AI活用に欠かせないクラウドコンピューティングの魅力と事例

まりか | 【近未来ブログ】DXのすこし先へ

【著者名】"まりか"

神奈川県横浜市出身。慶應義塾大学経済学部卒業。

外資系大手証券会社で、アナリストとして海外情勢やブロックチェーン技術についての調査・コンサルタント業務に従事。
5年間の業務の後に、AI・ブロックチェーンのベンチャー企業に「マーケティング責任者（CMO）」として参画。

Web3.0、仮想通貨、AI活用などのマーケティング業務を行う。2年前に独立・起業。現在は、在宅で中小企業向け「DXコンサルタント」をしながら、黒猫とのんびり暮らしています。

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引用・参照元リンク集

2023.10.172023.07.04

AI活用に欠かせないクラウドコンピューティングの魅力と事例

こんにちは、まりかです。AI（人工知能）は、現代社会において様々な分野で活用されています。AIは、画像や音声、テキストなどのデータを学習し、人間のように判断や推論を行うことができる技術です。

AIは、ビジネスや社会に多くの価値をもたらす可能性がありますが、その一方で、AIを利用するには高度な処理能力や膨大なデータが必要です。そこで、AI活用に欠かせない技術として注目されているのがクラウドコンピューティングです。

クラウドコンピューティングとは、インターネットを通じてサーバーやストレージ、ソフトウェアなどのITリソースを必要なときに必要な分だけ利用できるサービスです。

クラウドコンピューティングを利用することで、自社で高価なITインフラを用意したり管理したりする必要がなくなります。また、クラウドコンピューティングでは、AIの学習や推論をクラウド上で行うことができます。これをクラウドAIと呼びます。

私は、WebライターとしてAIやクラウドに関する記事を書いています。私自身もクラウドAIを利用しています。例えば、文章の校正や要約、画像の生成などの作業をクラウドAIに任せることで、効率的に記事を作成できます。

また、クラウドAIの事例や最新動向についても常に調査しています。今回は、私がこれまでに調べた中から、クラウドAIのメリットや活用事例を紹介したいと思います。

クラウドAIのメリット
クラウドAIの活用事例
よくある質問と答え
まとめ
参考書籍

クラウドAIのメリット

クラウドAIを利用するメリットは以下の3つです。

– コスト削減

– 高度な処理

– 学習済みデータの利用

コスト削減

クラウドAIでは、自社で高性能なコンピュータやサーバーを用意する必要がありません。また、利用料金は実際に使った分だけ支払うことができます。これにより、初期投資や運用費用を大幅に削減できます。さらに、クラウドAIでは、専門的な知識やスキルが必要なAI開発や管理の作業も省くことができます。これにより、人件費や教育費も節約できます。

高度な処理

クラウドAIでは、大規模かつ高速なサーバー上でデータを蓄積し、分析し、処理することができます。これにより、複雑で高度な処理が可能になります。例えば、画像認識や自然言語処理、機械翻訳などのタスクをクラウドAIに任せることで、高精度かつ迅速な結果を得ることができます。また、クラウドAIでは、複数のサーバーを連携させることで、より大規模なデータや処理にも対応できます。

学習済みデータの利用

クラウドAIでは、あらかじめクラウド上に学習済みのデータやモデルが用意されています。これらは、信頼性の高いデータや最新の技術を用いて作成されています。クラウドAIを利用することで、これらの学習済みのデータやモデルを自分の目的に合わせてカスタマイズしたり、組み合わせたりすることができます。これにより、自分でデータを収集したり、学習させたりする必要がなくなります。

クラウドAIの活用事例

クラウドAIは、様々な分野で活用されています。ここでは、代表的な事例を紹介します。

クラウドコンピューティングサービス（XaaS）の提供

クラウドコンピューティングサービスとは、インターネットを通じてソフトウェアやプラットフォーム、インフラストラクチャなどのITリソースをサービスとして提供するものです。これらのサービスは、XaaS（X as a service）と呼ばれることもあります。クラウドコンピューティングサービスでは、クラウドAIを利用して、顧客に高品質かつ低コストなAIソリューションを提供しています。

代表的なクラウドコンピューティングサービスの提供者としては、Google Cloud PlatformやAmazon Web Servicesなどがあります。これらのサービスでは、画像認識や音声認識、自然言語処理、機械翻訳などのAIサービスを提供しています。また、顧客が自分でAIモデルを開発したり学習させたりするためのツールやプラットフォームも提供しています。

AIサービスの開発

AIサービスとは、AI技術を用いて特定の問題やニーズに対応するサービスです。AIサービスの開発者は、クラウドAIを利用して、自分たちのアイデアやビジョンを実現することができます。クラウドAIを利用することで、開発コストや時間を削減し、高品質なAIサービスを提供できます。

代表的なAIサービスの開発者としては、マテリアルインフォマティクスのTABRASAや文字起こしサービスのもじこなどがあります。TABRASAは、材料設計における最適化問題を解決するためのAIソフトウェアです。もじこは、音声ファイルからテキストに変換する文字起こしサービスです。これらのサービスでは、クラウドAIを利用して、高精度かつ迅速な処理を行っています。

カスタマーサービスやマーケティングの改善

カスタマーサービスやマーケティングは、ビジネスにおいて重要な要素です。カスタマーサービスやマーケティングを改善することで、顧客満足度やロイヤリティ、売上などを向上させることができます。クラウドAIを利用することで、カスタマーサービスやマーケティングにおける様々な課題に対応することができます。

代表的なカスタマーサービスやマーケティングの改善事例としては、NHS Business Services AuthorityやVideoPeelなどがあります。NHS Business Services Authorityは、イギリスの国民保健サービス（NHS）のサポート組織です。

同組織は、クラウドAIを利用して、コンタクトセンターの一部を自動化し、一般的な質問にすばやく回答し、担当者への電話を40％以上削減しています。VideoPeelは、ユーザー生成コンテンツの分析を自動化するサービスです。同サービスは、クラウドAIを利用して、動的な消費者像を生み出し、得られた理解をアクションへとつなげることで、従来の消費者調査を変革しています。

よくある質問と答え

1. 質問: クラウドコンピューティングとは何ですか？

答え: クラウドコンピューティングは、インターネットを通じて提供されるコンピューター処理リソースやデータストレージのサービスのことを指します。従来のローカルサーバーやPCに代わり、リモートのサーバーで処理や保存を行うことができる技術です。

2. 質問: AIを活用する際、クラウドコンピューティングのどんな魅力があるのですか？

答え: クラウドコンピューティングの魅力は、大量の計算リソースを迅速に提供できる点、スケーラビリティ（需要に応じてリソースを拡張・縮小できること）、高いコスト効率、そして先進的なAIツールやフレームワークへの容易なアクセスにあります。

3. 質問: クラウドコンピューティングを活用したAIの具体的な事例を教えてください。

答え: 一つの事例として、医療画像診断にAIを利用するケースがあります。多くの医療機関はクラウド上に保存された画像データに対して、クラウド上のAIモデルを使用して病変の検出や分類を行っています。このようなシステムは、従来の手法に比べて迅速かつ正確な診断をサポートすることができます。

4. 質問: クラウドコンピューティングのデメリットや注意点はありますか？

答え: クラウドコンピューティングの利用には、データのプライバシーとセキュリティの問題が伴います。クラウド上でのデータ処理や保存に際して、第三者による不正アクセスやデータの漏洩が起こらないように適切な対策が必要です。また、サービスの継続性や費用面も十分に検討する必要があります。

5. 質問: クラウドコンピューティングとオンプレミスの違いは何ですか？

答え: クラウドコンピューティングはリモートのサーバーにデータやアプリケーションを保存・処理するのに対して、オンプレミスは組織の物理的な場所にある独自のサーバーやデータセンターでの運用を指します。クラウドはスケーラビリティやコスト効率に優れていますが、オンプレミスはデータのコントロールやセキュリティの面でのカスタマイズが容易です。