AIaaSとは何ですか？サービスとしてのAIの究極のガイド

AIは日々新境地を開拓しており、顧客体験やビジネスプロセスの最適化の未来はAIを活用することになります。したがって、AI革命がデータの宝庫を保持していることから、ビジネスリーダーがAIの力を利用して競争力を獲得したいと望んでいることは間違いありません。

優れたニュース—SaaSビジネスモデルとAIサービスを組み合わせた人工知能-as-a-Service（AIaaS）は、手頃なコストでより高い効率をもたらすことができます。

AIaaSは、アプリ起業家がクラウドベースのソリューションの力を活用するのに役立ちます。 AIaaSを推進する準備はできていますか？この洞察に満ちたAIasaServiceガイドの重要な側面をまとめました。

AIaaSとは何ですか？

サービスとしての人工知能（AIaaS）は、さまざまなAIツール（多くの場合API）です。ここでは、サードパーティベンダーが既製のソリューションを通じてそのようなツールを提供しています。 AIaaSを使用すると、企業は多額の投資をせずに、リスクを抑えてAIソリューションを採用および実装できます。

はい、そうです。AIソリューションは、これまで次の理由でコストがかかりました。

• 機械は巨大で高価です
• 開発者の供給が不足しているため、多額の支払いが必要になります
• 調査と分析のためのデータが不十分な企業

AI-as-a-Serviceを入力します。クラウドサービスを使用すると、AIにアクセスできなくなり、企業は無制限のデータを収集して保存できます。

現在、AIプロバイダープラットフォームは、いくつかのスタイルの機械学習（ML）とAIを提供しています。プロバイダーは、組織のAIニーズに適したさまざまなソリューションを提供します。そのため、組織は機能と価格を評価し、最適なものを選択する必要があります。

さらに、Amazon Machine Learning、Microsoft Cognitive Services、Google Cloud Machine LearningなどのAIクラウド製品は、組織がデータに対して可能なソリューションを提供するのに役立ちます。

企業には、さまざまなプロバイダーのアルゴリズムとサービスを試す絶好の機会があります。これにより、企業にとって何が効果的かを評価して見つけ、スケーリングの決定を下すことができます。

あなたもスケーリングについて疑問に思っているなら、ここに役立ついくつかのエキサイティングな統計があります：

• AIの採用をまだ考えていない企業の場合は、すぐに利用できるようになります。 International Data Corporation（IDC）は、AIへの世界的な支出が2020年の501億ドルから、2024年までに1,100億ドルを超えると予想しています。
• Technavioによると、専門家は、世界のサービスとしての人工知能（AIaaS）市場が2021年から2025年にかけて147億ドル成長すると予測しています。
• この文脈では、2017年に費やされたのはわずか120億ドルでした。つまり、世界の支出は約7年間でほぼ10倍に増加すると予想されます。

• さらに、このすべての支出は、大企業を含む多くの場所から来ています。 Flexeraは最近、AIの大規模な採用を強調しました：

  • 企業の28％がAI/MLを実験しています
  • 46％の企業がAI/MLのテストまたは実験を計画しています

重要なポイント： AIとMLが今日ほとんどの組織のレーダーに乗っていることは明らかです。結論として、全企業の約半数が今後数年間でこのテクノロジーを使用すると予想されています。

さまざまな種類のAIaaS

さまざまな種類のAIサービスで、ビジネスニーズに適したものを選択できます。簡単に統合できる問題点と解決策を検討することは素晴らしい考えです。

さらに、AIaaSの使用を開始するために、事前の深い知識を必要としないソリューションを採用するのに常に役立ちます。いくつかの一般的なタイプのAIaaSソリューションを簡単に見てみましょう。

1.ボット

開発者は、チャットボットをサクセスストーリーにするために多大な努力を払う必要があります。会話型インターフェースは簡単に失敗する可能性があります。ただし、AIアルゴリズムを備えた魅力的なチャットボットは、人間の会話をシミュレートできます。 NLP機能とML機能の微妙な組み合わせは、ユーザークエリを理解し、非常に必要な応答を提供するのに役立ちます。

今日、ボットはカスタマーケアに波を生み出しています。これらは、初回の回答率を減らし、顧客満足度を高めるのに役立ちます。さらに、自動化により、日常的なタスクを回避できるため、エージェントは貴重な時間を節約でき、より複雑なタスクに集中できるようになります。

ヨーロッパで最も急成長している小包会社であるInPostは、チャットボットを活用することで、毎年処理する数百万の顧客との会話の92％を自動化すると最近報告しました。

さらに別の例は、MicrosoftのXiaoIce、AIチャットボットのサクセスストーリー（GPT-3とともに）です。最先端のボットの1つです。さらに、その市場での存在感により、2021年には10億ドルの評価に達しました。

2.アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）

AIaaSソリューションは、サービスが相互に通信するための方法であるエキサイティングなAPIを提供します。 APIは仲介者として機能し、2つのソフトウェアが相互作用できるようにします。

現在、自然言語処理用のAPIを使用すると、感情分析が可能になります。さらに、他のタスクの中でも、テキストからエンティティを抽出できます。 「サービスとして」の一部として提供される場合、APIはすぐに採用および実装でき、開発者は数行のコードを記述するだけで済みます。 APIのオプションには次のものがあります。

• コンピュータースピーチとコンピュータービジョン
• NLP
• 知識のマッピング
• 感情検出
• 翻訳
• 検索

3.機械学習

MLおよびAIフレームワークは、開発者がモデルを構築するために使用する人気のあるツールです。さらに、大量のデータのパターンを見つけ、予測を行い、プロセスを合理化します。

MLはビッグデータに関連付けられていますが、これらのフレームワークはビッグデータ環境を必要とせずに機械学習タスクを組み込むのに役立つため、多くの場合、他の用途があります。

AIaaSを使用すると、企業はMLテクノロジーを簡単に採用できるようになります。事前にトレーニングされたモデルを使用するか、特定のビジネスニーズに合わせてツールをカスタマイズできます。そして、それもすべて、事前のMLの専門知識がなくても。

AIaaSのメリット

企業はAI革命を最大限に活用する必要があり、その1つのステップは、AIを含む破壊的技術に投資して、その競争力を享受することです。

では、AI開発はすべてのビジネスにとっての答えなのでしょうか？あなたが正しい！そうではありません！

世界中のエグゼクティブの79％が、AIが仕事をより利用しやすく効率的にする変革効果をもたらす可能性があると考えていますが、AIの実装には依然として課題があります。すぐに重要な課題を取り上げますので、読み続けてください。ただし、最初に、いくつかの利点を見てみましょう。

1.洗練されたコーディング（技術）スキルの必要性が少ない

AIの専門家は、一方では大きな需要があり、他方では不足もあり、そのようなシナリオでは、AIaaSは非常に便利です。

AIaaSは、AIに精通した専門の開発者を必要としないプラットフォームを提供します。必要なのは、ノーコードインフラストラクチャのレイヤーを導入することだけです。ファセットは、ビジネスに驚くべきターンアラウンドを提供します。

2.コスト削減

サービスとしての人工知能の重要な利点の1つは、AIソリューションの開発を含むコストを削減することです。さらに、価格の透明性を享受できるため、AIaaSでは使用量ごとに支払うことができるため、企業は必要な分だけ支払うことになります。

3.速度

コスト削減という追加の利点により、AIaaSはAIソリューションの開発に費やす時間を節約するのに役立ちます。革新的なアプローチは、AIプロジェクトを促進するのに役立ちます。

4.利用可能なハイテクインフラストラクチャ

AIaaSを使用すると、AIおよびMLモデルの実装に必要な強力で高速なGPUに簡単にアクセスできるようになります。特にほとんどの中小企業は社内でソリューションを開発するために必要なリソースと時間を持っていないため、ハイテクインフラストラクチャへのアクセスは歓迎されます。

さらに、AIaaSはカスタマイズ可能であるため、企業は特定のタスク指向モデルを構築する機会を得ることができます。

5.使いやすさ

簡単に変更できるオープンソースのプラットフォームを入手することは素晴らしいことです。ただし、インストールと開発に課題がある場合、それは目的全体を無効にします。 AIaaSは、完全に使用できるファセットを提供する優れたソリューションです。さらに、プロセスの所有者は、正式なトレーニングなしでAIソフトウェアを採用および実装できます。

開発者は、事前に構築されたモデルやカスタム作成されたモデルなど、エンドツーエンドのMLサービスを探索できます。さらに、複雑さを軽減するためのドラッグアンドドロップインターフェイスがあります。最良の部分は、ビジネスリーダーが専門家なしで数時間以内にMLプロジェクトを開始できるようになったことです。

6.スケーラビリティ

AIaaSは、拡張を希望する企業にとって優れたオプションです。ある程度の認知的判断が必要で、仕事自体にあまり付加価値がないタスクに最適です。

7.カスタマイズ

同じ目標を持つ企業のことは聞いたことがありません。はい、あなたが正しい;目標は常にビジネス固有です。そのため、さまざまな自然の目標を使用して、AIaaSを微調整して、ビジネス、データ、またはプロジェクトのニーズに対応させることができます。

AIaaSの一般的な課題

AIaaSのいくつかの課題は次のとおりです。

1.データのプライバシーとセキュリティ

COVIDの大流行により、どこからでも感染する可能性があるため、企業はデータの使用とセキュリティのメカニズムに注意する必要があります。

GDPRやCCPAなどのデータプライバシー法やUS/EUデータプライバシーシールドの有効期限などの重要な側面もあり、企業はデータに注意する必要があります。

このようなシナリオでは、暗号化やデータマスキングなどのプライバシーを強化するメカニズムとテクノロジーを使用することで、企業データを安全に保つことができます。

2.ベンダーロックイン

他の応答形式を使用する別のAPIを使用していると想像してください。切り替えるのは簡単だと思うかもしれません。ただし、さまざまな応答形式とAPIの変更には、ある程度の努力が必要です。

さらに、開発者チームはツールに精通している必要があるため、エンドツーエンドのMLサービスやMLコンポーネントでさえツールを切り替えるのは困難です。これらすべての側面がベンダーロックインにつながり、企業は競合製品を切り替える際の問題点を理解する必要があります。

3.データガバナンス

規制の厳しい業界の企業にとって、クラウドのデータストレージを制限することは非常に重要です。銀行やヘルスケアの企業は、AIaaSの活用に制限に直面する可能性があります。

4.長期的なコスト

一方では、AIaaSソリューションにより、企業は手頃なコストで迅速にセットアップできます。ただし、長期的なコストは高くなる可能性があり、企業はAIaaSに多額の投資を行う前に、短期的なコストと長期的なコストの両方を比較検討する必要があります。

5.バグのない実装のための取り組み

さらに別の懸念は、バグがないわけではないかもしれないAIaaSソフトウェアの実装です。また、移行をシームレスかつ成功させるには、実装に多大な労力が必要です。

注目すべきAIaaSの例

関連する例をいくつか見てみましょう。

1. MonkeyLearn

MonkeyLearnは、すぐに使用できる感情分析ツールを備えたエキサイティングなAIaaSプラットフォームを提供します。 AIプラットフォームは、直感的なノーコードツールを使用してテキスト分析を簡単にします。

カスタマイズされたモデルを探している企業は、事前にトレーニングされたバージョンから旅を始めることができます。このバージョンでは、顧客のフィードバックをトピックごとに分類するための調査アナライザーを含めることができます。さらに、カスタマイズされた機械学習モデルを簡単に構築して、感情やキーワードなどを簡単なポイントアンドクリックインターフェイスで検出できます。モデルは他のアプリにも簡単に統合できます。

最後に、企業は、MonkeyLearn Studioでモデルを実行して、強力なダッシュボードを作成し、実用的な洞察を得ることができます。調査分析ダッシュボードの例を次に示します。

画像1：MonkeyLearnの調査分析ダッシュボード（出典）

2. IBM Watson

IBMは、AIaaS製品で実証済みのアプローチを採用しています。また、IBM Watsonは、企業が根本的な競争力を達成するための包括的なアプローチを支援する一連のAIツールをホストしています。

企業は、Watson Assistant（仮想アシスタントを構築するため）やWatson Natural Language Understand（高度なテキスト分析タスクを実行するため）など、いくつかの構築済みアプリケーションから選択できます。

さらに、機械学習やデータサイエンスの専門知識は必要ありません。また、開発者はIBM Watson Studioを使用して、あらゆるクラウドで機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。

画像2：IBM Watson Assistant Plus（出典）

3. Microsoft Azure

さらにもう1つのエキサイティングな例は、MicrosoftのパブリッククラウドコンピューティングプラットフォームであるAzureAIです。このプラットフォームは、開発者向けにAIおよびMLソリューションの山を提供します。

開発者は、Azure Cognitive Servicesを探索して、さまざまなAI機能（コンピュータービジョンやテキスト抽出など）を発見し、APIを使用してアプリに追加したいと考えています。また、Azure Bot Serviceを探索することもできます。これにより、Q＆Aボットから独自のブランドの仮想アシスタントまで、あらゆるボットを直感的に構築できます。

4. Google Cloud ML

企業は、GoogleのAIプラットフォームである革新的なML製品とサービスのためのGoogle CloudMLEngineを探すことができます。このプラットフォームは、企業が機械学習プロジェクトを作成して展開するのに役立ちます。

開発者は時間をかけてAutoMLを探索できます。これにより、テキスト分析、画像分類、翻訳などのカスタム機械学習モデルをトレーニングできます。データセットを簡単に視覚化して、「what-ifツール」とパフォーマンスを評価するための指標を使用してモデルがどのように機能するかを確認できます。

このプラットフォームを使用することのエキサイティングな利点は、モデルをすべてのGoogleCloudエコシステムと簡単に統合できることです。

まとめ

最終的に、AI as a Serviceは、ビジネスプロセスを最適化し、顧客体験を向上させることができます。さらに、あなたのビジネスはAIaaSで有意義な影響を与える可能性が高くなります。

デジタルの採用を加速することを考えていなかった場合、パンデミック後の指標は、デジタルおよびAIソリューションを実装するのにちょうどいいです。あなたのビジネスは、AIaaSが提供できる成果に備える準備ができていますか？考えて行動する。

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業界はAIaaSに畏敬の念を抱いています。ソリューションを最大限に活用したい場合は、実装を成功させる必要があります。サービスとしての人工知能はあなたが思っているよりも大きくなり、シームレスなパフォーマンスのために私たちと提携することができます。

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