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AI開発の需要が高まる近年、AI関連企業の進化も続いています。ここではAIのディープラーニング領域関係の海外大手企業とAI開発の実例、AIベンターを選ぶときのポイントを紹介します。AI関連会社に興味がある人は参考にしてください。
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AIのディープラーニング領域関連の海外大手企業13選
AI開発はアメリカや中国などの海外企業によって牽引さてれています。特にアメリカの大手IT企業「Google」「Apple」「Facebook」「Amazon」は、頭文字をとって「GAFA」と呼ばれ、大きな存在感を発揮しています。ここでは海外のAI関連企業の中でも、特に注目すべき会社名を実績とともに紹介します。
検索エンジンで有名なGoogleはAI開発にも力を入れています。2013年にはカナダのAI研究機関「DNNresearch」を買収、2014年にはイギリスのAIスタートアップ企業「DeepMind」を買収しました。AI学習の促進にも力を入れており、AI学習のAIの学習サイト「Learn with Google AI」や自社向けに開発して教育コンテンツ「Machine Learning Crash Course 」を無償で公開、提供しています。
2017年、Facebookの人工知能研究所では「2つのAIが独自の言語を編み出し、会話する」現象が発生したことを発表しました。2018年にはPythonをベースとしたAIフレームワーク「PyTorch 1.0」を公開し実用化に向けて開発を進めています。
Microsoft
2016年にディープラーニングフレームワーク「CNTK」を発表。日本マイクロソフト株式会社では「2025年までに高度デジタル人材を新たに2万人創出すること」を目標に掲げており、AI導入の知識とスキルを3日間で身につける「ディープラーニングハンズオンセミナー」を開催しています。
Apple
Appleは、2011年に音声認識ソフト「Siri」をリリース。2014年にはニューラルネットワークを基本としたシステムにリニューアルし、精度を高めています。「VocalIQ」「Silk Labs」などのAI関連企業の買収も行いました。
Amazon
2015年より、学生や研究者のチームが自律型ロボット制作の技術を競う「アマゾン・ロボティクス・チャレンジ」を開催。技術の向上や、研究者と企業のマッチングにも貢献しています。2018年にはより高度な画像解析が可能なディープラーニング用ビデオカメラ「DeepLens」を発売しました。
IBM
2009年に「ワトソン」を開発。2017年にはディープラーニング用のソフトウェアツールキット「PowerAI」を発表、2018年に「Deep Learning as a Service(DLaaS)」を発表するなど、AI業界に貢献しています。
Salesforce
2016年には、MetaMindを買収、同年に「Salesforce Einstein」を発売しました。「Salesforce Einstein」は、最新のAI技術をよりシンプルな形で提供するプラートホームサービスです。アインシュタインの言葉「天才は複雑なことをシンプルにする」から名付けられました。
Intel
半導体メーカーであるIntelは自社のソフトウェア開発製品を使用することで、GPUを使わずCPUだけで計算時間を短くすることに成功しました。画像解析のMobileye、プロセッサ開発のNervana Systemsなど関連ベンチャー企業の買収も行っています。
Baidu
Baiduh（百度）は中国のAI関連企業会社です。Raven Tech（渡鴉科技）などの企業を買収し、新たにARの研究チームを立ち上げました。シリコンバレーに人工知能研究所を開設するなど勢いを増しています。
NVIDIA
GPGPUの設計に特化した半導体メーカーであるNVIDIAは、百度やGEとの協業でAI研究を進めています。2021年には、簡単なベタ塗りイラストを風景画のように自動変換するツール「NVIDIA Canvas」の提供を開始しました。
GE
米国の複合企業GE（ゼネラルエレクトリック社）は主に医療現場で活用されるAI活用プラットフォーム「Edison AI Services」を開発しました。煩雑な検査工程の改善や検査精度の向上に貢献しています。
Dyson
掃除機で有名なDysonは、2017年シンガポールに研究センターを開設しました。自社の研究チームと連携し、研究結果を空気清浄機や掃除機の開発に応用。遠隔操作などの技術に役立てています。
KUKA
ドイツの産業ロボットとファクトリーオートメーション関連機器の製造メーカーであるKUKAもAI開発を行なっています。産業用ロボットにディープラーニングを適応させるプラットフォーム「KUKA Connect」の提供も開始しました。
AIが活用されている分野と事例
以上のようにさまざまな会社で開発、研究が進んでいるAI。ここでは日本での活用実例と活用分野を紹介します。
マーケティング
マーケティング分野では、顧客ニーズの分析によりCVの改善や広告の効率化にAIが使われています。具体的には、マルチAIでCV数を最大化するCROサービス、インターネット広告の配信を自動化するプラットフォーム、データ収集と解析でCVの最適化を可能とするサービスなどが活用されています。
ロボット関連
ロボットの性能改善のためにAIが使用されています。AIそのものをロボットに搭載することで業務自動化やより精密な作業が可能になりました。完全自動運転車の実現のためのAI開発も進んでいます。
金融
金融分野では、AIの分析力をいかし市場分析や業務の自動化が行われています。AIとビッグデータ技術を用いることで、資産運用にかかる手間を自動化できるサービス、中長期的なマーケット予測AIソリューションなどが発展しました。
チャットボット
チャットボットとは、AIが会話による自動応対を行なってくれるサービスです。Aiの発展により少ない学習データでも自然な受け答えができるようになりました。問合せ対応からスケジュール調整、申請・手続きを行えるチャットボットも誕生しています。
医療・ヘルス
AIが入居者の性格や条件を理解し幸せになる可能性の高い施設を紹介するシステムやAIを活用した薬品問合せチャットボットにより、業務効率化や利用者の満足度向上に役立っています。内視鏡の画像診断支援AI（人工知能）の開発も進み、より精度の高い検査が可能になりました。
業務効率・管理
業務効率の管理改善はAIが特に得意とする分野です。業務の効率化をサポートするAIチャットボットサービスや、現場で収集したデータを元に設備保全や製品の検品、歩留まりチェックを行うAIが開発されています。
セキュリティ
セキュリティの分野では、AIセキュリティを用いてbotなどの不正ユーザーを検知するシステム、社員の行動を分析し機密情報の持ち出しなどの内部不正を検知するサービスなどが開発されています。隠れ残業やサボりなども検知することで働き方改革の促進にも繋がっています。
AIベンダーは大別して4種類
AIベンダーは大きく分けて4種類あります。それぞれのメリットデメリットを把握し、適切なAIベンダーを選ぶのが大切です。
ライセンス貸与型
ライセンス貸与型とは、開発済みのAIを利用してAIシステムを構築しライセンスを貸し出すスタイルを指します。開発済みのAIを利用するのでAI開発のコストが削減できる反面、依頼者独自の課題への対処が難しいのがデメリットです。
受託開発型
委託開発型とは、依頼者から受注を受けてからソフトウェアやアプリケーションの開発を行うスタイルのことです。会社独自のシステムを開発できる反面、開発の際に発覚した課題に適切に対処することが求められます。社内にAIプロジェクトを円滑に進められる人材がいる際に有効です。
研究開発型
大学などの研究機関と産業連携して進めていくスタイルです。最新の研究結果を導入できるメリットがある反面、大学側と研究ニーズを合わせる必要があります。ビジネスへの導入ノウハウの少なさも課題です。
コンサルティング型
コンサルティング型とは、ノウハウを駆使してAIプロジェクトを成功に導くためのコンサルティングが中心のAIベンターです。目標設定やコンセプト検証などから支援が受けられる反面、システム開発を外注している企業もあります。
今後の社会ではAIとの関わり方が重要になる
今後もAIは発展を続け、10〜20年後には日本の労働力人口のうち約49％の仕事がなくなると言われています。将来を見越したキャリアプランを立てるには、AIによって生まれる仕事やAIでは代替できない仕事を見極める必要があるのです。そんな中でも、AIに関わる業種は今後増えていくと考えられ将来性が高い仕事と言えるでしょう。
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まとめ
AI関連企業は数多く存在し、今後も進化していく業界だと考えられます。同じAI企業でも、特化しているシステムや業界は様々。AI×SaaS（AaaS）に興味のある方、AIに関するスキルと知識をフルに生かして仕事をしたい方は、TRYETINGで働くことをぜひご検討ください。
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