AIやデータ分析の技術導入を検討している方のなかには「クラウドAI」という言葉を耳にした方もいらっしゃるのではないでしょうか。クラウドAIは、自社サーバー内にAI技術を導入しなくても、クラウドサービス内でAIシステムの開発・運用ができるサービスです。多くの企業から注目されており、事業へ活用されるケースも増えています。クラウドAIを利用すれば、大規模な処理が可能になり、コストの削減も可能です。
本記事では、クラウドAIの概要、活用例、メリット・デメリット、エッジAIの概要などについて解説します。クラウドAIに関して網羅できる内容になっているので、ぜひ参考にしてみてください。
クラウドAIとはインターネット上に人工知能を構築するシステム
クラウドAIは、サービス事業者のWebサーバーにAI（人工知能）を構築・運用するシステムもしくはサービスです。クラウドAIが登場する以前は、オンプレミス環境（自社にサーバーやハードウェアなどの機器を設置して運用・管理する利用形態）でAIの開発・運用をする方法が主流でした。オンプレミス環境でのAIの開発・運用の課題は、長期間の運用でコストが増え続けて、導入効果を実感しにくい点です。
ICT（情報通信技術）が大きく発達し、クラウドでAIの開発・運用が可能になった現代では、さまざまな企業がクラウドAIを導入しています。クラウドAIは、オンプレミス環境でのAIの構築・運用に比べて、コスト面と実用面の両方が優れており、より効率的にAIの構築・運用が可能です。クラウドAIを活用すれば、オンプレミス環境のデメリットを解消できます。
クラウドAIの活用例5選
クラウドAIの活用例を、以下の5つの分野・業種で解説します。
- 自動運転技術
- マーケティング
- 農林水産業
- 製造業
- 顧客対応
それぞれの活用例を確認して、クラウドAIの導入を具体的にイメージしましょう。
自動運転技術
クラウドAIが活用されているものの1つが、自動運転技術です。安全かつ円滑な自動運転を実現するために、必要な道路交通情報を収集・処理する目的で活用されています。例えば、V2X（車と周囲のさまざまな機器とのネットワーク）により、車と道路もしくは車同士で通信をして、運転中の安全を確保しています。
クラウドAIとは別に、自動運転を支えているシステムが、エッジAIです。エッジAIは、AI（人工知能）を端末に搭載して、データを処理するシステムです。センサーや車載カメラで取得した路面状況の分析を行い、状況に応じて車体を制御（ブレーキ・アクセル・ステアリング操作など）するために活用されています。エッジAIについては、後ほど詳しく解説します。
マーケティング
クラウドAIは、マーケティングでも活用されているシステムです。店舗の込み具合や人の流れ、気温、天候などのさまざまなデータをもとに、商品の需要予測ができます。コンビニエンスストアや飲食店などで活用されており、商品の売れる種類やタイミング、数をデータ分析によって予測可能です。
また、クラウドAIは、デジタル広告の最適化にも役立っています。ユーザーの性別や年齢、地域などの情報を収集・分析して、広告効果の最大化が可能です。例えば、より高い効果が得られる配信の媒体や日時、ターゲット層、広告のサイズなどがわかります。
農林水産業
クラウドAIは、水産業や林業などにおいて、スマート農業（※1）にも活用されているシステムです。水産物や農産物の状態（気温・水温・湿度・天候など）をセンサーで把握して、給餌や水やり、収穫などの状況に応じて必要な作業を判断します。人が管理した場合に比べて、水産物や農産物の生育条件が正確に整うため、品質の安定や向上、収穫量の増加につながります。
また、クラウドAIを使った水産物や農産物の生産体制を整えれば、スタッフに専門知識がなくても、生産物の安定した育成が可能です。特別な知識や技術がない人材も採用の対象になるため、人材不足の解消や防止にも役立ちます。
※1. スマート農業：ICTやロボット技術を使って、精密化や省力化、高品質生産の実現を推進している新しい農業
製造業
クラウドAIは、製造業での不良品の検知にも活用されています。クラウドAIに良品の条件（色・形状・重量など）を学習させて、工業機械（製品や部品を選別する機器）と組み合わせて活用すれば、正確で効率的な不良品の検知・除去が可能です。人による手作業の場合、不良品の検知・除去作業は、人材の能力（技術力・集中力・視力など）によって差が生まれます。
クラウドAIと工業機械を連動させれば、より正確な作業を継続的に実行可能です。無駄のない安定した不良品の検知・除去によって、生産性の向上にもつながります。
顧客対応
クラウドAIの活用によって、顧客対応の効率化やコスト削減が可能です。クラウドAIに企業や製品について学習させて、顧客からの問い合わせ対応ができるチャットボットを構築すれば、1次対応（専門性が低く、広範な内容の問い合わせ）の人的コストを削減できます。
また、問い合わせに対するチャットボットの返答により、顧客の疑問をすばやく解消できるため、サービス品質の向上にも役立ちます。クラウドAIを活用したチャットボットの導入には、顧客から来る問い合わせ内容を想定して、事前にクラウドAIの学習・設定が必要です。
クラウドAIの4つのメリット
クラウドAIのメリットは、以下の4つです。
- システムの拡張が容易にできる
- 開発済みのAIを利用できる
- アクセシビリティが高い
- コストを軽減できる
メリットを把握して、クラウドAIの理解を深めましょう。
システムの拡張が容易にできる
クラウドAIは、スケールアウト（※1）やスケールアップ（※2）による処理能力の調整やサーバー負荷の分散を簡単に実行可能です。AIのデータ処理の負荷に合わせて、サーバー機器のスペックを柔軟に調整できます。また、スケールイン（※3）やスケールダウン（※4）の実行も可能です。クラウドAIは、サーバー機器の処理能力を柔軟に調整できるため、ビッグデータ解析や高度な計算にも対応できます。
※1. スケールアウト：サーバー機器を増やして、全体のスペックを向上させること
※2. スケールアップ：1台のサーバー機器内にあるメモリーやCPUなどを増強させて、スペックを向上させること
※3. スケールイン：サーバ機器の台数が過剰な場合に、一時期に稼働するサーバー機器を減らすこと
※4. スケールダウン：サーバ機器のスペックが過剰な場合に、一時期にスペックを下げること
開発済みのAIを利用できる
クラウドAIを利用する場合、開発済みのAIを即時利用可能です。AIは、的確な判断や推測をするために、さまざまな情報をもとに学習しなければなりません。オンプレミス環境でゼロからAIの開発・運用をする際にも、集めた情報の学習が必要です。クラウドAIでは、サービス事業者が準備した学習済みのAIが利用できるため、利用開始直後から高性能なAIを事業に活用できます。
また、AIに必要なデータセット（※1）が準備されたクラウドAIを利用すれば、自社で収集する手間と時間を削減可能です。
※1. データセット：特定の目的や対象に関して収集されたデータ群のこと。AIに必要なデータセットとは、AIの学習やチューニング、精度のテストに使われる情報を指す
アクセシビリティが高い
クラウドAIは、アクセシビリティが高いサービスです。アクセシビリティは、あるサービスの利便性や利用のしやすさを指します。オンプレミス環境で開発・運用されているAIの場合、社内ではシステムへのアクセスが簡単ですが、外部からインターネットを介してアクセスする場合、複雑な設定が必要です。
クラウドAIは、インターネット環境があれば、社内外にかかわらず、簡単にシステムへアクセスできます。アクセシビリティの高さは、AIを活用して事業を効率的に進める上で、重要なポイントです。
コストを軽減できる
クラウドAIを利用すれば、AIの導入・維持コストを削減できます。クラウドAIでは、サービス事業者が準備したサーバーやネットワーク機器を利用するため、高額なコストがかかる機器を自社で購入する必要がありません。機器を購入する際のコストだけではなく、機器選定にかかる人件費が削減できる点も考えれば、オンプレミス環境でのAI開発に比べて、導入コストを大幅に減らせます。
また、クラウドAIであれば、サーバーやネットワーク機器のメンテナンスや障害が発生した際の作業も、サービス事業者が担います。クラウドAIの導入により、管理担当者の人件費や機器の交換費用をはじめとした維持コストの削減が可能です。
クラウドAIの3つのデメリット
クラウドAIのデメリットは、以下の3つです。
- インターネットの通信品質に影響を受けやすい
- 情報セキュリティリスクがある
- 利用形態によっては通信コストが高くなる
デメリットを把握して、導入する際の注意点として役立てましょう。
インターネットの通信品質に影響を受けやすい
クラウドAIは、インターネットの通信品質によっては、正常に動作しなくなるリスクがあります。クラウドAIでは、インターネットを通じてシステムに接続し、AIの推測や判断結果の出力といった操作を行うため、インターネットの品質（通信の安定性や速度など）が低い状態では、正常に動作しません。
すこしの遅延も許されない業務やサービスにクラウドAIを活用すれば、緊急の際にトラブルを招く可能性があります。重大な問題に発展するリスクもあるため、常に安定した通信が求められる業務やサービスには、クラウドAIの利用は控えましょう。
近年は、ICTの発達が目覚ましく、社会全体の傾向として、インターネットの通信品質も向上しています。今後は、インターネット通信の遅延による影響がさらに少なくなると考えられます。
情報セキュリティリスクがある
クラウドAIを利用する際は、情報セキュリティリスクに注意が必要です。クラウドAIは、サービス事業者への依存度が高いサービスであるため、可用性（※1）が高くありません。例えば、サービス事業者が倒産したり、サービス提供が終了になったりすれば、クラウドAIが急に利用できなくなる可能性があります。
また、クラウドAIは、インターネットを通してデータの送受信をするため、コンピューターウィルスによる汚染や情報漏えいなどの情報セキュリティリスクがあります。
※1. 可用性：システムの不具合や障害が起きても、継続して稼働できる能力のこと
利用形態によっては通信コストが高くなる
クラウドAIは、利用状況によって、通信コストが変動するサービスです。オンプレミス環境でAIの構築・運用をする場合、データ送受信の多くは、LAN（社内で構築されたローカルネットワーク）経由で行われます。容量の大きいデータを送受信しても、利用料金は一定になり、クラウドAIに比べて通信コストが安くなる場合があります。
クラウドAIは、インターネットを通してデータの送受信をするサービスです。容量の大きいデータを送受信した場合、莫大な通信コストがかかる可能性があります。ビッグデータを事業で扱う場合は、通信コストの管理に注意しなければなりません。
ICTの発展により近年はエッジAIに注目が集まっている
近年、ICTの発達が急速に進むなか、さまざまな企業がエッジAIに注目しています。エッジAIは、AIを端末に搭載して、データを処理するシステムです。エッジAIのシステムの根幹には、エッジコンピューティングと呼ばれる技術が活用されています。エッジコンピューティングは、ネットワークの末端もしくは周辺でデータを処理する技術です。データセンターやクラウドを介さずに、すばやくデータを処理できるメリットがあります。
クラウドAIとエッジAIの違いは、AIを設置する場所です。クラウドAIは、端末ではなくサーバーにAIを設置しますが、エッジAIは、端末自体にAIを設置します。エッジAIの活用例は、以下の通りです。
- 自動運転システム
- 画像解析による人物行動分析システム
- スマートファクトリー（※1）
クラウドAIとエッジAIを併用すれば、より幅広いニーズに対応した機械学習が可能です。
※1. スマートファクトリー：IoT（インターネットにあらゆるものをつなげる技術）やAIなどを使って、データをもとに業務管理された工場のこと
エッジAIの3つのメリット
エッジAIのメリットは、以下の3つです。
- 処理が高速で安定している
- 通信コストを軽減できる
- 情報セキュリティが高い
メリットを把握して、クラウドAIと比較しましょう。
処理が高速で安定している
エッジAIのメリットの1つは、高速かつ安定したデータ処理が可能な点です。エッジAIは、端末内でデータの取得・処理を完結できます。インターネットを通じてデータの送受信をしないため、高速なデータ処理が可能です。
クラウドAIは、インターネット回線が混雑している際に、データ処理に遅延が発生する場合があります。エッジAIであれば、インターネットの通信品質に左右されず、安定したデータ処理が可能です。
通信コストを軽減できる
エッジAIを利用すれば、クラウドAIに比べて、通信コストの軽減が可能です。エッジAIは、端末内で加工したデータの一部のみを、クラウドもしくはオンプレミス環境のサーバーに集約します。ほとんどのデータ処理は、端末で行われるため、すべてのデータをサービス事業者のサーバーに集約するクラウドAIに比べて、通信コストの軽減が可能です。
また、エッジAIによってクラウドに送信するデータを最小限にすれば、サーバー容量の軽減にもつながります。
情報セキュリティが高い
エッジAIは、クラウドAIに比べて、情報セキュリティが高いシステムです。扱うデータは、端末で加工（暗号化）してから、サーバーに送信するため、情報漏えいのリスクを低減できます。また、エッジAIの利用により、インターネットを介さずに、オンプレミス環境のサーバーにデータを保存できるため、サイバー攻撃のリスク軽減にもつながります。外部ネットワークに依存しないデータ処理により、情報セキュリティの強化が可能です。
AIにおけるクラウドとエッジの違い4選
クラウドAIとエッジAIの大きな違いは、以下4つです。
データ処理を行う場所
- クラウドAI：インターネットを通じて、サービス事業者もしくはデータセンターのサーバーでデータ処理を行う
- エッジAI：ユーザーが扱うモバイル端末（スマートフォン、タブレットなど）やパソコンでデータ処理を行う
データ処理能力
- クラウドAI：高度で複雑なデータ処理が求められる場合に向いている
- エッジAI：リアルタイムですばやいデータ処理が求められる場合に向いている
情報セキュリティ
- クラウドAI：インターネット上でデータを送受信するため、不正アクセスや情報漏えいのリスクがある
- エッジAI：インターネットを介さずにデータ処理を行うため、情報セキュリティリスクが低い
通信コスト
- クラウドAI：使用するデータ量に応じて通信コストがかかる。IoTのように多数同時接続が必要なシステムのデータ処理では、莫大な通信コストがかかるため、向いていない
- エッジAI：インターネットを使った通信を最小限に抑えてデータ処理ができる。データの送信が必要な場合は、加工（暗号化）してから通信する
クラウドAIを導入するなら「Google Cloud」がおすすめ
クラウドAIの導入を検討している方には「Google Cloud （GCP）」がおすすめです。Google Cloud （GCP）は、データ分析やサービス開発などに役立つさまざまなAIツールが用意されているサービスです。例えば、機械学習の開発を一元的にできる「Vertex AI」や、AIを短時間で構築できる「AutoML」が提供されています。
Google Cloud（GCP）は、非構造化データに対応したツールも多数用意されているサービスです。例えば、テキストを多言語翻訳できる「Translate API」や音声データを文字おこしする
「Speech-to-Text API」などがあります。
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クラウドAIやエッジAIを活用して自社のデータ収集を進めよう
クラウドAIは、インターネット上にあるサーバーへアクセスして、AIを構築・運用できるシステムです。デジタル広告の最適化や、スマート農業などに活用されています。また、近年ではICTが急速に発達しており、AIを端末に搭載してデータを処理できる「エッジAI」というシステムも登場しています。クラウドAIとエッジAIを併用すれば、両方のメリットを取り入れたシステムの構築が可能です。
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