐに利用できます。

おすすめできない場合

クラウドと端末の間でデータの送受信を必要とする仕組み上、以下の場合はクラウドAIをおすすめできません。代わりにエッジAIの導入を検討するとよいでしょう。

・瞬時の判断が必要
・接続ネットワークがない場所で利用する
・社外に出せないデータがある

ほんのわずかですが、データの送受信には時間が必要です。瞬時の判断が必要な場面では適していません。

クラウドと端末は、インターネットなどでつながっています。そのため接続ネットワークがない山奥や地下では、クラウドAIの使用は不可能です。

送受信中には不正アクセスのリスクがあります。機密情報などを扱う場合もおすすめではありません。

『UMWELT』でクラウドAIを賢く活用しよう

クラウドAIはサービスによって得意とする分野が異なります。実際に導入する際、どのサービスを選べばよいか迷ってしまう方もいるのではないでしょうか。

TRYETINGのノーコードAIクラウド『UMWELT』であれば、豊富な機能であらゆるビジネスに対応可能です。ここでUMWELTの魅力と成功事例を紹介します。

素早く導入可能でコストも削減できる

UMWELTは従来のAIシステムと比べて導入期間を75%、導入コストを90%削減が可能です。導入から運用まで素早く行えます。

また、需要予測、在庫管理、自動発注、BI連携、API連携など、さまざまな機能で業務を効率化できるノーコード予測AIプラットフォームを備えています。

ノーコードのため難しい知識は必要ありません。アルゴリズムを組み合わせるだけで自社の業務内容に合わせたAIモデルの構築が可能です。

成功事例を紹介

繊維系卸売業者様は、複雑・属人的であった生産管理にUMWELTを活用しました。過去数十年の販売傾向、天候、為替、新製品・セール・特需などの要因を把握しながら、時に数十万の商品を管理する必要がありました。

UMWELTの活用により、大規模な過去データ分析とAIによる学習・推論を土台として、高精度な需要予測および最適な発注数・タイミングの自動化を実現しています。

『【繊維系卸売業者様】UMWELT活用事例｜AI技術を活用した在庫生産管理エンジンによって在庫回転率を1.5倍に｜TRYETING』

まとめ

クラウドAIは、AI知識のない方やシステム環境が整っていない方でも、手軽に導入し複雑なデータ処理・判断が可能になります。大きな導入コストと労力が必要ありません。

しかし、ネットワーク接続による不具合、タイムラグなどのデメリットもあります。場合によってはエッジAIとの組み合わせが重要です。

TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTは、一般的なAI予測に加えBI連携・API連携も可能なため、多様な目的に使えます。導入から運用まで丁寧にサポートしますので、ぜひお問い合わせください。