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AIサービス開発検討中の方必見!
3大AIプラットフォームの特徴とは?

2022.12.19

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AIを利用した機械学習サービスは、今や当たり前となってきました。今後、さらなるAIサービスを開発・提供していくためには、開発プラットフォームの整備が欠かせません。そこで現在、注目を集めている3大AIプラットフォームの特徴をご紹介します。

1.AIサービス開発の環境にはAIプラットフォーム活用を

近年、サービス開発のプラットフォームとして「PaaS(パース)」と呼ばれる「Platform as a Service」、つまりプラットフォームをサービスして提供されるものが注目を集めています。

プラットフォームとは、システム開発に必要な環境が事前に用意された土台のことを指します。このプラットフォームに、大量のデータをすでに学習したモデルが準備されているプラットフォームのことを、AIプラットフォームと呼び、AIサービスの開発において、それらのPaaSも注目されています。

PaaSを活用することで、開発環境をゼロから構築する必要がない上に、AIプラットフォームであれば、より開発時間を短縮することが可能です。AIサービス開発を滞りなく実施できるのは、大きなメリットといえます。

2.AIサービス開発環境に便利な3大プラットフォーム

AIサービスを開発するにあたり、便利な3大プラットフォームがあります。それぞれの特徴について解説します。

1.Microsoft Azure

Microsoft Azure(アジュール)は、マイクロソフト社が提供するクラウドサービスです。PaaSのほか、サーバーやネットワークなどのインフラ機能をネット上のサービスとして提供するIaaS(Infrastructure as a Service)の提供もされています。多様な機能がそろっており、初期導入コストなしで、手軽に利用できることや「Office365」との連携ができることなどから、企業向けクラウドサービスとして支持を集めています。
その中でも、AIサービスが開発できるプラットフォームが、「Azure AI」です。機械学習の専門知識を必要とせず、AI機能を開発サービスに追加できるほか、上級開発者にとっても好みのツールとフレームワークを選択して、モデルの共同作業と構築をより迅速に進められます。その使い勝手の良さはAIプラットフォームにおいても健在です。
「Azure Machine Learning」「Azure Databricks」「ONNX Runtime」といったサービスにより、機械学習モデルのビルド、トレーニング、デプロイをスピーディーかつ簡単に行うことができます。

2.Google Cloud Platform(GCP)

Google Cloud Platformは、Googleが提供しているAIプラットフォームです。Google社内でも利用されているといわれるプラットフォームであることから、日本の有名企業も開発プラットフォームとして活用しています。
Google Cloud Platformは、GoogleのサービスであるGmailやYouTubeなどで実際に稼働しているプラットフォーム技術をそのまま使用できるといった性能面での信頼が高く、インフラ環境の安定性に長けています。
数多くの機能が取り揃えられている中でも、Google CloudのAIサービスは大きく分けて「AI Platform」と「AI Building Blocks」の2つに分けられます。AI PlatformではAI基礎環境の構築とモデル開発を基本とするサービスで、開発・運用を容易にします。AI Building Blocksは、事前学習済みモデルとカスタムモデルを使用して、アプリケーションにAIを搭載していくことのできるサービスです。

3.Amazon Web Services(AWS)

Amazon Web Servicesは、Amazonが提供するクラウドサービスです。豊富な機能を提供しており、幅広い業種に活用できるサービスが取り揃えられています。セキュリティが強固に整えられているのも強みです。
Amazon Web ServicesにおいてはAIサービスとして開発に役立つサービスが存在します。
例えば、画像や映像を分析し、物や人、テキストを認識する「Amazon Rekognition」、テキストを分析して音声に変換する「Amazon Polly」などがあります。

3.Microsoft Azureの「Azure AI」はエンタープライズ企業におすすめ

大規模組織向けのAIサービスの開発を検討中のエンタープライズ企業には、AzureがAIプラットフォームとして最もおすすめです。

AzureのAIプラットフォームであるAzure AIは、実績があり、強固なセキュリティで保護されている上に、最先端の機械学習機能を利用できるのも特長です。

Azure AIには機械学習や知識マイニング、AIアプリとエージェントといった機能が備わっています。例えば機械学習のサービスには「Azure Machine Learning」「Azure Databricks」「ONNX」が利用でき、機械学習モデルをスピーディーかつ簡単に構築可能です。Azure Machine Learning Studioにおいては、グラフィカルに機械学習モデルの構築と学習ができるメリットがあります。

知識マイニングにおいては、AI機能を搭載したクラウド検索サービスの「Azure Cognitive Search」が利用でき、ドキュメント、画像、メディアなどのコンテンツからパターン、関係性、キーワードなどを抽出することが可能です。

AIアプリとエージェントにおいては「Cognitive Services」が利用でき、ボット開発環境である「Azure Bot Service」が用意されています。

このように、Azure AIにはAIサービス開発環境として申し分のないサービスが搭載されています。最適化されたセキュリティ環境の中で開発に集中できるのは、大きなメリットといえます。

4.まとめ

AIサービス開発に役立つ、3大プラットフォームをご紹介してきました。それぞれの特徴をとらえながら、うまく活用してAIサービスの開発を行うのをおすすめします。

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