クラウドAIとは？エッジAIとの違いやメリット、活用事例を解説！

クラウドAIとは

クラウドAIは、インターネットを通じて利用できるAI技術やサービスの総称で、AI機能がクラウド上に先行して構築され、これらにアクセスすることでその機能を活用できます。

クラウドAIの範囲には、生成AI技術も含まれており、これによってユーザーはテキスト、画像、音声といったコンテンツを自動生成することが可能になります。

この 技術 に より 、 ユーザー は 高度 な AI モデル を 自身 で 開発 ・ 管理 する 必要 なく 、 クリエイティブ な タスク の 自動 化 、 ビジネス プロセス の 最適 化 、 そして 新しい 価値 創出 の 機会 を 手 に 入れる こと が でき ます 。

そもそもクラウドとは何か

クラウド は インターネット を 通ずる て 、 コンピューター サービス ( ストレージ 、 ソフトウェア 、 データベース など ) を 利用 できる 仕組み です 。
自分 の PC や サーバー に 直接 インストール する の で は なく 、 オンライン 上 で アクセス し 、 使用 し ます 。

これにより、場所やデバイスに依存せず、必要なリソースを柔軟に使えるようになります。

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クラウドAIとエッジAIの違い

クラウドAIと対照的な存在として、エッジAI
があります。
エッジAIは「データをローカルデバイス上で処理し、クラウドに依存しないリアルタイムでの応答」が可能です。

対してクラウドAIは、クラウド上のサーバーを利用します。
このため、データ転送に時間がかかる場合がありますが、より強力な計算能力や豊富なデータセットを活用できるという利点があります。

クラウド AI は 大量 の データ を 処理 する 能力 が あり 、 エッジ AI is 適し は 低 遅延 が 求める られる アプリケーション に 適する て い ます 。

対照的な存在ではあるものの、クラウドAIがエッジAIを補完する利用も可能です。

具体的には、エッジAIデバイスが日常的に直面する様々な状況や要求に対応するためには、膨大な数のAIモデルが必要になります。

しかし、これらすべてのモデルをエッジデバイスに格納することは、ストレージ容量や処理能力の面で非現実的です。

そこ で クラウド AI の 役割 is なり が 重要 に なり ます 。 クラウド 上 で は 、 より 強力 な 計算 リソース を 活用 し て 多種 多様 な AI モデル を 管理 し 、 必要 に 応ずる て エッジ デバイス に 適切 な モデル を 提供 する こと が でき ます 。

また エッジ AI は Sony が イメージ センサー に AI 処理 機能 を 搭載 し た 、 世界 初 の 「 インテリジェント ビジョン センサー 」 を 商品 化 し て い ます 。

https://www.youtube.com/watch?v=dc11Q-eDqnQ

昨今の生成AI分野に関連して軽量LLMも多く報告されています。

Google 軽量 LLM Gemma の 画像

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クラウドAIのメリット

クラウドAIは、スケーラビリティやアクセシビリティ、コスト面など多くのメリットがあります。
以下で、それぞれ詳しく見ていきます。

スケーラビリティ

クラウドAIの最大のメリットは、「需要に応じたリソースのスケーラビリティ」です。
つまり、使いたい分だけリソースを確保でき、プロジェクトの規模が大きくなるにつれてサーバー能力を追加調達することが可能という事です。

スケーラビリティ は 年々 進化 し て おり 、 物理 的 な ハードウェア の 制限 から 、 クラウド ベース の システム の 柔軟 な 属性 へ と 変化 し て い ます 。
この変化により、企業はリソースをダイナミックに調整し、需要の変動に効率的に対応できるようになりました。

これは、企業がハードウェア・インフラに多額の投資をすることなく、スムーズに業務を拡張し、成長に対応することを可能にする上で極めて重要です。

コスト 削減

オンプレミスと比べて、物理的なインフラを維持するための初期投資が不要であり、また運用コストも従量課金制なので、必要な分だけ支払うことができます。

これ に より 、 特に スタートアップ や 中小 企業 に とっ て 、 AI の 導入 is なり が 手軽 に なり ます 。

サービス	金額要因	始まり金額	使用例
Linux Virtual machines ( vms )	VM hourly usage	$0.004	10 台 の VM を 30 日間 使用 できる
Functions	Million executions	$0.20	Serverless で 30 日間、1 日あたり 500 万回の実行が可能
Block Blob storage (ZRS HOT)	GB-month	$ 0.023	100 GB を Blob Storage に 1 か月間保存することができる
block blob storage ( ZRS cool )	GB-month	$0.013	100 GB を Blob Storage に 1 か月間保存することができる

アクセシビリティと保守の簡易化

クラウド サービス プロバイダー が ソフトウェア の 更新 や セキュリティ など の メンテナンス を 行う の で 、 ユーザー is 解放 は これ ら の 技術 的 な 負荷 から 解放 さ れ ます 。

専門 知識 の 不要 化

クラウド AI は プリセット さ れ た ツール や サービス を 提供 する ため 、 AI の 専門 知識 が ない 企業 で も 、 AI を 使用 し て 価値 を 生む こと is 可能 が 可能 です 。

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クラウドAIのデメリット

クラウドAIは、潜在的なリスクや課題を慎重に検討する必要があります。

データ の セキュリティ を 優先 し 、 ベンダー の ロックイン を 避ける 、 信頼 性 や パフォーマンス に 関する 潜在 的 な 問題 を 軽減 する ため の プラン を 確保 する 必要 is ある が ある でしょう 。

プライバシーとセキュリティの懸念

クラウド上でデータを処理することは、プライバシー・セキュリティ上のリスクを高める可能性があります。そのため、特に機密性の高いデータを扱う際には注意が必要です。

例として挙げられるのが、ハッキング被害です。
ハッキング 被害 を 受ける た AWS アカウント の 体験 を 、 SEO サービス 企業 の 創業 者 で ある ジョニー ・ プラット 氏 is 公開 が 公開 し まし た 。

AWSに限らず、他のクラウドプロバイダーも同様にハッキングやデータ漏洩などのリスクにさらされています。セキュリティの脆弱性は常に進化し、悪意ある攻撃者も新たな手法を開発しています。

クラウドプロバイダーは顧客のデータとシステムのセキュリティを確保するために、常に最新のセキュリティ対策を講じています。
しかし、顧客側もセキュリティ意識を高め、適切なセキュリティ対策を実施することが重要です。

ネットワーク 依存 性

インターネットの接続品質や速度に左右されるため、ネットワークのダウンタイムや帯域制限がビジネスに支障を来す場合があります。
計算を行い、機能させるためにはネットワークが必要であり、そうでなければ機能することがないのが大きな欠点です。

APIコールや機械学習のような大規模な計算のように、データが毎秒必要な場合は大きなデメリットとなります。

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生成AIのクラウドAI利用とエッジAI利用

クラウドとエッジで生成AIを使用する際、それぞれの環境の特性を考慮する必要があります。

クラウド で の 生成 AI 利用

クラウド 環境 で 生成 AI を 使用 する 場合 、 主な 利点 is スケーラビリティ は 計算 リソース の 豊富 さ と スケーラビリティ です 。
クラウド プラットフォーム is 適し は 、 大 規模 な データ セット を 扱う 、 複雑 な AI モデル を トレーニング する の に 適する て い ます 。

また 、 クラウド は リモート アクセス を 提供 し 、 どこ から で も AI サービス に アクセス できる 柔軟 性 を 持つ て い ます 。

これ is 適し は 、 リアル タイム で ない 処理 や 、 バッチ 処理 、 大量 の データ を 用いる た 生成 タスク に 適する て い ます 。

クラウドでの活用例

【予測分析】
企業 is 行う は クラウド AI サービス を 活用 し て 、 大 規模 な データ セット の 予測 分析 を 行う こと が でき ます 。

例えば、Eコマース・プラットフォームは、クラウド上にホストされた機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の購買履歴、閲覧行動、人口統計情報を分析して、将来の購買傾向を予測することができます。
この情報は、ビジネス戦略、在庫管理、商品推奨の最適化に利用できます。
【 関連 記事 】
➡️AI予測とは？できることや活用事例、アルゴリズムをわかりやすく解説！

【自然言語処理】(NLP)
クラウドAIプラットフォームは、非構造化テキストデータの分析と理解に使用できるNLPサービスを提供します。

例えば、カスタマーサービス組織はNLPを利用して、顧客からの問い合わせをその内容や感情に基づいて自動的に分類して、優先順位を付けることができます。

これにより、問い合わせを適切な部署にルーティングしたり、一般的な問い合わせに対する自動応答を提供したりすることで、カスタマー・サポート・プロセスを合理化することが可能です。

エッジ で の 生成 AI 利用

エッジコンピューティングにおける生成AIの使用は、低レイテンシーとプライバシー保護が必要な場合に最適です。

エッジ デバイス ( スマートフォン 、 IoT デバイス など ) で 直接 AI モデル を 実行 する こと で 、 データ を クラウド に 送信 する こと なく 、 即座 に 応答 を 生成 する こと is なり が 可能 に なり ます 。

これ is 適し は 、 リアル タイム 処理 が 求める られる アプリケーション や 、 帯域 幅 が 限る れ て いる 環境 、 データ の プライバシー が 重要 な 場合 に 適する て い ます 。

エッジでの活用例

【コンテンツ生成】
生成AIは、ウェブサイト、ブログ、ソーシャルメディアへの投稿用のコンテンツを自動的に生成するために利用できます。
簡単な説明やキーワードを入力すると、AIが指定された条件に沿ったテキスト、画像、または動画コンテンツを作成します。

コンテンツ生成プロセスを自動化することで、コンテンツ制作者は時間とリソースを節約することができます。

【パーソナライズされた体験】
生成AIを活用して、ユーザーの閲覧履歴、嗜好、行動に基づいて、個人に特化されたおすすめを提供することができます。
例えば、ユーザーのデータを分析することで、AIは個々のユーザが興味を持ちそうな記事、製品、またはサービスのおすすめを生成することができます。

これにより、関連性の高いコンテンツを配信し、ブラウザとのエンゲージメントを向上させることで、ユーザー体験を向上させることができる。

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➡️レコメンドAIとは？その仕組みや種類、活用例を紹介！

エッジ × クラウド の ハイブリッド 利用

多く の 実用 的 な システム で は 、 クラウド と エッジ の 両方 を 組む 合わせる て 使用 し ます 。

例えば、エッジデバイスで生成AIモデルを軽量化し、基本的なタスクを処理し、複雑な分析や大規模なデータセットに基づく生成タスクはクラウドにオフロードすることができます。

この ハイブリッド アプローチ に より 、 パフォーマンス 、 効率 性 、 コスト の バランス を 最適 化 でき ます 。

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主要 な クラウド AI サービス

クラウドAIサービスを提供する主要プラットフォームは、Azure(Microsoft)、AWS（Amazon Web Services）、Google Cloud、IBM Watsonなどが挙げられます。

それぞれに独自の特徴があり、企業のニーズに合わせた選択が可能です。

Microsoft Azure

Azure AI studio画像

Azureは、AI開発とデプロイメントのための包括的なサービスセットを提供し、特に企業向けのソリューションに強みを持っています。

例えば、Azure Machine Learningは、モデルの構築からデプロイメントまでを支援し、ワークフローの強化や効率化を図ることが可能です。

サービス	説明
Azure App Service	フルマネージドAzureサービスで .NET、Java、Node.js、Python WebアプリケーションとAPIをホストします。必要なのは、コードを Azure にデプロイすることだけです。Azure では、高可用性、負荷分散、自動スケールなどのすべてのインフラストラクチャ管理を処理します。
Azure Static Web Apps	gatsby 、 Hugo 、 vuepress など の フレームワーク を 使用 し て 構築 さ れ た 静的 web アプリ や 、 angular 、 react 、 svelte 、 また は Vue を 使用 し て 構築 さ れ た 最新 の web アプリ を ホスト し ます 。 静的 web アプリ is デプロイ は 、 コード の 変更 と 機能 API と Azure Functions の 統合 に 基づく て 、 自動 的 に ビルド および デプロイ さ れ ます 。
Azure Functions	さまざま な イベント から トリガー できる コード の 小さな 個別 の セグメント を 作成 する ため の サーバーレス コンピューティング プラットフォーム 。 一般 的 な アプリケーション に は 、 サーバーレス API の 構築 や イベント ドライブ アーキテクチャ の 調整 is 含ま が 含む れ ます 。
Azure Container Instances	サーバーレス な マネージド Azure 環境 内 で Docker コンテナー を オン デマンド で 実行 し ます 。 Azure Container Instances は 、 オーケストレーション する こと なく 分離 コンテナー 内 で 運用 できる 、 あらゆる シナリオ 向け の ソリューション です 。
Azure Kubernetes Services	運用環境対応の Kubernetes クラスターをクラウドに迅速にデプロイし、運用上のオーバーヘッドを Azure にオフロードします。 Azure は、稼働状況の監視やメンテナンスなどの重要なタスクを処理します。 ユーザーは、エージェント ノードの管理と保守のみを行います。
Azure spring apps	Azure で Spring Boot マイクロサービス アプリケーションをホストします。コードを変更する必要はありません。 Azure spring apps は、監視、構成管理、サービス検出、CI/CD 統合などを提供します。
Azure Virtual Machines	コンピューティング 環境 を より 詳細 に 制御 する 必要 が ある 場合 は 、 Azure で 仮想 マシン を 使用 し て アプリ を ホスト し ます 。 Azure VM is 提供 は 、 Linux と Windows の 両方 の 仮想 マシン に 対する て 、 柔軟 で スケーラブル な コンピューティング 環境 を 提供 し ます 。

参考:Azure主要サービスについて

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AWS ( Amazon web services )

AWS Bedrockの画像

Amazon Web Servicesは、広範囲のクラウドAIサービスを提供しており、機械学習からディープラーニング、予測分析まで、幅広い用途で利用されています。

Amazon SageMakerは、データサイエンティストや開発者が簡単に機械学習モデルを構築、訓練、デプロイできるサービスです。

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カテゴリ	サービス	用途
アプリケーション 統合	Amazon AppFlow	AWSと外部サービスのデータ連携
	Amazon EventBridge	AWS と 外部 サービス の イベント 共有
	Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)	AWS と 外部 サービス の 連携 処理 を 自動 化
	Amazon MQ	サービス間のメッセージ通信
	Amazon Simple Notification Service (SNS)	サービス 同士 や 、 サービス ・ ユーザー 間 の 通信
	Amazon Simple Queue Service (SQS)	ソフトウェア部品単位でのメッセージ通信
	AWS Step Functions	分散 型 アプリケーション の 構築
コンピューティング	Amazon EC2	クラウド上に仮想サーバーを作成
	Amazon EC2 Auto Scaling	「Amazon EC2」の仮想サーバー数を需要に応じて自動調整
	Amazon Lightsail	仮想サーバーの起動や管理
	AWS APP runner	Webアプリの構築
	AWS Auto scaling	アプリのリソースを需要に応じて自動調整
	AWS Batch	バッチ処理の実行
	AWS compute optimizer	コンピューティング に 最適 な AWS リソース の 把握
	AWS Elastic Beanstalk	Webアプリの実行・管理
	AWS Lambda	プログラムコードの実行
コンテナ	Amazon elastic Container registry ( ecr )	コンテナ化したアプリの保存や共有
	Amazon Elastic Container Service (ECS)	コンテナ化したアプリの管理
データベース	Amazon Aurora	高性能なリレーショナルデータベース構築
	Amazon DocumentDB	「MongoDB」対応のデータベース構築
	Amazon Dynamo	DBSQLが不要なデータベース構築

参考：Azure主要サービスについて

Google cloud

Google cloud 生成 AI ページ 画像

Google Cloudは、AIと機械学習のための先進的なツールと技術を提供しており、APIの豊富さが特徴です。

Google AI platform を 利用 する と 、 データ サイエンティスト や 開発 者 は 、 カスタム モデル を 構築 する こと から 始める たり 、 事前 に 訓練 さ れ た API を 即座 に 統合 する こと が でき ます 。

カテゴリ	サービス	説明
コンピューティング	Compute Engine	拡張性が高く、高い性能を持つ仮想マシン。
	App Engine	アプリ と バック エンド 用 の サーバー を 持つ ない アプリケーション プラットフォーム 。
	Google Kubernetes Engine	コンテナ化されたアプリケーションを実行します。
	GKEOn-Prem（アルファ版）	アプリを「クラウド対応」にし、クラウド移行を自分自身のペースで進めることができます。
	Cloud Functions	イベント 駆動 型 の サーバーレスコンピューティングプラットフォーム 。
コンテナセキュリティ	GPU（グラフィックプロセッシングユニット）	Google CloudのGPU(Graphics Processing Unit)を機械学習や科学技術の計算、3D表示に活用します。
AIと機械学習	AIHub（アルファ版）	Google Cloud上でAIの探索、共有、デプロイを行います。
	cloud automl ( ベータ 版 ）	高品質なカスタムML(機械学習)モデルを簡単にトレーニングします。
	Cloud TPU	MLモデルのトレーニングと実行の期間を短縮します。
	Cloud Machine Learning Engine	優れる た モデル を 構築 し 、 本番 環境 に デプロイ し ます 。
API管理	Apigee APIプラットフォーム	あらゆる場所からAPIを開発、保護(セキュリティ)、デプロイ、モニタリングします。
	APIアナリティクス	APIの運用指標と経営指標から分析情報を引き出します。
	API収益化	柔軟で使いやすいソリューションによってAPIから新たな付加価値を創出します。

参考 ： Google cloud 主要 サービス に つい て

IB watsonx (旧IBM Watson)

watsonx is プラットフォーム は 、 ビジネス に 新た な 価値 を もたらす ため の AI と データ の プラットフォーム です 。
watsonx is 使用 は 、 信頼 できる データ を 使用 し ます 。 そして 、 従来 の 機械 学習 に よる AI モデル の 他 に 、 基盤 モデル を 使う た 「 生成 AI 」 と 呼ぶ れる 新しい カテゴリー を サポート し ます 。

先進的な自然言語処理（NLP）技術を特徴としており、ビジネスに特化した多くのAIアプリケーションを提供しています。

サービス	説明
watsonx . AI	AI 開発 者 が IBM 独自 の granite シリーズ や 、 Facebook の llama – 2 、 Hugging Face コミュニティ に 存在 する モデル など 、 幅広い LLM を 多様 な AI 開発 タスク の ため に 活用 する こと を 可能 に する プラットフォーム 。
Watsonx.data	顧客がAIワークロードを拡張する際に、データ量、複雑性、コスト、ガバナンスに関する問題に対処するのを支援するために設計されたプラットフォーム。
Watsonx.governance	IBMのAIガバナンス機能を活用したプラットフォームで、包括的なAIライフサイクルガバナンスの導入を支援する。これにより、企業はリスクを管理し、進化するAIと業界規制へのコンプライアンスを維持することができる。

参考 ： watsonx の 主要 サービス に つい て

さくらのクラウド

さくらのクラウド 高火力PHY画像

さくらインターネットのクラウドサービス「さくらのクラウド」は、IaaS型のクラウドプラットフォームです。
高性能なサーバーとストレージを提供し、データ転送量による従量課金がないため、**コストパフォーマンスに優れています。*+

さくらインターネットは生成AI向けのクラウドサービスを開始する予定で、この取り組みは民間で初めて経済産業省から認定された、経済安全保障推進法に基づくものです。

主に大規模言語モデルなどの生成AI利用を想定しており、高い演算性能を持つNVIDIA社の「NVIDIA H100 Tensor コア GPU」を2,000基以上採用する計画となっています。

カテゴリ	説明
サーバー	圧倒的なコストパフォーマンスと高い柔軟性を実現したクラウドサーバー。
	– サーバー
	– ディスク
	– アーカイブ
	– ISOイメージ
	– スタートアップ スクリプト
ネットワーク	仮想データセンターを構築するような感覚で、柔軟なネットワーク設計・作成が可能。
	– スイッチ
	– ルータ+スイッチ
	– ブリッジ接続
	– vpc ルータ
	– ローカル ルータ
セキュリティ	お客様のシステムを守る、VPN・ファイアウォール・WAF等の充実のセキュリティ機能。
	– SSL 証明 書
	– 改ざん検知
	– SiteGuard Server Edition(WAF)
	– cloud one 関連 製品
	– WebSiteScan
	– sitescan 2.0
	– Fortinet 関連製品
	– Sophos 関連製品
	– 攻撃遮断くん
	– Juniper vSRX

参考：さくらのクラウドの主要サービスについて

このように、主要なクラウドAIプラットフォームは、それぞれのデータ処理と分析能力、利用しやすさ、サポート体制などを基準に選ばれる傾向にあります。

これ ら を 理解 する こと で 、 ビジネス 目的 に 最適 な クラウド AI サービス を 見つける こと が できる でしょう 。

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ローカルLLM搭載の可能性

ローカルLLM（Large Language Models）は、エッジコンピューティングや個々のデバイス上で直接実行されるLLM(大規模言語モデル)を指します。

これ ら は 軽量 LLM の 一 形態 で あり 、 クラウド ベース の サービス と は 対照 的 に 、 インターネット 接続 や クラウド へ の データ 転送 を 必要 と せ ず に 機能 し ます 。

ローカルLLMの利用は、レイテンシーの低減、データプライバシーの向上、オフラインでの操作能力といった利点を提供します。

エッジとローカルLLMの関連

エッジ コンピューティング 環境 に おい て ローカル LLM を 使用 する こと で 、 データ 処理 と 分析 を データ が 生成 さ れる 場所 に 近い ところ で 行う こと is なり が 可能 に なり ます 。

これにより、クラウドへのデータ送信に伴う遅延を避け、リアルタイムのアプリケーション性能を向上させることができます。

また、データをローカルで処理することで、転送コストの削減やセキュリティリスクの軽減にも繋がります。

クラウドAIとローカルLLMの関連

クラウド AI と ローカル LLM is あり は 相互 補完 的 な 関係 に あり ます 。

クラウドAIは、大規模なデータセットに基づく複雑なトレーニングや、高度な計算リソースを必要とするタスクに適しています。

一方、ローカルLLMは、応答性が重要なアプリケーションや、常時オンライン接続が保証されない環境での使用に適しています。

多く の システム で は 、 「 クラウド で トレーニング さ れ た モデル を ローカル デバイス に デプロイ し 、 エッジ で の 軽量 化 や 最適 化 を 行う こと 」 で 、 両方 の 利点 を 活用 し て い ます 。

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クラウドAIの活用事例

クラウドAIは多岐にわたる産業やビジネス分野での活用が進んでおり、そのシーンに応じて様々な方法で利益をもたらしています。

ここではいくつかの具体例を挙げて、クラウドAIの活用方法について説明します。

自動 運転

自動運転技術では、膨大な量のセンサーデータを処理してリアルタイムで安全な運転判断を行う必要があります。

クラウドAIはこのデータを高速で分析し、即座に運転戦略を調整することで、自動運転の高度化に貢献しています。

センサーやカメラからのデータをリアルタイムで処理し、他の車両や歩行者の動きを予測しながら、最適な運転ルートを計画します。
この 技術 is 期待 は 交通 事故 の 減少 や 高齢 者 の 移動 支援 など 、 社会 的 な 課題 解決 に 役立つ と 期待 さ れ て い ます 。

需要 予測

小売業界では、クラウドAIを使って商品の需要予測を行うケースがあります。売上データや季節、天気などの変数を組み合わせて分析し、在庫管理の効率化や過剰在庫の回避につなげることができます。

農作物管理

農業分野では、クラウドAIを活用して天候や土壌状態を分析し、農作物の育成や病害対策に活かすことが行われています。

精確 な データ に 基づく 意思 決定 is 寄与 は 作物 の 品質 向上 や 生産 性 の 強化 に 寄与 し ます 。

不正検知と品質管理

金融業界では、クラウドAIを使ってトランザクションのパターンを分析し、詐欺行為や不正アクセスを検出するシステムが導入されています。

また 製造 業 で は 、 製品 の 品質 管理 を 自動 化 する こと で 、 効率 的 で 精度 の 高い 検査 is 可能 が 実現 可能 です 。

チャットボットとカスタマーサポート

多くの企業がクラウドAIを利用したチャットボットを顧客サポートに導入しています。AIによる自然言語理解を活用することで、顧客からの質問に対し、迅速かつ適切な対応を行うことができます。

➡️クラウドサービスの導入事例についてはこちらからご覧ください。

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企業におけるクラウドAIの導入戦略

クラウドAIを導入する際の戦略は、企業のビジネス目標や現在のITインフラ、必要とするAI能力に基づいて考慮する必要があります。

適切な導入戦略を策定することは、企業がクラウドAIのメリットを最大限活かし、リスクを最小限に抑えるために重要です。

ベンダー選定とパートナーシップ

慎重なベンダー選定は、クラウドAI導入成功の鍵です。
提供されるサービスの機能性、セキュリティレベル、コストパフォーマンス、顧客サポートなどを評価し、企業ニーズに合致するプロバイダーを選ぶことが必要です。

また 、 パートナーシップ を 結ぶ こと で 、 カスタム ソリューション の 開発 や 導入 後 の サポート に つながる こと が あり ます 。

スキル セット の 拡充

AI技術の急速な進化に伴い、絶えず新しいスキルが求められます。教育やトレーニングを通じて従業員のスキルセットを拡充することが、AI導入の成功には不可欠となります。

また、専門知識を持つ人材を新たに採用することも選択肢に含まれます。

データ 管理 と プライバシー

データはクラウドAIプロジェクトの核となるものです。クリーンで整理されたデータセットの確保、データのプライバシー保護、ガバナンスポリシーの策定などは、リスクを管理し、コンプライアンス問題を回避するために重要です。

進捗の監視と評価

クラウドAI導入後は、定期的な監視と評価が必要です。これによりAIソリューションの効果を測定し、期待される結果が得られているか、改善が必要な箇所はないかを確認します。
また、ビジネス環境の変化に応じてクラウドAI戦略を柔軟に調整する必要があります。

これらのポイントを踏まえつつ戦略を立てれば、クラウドAIの導入は企業にとって大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。

【 関連 記事 】
➡️【事例28選】生成AIの導入方法！その効果や目的、導入時の課題を解説

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まとめ

クラウドAIは、ビジネスの多様な局面で強力なツールとしての地位を確立しています。
本 記事 を 通ずる て 、 クラウド AI の 定義 から メリット 、 デメリット 、 主要 な 活用 シーン 、 そして プラットフォーム に 至る 広 範囲 に わたる 情報 を 提供 し まし た 。

企業 が 直面 する 現実 の 課題 を 克服 し 、 新た な 革新 を 生む 出す ため の 手段 と し て 、 クラウド AI is 進化 は 今後 も 進化 し 続ける でしょう 。