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AIプラットフォームとは?日本で利用されているAIプラットフォーム17も紹介

2021年09月06日

AIプラットフォーム
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AIを搭載したシステムやサービスを目にすることが多くなり、商用利用が急速に進んでいます。こうした背景には、開発基盤となるAIプラットフォームの存在があります。AIプラットフォームによって、AIを企業単位やプロジェクト単位で開発し、スピーディに実用する環境が整ったわけです。AIプラットフォームは、AI開発の学習データの収集・処理、アプリケーションを動作させる基盤などを提供するもので、これまで膨大な時間がかかっていたAI開発をスピーディーに行うことができます。この記事ではAIプラットフォームとはどのようなものか、AI開発の流れにそった機能の説明と、具体的なAI開発プラットフォームのサービスを紹介していきます。

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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、機械学習のモデルが組み込まれたプラットフォームです。

ITにおいてプラットフォームといえば、「ソフトウェアやシステムにおける”動作環境”(ウィキペディア)」を意味し、基盤やサービスなどを含んでいます。

AIプラットフォームを利用することで、開発者はゼロから開発環境を構築する必要がなく、すでに手元にあるデータやクラウド上のデータを利用してすぐにデータの解析や予測を行うことが可能になります。

AI開発を行う基盤

AIプラットフォームは、AI開発に必要な装置やソフトウェア、サービスを備えており、機械学習モデルやAIの学習データに関するサービス・機能、膨大な処理が可能な環境を提供します。機械学習が事前に用意されたアプリケーション環境が利用できるので、従来よりも早いスピードでAI開発ができるようになります。

基本的にはデータ解析に必要となる元データが必要ですが、中にはサンプルデータが用意されたプラットフォームもあり、データが少ない中でもAI開発が可能です。

AIプラットフォームの分類

AIプラットフォームにはPaaS系の統合型AIプラットフォームと、特化型AIプラットフォームの2種類があります。

PaaS系の総合型AIプラットフォーム

PaaS系のAIプラットフォームでは、AI開発に必要な環境を全て事前に用意したサービスとしてプラットフォームが提供されます。アプリケーションを稼働するためのハードウェアやOS、すでに大量のデータを学習したAIモデルなどが事前に組み込まれているため、いち早くAI開発を行うことができるのが特徴です。

特化型AIプラットフォーム

特定の業界向けや特定の機能にフォーカスしたAIプラットフォームがあります。医療分野の画像診断や小売・物流の在庫仕分け、金融・保険の自動与信審査、製造の検品などが特化型AIプラットフォームの一例です。業界特有の機能や利用したい特定の機能がある場合は、特化型AIプラットフォームを検討すると良いでしょう。

AI開発の流れとAIプラットフォームの機能

AI開発の大まかな流れは

1. 外部のデータを収集

2. 目的に合わせてデータを処理

3. 処理結果の出力


となります。ここではAI開発の流れに沿ってAIプラットフォームの機能をご説明します。

データの収集

データ収集の手順では、AI導入のための必要な定義を作成し、データを収集します。インターネット上に公開されているデータや自社で蓄積しているデータなど、開発に適したデータを集める必要があります。データの量や内容によってAI開発の精度が決まるとも言えるため、データ収集は重要なステップです。

AIプラットフォームでは既存データを使うほか、外部のツールと連携してデータを収集することができます。

データの処理

収集したデータはそのままの形式では機械学習に使用できないため、データ処理を行って整理する必要があります。データ処理が適切に行われないとモデルの精度が低くなったり、誤ったモデルが構築される可能性があるため、データ処理は必須となります。

入力ミスや欠損があるデータを正規化したり、アノテーションと呼ばれる処理が必要とされます。

アノテーションとは

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。

AI開発においては、機械学習のモデルにアルゴリズムを学習するために、タグが付いたデータを利用します。タグが付いていないデータではAIが正しく学習できないからです。アノテーションは、機械学習の準備処理と言えます。

モデル構築

機械学習のモデルを構築するフェーズです。仮のモデルを構築し、事前に想定していたものが実現可能かどうか、実際のデータを利用して検証します。アルゴリズムの選択もこのフェーズに含まれます。

アルゴリズムの選択

アルゴリズムは機械学習の根幹です。アルゴリズムによって膨大なデータの処理を行うことができ、モデルの構築を行うことができます。

機械学習の代表的な学習方法「教師あり学習」や教師なし学習のクラスタリングなどのアルゴリズムがあり、データの種類や予測の精度、解析の目的などによって選択されます。

トレーニング

トレーニングとは、機械学習のアルゴリズムを使いながらネットワークの重み付けを変えていくことを言います。トレーニングの後は、新しいテストデータを使ってパフォーマンス評価を行います。高い精度の結果が出なかった場合は、アルゴリズムの選択に戻って手法の再選択を行います。また、データが適切でない場合はデータを用意し直す場合があります。

チューニング

チューニングとはAIのデータやパラメーターを調整し、改良を行うことです。チューニングによってパフォーマンスを向上させ、効率的にシステム開発を行うことができます。

学習精度の確認

仮モデルの実現が可能かどうかの検証と合わせて、機械学習の精度の確認も行います。事前に構想していたレベルや性能が確保されているのか、データが高品質化などを評価します。

業務への組み込み・再学習(案:運用・保守)

機械学習によって高い精度のAIが完成したら、運用が始まります。運用を行う中で課題が出てきたり、想定したパフォーマンスが出なかった場合は、都度再学習やデータの見直しなどの改善を行い、継続的な運用サイクルを回していきます。

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総合型AI開発プラットフォーム一覧

では、実際にビジネスで利用されている主要なAI開発プラットフォームを紹介します。まず、統合型AI開発プラットフォームを11選紹介します。

IBMワトソン

IBMワトソン_IBM

IBMのワトソンは、マルチクラウドAIプラットフォームです。企業向けアプリが事前に準備されているため、迅速にモデルを構築することができます。デバイスを接続してデータをIBMのクラウドに送信し、アプリケーションを使って新しいビジネスの可能性を開拓します。

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services	_Microsoft

Microsoft AzureにはAI開発が簡単にできる機能やサービスが多数あります。Microsoft Azure Cognitive Servicesは機械学習の専門知識が不要で利用でき、最新のアプリケーション開発を使って簡単にアプリにAI機能をすることができます。

SAS

SAS_SAS

SASはソフトウェアにAI機能が組み込まれています。機能学習、コンピューター・ビジョン、自然言語処理(NLP)、予測・フォーキャスティングと最適化など、さまざまな環境をサポートしており、ビジネスの変化に対応できる拡張性を備えています。

Vertex AI(旧AI Platform )

Vertex AI_Google

Vertex AIはパッケージ化されたソリューションで、Googleが自社で使っているクラウド機械学習機能を一般ユーザーが利用できるサービスです。AIプラットフォームを使用することにより、開発者は機械学習ワークフローを簡単に効率化し、ユーザーはプロジェクトの構想からデプロイまでをシームレスに移行することができます。

AWS 

Machine Learning

AWS _Amazon

出典:AWS Machine Learning(Amazon)
AWS Machine Learningは一連の機械学習サービスをクラウド環境を提供するサービスです。シンプルな操作方法で、簡単に拡張性の高い予測APIを構築することができます。アルゴリズムのデータ特性に合わせて自動で選択されるので、機械学習の専門知識がない場合でも利用可能です。


Amazon SageMaker

Amazon SageMaker_Amazon

出典:Amazon SageMaker(Amazon)
Amazon SageMaker機械学習モデルを素早く構築し、トレーニング、デプロイするためのモジュールが用意されているフルマネージド型のサービスです。機械学習用に使用できる全てのコンポーネントを提供し、本番環境稼働までの時間と費用を短縮しています。

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Salesforce Einstein

Salesforce Einstein_株式会社セールスフォース・ドットコム / salesforce.com Co.,Ltd.

クリック操作でカスタムの予測モデルやレコメンデーションが構築できるAIプラットフォームで、あらゆるワークフローやビジネスプロセスで運用可能です。大量のデータから相関関係を発見して予測を作成するので、効率的なデータ分析を行うことができます。Einstein予測ビルダーではプログラミング不要で、Salesforce上にカスタマイズされたAIモデルの生成が可能です。

Data Robot

Data Robot_DataRobot

大規模な環境でAI構築、デプロイ、メンテナンスのプロセスを自動化できるエンタープライズAIプラットフォームです。最新のオープンソースのアルゴリズムを使い、コーディングや機械学習のスキルがなくても利用が可能です。4つの独立した製品が用意されており、必要な機能だけ購入して利用、または4つを統合して利用することができます。

ピタゴラスAIクラウド

ピタゴラスAIクラウド_株式会社アクティブコア

機械学習の開発プロセスを自動化し、学習モデルを自動最適化、予測・分類を導き出すAIプラットフォームです。プログラミングの知識が不要なので簡単にAIを活用することができ、専任エンジニアのサポートがあるので安心です。さまざまなビジネスシーンの活用が見込まれ、人材不足の解消や運用コストの削減を実現します。

ピタゴラス AI クラウドをチェック

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MatrixFlow 

MatrixFlow_MatrixFlow 

ドラッグ&ドロップだけで機械学習や深層学習のモデルを構築することができるAI構築プラットフォームです。データの加工、機械学習モデルの作成・評価・チューニングを簡易化することで、プログラミング不要なAI構築を実現しています。あらかじめ用意された機械学習・深層学習のレシピを利用することができたり、ボタンを押すだけで前処理ができたりと、効率的な運用が可能です。

ET Brain

ET Brain_SBクラウド株式会社 設立

複雑なビジネスの課題を解決するAlibaba CloudのインテリジェントAIプラットフォームです。Alibaba Cloudの基盤を使ったビッグデータのリアルタイム分析から、さまざまな予測や意思決定、画像・動画の自動検索が可能です。業種別展開があり、スマートシティ分野、製造業向け、航空業界向けなど業種に特化した機能が利用できます。

Neural Network Console

Neural Network Console_ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

プログラミング不要でディープラーニングが実装できるAI開発ツールです。ドラッグ&ドロップによる簡単な編集や、最適なネットワーク構築を自動化する機能、ボタン1つで高速な学習がスタートする機能などにより、開発のハードルを上げずに利用することが可能です。メールアドレス登録後にすぐクラウド環境で開発を開始することができます。

特化型AI開発プラットフォーム一覧

業種や特定の機能に特化したAI開発プラットフォームをご紹介します。必要十分な機能だけをそろえているため、統合型に比べて扱いやすく利用がスムーズに始められるメリットがあります。

小売業/ABEJA INSIGHT FOR RETAIL

小売業/ABEJA INSIGHT FOR RETAIL	_株式会社ABEJA

ディープラーニング技術を活用した画像認識ソリューションで、小売店舗向けに特化しています。店舗データの分析、AIを利用したスマートストアを実現を可能にします。店舗に設置したカメラの動画から消費者行動を可視化、店舗施策のデータベース構築により施策の効果検証などの機能があります。

製造業/MANUFACIA

MANUFACIA_株式会社​​​​​​クロスコンパス

製造業を中心に現場で起こる予防保全やプロセスの異常検知などの課題を解決する、定額制のAIツールです。AIの専門知識は不要で、画面操作だけで誰でも簡単にAI生成ができるため、生産現場でAI生成から運用まで完結できます。AI学習済モジュールは多様な組み込み機器への運用が可能で、幅広い実装環境があります。

マーケティング/VALIS-Cockpit

マーケティング/VALIS-Cockpit	_SMN株式会社

ユーザーのweb行動をAIが分析し、さまざまな手法で可視化することによって、デジタルマーケティング一元化・移動かを実現するAIプラットフォームです。自社開発の「VALIS-Engine」が搭載され、スコア分析、ペルソナ分析、カスタマージャーニーグラフといった多彩な機能を利用することで、統合的なマーケティングインサイトを導き出すことができます。

マーケティングオートメーション/Aimstar

マーケティングオートメーション/Aimstar	_"スプリームシステム株式会社
"

BtoC向けのマーケティングオートメーションに特化したAIプラットフォームです。
AIの機械学習では、キャンペーン対象顧客やレコメンド商品カテゴリ、顧客に実施するキャンペーンなどの最適化を実現します。
また購入後の押し、リピート喚起、クロスセルキャンペーンの自動生成なども自動化することができます。
マイニング・スコアリング機能では、過去施策の結果を機械学習させることで顧客毎の最適な施策や、キャンペーン効果予測の自動化が可能です。

Aimstar(エイムスター)BtoCMA/キャンペーン管理/AIをチェック

分析からマルチチャネルでのOne to Oneアプローチまでを一元管理するマーケティングオートメーションツールです。①BtoC向け売上向上に特化した高機能MA ②100種類以上の分析・抽出テンプレート ③メール、DM、アプリ、WEB接客などマルチチャネル対応

AI予測/Findability Platform

AI予測/Findability Platform	_Findability Sciences 株式会社

独自開発のAIを活用して高い精度、分析スピードを実現する予測自動化プラットフォームです。予測に必要なプロセスを完全自動化し、プラットフォームが生成した多くのモデルからもっとも適したモデルをAIが自動で選定します。セルフラーニング機能により予測精度を向上し、高精度な予測を維持します。

MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)

MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)_株式会社グルーヴノーツ

MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)は、AIと量子コンピュータを活用して業務課題を解決します。これまで4,000社以上で導入されていて、製造業や運送、小売業、建設業、金融業などさまざまな業界・業種で利用されています。
世界で初めて量子コンピュータを業務で活用しており、業務上の必要な情報を入力する手軽さで、従来のコンピュータでは得られなかった解を得られます。

量子コンピュータとAIを活用できるクラウドプラットフォーム『MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)』をチェック

「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」は、量子コンピュータやAIなど先端テクノロジーを誰でも手軽に活用できる企業向けクラウドプラットフォームです。 ■先端テクノロジーをシンプルに、使いやすく 高度な専門知識は不要、画面上の機能ブロックをつな...

まとめ

AIプラットフォームプラットフォームを利用すれば、データの解析や高い精度の予測を行うことができます。

AI開発には従来、学習データの準備や機器、ソフトなどの専門的な環境が必要で、費用も時間も膨大にかかりました。しかし、AIプラットフォームを利用することで、開発者がゼロから開発を行う必要がないため、従来よりもスピーディーに開発を行うことができる他、機械学習による質の高い成果を得ることができます。

統合型のAIプラットフォームだけでなく、業種・業態に特有の課題を解決する特化型AIプラットフォームもあり、利用のハードルが低くなっています。

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この記事を書いた人

QEEE編集部

QEEEは、INTLOOP株式会社が運営するビジネスの総合ポータルサイトです。 多様なコンサルティング実績をもつINTLOOPのノウハウを生かし、あらゆる経営課題・ビジネスの悩みを解決するサービスを提供しています。 QEEEマガジンでは、マーケター・人事・エンジニア・営業などの各職種に向けて、SaaS比較やビジネスコラムなどのコンテンツを各領域のスペシャリストが発信しています。

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