クラウドAIを導入するには

クラウドAIを導入して活用するには、基礎知識を深めておく必要があります。このため把握しておきたい内容に対して詳しくご説明していきましょう。

クラウドAIとはどんなもの？

クラウドAIとは、その名前の通りにクラウドにAIが搭載されているものです。AIが機能するには大量のデータを必要とするでしょう。

このためクラウドAIは、IoT機器や各種センサーから収集した多くのデータをクラウド上に蓄積して、学習や推論をする仕組みになっています。

ちなみにIoT機器とは、インターネットに接続してインターネットを活用した取り組みのための機器の総称のことです。

クラウドAIの種類とは

クラウドAIには「学習済みAI」と「学習できるAI」の２つの種類があります。学習済みAIは、大量のデータから既に学習モデルが完成されたものです。例えばチャットボットなどがこれに該当するでしょう。

データに基づく推論を実行してくれるので、ユーザーがデータを集める必要がないのです。そして比較的費用もかからないでしょう。

一方の学習できるAIは、ユーザーがデータを用意して独自の学習モデルを作成できます。特定のジャンルに合わせて学習させることにより、専門的な課題に対してAIが解決に導いてくれることが期待できるでしょう。

エッジAIとの違い

クラウドAIとエッジAIの違いは搭載する場所でしょう。エッジAIのエッジは「端」を意味しています。

スマホやPCそしてスピーカーや翻訳機などのIoTでつながった端末機器に、直接AIを搭載しているのが特徴でしょう。

でも端末だけでは、学習から推論までの全てを完了することができないのです。このため一部はクラウドも利用しながら、推論は端末AIが行う場合もあるでしょう。

エッジAIは推論でクラウドを経由しないので、通信の遅延がない状態での処理ができます。クラウドAIよりもコストを下げられたり、セキュリティー強化が可能だったりするでしょう。

でも端末のスペックが高くないケースでは、クラウドAIのようなレベルの高い処理ができないのです。

クラウドAIを導入するメリット

クラウドAIを導入することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。こちらの内容に対して詳しくお伝えしていきます。

高度な判断ができる

一般的なPCやスマホに搭載したエッジAIの場合は、規模の大きなデータに対して処理能力が追いつかないケースがあります。

でもクラウドAIを活用すると、大容量サーバーに蓄積したデータにアクセスができるでしょう。このため既存の端末でも、高度な計算や判断をすることが可能になります。

サーバーや端末への負担を軽減できる

自社内だけでAIシステムを完結させる場合には、大規模なデータを処理するためのスペックを確保することが求められます。

でもクラウドAIはクラウド上で学習や推論を行うので、自社にて高いスペックのPCやサーバーを用意する必要がないでしょう。

このため既存の業務にクラウドAIを導入することで、元々使用している端末やサーバーの負担を減らせるのです。

クラウドAIを導入するデメリット

クラウドAIを導入することで、インターネットを介する仕組みによるデメリットもあります。ではこちらの内容に対しても把握をしておくようにしましょう。

オフラインで使用できない

クラウドAIでのやりとりにはインターネット環境が必要なので、オフラインでの使用が不可能です。

そしてインターネット環境を整備したり調整したりしている時にも、ネットワーク障害により使えなくなるでしょう。

このため障害に備えたネットワークや通信機器の選定、そして運営を自社にて行う必要性があるのです。

タイムラグが生じるケースも

クラウドAIは端末との間でデータの送受信を行います。このため送受信のプログラムを挟むでしょう。そうするとタイムラグが生じる可能性があるのです。

データ量が大きければ大きいほどタイムラグが生じやすくなるでしょう。でも実際のタイムラグの目安は数秒もしくは0コンマ数秒なので、気にならないケースが多いです。

でも完全自動運転などが必要な場合には、わずかなタイムラグであっても問題になってしまうことがあるでしょう。

まとめ

クラウドAIは、現在AIの知識があまりない人でも導入がしやすいです。システム環境が完全に整っていないとしても活用している企業もあるでしょう。

でもネットワークが接続による不具合が起こることや、タイムラグが生じるリスクなどについて理解しておく必要性があるのです。

場合によってはエッジAIとの組み合わせをした方がよいので、これらの知識を得たうえで導入を検討することが重要でしょう。