クラウドAIとは？ メリット・デメリットと活用事例を紹介
近年、AIを活用したサービスが身の回りにもよく見られるようになりました。リモートワークの普及とともに、クラウド上に構築されたAIシステムを利用できるクラウドAIのサービスも増えています。AIの活用はビジネスの成否を左右することもあり、特に大手企業では導入を検討している企業が多くなっています。
一方で、クラウドAIの特徴や、どのようなメリット・デメリットがあるのかよくわからない方も多いかもしれません。
この記事では、クラウドAIの基礎知識やメリット・デメリットのほか、活用事例をご紹介します。さらに、クラウドAIの導入に向いている企業、向いていない企業の特徴も解説しますので、参考にしてください。
クラウドAIとは、クラウド上で学習・推論ができるAIのこと
クラウドAIとは、クラウド上に構築されたAIシステムにユーザーがアクセスし、クラウド上で学習・推論ができるAIのことです。クラウドAIは、大きく「学習済みAI」と「学習できるAI」の2つに分けられます。
学習済みAI
学習済みAIは、既に膨大なデータを読み込み、機械学習モデルが完成しています。近年、注目を集めているChatGPTは、学習済みAIのひとつ。質問文（プロンプト）を入力するだけで、AIによる回答を得ることが可能です。ユーザーがデータを学習させる必要がなく、比較的安価ですぐにサービスを利用できる点が特長です。
学習できるAI
学習できるAIは、ユーザーがデータを用意し学習させることで、機械学習モデルを作成します。ChatGPTなどの学習済みAIは汎用的なデータを処理するのに向いていますが、専門性の高い分野では十分に活用できません。そこで、学習できるAIに医療や農業といった特定分野のデータを学習させることで、専門的な課題を解決できるようになります。
端末上で推論を行うエッジAI
クラウド上で学習・推論を行うクラウドAIに対し、IoT機器などの端末で推論・処理をし、データをクラウドに送信して学習モデルを保存できるAIを「エッジAI」といいます。
エッジAIは端末内で推論するため、リアルタイムで判断したり、アウトプットしたりすることができます。また、クラウドAIと比べて通信量が少なく、通信コストを低くできる点が特長です。
現時点では、エッジAIのみのシステムは実現していません。エッジAIとクラウドAIを組み合わせて利用するのが一般的です。
クラウドAIを導入するメリット
クラウドAIを導入すると、さまざまなメリットがあります。ここでは、主なメリットを4つご紹介します。
高度な推論ができる
クラウドAIは、エッジAIに比べて高度な推論ができることがメリットです。クラウドAIを利用すれば、必要に応じてクラウド上のコンピューターの処理能力や容量を拡張できるからです。エッジAIは端末で推論を行うことから、端末の能力を超えた計算や処理は基本的にできません。
もちろん、端末のスペックを上げることで推論能力を上げることは可能ですが、クラウドAIのほうが大規模であり、高度な計算や判断には有利です。
スモールスタートができる
学習済みのクラウドAIを利用すれば、コストと労力をかけず、小規模からの運用が可能です。機械学習のためのコストがかからないだけでなく、高額な機器を購入する必要もありません。
また、エッジAIは利用者側で端末の管理や運用が必要になりますが、クラウドAIはすべてクラウド上での運用となるため、AI開発者が不在でも利用可能です。契約したらすぐに利用できるものもあるため、「AIを試しに使ってみたい」という場合には気軽に活用できるでしょう。
コストを抑えられる
クラウドAIは、インターネット経由で利用するサービス（SaaS）であるため、大規模なコンピューターやサーバーなどを購入する必要はありません。利用料を支払うだけで、運用・保守費用がかからないことはメリットです。
トラブルが発生した際もサービス提供者が復旧作業を行うため、運用に関わる負担はほとんどないといえます。
既存のデータを活用できる
AIが推論を行うためには、膨大なデータを学習させる必要があります。クラウドAIは、既に一通りの機械学習を終えているものが多いため、データを用意したり、学習させたりする労力は必要ありません。そのため、短期間かつスムーズにAIを導入できるのがメリットです。
特に、ChatGPTなどの自然言語処理は汎用性が高く、多くの人が自動翻訳や文章要約といった機能を利用しやすい点も特長といえます。
クラウドAIを導入するデメリット
メリットの多いクラウドAIですが、デメリットもあります。主なデメリットは下記の3つです。
処理速度に課題がある
エッジAIは端末で推論するため、スピーディーに推論や判断ができます。しかし、クラウドAIはクラウド上で推論を行うため、リアルタイムでの判断が難しいことがデメリットです。
たとえば、クラウドAIの顔認証システムでは、読み込んだ画像データをクラウドに送信し、クラウド上でデータを処理してから端末に正誤を伝えます。これにより、若干のタイムラグが発生してしまうのです。
インターネット環境が必要
クラウドAIは、クラウドとのやりとりで推論や判断を行うため、インターネット環境が必須です。つまり、オフラインでの利用ができず、通信障害が発生すると利用できなくなってしまいます。
また、通信量が多い場合には、処理に遅延が発生してしまうこともあるでしょう。
セキュリティリスクが高い
クラウドAIは、インターネット経由でデータを送ることから、セキュリティリスクが発生します。そのため、機密性の高い情報を扱う場合は、クラウドAIの利用は向かないかもしれません。
一方、エッジAIは端末にデータを保存して、クラウドには端末で処理した推論や分析結果のみを送るため、クラウドAIに比べるとセキュリティは高いといえます。
クラウドAIの導入が向いている企業
クラウドAIはその特性から、向いている企業と向いていない企業があります。クラウドAIの導入が向いている企業の特徴は下記のとおりです。
リモートワークを推進している
リモートワークを推進している企業には、クラウドAIの導入が向いています。というのも、クラウドAIはクラウド上で処理を行うため、いつでも、どこでも利用できるからです。
一方、エッジAIの場合は、専用端末が必要なため出社しなければ利用できません。そのため、リモートワークを中心とする企業であれば、エッジAIよりもクラウドAIが適しているでしょう。
汎用的なAIを使いたい
汎用的なAIを利用したい場合には、クラウドAIがおすすめです。クラウドAIには、文字読み取りや翻訳、音声認識、顔認識など、業界を問わず多くの方が利用できるサービスが多数用意されています。
また、基本的に学習済みのAIを利用できることから、機械学習にかかるコストや労力が必要ありません。専門性の高い分野での利用を想定していない場合には、クラウドAIが向いています。
コストを抑えたい
クラウドAIは導入コストがかからず、契約後に利用料を支払うだけで簡単に始められます。高性能なコンピューターやサーバーといったITインフラを整備する必要がないため、コストを抑えてAIを導入したい企業に適したサービスです。
また、AIの開発や運用・保守をする必要がなく、人件費を削減することもできます。
クラウドAIを試してみたい
AIを試してみたいという企業には、クラウドAIがおすすめです。前述のとおり、コストを抑えて学習済みのAIを利用できるため、スモールスタートできます。
まずは小規模でクラウドAIを導入し、費用対効果を見ながら規模を少しずつ拡大することも可能です。
クラウドAIの導入が向いていない企業
続いては、クラウドAIの導入が向いていない企業をご紹介します。向いている企業の特徴と比較して検討してみてください。
AIに瞬時に判断してほしい
クラウドAIはクラウド上で推論や判断を行うため、インターネットを経由したやりとりが必要です。これにより、若干のタイムラグが発生するため、瞬時の判断が必要な完全自動運転などの技術への利用は向いていません。瞬時の判断が必要な業務の場合には、端末側で推論を行うエッジAIの導入が適しています。
インターネット環境に依存せずAIを使いたい
クラウドAIは、インターネットに接続されていなければ、データのアップロードはもちろん、クラウド上で推論・分析したデータを受け取ることもできません。
そのため、インターネット環境に依存せずにAIを利用したい企業には適しません。
自社データを社外に出せない
機密性の高いデータを扱っているため社外に出せない場合には、クラウドAIの利用は避けたほうがいいでしょう。クラウドAIを利用するには、データ自体をクラウド上にアップロードする必要があるからです。
セキュリティ対策についてしっかり確認していても、情報漏洩の可能性はゼロにはなりません。社外秘のデータの取り扱いに不安がある場合には、端末側で処理できるエッジAIの利用がおすすめです。
クラウドAIの活用事例
クラウドAIは、分野を問わず活用が進められています。ここでは、クラウドAIの主な活用事例をご紹介します。クラウドAIの導入を検討する際の参考にしてください。
画像診断
医療現場では、クラウドAIによる画像診断サービスが利用されています。精密機器メーカーの富士フイルムが提供する医療クラウドサービスは、画像内に疾患に関わる異常があればAIが検知し、医師の画像診断をサポートします。
人間の目では捉えられないかすかな疾患の兆候でも、過去の膨大な症例データを学習したAIであれば、発見できることが少なくありません。クラウドAIを活用した画像診断技術により診断が効率化でき、医療サービスの向上にもつながります。クラウドAIを活用した医療サービスは、既に医療法人などで導入されており、今後も普及していくでしょう。
自動運転
自動運転を実現するには、車に搭載されたカメラやセンサーが検知した情報を瞬時に分析・判断する必要があります。さらに、道路状況に応じて最適なルートを導き出す技術なども欠かせません。これらのデータ処理は一瞬で行う必要があるため、エッジAIを活用するケースがほとんどです。
しかし、車両単体では情報処理が追いつかないことも想定され、クラウドAIでも効率的に処理する方法が普及しつつあります。今後は、エッジAIとクラウドAIの活用領域を明確にし、最適化を図っていくことが予想されています。
需要予測
飲食店やアパレルなどの店舗では、「いつ」「何が」「どのくらい売れるか」といった需要予測が重要です。需要予測によって生産や在庫、人員配置などの計画が立てられるため、店舗の規模が大きくなればなるほど、予測の精度が売り上げを左右することになります。クラウドAIに過去の販売実績や気象情報などを学習させると、より正確な需要予測を立てることができます。
これにより、データに裏付けられた現場運営や、在庫廃棄の削減による環境負荷低減も可能です。このようなメリットから、特に商品量の多い大規模小売店ではクラウドAIによる需要予測の活用が注目されています。
栽培管理
クラウドAIは、農業でも活躍しています。農業では、日照時間や温度・湿度といった生育条件、実際の発育状況を把握し、栽培管理をすることが重要です。
クラウドAIに必要なデータを学習させることで、経験や勘に頼らない栽培ができ、収穫の増加を期待できます。
不良・不正検知
製造業でもクラウドAIの活用は進んでいます。工場の機械に画像認識AIを導入すると、不良品や異物混入の検知が可能です。
従来は、従業員による目視で外観検査をしていましたが、集中力が落ちて見落としてしまうこともありました。AIに正常画像を学習させることで高精度な異常検知ができ、生産性を高められます。人件費の削減にもつながるため、大規模な工場を持つ大手メーカーなどではクラウドAIの導入が進んでいます。
広告最適化
近年は、インターネットの普及によりインターネット広告を活用する企業が増加中です。インターネット広告では、ターゲット層にサイトへの誘導や購入を促すため、閲覧者の行動を分析し、最適な広告を表示させることが重要になります。
このような広告最適化を実現するのがクラウドAIです。クラウドAIを活用することで、インターネットユーザーの閲覧行動に関する膨大なデータを分析でき、広告効果を最大化できます。
チャットボット
顧客からの問い合わせの受付方法は、電話やメールだけではありません。企業のウェブサイトに設置されたチャットボットで、24時間いつでも問い合わせの受付が可能です。
従来のチャットボットはあらかじめ設定された定型文で応答をするため、顧客から想定外の質問をされると答えられないという課題がありました。しかし、クラウドAIを導入すれば、顧客の質問に合わせて臨機応変に回答できるので、顧客満足度を上げることが可能です。
また、チャットボットの精度が上がることで、電話での問い合わせ件数を減らすことも期待できます。
文字起こし
文章作成ソフトなどに搭載されたクラウドAIの文字起こし機能を活用すれば、音声データからの文字起こしが可能です。
会議の録音データから議事録を作成したり、インタビュー音声をすみやかに文字化したりするなど、クラウドAIによる文字起こしはさまざまなビジネスシーンで活用されています。
クラウドAIの今後
クラウドAIは、需要の高まりから今後も開発が進み、より高度な処理ができるようになることが期待されています。クラウドAIが高度化すれば、企業はさらに生産性向上や業務効率化を実現できるでしょう。
しかし、クラウドAIには、著作権や個人情報保護の問題、推論の正確率・適合率といった精度の課題、学習モデルの運用・保守といった課題もあります。これらの課題はビジネスの成長に影響を与えるため、事業規模の大きい大手企業ほど重要な経営課題となるかもしれません。
大手企業はもちろん、クラウドAIを活用したサービスを展開するスタートアップ企業や中小企業もこうした課題に向き合い、最適な対策をとることが求められます。
クラウドAIを上手に活用し、ビジネスを進化させよう
クラウドAIは、導入コストを抑えスモールスタートから利用できることから、「AIを試してみたい」という企業に最適です。しかし、エッジAIのような瞬時の判断ができないだけでなく、セキュリティリスクが高いなどのデメリットもあるため、導入を検討する際は自社の事業や目的にもとづいて考える必要があります。
クラウドAIを上手に活用すれば、業務効率化はもちろん、各種コストの削減によって経営のプラスになります。本記事でご紹介した活用事例などを参考に、クラウドAIでビジネスを進化させましょう。
