AIプラットフォームとは？種類や機能、メリット、主要なAIプラットフォームを解説

AIプラットフォームとは？種類や機能、メリット、主要なAIプラットフォームを解説

AIを事業に取り入れる際は、費用対効果の高さが懸念点として挙げられます。そこで活躍するのが、AI開発の内製化を支援してくれる「AIプラットフォーム」です。

AIプラットフォームは、AI開発を社内で進められるため、必要十分な機能とコストでAIを導入できます。しかし、プラットフォームの種類が多く、機能やメリットを理解しなければ、効果を最大化できません。

そこで今回は、AIプラットフォームの主な機能とメリット、主要な製品を解説・紹介します。AIプラットフォーム導入時の注意点も解説するので、導入を検討する際はぜひ参考にしてみてください。

基本的な知識があれば、AIプラットフォームを導入する必要性を判断しやすくなります。製品選定時も、自社にマッチするプラットフォームを見つけられるでしょう。

AIプラットフォームとは

AIプラットフォームとは、AI開発向けの開発基盤です。AI開発を始める際は、動作環境や学習データ、各種ソフトウェア・ツールが必要ですが、AIプラットフォームにはこれらすべてが実装されています。

データ解析用のサンプルデータが用意されたプラットフォームもあり、AI開発は誰にでも始めやすいジャンルとなりつつあります。次項では、AIプラットフォームの種類や主な機能について見ていきましょう。

AIプラットフォームの種類

AIプラットフォームは、主に「PaaS系の総合型AIプラットフォーム」「特化型AIプラットフォーム」の2種類にわけられます。それぞれの特徴について、詳しく見ていきましょう。

PaaS系の総合型AIプラットフォームは、AI開発に必要な機能が一通りそろっているため、開発初心者でも扱いやすいプラットフォームです。

一方、特化型AIプラットフォームは、特定の業界・分野に特化しています。機能は限定的ですが、より高性能なAIを開発できます。

AIプラットフォームの主な機能

AIプラットフォームの主な機能は、次のとおりです。

＜AIプラットフォームの機能＞

• データ管理/収集：膨大なデータを収集・管理し、データセットとして構築
• データ処理：モデルが理解しやすいようデータを最適化
• モデル構築：提供される学習アルゴリズムを活用し、機械学習モデルを設計
• 再学習：AIの予測性能向上を目的に、新たなデータを用いて再学習を行う
• 運用：開発したAIを本番環境へ移行させ、運用を行う

AIプラットフォームによって、搭載機能に差はあるものの、AI開発に必要な上記のような機能は一通りそろっています。

AIプラットフォームを導入するメリット

AIプラットフォームを導入する3つのメリットを解説します。

開発期間・コストを抑えられる

AIプラットフォームの導入で、自社開発にかかる開発期間・コストを抑えられます。1からAIを自社開発する場合、ソフトウェアの調達やデータ収集、環境構築に時間とコストが必要です。

しかし、AIプラットフォームであれば、構築済みのAIモデルやサンプルデータ、各種ソフトウェアなど、必要なものは一通り提供されます。余計な手間と時間、コストを節約できるため、開発を内製化しやすいでしょう。

専門知識がなくても開発できる

AIプラットフォームの種類によっては、専門知識なしでも自社用AIを開発できます。AIプラットフォームの中には、プログラミング不要（ノーコード）で開発できるタイプがあり、ドラッグ＆ドロップなど直観的な操作でAIを開発可能です。

機能・性能の制限はあるものの、新規人材の雇用や教育にかかるコストを節約しつつ、開発の内製化を目指せます。

スモールスタートを実現できる

AIプラットフォームは小規模開発から始められるため、効果検証を兼ねたAIの活用に向いています。自社用AIの開発を外注する場合、導入・運用後の具体的な効果を判断できません。

しかし、AIプラットフォームであれば、低コストで簡易的なAIを開発し、効果検証しつつ運用できます。効果を実証した後、本格的な開発に移行できるため、スモールスタートによるリスクヘッジが可能です。

AIプラットフォーム導入時の注意点

AIプラットフォーム導入時の注意点2つ解説します。自社のリソースや予算など状況を考慮しつつ、許容できないリスクがないかをチェックしておきましょう。

製品によっては専門知識が必要になる

AIプラットフォームによっては、ノーコード・ローコードに対応していないため、プログラミングやAIに関連する知識が必要です。たとえば、モデル構築やデータ収集・処理、運用後のメンテナンスなど、知識を持つ人材でなければ対応できないシーンはいくつもあります。

社内のノウハウとAIプラットフォームの特徴を照らし合わせつつ、自社にマッチする製品を選別しましょう。

事前に機能を確認する必要がある

必要十分な機能が搭載されているか、導入前は必ずAIプラットフォームの特徴を確認してください。必要な機能が搭載されていない場合、用途・条件を満たすAIを開発できません。

一方、多機能すぎては扱いきれず、費用対効果を高められないでしょう。開発したいAIを明確化し、どのような機能が必要なのかをリストアップすることが大切です。

主要なAIプラットフォーム5選

主要なAIプラットフォームを5種、特徴と併せて紹介します。

IBM watsonx

IBM watsonxは、AI開発スタジオ・データベース・AIガバナンスの3つのコンポーネントから構成されるAIプラットフォームです。

＜IBM watsonxができること＞

• 基盤モデルの構築～デプロイを一貫対応
• IBM独自のAIモデルだけでなく、オープンソースモデルも活用できる
• AIモデルの精度を評価し、継続的な監視・管理体制を構築

IBM watsonxは、自社要件に応じてAIの基盤モデルを選択できます。テキスト要約やコード生成など、業務に合わせたAIを構築可能です。

Amazon Web Services（AWS）

Amazon Web Services（AWS）とは、Amazonから提供されるクラウドサービスです。AIプラットフォームにおいては、Amazon Bedrockが提供されています。

＜Amazon Bedrockができること＞

• 生成AIアプリケーションを構築
• AIの基盤モデルは用途に合わせてカスタマイズ可能
• テキスト/画像生成や画像検索、テキスト要約など用途は多彩

独自のデータセットに合わせてカスタマイズできるため、柔軟性の高いAIプラットフォームです。

Google Cloud Platform AI

Google Cloud Platform AIとは、機械学習向けの環境構築を効率化するAIプラットフォームです。

＜Google Cloud Platform AIができること＞

• AI開発ができる作業環境を自動でセットアップ
• 各種Googleサービスと連携
• サンプルデータセットによるローカル/大規模トレーニング

Platform AIには、環境構築を自動化できるサービスが提供されているため、生成AIの開発～運用にかかるリードタイムを短縮できます。

Salesforce Einstein

Salesforce Einsteinは、CRM（顧客関係管理）における意思決定の迅速化を目的としたAIプラットフォームです。営業・マーケティングに特化した、以下の機能が搭載されています。

＜Salesforce Einsteinができること＞

• 難しいセットアップなしで、データ予測や生成AIなどを活用
• 議事録やタスクの自動生成
• 顧客データや会話データを分析し、適切なレスポンスを生成

Salesforce　Einsteinを自社の営業・カスタマーサービスの業務プロセスに組み込むことで、機会損失を防ぐほか、業務の効率化・コスト削減などに期待できます。

Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AIは、構築済みのAPI・モデルを活用し、用途に合わせてカスタマイズ可能なAIプラットフォームです。

＜Microsoft Azure AIができること＞

• 画像認識や自然言語処理、コンテンツ検出など、幅広い技術領域に対応
• 各種Azure AI サービス（モデル推論や検索、ボットなど）による高い拡張性
• アクセス管理や認証、リソースキーなど、多層型のセキュリティモデルを活用

Microsoft Azure AIは、Microsoft製品との連携も可能ため、業務用AIアプリケーションも構築可能です。拡張性が高いため、用途に応じた使い方ができるでしょう。

AIプラットフォームの導入は専門家に相談するのがおすすめ

AIプラットフォームの導入時は、専門家（導入支援サービス）に相談し、予算・スケジュールに合う開発プロセスを目指しましょう。

＜専門家に依頼できること＞

• AI技術や最新知識などの提供
• 事業課題の洗い出しと解決案の提示
• 導入～運用までのプロセスを明確化
• データの収集や整理などの支援
• AIモデルの構築と定着化の支援

AIプラットフォームの導入・活用時は、モデルの構築や自社要件に合わせた拡張など、専門知識・スキルが求められます。内製化の環境が整っていない場合、予算・スケジュールの見通しを立てられないかもしれません。

そのため、導入支援サービスを活用し、AIの方向性や運用方法などを明確化しましょう。自社の事業規模・課題にマッチした、AIの開発につながります。

まとめ

AIプラットフォームは、AI開発の内製化を実現できる開発用キットです。直観的な操作で開発可能なノーコードタイプのプラットフォームも提供されているため、開発経験のない企業でも取り組みやすいでしょう。

ただし、本格的にAIを事業に取り入れる場合、プログラミングやモデル構築などの専門知識が必要です。そのため、運用方法も含めて、専門家（導入支援サービス）の利用も検討してみてください。

AIの方向性や開発にかかるコスト・期間、運用方法など、自社要件にマッチした開発プロセスを提案してもらえます。包括的なサポートに期待できるため、内製化を目指す際は専門家に相談しましょう。