AIの活用は、もはや一部の大企業だけのものではありません。
中小企業でもAIプラットフォームを導入することで、DXを推進し、業務効率化・コスト削減・競争力強化を実現できます。
この記事では、AIプラットフォームの基礎知識から導入メリット、最適なプラットフォームの選び方、具体的な活用事例まで、2024年最新情報を徹底解説。
AI導入を成功させるためのポイントもご紹介します。
この記事を読んでほしい人
- AI技術を活用してビジネスを成長させたい経営者や事業責任者の方
- 業務効率化やコスト削減に関心のある方
- DX推進担当者やIT部門の方
この記事でわかること
- AIプラットフォームの基礎知識から最新トレンド
- AIプラットフォーム導入のメリット
- AIプラットフォームの選び方、活用事例
AIプラットフォームとは？基礎知識から最新トレンドまで
まずはじめに、AIプラットフォームについて解説していきます。
- AIプラットフォームの定義
- AIプラットフォームの構成要素
- AIプラットフォームの最新トレンド
AIプラットフォームという言葉は知っていても具体的に説明できない方は目を通してみてください。
AIプラットフォームの定義
AIプラットフォームとは、AI開発に必要なさまざまな機能やツールを一つにまとめた総合的なプラットフォームのことです。
初期のAIプラットフォームは、主に機械学習モデルの開発・学習環境を提供していました。
しかし近年では、データ収集・前処理、AIモデルのデプロイ・運用、API連携など、より広範な機能を提供するようになっています。
AIプラットフォームの構成要素
AIプラットフォームは、以下の要素で構成されています。
- データ基盤： AI学習に必要なデータの収集、蓄積、管理を行うための基盤で、データの前処理やクレンジング機能も備えている
- 機械学習フレームワーク： 機械学習モデルの開発・学習を行うためのソフトウェアライブラリやツール群で、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどが代表的な例として挙げられる
- AIモデル開発・学習環境： 機械学習モデルの開発・学習を行うための統合開発環境（IDE）です。Jupyter NotebookやGoogle Colaboratoryなどがよく利用される
- AIモデル運用環境： 開発したAIモデルを実環境にデプロイし、運用・管理するための環境で、Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションツールが活用されることもある
- API： 開発したAIモデルを外部システムやアプリケーションから利用するためのインターフェースで、REST APIやGraphQL APIなどが一般的
これらの要素が連携することで、AIプラットフォームは効率的なAI開発と運用を実現します。
AIプラットフォームの最新トレンド
AIプラットフォームは、常に進化を続けており、最新のトレンドとして、以下の点が挙げられます。
- AutoML（自動機械学習）の普及： 専門知識がなくても、自動的に最適なAIモデルを構築できるAutoML機能が搭載されるケースが増えている
- MLOps（Machine Learning Operations）の重要性： AIモデルの開発から運用までのライフサイクル全体を効率化するMLOpsの概念が注目されている
- エッジAIへの対応： クラウドだけでなく、エッジデバイス上でもAI処理を実行できるプラットフォームが増えている
- AI倫理の考慮： AIの公平性、透明性、説明責任を担保するための機能が搭載されるケースが増えている
これらのトレンドを把握することで、AIプラットフォームの最新動向を理解し、自社のAI導入戦略に活かすことが可能です。
AIプラットフォーム導入のメリット
AIプラットフォームの導入は、企業にさまざまなメリットをもたらします。
- 開発期間の短縮とコスト削減ができる
- 専門知識がなくてもAI開発が可能
- AIモデルの精度向上
- スケーラビリティ
- 運用・保守の効率化
これらのメリットにより、AIプラットフォームは企業の競争力強化や業務効率化に大きく貢献します。
開発期間の短縮とコスト削減ができる
AI開発に必要な環境構築やツール選定の手間を省き、開発期間を大幅に短縮できます。
専門人材の採用や育成にかかるコストも削減可能です。
クラウド型のAIプラットフォームであれば、初期費用を抑えて導入できます。
専門知識がなくてもAI開発が可能
GUIベースの操作で簡単に専門知識がなくてもAIモデルを開発できるプラットフォームもあります。
AutoML機能を活用すれば、プログラミング知識がなくても最適なAIモデルを構築可能です。
AIモデルの精度向上
大量のデータを用いた学習や、さまざまなアルゴリズムの活用により、高精度なAIモデルを開発できます。
AIプラットフォームが提供する学習済みモデルを活用することで、短期間で高精度なAIモデルを構築可能です。
スケーラビリティ
ビジネスの成長に合わせて、AIプラットフォームの処理能力や機能を柔軟に拡張できます。
クラウド型のAIプラットフォームであれば、需要に応じてリソースを自動的にスケール可能です。
運用・保守の効率化
AIモデルの運用・保守に必要な機能が備わっており、効率的な管理が可能です。
MLOpsツールとの連携により、AIモデルのライフサイクル全体を効率化できます。
AIプラットフォームの選び方
AIプラットフォームは、以下のポイントを考慮して選定しましょう。
- ポイント1. 目的・用途
- ポイント2. 機能
- ポイント3. 料金
- ポイント4. サポート体制
- ポイント5. セキュリティ
これらのポイントを踏まえ、複数のAIプラットフォームを比較検討し、自社のニーズに最適なプラットフォームを選択することが重要です。
ポイント1. 目的・用途
まずは、どのようなAIモデルを開発したいのか、どのような業務に活用したいのかを明確にします。
画像認識、自然言語処理、音声認識など、AIプラットフォームが得意とする分野は異なるからです。
自社の課題やニーズに合ったAIプラットフォームを選ぶことが重要です。
ポイント2. 機能
AIプラットフォームに必要とする機能が揃っているか、使いやすいかを確認することも忘れないようにしてください。
データ前処理、機械学習モデルの開発・学習、AIモデルのデプロイ・運用など、必要な機能が揃っていないと、AIプラットフォームを最大限活用できません。
GUIベースの操作性やAPIの使いやすさなども重要なポイントです。
ポイント3. 料金
AIプラットフォームが導入コストや運用コストが予算に合っているかを確認することも大切です。
AIプラットフォームの料金体系はさまざまなので、従量課金制、月額定額制など、自社の利用状況に合った料金体系を選びましょう。
無料トライアル期間がある場合は、実際に試用して使い勝手や機能を確認することもおすすめです。
ポイント4. サポート体制
AIプラットフォーム導入後のサポート体制が充実しているかを確認するのも忘れないようにしましょう。
AIプラットフォームの導入には、技術的なサポートが不可欠だからです。
ドキュメントの充実度、問い合わせ窓口の対応、トレーニングプログラムの有無などを確認してください。
ポイント5. セキュリティ
AIプラットフォームが、データの安全性やプライバシー保護に関する対策が十分に講じられているかを確認します。
AIプラットフォームには、顧客データや機密情報が保存されるため、セキュリティ対策は非常に重要だからです。
ISO27001などのセキュリティ認証を取得しているか、データの暗号化やアクセス制御などの対策がされているかを確認しましょう。
AIプラットフォームの活用事例
ここでは、AIプラットフォームの活用事例をご紹介します。
- 製造業
- 小売業
- 金融業
- 医療・ヘルスケア
- その他
AIプラットフォームは、さまざまな業界・業種で幅広く活用されています。
製造業
- 製品の品質検査： 画像認識技術を用いて、製品の外観検査を自動化し、不良品を検出する
- 生産ラインの最適化： 機械学習を用いて、生産ラインの稼働状況を分析し、効率的な生産計画を立案する
- 予知保全： 機械の故障を予測し、事前にメンテナンスを行うことで、突発的な設備停止を防ぐ
小売業
- 需要予測： 過去の販売データやトレンドを分析し、商品の需要を予測する
- 顧客分析： 顧客の購買履歴や行動データを分析し、パーソナライズされたマーケティング施策を実施する
- レコメンドエンジン： 顧客の興味関心にもとづいて、最適な商品を推薦する
金融業
- 不正検知： 機械学習を用いて、クレジットカードの不正利用や不正取引を検知する
- リスク評価： 顧客の信用リスクや投資リスクを評価する
- アルゴリズム取引： 機械学習を用いて、自動的に株式や為替の売買を行う
医療・ヘルスケア
- 画像診断支援： 画像認識技術を用いて、レントゲン画像やCT画像から病変を検出する
- 創薬： ディープラーニングを用いて、新薬候補物質を発見する
- ゲノム解析： 大量のゲノムデータを解析し、病気の発症リスクを予測する
その他
- チャットボット： 自然言語処理を用いて、顧客からの問い合わせに自動応答する
- 自動翻訳： 機械翻訳技術を用いて、異なる言語間の翻訳を自動化する
- 音声認識： 音声をテキストに変換し、音声入力による操作を可能にする
AIプラットフォームを活用したシステム開発
この章では、AIプラットフォームを活用したシステム開発について解説します。
- AIプラットフォームとシステム開発の連携
- システム開発におけるAIプラットフォームの活用事例
AIプラットフォームは、AIモデルを開発するためのツールにとどまりません。
ビジネスが抱える課題を解決するためのシステム開発にも活用できるのです。
AIプラットフォームとシステム開発の連携
AIプラットフォームは、システム開発において以下の役割を果たします。
- AI機能の組み込み： 開発したAIモデルをシステムに組み込み、AIの力をビジネスに活かす
- データ連携： システムが収集したデータをAIプラットフォームに連携し、AIモデルの学習や推論に活用する
- API連携： AIプラットフォームが提供するAPIを利用して、システムとAIプラットフォーム間のデータ連携や機能連携を行う
これらの連携により、AIプラットフォームはシステムの高度化や業務効率化に貢献します。
システム開発におけるAIプラットフォームの活用事例
システム開発におけるAIプラットフォームの活用事例は下記のとおりです。
- 顧客管理システム： 顧客データを分析し、顧客セグメントごとに最適なマーケティング施策を提案する
- 在庫管理システム： 需要予測にもとづいて、最適な在庫量を算出し、発注業務を自動化する
- 人事評価システム： 従業員の評価データを分析し、公平かつ客観的な人事評価を行う
- セキュリティシステム： 監視カメラ映像を解析し、不審な行動を検知する
- コールセンターシステム： 音声認識技術を用いて、顧客からの問い合わせ内容を自動的に分類し、適切なオペレーターにつなぐ
これらの事例は、AIプラットフォームがシステム開発において、いかに多様な活用方法があるかを示しています。
ベトナムオフショア開発｜高品質かつ低コストなAI開発を実現
ここでは、Mattockで行っているベトナムオフショア開発についてご紹介します。
- ベトナムオフショア開発のメリット
- ベトナムオフショア開発の注意点
AIプラットフォームを活用したシステム開発において、ベトナムオフショア開発は、高品質かつ低コストな開発を実現するための有効な手段として注目されているので、目を通してみてください。
ベトナムオフショア開発のメリット
ベトナムオフショア開発のメリットは以下のとおりです。
- 優秀なエンジニア： ベトナムには、優秀なITエンジニアが豊富にいるうえ、AIや機械学習分野に精通したエンジニアも多く、高度な技術力を期待できる
- コスト削減： ベトナムの人件費は日本よりも低いため、開発コストを大幅に削減できる
- 日本語対応： 日本語を話せるエンジニアも多く、コミュニケーションがスムーズに進む
- 時差の活用： 日本との時差はわずか2時間程度なので、リアルタイムでのコミュニケーションが可能
ベトナムオフショア開発の注意点
ベトナムオフショア開発の注意点としては、下記を押さえておきましょう。
- 文化の違い： ベトナムと日本では文化や商習慣が異なるため、事前に十分なコミュニケーションが必要
- セキュリティ対策： ベトナムのオフショア開発会社を選ぶ際には、セキュリティ対策がしっかりしているかを確認する
業務効率化コンサルティング｜AIプラットフォームで業務効率を最大化
続いて、Mattockの業務効率化コンサルティングについてもご紹介していきます。
- 業務効率化コンサルティングの内容
- 業務効率化コンサルティングのメリット
- 業務効率化コンサルティングの成功事例
AIプラットフォームは、業務効率化にも大きく貢献します。弊社では、AIプラットフォームを活用した業務効率化コンサルティングを提供しています。
業務効率化コンサルティングの内容
業務効率化コンサルティングの内容としては、下記が挙げられます。
- 課題分析： お客様の業務プロセスを分析し、AIプラットフォームで解決できる課題を特定します。
- ソリューション提案： 特定した課題に対して、AIプラットフォームを活用した最適なソリューションを提案します。
- 導入支援： AIプラットフォームの導入を支援し、スムーズな運用開始をサポートします。
- 効果測定： 導入後の効果を測定し、継続的な改善を支援します。
業務効率化コンサルティングのメリット
業務効率化コンサルティングのメリットは、以下のとおりです。
- 業務効率化： AIプラットフォームを活用することで、業務の自動化や効率化を実現できます。
- コスト削減： 業務効率化により、人件費や運用コストを削減できます。
- 品質向上： AIプラットフォームの活用により、業務の精度や品質を向上できます。
- 競争力強化： 業務効率化や品質向上により、競争力を強化できます。
業務効率化コンサルティングの成功事例
Mattockでは、業務効率化コンサルティングを通じて、さまざまな業界のお客様の業務効率化を支援しています。
たとえば、ある金融機関のお客様では、AIプラットフォームを活用した審査業務の自動化を実現し、業務効率を大幅に向上させました。
AIプラットフォームに関するよくある質問
ここからは、AIプラットフォームに関するよくある質問にMattockのシニアコンサルタントがQ＆A形式で回答していきます。
- Q1. 有名なAIプラットフォームは？
- Q2. AIデータプラットフォームとは何ですか？
- Q3. 日本のAI企業は？
- Q4. 身の回りのAIの例は？
- Q5. 強いAIは別名何といいますか？
- Q6. AIソフトは何ができますか？
- Q7. AIには何種類ありますか？
AIプラットフォームの活用を検討している方は参考にしてください。
Q1. 有名なAIプラットフォームは？
国内外にはさまざまなAIプラットフォームが存在しますが、代表的なものとしては、Google Cloud Platform、Microsoft Azure、AWS、IBM Watsonなどが挙げられます。
これらのプラットフォームは、機械学習やディープラーニングなどのAI開発に必要な機能を幅広く提供しています。
Q2. AIデータプラットフォームとは何ですか？
AIデータプラットフォームとは、AI開発に必要なデータを効率的に収集、蓄積、管理、分析するためのプラットフォームです。
データの前処理やクレンジング機能、データカタログ機能などを備え、AI開発をスムーズに進めることができます。
Q3. 日本のAI企業は？
たとえば、PKSHA Technology、HEROZ、Preferred Networksなどは、独自のAI技術を開発し、さまざまな業界にソリューションを提供しています。
Q4. 身の回りのAIの例は？
たとえば、スマートフォンの音声アシスタント、ECサイトの商品レコメンド機能、SNSの投稿内容のフィルタリング、自動運転技術などが挙げられます。
Q5. 強いAIは別名何といいますか？
強いAIは、「汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）」とも呼ばれます。
AGIは、人間のようにさまざまな知的タスクをこなせるAIであり、現在研究が進められている分野です。
Q6. AIソフトは何ができますか？
AIソフトは、画像認識、音声認識、自然言語処理、予測分析、異常検知など、さまざまなタスクを実行できます。
これらの機能は、ビジネスの効率化や新たな価値創造に貢献します。
Q7. AIには何種類ありますか？
AIは、特化型AIと汎用AIに大別されます。
特化型AIは、特定のタスクに特化したAIであり、現在実用化されているAIのほとんどがこれに該当します。
一方、汎用AIは、人間のようにさまざまな知的タスクをこなせるAIであり、まだ研究段階です。
まとめ｜AIプラットフォームで未来を創造する
AIプラットフォームは、AI開発のハードルを下げ、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる強力なツールです。
この記事で紹介した内容を参考に、ぜひAIプラットフォームの導入を検討してみてください。
Mattockでは、AIプラットフォームに関するご相談を随時受け付けております。
お気軽にご相談ください。
