クラウドAIとは？メリット・デメリット・活用事例まで紹介

クラウドAIとは、インターネット経由でAI機能を利用できるサービスのことです。自社でサーバーやシステムを構築することなく、必要なときに必要なだけAIの能力を活用できるのが特徴です。

専門知識がなくても画像認識や音声解析、需要予測といった高度な処理を導入できることから、さまざまな業界で採用が進んでいます。

本記事では、クラウドAIの基本的な仕組みから活用事例、導入時のメリット・デメリットまで、実務に役立つ情報をわかりやすく解説します。

クラウドAIとは、クラウド上にあるAI機能をインターネット経由で利用できるサービスの総称です。組織や個人が自前でサーバーを用意する必要がなく、必要な機能だけを選択して使用可能です。

クラウドAIの利点は、初期投資を抑えながら最先端のAI技術を活用できることにあります。

処理能力も使った分だけ課金される従量制が一般的なため、小規模な実験から利用を開始し、効果が確認できれば段階的に拡大していくといった柔軟な運用が可能です。

クラウドAIとエッジAIは、AI処理を実行する場所が以下のように異なります。

クラウドAIはインターネット上のサーバーで処理を行うのに対し、エッジAIはスマートフォンやカメラといった端末内で処理を完結させる方式です。

エッジAIは端末内で処理が完結するため、通信による遅延がほとんどありません。そのため、自動運転車の障害物検知や工場の不良品判定といった、瞬時の判断が求められる場面で力を発揮します。

また、データが外部に送信されないため、機密情報や個人情報を扱う際の安全性も高まります。

一方、クラウドAIは膨大なデータを活用できる点が強みです。モデルの更新や機能追加もサーバー側で一元管理できます。

実際のビジネスでは、リアルタイム性が必要な部分はエッジAIで処理し、大規模な分析や学習はクラウドAIで行うハイブリッド構成を採用する企業も増えています。

クラウドAIは幅広い業界で実用化されており、業務効率化やサービス品質の向上に貢献しています。ここでは、代表的な以下の5つの活用シーンを紹介します。

医療分野においては、クラウドAIによる画像診断が急速に普及しています。クラウド上のAIモデルが撮影した画像データを読み取り、異常がないか・対象物がどこにあるかといった判断を支援します。

利用者はクラウドサービス経由でAI機能を呼び出すだけで済み、端末側で高度な処理装置を準備する必要がありません。

また、クラウド上で処理することで、複数の医療機関が同じ高精度なAIモデルを共有でき、地域による診断格差の解消にもつながりやすくなります。

会議やインタビューの音声を自動的にテキスト化する文字起こしは、クラウドAIの代表的な活用例です。数時間分の会議録音も、数分でテキストに変換できます。

そのため、従来は専門業者への依頼や社内での手作業が必要だった文字起こし作業を、効率化できます。

また、議事録作成の時間が短縮されるだけでなく、音声データの検索も可能になるため、過去の会議内容を振り返る際にも便利です。複数の話者を自動識別する機能もあり、誰が何を発言したかを記録に残せます。

企業のWebサイトやLINE公式アカウントに設置されているチャットボットの多くが、クラウドAIを活用しています。顧客からの質問に自動応答することで、24時間365日の顧客サポートを実現できます。

あるサービスでは、自然言語処理により人間らしい会話も実現可能です。単純な問い合わせはボットが対応し、複雑な内容だけを人間のオペレーターに引き継ぐ仕組みにより、サポート業務の効率向上が期待できます。

契約書や報告書、提案書といったビジネス文書の作成支援にもクラウドAIが使われています。たとえば、テンプレートに沿って必要な情報を入力すると、クラウドAIにより文章化・校正・要約の自動化が可能です。

その結果、文書作成にかかる時間が削減できる・専門知識がなくても一定品質の文書を出せるなどのメリットがあります。

ただし、AIが生成した内容をそのまま使用するのではなく、人間の目で最終チェックする必要があります。

小売業や製造業では、商品の需要予測にクラウドAIを活用しています。過去の販売データや季節変動、天候情報などを組み合わせて分析することで、将来の商品の需要を高精度で予測できます。

あるサービスでは、専門知識がなくても機械学習による予測モデルを構築可能です。需要予測の精度が向上すると在庫の過不足が減少し、廃棄ロスや機会損失を最小化できます。

実際に、商品価格や天候予測などと連動させて商品の仕入れ量を調整することで、品切れになる頻度や不要な在庫の減少につなげている企業もあります。

クラウドAIの導入には、コスト面や技術面で多くのメリットがあります。

以下の4つのメリットを理解することで、クラウドAIがビジネスにもたらす価値を具体的に把握できます。

クラウドAIの強みは、高額な設備投資なしで始められることです。

従来のAI導入では、高性能なサーバーやGPUを購入して専用の設置場所や電源設備を整える必要があり、膨大な費用がかかることも珍しくありませんでした。

しかし、クラウドAIであれば、インターネット環境さえあれば利用できます。料金体系は使った分だけ支払う従量課金制が主流で、月額数千円から試すことも可能です。

小規模なテストから始めて効果を確認しながら段階的に利用を拡大できるため、失敗時の損失を抑えられます。システム管理者を新たに雇用する必要もなく、既存の社員だけで運用を開始できる点も組織にとってのメリットです。

クラウドAIは、大規模なデータを効率的に処理できます。一般的にAIを活用するためには、大量のデータ処理のために大容量で高性能なサーバーが必要とされますが、クラウドAIでは、サービスプロバイダー側で環境が用意されています。

また、利用状況に合わせて柔軟に拡張できる仕組みがあるのが特徴です。ECサイトや小売チェーンなど、季節変動やプロモーションなどでデータ量が増減するような業務においても「必要なときに必要なだけ使える」といった環境の構築が可能です。

処理が終われば元の規模に戻せるため、常に高性能な設備を維持するコストもかかりません。繁閑の差が大きいビジネスほど、この柔軟性による恩恵を得やすくなります。

クラウドAIサービスには、すでに学習が完了した高精度なAIモデルを提供しているケースがあります。自社でゼロからモデルを構築する必要がないため、AI開発の専門知識がなくても実用的なシステムを構築できます。

たとえば、Amazon Rekognitionの顔認識機能は、すでに膨大なデータの画像を学習されており、導入初日から高い精度で利用可能です。

さらに、機能を拡張させることで、自社のデータを追加学習させて業界特有のニーズに合わせたカスタマイズもできます。

必要な機能だけを組み合わせて使えるため、過剰な投資を避けながら段階的にシステムを成長させられるのも魅力です。

出典：Amazon Rekognition Custom Labels とは。 - Rekognition

クラウドAIサービスは、提供企業が常に技術を更新しており、利用者は特別な作業をしなくても最新の機能を使い続けられます。

AIの進化スピードは速く、わずか1年前の技術がすでに古くなることも珍しくありません。自社でAIシステムを構築した場合、新しい技術を取り入れるたびに大規模な改修やコストが発生します。

クラウドサービスでは、プロバイダーが自動でモデルを更新してくれるため、追加投資なしで性能向上の恩恵を受けられます。

クラウドAIには多くの利点がある一方で、導入前に理解しておくべき制約やリスクも存在します。

以下の3つのデメリットを把握することで、導入後のトラブルを未然に防げます。

クラウドAIは、端末からデータをクラウドへ送信し処理を受けた結果を戻すという流れで処理されるため、リアルタイム応答が求められる場面で遅延する可能性があります。

自動運転や監視カメラによる即時判断などでは、通信経路の遅さは致命的です。そのため、瞬時の判断が必要な場面では、エッジAIや自社サーバーでの処理が適切なケースもあります。

導入前に「どれくらいの速度で処理結果が出る必要があるか」を業務要件として整理し、クラウドAIがその要件を満たせるかを事前に検証することが必要です。

クラウドAIを利用するには、常に安定したインターネット環境が必要不可欠です。通信が途切れると、AI機能が完全に使えなくなるリスクがあります。

オンラインショップのチャットボットにおいて、インターネット障害が発生した場合には、顧客からの問い合わせに応答できなくなるといったケースがあります。このような状況が数時間続けば、顧客満足度の低下や販売機会の喪失につながりかねません。

対策として、重要な業務では通信回線を複数用意したり、一時的にインターネットが使えなくなった場合の代替手段を準備したりすることが求められます。

クラウドAIを利用する際、企業の重要データをインターネット経由で外部に送信することになります。そのため、情報漏えいや不正アクセスに対する対策が欠かせません。

データの暗号化や、どの地域のサーバーにデータが保存されるかを指定するリージョン選択、アクセス権限の細かな設定といった対策を講じる必要があります。

クラウドサービス提供者が用意しているセキュリティー機能を正しく理解し、自社の情報資産のレベルに応じた適切な設定を行うことが重要です。また、ベンダー変更や将来の移行性も含めて検討しておくと安心です。

クラウドAIは万能ではなく、組織の状況や業務内容によって適性が異なります。自社の要件を正確に把握し、クラウドAIが適しているかを判断することで、導入後の失敗防止が可能です。

以下では、導入に向いている組織と向いていない組織の特徴をそれぞれ解説します。

クラウドAIの導入が適しているのは、初期投資を抑えながら柔軟にAIを活用したい組織です。以下のような特徴をもつ組織では、クラウドAIの利点を最大限に活かせます。

このような組織では、クラウド AIを導入することでコスト効率や拡張性、スピーディーな通信などにおけるメリットが得られます。

一方で、クラウドAIの導入が適さない組織も存在します。以下のような要件をもつ組織では、エッジAIや自社サーバーでのAI構築を検討する方が適切です。

これらの条件に該当する組織では、クラウド AI導入を検討する際に、補完すべき要件や移行戦略を慎重に設計する必要があります。

クラウドAIは、データ活用を加速させ、コストと時間を抑えながら最新のAI技術を活用できるのが魅力です。一方で、通信遅延の発生や情報漏えいといったリスクもあります。

導入を検討する際には、自社の業務特性（レイテンシ要件・データ機密性・ネットワーク環境）を整理することが重要です。自社の条件に照らして、必要に応じてクラウドAIとエッジAIを使い分けたり、段階的に導入したりするなどの戦略を活用する方法も検討してください。

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