AIプラットフォームとは？効率的なシステム開発内製化に不可欠？Google、Microsoftからスタートアップまで12社徹底比較！

AI（人工知能）は強力で便利なものですが、すべてを1から開発するのには時間とコストがかかります。そんなAI開発を内製で行うのを手軽にしてくれるのがAIプラットフォームです。しかしながら、各社さまざまなAIプラットフォームをリリースしており、自分の目的に合ったものがどれなのかわからないのではないでしょうか。

AIシステムを自社で導入・開発する際の流れをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

この記事では、AIプラットフォームのメリット、注意点の解説に加え、具体的なAIプラットフォームについての比較をご紹介します。ぜひ自社でのシステム開発内製化のためのAIプラットフォーム選びの参考にしてください。

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AIプラットフォームとは？

AIプラットフォームとは、AI開発に必要な機能やデータ、さらには機械学習モデルまでが一元的にまとめられたシステムです。AIプラットフォームの最大の利点は、AIの動作環境が予め設定されているため、開発者は基礎からの構築作業を省くことができる点です。

具体的には、工場で不良品を自動で検出するようなAIを開発する場合でも、不良品に関するデータを用意するだけで、すぐにAI開発を始められます。さらに、多くのAIプラットフォームにはサンプルデータが既に用意されているため、データが限られている企業でも効率よくAI開発を進めることが可能です。

このように、AIプラットフォームはAI開発をより集中的かつ効率的に行える環境を提供しています。

AIプラットフォームを導入する8つのメリット

AIプラットフォームを導入するメリットには以下があります。

• 開発速度が上がる
• 人材コストの制限を受けにくい
• スケーラビリティの確保で低リスクでビジネスを拡大
• ビジネスニーズに応じてカスタマイズ可能
• 継続的アップデート
• コミュニティとサポート
• データセキュリティ
• オープンソース化されたものもある

開発速度が上がる

AIプラットフォームを導入することで、短期間でのプロトタイピングや製品開発が可能になります。AIプラットフォームは、多くの場合、プリビルトのAIモデルやソリューションが用意されています。

AIを開発する際、通常はAI自体の開発の前にAI開発環境を構築する必要があります。これにはコストや工数が必要ですが、AIプラットフォームを活用すればすでに存在する開発環境を利用可能です。これにより、より重要なAI自体の開発にリソースを投入することが可能でしょう。

また、AI開発には学習データの量や質が重要ですが、AIプラットフォームによってはデータが提供されているものも存在しています。提供されているものを利用すれば、データを持っていない方でもAI開発を行うことが可能です。

これにより、企業はゼロからAIモデルを開発する手間を省き、即座にビジネスに組み込むことができます。これは、競争の激しいビジネス環境で先行者利益を享受するためには非常に重要です。さらに、初期投資と運用コストが低減するため、資本を他の成長戦略に振り向けることができます。

人材コストの制限を受けにくい

専門のAIエンジニアが不足している現状でも、AIプラットフォームを活用することで、現有の人材で高度なAIソリューションを開発・運用できます。多くのAIプラットフォームは、ノーコードまたはローコードの環境を提供しています。

これにより、プログラミングスキルがないメンバーでもAIソリューションを容易に開発・運用できます。AIプラットフォームの導入は初期費用がかかるものの、長期的には人件費の削減や効率化によってそのコストは回収でき、企業の持続的な成長と利益の最大化が期待できます。

人材確保のプレッシャーから解放され、より戦略的な人事計画が可能になります。

スケーラビリティの確保で低リスクでビジネスを拡大

AIプラットフォームはスケーラビリティに優れています。初めは小規模なプロジェクトで効果を測定し、その後段階的にプロジェクトを拡大することができます。これにより、リスクを最小限に抑えつつ、ビジネスを効率的に拡大することが可能です。

ビジネスニーズに応じてカスタマイズ可能

AIプラットフォームは、多くの場合、カスタマイズが可能です。これにより、企業は自社のビジネスニーズや課題に特化したAIソリューションを開発できます。

継続的アップデート

AIプラットフォームのプロバイダーは、プラットフォームを継続的にアップデートしています。これにより、企業は常に最新のAI技術を利用でき、競争力を維持できます。

コミュニティとサポート

多くのAIプラットフォームは、充実したサポート体制やコミュニティを有しています。これにより、開発中や運用中に遭遇する問題や課題を迅速に解決できます。

データセキュリティ

AIプラットフォームは、データセキュリティに優れたフレームワークを提供している場合が多いです。これにより、企業はデータ漏洩のリスクを低減できます。

オープンソース化されたものもある

AIプラットフォームのなかにはオープンソース化されたものも存在しています。オープンソース化することで、開発者やサードパーティなどの参加をうながし、より広く普及を狙うことができるからです。
広く普及したAIプラットフォームは、使用するための情報も多く、はじめて使う方にも使いやすいといえるでしょう。また、自分が使いやすいようにカスタマイズできるのもメリットといえます。

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有償AIプラットフォーム9選徹底比較

各AIプラットフォームを比較しながら紹介します。まずは比較表をご覧ください。

Google Cloud AI

インターネット界の巨人であるGoogleは、Google Cloud Platformというクラウドコンピューティングサービスを提供しています。

提供されるサービスは多岐にわたりますが、そのなかにGoogle Cloud AIが含まれています。AIのなかにもCloud Speech-to-Textという音声の文字起こし、Cloud Translation APIという翻訳、Cloud Vision APIと呼ばれる画像に関するものなど、さまざまなサービスを含むプラットフォームです。

Microsoft Azure

Microsoft Azure AIはWindowsやOfficeを開発するMicrosoftが提供するクラウドコンピューティングサービスにおけるAIプラットフォームです。

AIと機械学習に関するAzure Machine Learningというサービスも数多くあり、画像やテキストに関するものだけでなく、サーバーレスボットサービスや質問と回答の生成、感情とトピックの理解など、高度な処理が可能となっています。

関連記事：「Azure OpenAI Serviceとは？On Your Data・Azure ChatGPTでChatGPTを社内でセキュア活用！」

IBM Watson

IBM Watsonは、IBMが開発した、コグニティブ（認知）・コンピューティング能力を世界で初めて商用化したサービスです。

Watsonの名称で提供されているサービスは、画像解析からビッグデータ解析、自然言語処理など、多岐にわたります。その応用範囲は顧客対応から医療、教育、人材育成など、かなり幅広いです。

関連記事：「【AI用語解説】Watson」

Amazon SageMaker

Amazon SageMakerはAmazon Web Service（AWS）が提供する機械学習のサービスで、機械学習のワークフロー全体を扱うための統合ツールです。機械学習に含まれる要素をマイクロサービス化し、それらをAPIでつないでいる点が特徴となっています。

Amazon SageMakerには一般的な機械学習アルゴリズムが事前にインストールされ、かつ最適化が行われており、ほかの機械学習サービスと比較して最大10倍の性能で実行できるのも特徴の1つです。

ABEJA PLATFORM

ABEJA PLATFORMは、学習だけでなく、データの取得、蓄積、デプロイ、推論と再学習に至るまで、AIシステムに必要なサービスを人的なサポートも含めて提供しているのが特徴です。

たとえば、AI構築のなかでも泥臭く時間がかかる作業であるアノテーションを省力化するためのツールの提供をしたり、アウトソーシング会社を使ってアノテーションを専門とするメンバーの確保と提供をしたりしています。

harBest for MLOps

harBest for MLOpsは、株式会社APTOの提供するノーコードAI開発ツールです。データサイエンティストや機械学習エンジニアと言ったAIの専門人材がいなくても、ノーコードでAIを開発することが可能な点が特長です。

画像認識や物体検出、文章分類モデルなど、様々なAIモデルに対応しているだけでなく、AIモデルの精度監視を行う機能も付いています。また、同社が提供するデータ作成ツールの「harBest for Data」と連携することで、より簡単にAIを構築することができるようになります。

SyncLect

SyncLectは、データ統合管理と高速開発を特徴するプラットフォームです。画像AI、音声AI、言語識別AI、感情認識AI、機械学習、深層学習などを利用することができます。

AIの基本機能がコンポーネント化してあるのが特徴で、組み合わせ次第でAIプロジェクトを高速開発することが可能です。また、既存のシステムやクラウドサービスとAPIで連携することができるのも特徴の1つといえます。

MatrixFlow

MatrixFlowは、データ分析や機械学習の知識がなくても、コードを書くことなく精度の高いAIを構築できるサービスです。数値データ、テキストデータ、画像データのいずれも扱うことができ、ユーザーは自前のデータを用意するだけで利用できます。

また、既存の予測/分類テンプレートも用意されていますので、初心者でもかんたんにAIモデルを構築可能です。

TAiVIS

工場での外観検査を自動化するためのAI外観検査プラットフォームがTAiVISです。OKの画像とNGの画像をサーバーで学習させることで学習済みモデルを作成し、実際の現場で推論を行わせます。

また、AIアクセラレーターカードも用意されており、これまで数台のPCで行っていた処理を代替することでシステムコストの削減にも寄与することが可能です。

Findability Platform

Findability Platformは、ユーザーが保有しているデータに加え、一般的には予測用データとしての活用が難しいとされる「Webニュース記事」や「SNSの書き込み情報」などといったデータを予測用データとして活用することができるAIプラットフォームです。マーケティングに重要とされる情報がさらに活用され、予測精度の向上が期待できるでしょう。

また、Findability Platformには「セルフラーニング機能」が搭載され、日々蓄積されるデータを学習し続けます。これにより、日々変化するビジネス環境においても、高精度な予測を提供し続けることが可能です。

オープンソースのAIプラットフォーム3選徹底比較

AIプラットフォームは、AI開発の全フェーズにわたる多様な機能を提供します。以下にオープンソースのAIプラットフォームの主要な機能を詳しく説明します。ただし、各プラットフォームには独自の特徴がありますので、自社のニーズに最も適したものを選ぶことが重要です。

TensorFlow（Google）

TensorFlowはGoogleが提供するAIフレームワークですが、こちらはオープンソースで公開されています。

用途としては、顔認識や音声認識をはじめ、メール分別やメール自動返信文作成、さらには自動運転車にも応用可能な自由度の高いライブラリで、非常に多く活用されています。TensorFlow for MobileやTensorFlow Liteという2種類のモバイル機器向けのものもあり、より幅広い応用範囲で利用可能となっています。

関連記事：「TensorFlowとは？特徴・使い方・Pytorchとの違いを徹底解説！」

MindMeld（CISCO）

MindMeldは2017年にCISCOによって買収されたMindMeld社が開発した、対話型AIプラットフォームです。

チャットボットを自作するためのPythonベースのフレームワークとなっており、最近流行の対話型システムをかんたんに構築することができます。

KAMONOHASHI

KAMONOHASHIは、日鉄ソリューションズのAI構築支援ツールであり、オープンソースソフトウェアとして公開されています。同社が過去に画像認識システムを自分で開発した際に必要だと思ったことを実装しており、実用的に作りこまれたプラットフォームです。

たとえば、学習の際にはデータを何パターンも学習に使いますが、データに対してどのパターンをどう試行錯誤したのかを自動的に管理できるようにしています。

AIプラットフォームの機能

AIプラットフォームは、AI開発の全フェーズにわたる多様な機能を提供します。以下にその主要な機能を詳しく説明します。ただし、各プラットフォームには独自の特徴がありますので、自社のニーズに最も適したものを選ぶことが重要です。

データ収集

データ収集はAI開発の基盤となるフェーズです。AIプラットフォームでは、外部ツールとの連携やデータ抽出機能を用いて、効率的に学習データを集めることができます。

データ収集に強いAI開発会社に関する情報を集めたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

データ処理

収集したデータはそのままではAIに学習させることができません。AIプラットフォームは、データの前処理（データクレンジング）やアノテーション（タグ付け）などの処理を効率的に行う機能を提供します。

関連記事：「データクレンジングとは？やり方や5つの効果・ツール選定方法徹底解説！」

アノテーションとはデータに関する情報にタグを付ける作業を指します。これにより、AIがデータを正しく学習できるようになります。

関連記事：「アノテーションとは？AIでの必要性や種類・作業方法徹底解説！」

モデル構築

AIのモデルは、データを処理する際のパターンを定義します。AIプラットフォームでは、ロジスティック回帰（LR）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）など、多様なモデルを構築できます。

複数のアルゴリズムから選択

機械学習のアルゴリズムは多種多様です。AIプラットフォームでは、データの種類や目的に応じて最適なアルゴリズムを選択できます。

関連記事：「教師あり・教師なし・強化学習のアルゴリズム徹底解説」

トレーニング

モデルのトレーニングは、具体的な学習を行うフェーズです。AIプラットフォームは、新しいテストデータを用いてモデルのパフォーマンス評価も行います。

チューニング

AIのデータやパラメーターを調整し、モデルのパフォーマンスを向上させるフェーズです。

学習精度の確認

モデルが実際に運用できるレベルの精度を持っているかを確認します。これにより、必要な改良や調整を行います。

再学習と業務への組み込み

一度開発したAIモデルも、継続的な運用と改善が必要です。AIプラットフォームでは、運用中の課題やパフォーマンスの低下に対して、再学習やデータの見直しを効率的に行うことができます。以上の機能により、AIプラットフォームはAI開発を効率的かつ高品質に進める強力なツールとなります。

AIプラットフォーム活用の際の注意点

AIプラットフォームの導入と活用は、多くのメリットをもたらしますが、その過程で注意すべきポイントも存在します。以下に主要な注意点を詳しく説明します。

コストとROI（投資対効果）の評価

AIプラットフォームの導入と運用にはコストがかかります。初期導入費用だけでなく、維持・運用費用も考慮する必要があります。ROI（投資対効果）をしっかりと評価し、長期的なビジョンを持つことが重要です。

専門知識の必要性

AIプラットフォームの種類によっては、一定レベルのコーディングスキルやAIに関する専門知識が必要です。特に拡張性が高く、外部ツールとの連携が可能なプラットフォームでは、専門知識が不可欠である場合があります。

機能確認の重要性

AIプラットフォームの機能を事前に確認しないと、導入に失敗するリスクが高まります。具体的には、どのようなAIを開発したいのか、扱うデータの量はどれくらいか、といった要点を明確にして、それに適したプラットフォームを選ぶ必要があります。

以上の注意点を考慮することで、AIプラットフォームの導入と活用をより効果的に行えます。選定の際には、自社のニーズとプラットフォームの機能をしっかりとマッチさせることが成功の鍵となります。

セキュリティとプライバシー

データは企業の貴重な資産ですが、データが外部に漏れると大きなリスクとなります。セキュリティ対策がしっかりと施されているか、また、データプライバシーに対する対応が適切かどうかを確認する必要があります。

ベンダー依存のリスク

一度特定のAIプラットフォームに依存してしまうと、そのプラットフォームにしかない特有の機能やデータ形式に縛られる可能性があります。将来的に他のプラットフォームへの移行が困難になることも考慮するべきです。

オープンソースのAIプラットフォームは危険？

AIプラットフォームが必ずしもオープンソースでなければいけない、ということはもちろんありません。寧ろ、オープンソースとして提供されているプラットフォームの方が少なく、有償で充実した機能を提供しているプラットフォームが多く存在します。

一見、重要な資産に思えるAIエンジンをあえてオープンソース化するプラットフォームもあるのはなぜなのでしょうか。その理由を見ていきたいと思います。

AIを賢くできる

一番の理由は、より多くの人々が開発に携わることによる、AIエンジンの進化です。社員のみが開発するのでは、工数的にもアイデア的にも限りがあります。

それを、全世界の人々が開発に参加する形にすることで、より多くのスキルやアイデアを取り込めるわけです。

オープンソース化するタイミング

各企業は、AIプラットフォームを最初からオープンソースにしているわけではありません。一般的には、大量のデータを保有してからオープンソース化に踏み切っています。

これは、AIにとって重要なのはアルゴリズムよりも学習に使うデータであるからです。いくら優秀なAIエンジンであっても、十分な量と質を持ったデータがなければ役に立ちません。

このため、各企業は、自身が他に対して圧倒的に優位に立てるだけのデータを手に入れてからオープンソース化を行っています。

オープンソースのプラットフォームを活用するメリットとは？

オープンソースのソフトウェアを利用するのにはどのようなメリットがあるのでしょうか。代表的な3点を解説します。

コストを抑える

一番のメリットは、オープンソースのソフトウェアは無料で利用できるという点です。
大規模なソフトウェアには高額なライセンスを必要とするものが少なくありませんが、オープンソースなら無料で利用できます。浮いた分の資金をほかに回すことができるため、大きなメリットといえるのではないでしょうか。

カスタマイズの手軽さ

オープンソースのソフトウェアは、その名の通り、ソースコードが公開されています。このため、そのソフトウェアのなかに気に入らない部分があったとしても、自分で改変して使用することが可能です。

バグ修正の最適化

ソフトウェアにバグはつきものですが、オープンソースでないソフトウェアにバグが見つかった場合は開発元に修正を依頼する必要があります。修正までに時間が必要とされることも少なくなく、プロジェクトがその間止まるということもあり得るでしょう。

一方、オープンソースであれば、自分でソースコードを追ってバグを見つけることも可能です。また、広く使われているソフトウェアであれば、ほかの方がすでにバグを見つけてくれていることもあるでしょう。

AIプラットフォームについてよくある質問まとめ

まとめ：効率的で質の高いAI開発を！

この記事で紹介したように、すでに世の中には多数のAIプラットフォームが存在し、開発者にはさまざまな選択肢があります。どれも似たようなものに一見すると感じますが、それぞれに特長や得意分野が存在していることがおわかり頂けたのではないでしょうか。

AIプラットフォームは、自社でAIモデル構築を行う際には今や欠かせないほどの存在になっています。そのため、AI開発におけるモデルの精度を左右すると言っても過言ではないほど重要です。そんなAIプラットフォームの選定は絶対に失敗できません。とは言え、選定に時間やコストをかけることも避けたいのが実情ではないでしょうか？

そのような場合は、ぜひAI Marketへご相談ください。

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貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。
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