クラウドAIとは？メリットや導入時の注意点を知り業務に生かす

クラウドAIは、クラウドベンダーのリソースを活用して安価に利用できるAIサービスの総称です。多くのクラウドベンダーが特定業務に対応する学習済みAI・カスタムAIを提供しており、さまざまな業界の業務に活用されています。

自社でのAI活用を検討しており、クラウドAIについて理解を深めたい方もいるのではないでしょうか。そこでこの記事では、クラウドAIの基礎知識やメリット・注意点、事例と活用方法を紹介します。

クラウドAIとは？エッジAIとの違い

AIサービスは、AIを搭載する場所（サーバやデバイス）の違いで、クラウドAIとエッジAIに区別することが一般的です。クラウドAIとエッジAIはそれぞれにメリット・デメリットがあり得意分野も異なるため、双方のメリットを生かして役割分担するなど、今後のコンピューティングの両輪として発展していくことが期待されています。

クラウドAIはクラウドサーバで学習・推論をするサービス

クラウドAIとは、AIの運用に必要な処理（学習や推論）をクラウド上で行うことや、そのサービスです。PC・スマホ・各種IoT機器（監視カメラやセンサーなど）といった端末から膨大なデータを収集し、クラウドベンダー側のサーバシステムでAIの学習モデルをトレーニングして、画像分析・テキスト分析・音声認識などのAI機能を実行します。

クラウド（Cloud）はオンプレミス（自社運用）の対義語です。インターネットなどのネットワーク経由でリソースを活用するクラウドに対し、社内ネットワーク内でシステムを構築・運用する形態をオンプレミスと呼びます。クラウドAIを活用すれば、AI運用に必要なサーバ環境を社内で保持・管理する必要はありません。

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クラウドAIの種類と主要なAIサービス

クラウドAIは、学習済みAIをすぐに利用できるものや、学習済みAIをベースに追加学習でカスタマイズできるものがあります。代表例は、米OpenAIが開発した対話型生成AIのChatGPTおよびGPTs（GPT Builder）です。

こういった汎用的なパッケージ型AIプロダクトとは異なるアプローチで、自社独自の業務に対応できるAIの開発プロセスを支援するサービスもあります。

多種多様な汎用AIまたはカスタムAIを提供する主要なクラウドAIサービスは、以下4種類です。

・AWS（Amazon Web Services）：AWS AIサービス
・Microsoft Azure：Azure AIサービス
・Google Cloud（GCP）： AIビルディングブロック、Vertex AIなど
・IBM Cloud： Watson API、Watson Studioなど

エッジAIは端末機器で学習・推論をするサービス

エッジAIとは、ネットワークの端末機器（エッジデバイス）にAIを直接搭載し、AI運用に必要な処理（学習や推論）をエッジ（端）で実行するものを指します。エッジAIはクラウドAIと対比されるアプローチです。

クラウドでAI機能を実行してエッジに推論結果を返すクラウドAIに対し、エッジAIは産業用ドローンなどのエッジデバイスが各自単独でAI機能を実行し、集積が必要なデータのみクラウドに送信します。エッジで収集したデータをクラウドAIにフィードバックし、改善した学習モデルをエッジに再配布するなど、クラウドAIと連携したシステムも一般的です。

クラウドAIの利用で得られるメリット

クラウドAIを利用すると、自社業務に必要なAIの導入期間・導入コスト・ランニングコストを抑えられます。オンプレミス環境やエッジAIでは難しい、大規模かつ複雑な処理に対応できることもメリットです。またマルチクラウド環境とAIの組み合わせによる相乗効果も期待できます。

導入期間・導入コストを抑えられる

クラウドAIはWeb経由で契約するため、最短即日で使い始められます。システムには一般的なPCやスマホからアクセスでき、専用の端末やサーバを新たに購入する必要はありません。ChatGPTなどの生成AIをはじめ、多種多様な学習済みAIを比較的低コストで利用できます。汎用的な機能のAIであれば、自社でゼロから開発する必要もありません。

無料で使用感を試せるAIサービスや、ノーコードでカスタムAIの開発ができるサービスもあります。選択するサービスや運用方法によってはAIエンジニアを雇用する必要もなく、大企業以外でも高度なAIの導入を考えやすいでしょう。

ランニングコストを抑えて効率的に運用できる

クラウドAIのシステム本体があるのはクラウドベンダーのデータセンター内です。システムやサーバの保守管理はクラウドベンダーが実施します。高度なクラウドAIを運用するために、オンプレミスの大規模なデータセンターは必要なく、サーバのメンテナンス・障害対応やリプレースも必要ありません。

1台のPCやスマホから、またインターネット環境のあるあらゆる場所からAIを活用できます。自社独自の業務に対応するAIを開発する場合にも、クラウドベンダーの設備・処理能力を活用でき、エッジの負担を抑えられることも利点です。

結果的にIT資産やオフィスに関するランニングコストを圧縮でき、効率的なAI運用ができます。

大規模かつ複雑な処理も対応できる

クラウドAIは大規模かつ複雑な分析も、高性能なCPUやGPUを用いて高速に処理できます。使用リソースはWeb経由で簡単に変更でき、リソースの拡張性が高いことも特徴です。

一方、エッジAIの効率性はエッジデバイスの処理能力に依存します。リソース拡張の際には、ハードウェアのアップグレードが必要です。

エッジAIは各エッジデバイスによる局所的な分析・判断に向きますが、クラウドAIはワークフロー全体を横断的に処理するような大局的な分析・判断に向きます。AI処理用のチップは学習用と推論用でスペックが異なり、学習処理には膨大な計算が必要です。特に学習処理をクラウドで実行できることは、クラウドAIの大きなメリットといえます。

マルチクラウド環境との相乗効果も期待できる

クラウドAIは、自社で抱えるリソースを大幅に拡張せずに、利用するAIサービスを増やせることもポイントです。インターネット通信費やサービス利用料といった基本的なコストで運用できるため、複数のクラウドAIサービスを併用するマルチクラウド環境も考えやすいでしょう。

実際にマルチクラウドを採用する企業は多く、マルチクラウド環境とAIの組み合わせは、クラウドベンダーおよびユーザー企業にとって重要な関心事の1つです。クラウドAIによりデータから価値を引き出してイノベーションを創出し、業務効率化・生産性向上を目指せます。

クラウドAI導入にあたっての注意点

クラウドAIを上手に活用すると業務のあり方を大きく変えられ、経営面でもオペレーション面でも非常に有用です。ただし通信環境によっては安定利用できない場合もある上、情報漏えいなどセキュリティリスクもあります。また、サービスの一時停止・終了により、利用を中断せざるを得ないケースもあるでしょう。

通信環境によっては安定利用できない場合も

クラウドAIはインターネット接続を前提としたサービスであるため、オフラインでは利用できません。またエッジで生成した膨大なデータをクラウド側に送信すると、通信帯域の圧迫による反応の遅延や、通信コストの肥大化を招きます。こういった問題を回避しやすいのは、インターネット接続を必要としないエッジAIの利点です。

なお2023年3月末には5G（第5世代移動通信システム）の全国人口カバー率は96.6%に達しています。5Gは4Gよりも高速・大容量である上、低遅延・多数接続を特徴とする通信サービスです。また衛星コンステレーション（衛星群）によって提供される高速・低遅延な衛星通信サービスも活用が進んでいます。通信サービスの進歩により、場所を問わずリアルタイム性の高いクラウドAI活用が広がる見込みです。

（参考: 『5Gの整備状況（令和4年度末）の公表｜総務省』）

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情報漏えいなどセキュリティリスクも

クラウドAIはエッジから送信したデータをクラウドサーバで収集するため、セキュリティ上の懸念もあります。例えば、画像認識に用いる写真を送信したり、対話型生成AIにテキスト情報を入力したりする場合です。送信データがAIモデルのトレーニングに使用されるなど、個人情報・機密情報の漏えいにつながるリスクがあります。

許諾を得ない顧客コンテンツでAIモデルをトレーニングする行為を防止するなど、セキュリティとプライバシーに対する取り組みについて信頼性が高いサービスを選ぶことも大切です。

サービスの一時停止・終了が起こる場合も

クラウドAIはサイバー攻撃や機器故障・災害などにより、一時的に利用できなくなる場合があります。採用候補のAIサービスについて、セキュリティ事故の履歴や可用性の実績などを事前によくチェックすることは重要です。

また類似AIプロダクトのリリースなどに伴い、サービスの提供が終了となることもあります。この場合は同じクラウドベンダー内でAIプロダクトを乗り換えるなどの対応が必要です。

反対に、新規機能の追加や連携できるSaaSの拡大など、高機能なサービスがさらに便利になるアップデートも期待できます。クラウドAIサービスのプレスリリースなどから、開発状況や今後の動向などもチェックしましょう。

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クラウドAIの事例と活用方法

クラウドAIの機能や活用シーンは多彩です。音声アシスタントやチャットボットなど一般ユーザーもよく利用する機能の他に、自動運転・MaaSや需要予測などさまざまな活用方法があります。またコンテンツクラウドと生成AIを組み合わせたクラウドサービスなら、文書メタデータの抽出および柔軟なワークフロー自動化も可能です。

自動運転やMaaS（Mobility as a Service）

自動運転を実現するには、各車両のセンサーが取得した画像データを収集・分析する仕組みや、リアルタイムに交通情報を各車両へ送信する仕組みなどが必要です。こういった処理をクラウドAIが担っています。

ただし、障害物検知や衝突回避など即時性の高い処理にはエッジAIが活用されるなど、クラウドAIとエッジAIを組み合わせた運用も珍しくありません。大手クラウドベンダーは自動運転開発を支援するソリューションも提供しています。

またクラウドAIは、「次世代の移動サービス」と呼ばれるMaaS（Mobility as a Service）にも不可欠といえる技術です。例えば、AIによるオンデマンド配車サービスやクラウド型の車両管理システムなどが、クラウドAIを活用して実用化されています。

商品の販売数量予測や各店舗の発注適正化

正確な需要予測には、売上情報や顧客の購買履歴など企業が収集したさまざまなデータを、横断的に分析することが必要です。しかし経験に基づく需要予測は新人とベテランで差がつきやすく、また担当者の配置転換などでノウハウが失われる問題もあります。

需要予測や自動発注に関する汎用AIはさまざまなクラウドベンダーが提供しており、大手クラウドベンダーの開発支援サービスでカスタムAIを自社開発することも可能です。膨大なデータを学習させたAIが高速かつ高精度な推論を行うことで、商品の販売数量予測や各店舗の発注適正化、在庫・物流・商品企画の最適化などを実現できます。

スマートアグリにおける推論や農作業の自動化

スマートアグリ（スマート農業）はクラウドAIの活用が進む領域の1つです。日本の農業は従事者の高齢化・減少という深刻な問題を抱えており、AIやロボットを活用したスマートアグリの重要性が高まっています。

農業におけるクラウドAIの役割は、IoTセンサーやカメラなどから環境・農作物に関する膨大なデータを収集し、適切な処理を推論したりロボットを自動運転させたりすることです。

例えば、温度・湿度・CO2・日射量などをIoTセンサーで検出し、クラウドAIが病害リスクを高精度に予測して、農薬を散布すべきかどうかという示唆を与えます。また自動運転の飛行型ドローンやトラクターによる、農薬散布や農作物の収穫などの自動化も可能です。

パーソナライズドマーケティングのサポート

パーソナライズドマーケティングとは、顧客の属性・嗜好・行動履歴などに基づき、一人ひとりに最適化した情報やサービスを提供するマーケティング手法です。この分野でもクラウドAIは活用されています。

例えば、ユーザーのニーズに合った広告を表示するパーソナライズド広告や、ECサイトにおける関連商品・おすすめ商品のレコメンド機能などです。

自社だけでは知り得ない顧客情報を社外のビッグデータから増強したり、「商品Aを購入したなら観点Bも気になるはず、Bの観点を持つなら商品Cも好きなはず」といった多段的な推論をしたりして、パーソナライズドマーケティングをサポートします。

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文書メタデータの抽出とワークフロー自動化

クラウドAIは文書からメタデータを抽出し、契約プロセスなどのワークフローを自動化することもできます。例えば2023年11月にベータ版がリリースされた「Box AI」は、コンテンツクラウド「Box」に保存された膨大な文書のメタデータを抽出し、生成AIによりコンテンツの分析や活用を大幅に効率化する機能です。

Box AIを活用すると請求書の発行から契約書の締結までのワークフローを合理化できる他、画像内の商品を自動的に認識してタグ付けしたり、特定種類のドキュメント内の個人情報を分類したりできます。さらにERP（統合基幹業務）システムやCRM（顧客関係管理）システムと統合することで、複数アプリの横断的なワークフロー自動化が可能です。

【関連記事：Boxとは？クラウドコンテンツ管理の魅力や解決できる課題を解説】

コンテンツクラウド「Box」はAI連携でさらに便利に

企業が管理する文書は日々増え続けるため、手作業によるデータ入力・分類や重要なインサイトの発見は困難さを増していきます。コア業務に集中して価値を創出するために、効率的なコンテンツ管理は必須といえます。

各国の政府機関も採用する「Box」は、最高峰のセキュリティと容量無制限のストレージを特徴とするコンテンツクラウドです。Google Cloudとのパートナーシップにより開発された「Box AI」により、さらに利便性が高まっています。

Box AIを活用すると200ページを超える長い文書の要約、反復的なワークフローの自動化、膨大なデータセットから的確にコンテンツを発見することなどが可能です。BoxはGoogle Workspaceとシームレスに連携できる他、1,500以上のSaaSと連携でき、Box AIはサードパーティのAIモデルとの連携もできます。

Box AIにはアクセス権の概念があるため、一般的な生成AIとは異なり、個人情報・機密情報をセキュアに活用できることも利点です。

まとめ

クラウドAIは、クラウドベンダーのリソースを活用して高度なAI機能を安価に利用できるのが利点で、サービスの選択肢も豊富です。自動運転・需要予測・パーソナライズドマーケティングなど多種多様な用途に活用されており、高度なワークフロー自動化にも対応できます。ただしセキュリティリスクもあるため、信頼できるベンダーのサービスを選びましょう。

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