AIプラットフォームとは？ 種類やメリット・デメリットを解説

AIプラットフォームとは、特定の機能を持ったAIを自社で開発したい場合に役立つシステムです。専門知識や開発経験が少ない企業であっても、AIプラットフォームを使うことで、AI開発を効率的に進められます。
この記事では、AIプラットフォームの種類やメリット・デメリット、主な機能について解説します。AI開発に取り組みたい方はぜひ参考にしてください。

1. AIプラットフォームとは
2. AIプラットフォームの種類
3. AIプラットフォームを導入するメリット
4. AIプラットフォームのデメリットや注意点
5. AIプラットフォームの機能

AIプラットフォームとは

AIプラットフォームとは、AI開発を進めるために必要な機能やデータがまとまっているシステムです。

AIを開発する際は、まずAIが動作する環境を構築した上で、AIに学習データを読み込ませてモデルを構築する必要があります。AIプラットフォームにはAIの動作環境が予め用意されているため、AI自体をゼロから構築する手間を省くことが可能です。

例えば、工場において不良品を自動検出するAIを作りたい場合、不良品に関するデータを用意すれば簡単にAI開発を始められます。

AIプラットフォームの種類

AIプラットフォームは以下の2種類に分けることが可能です。

PaaS系の総合型AIプラットフォーム

PaaS系の統合型AIプラットフォームには、画像認識や音声認識、データに基づく予測などさまざまなタイプのAIを開発するための機能が含まれます。プラットフォームで提供されている機能を組み合わせて、自社が望むAIを柔軟に開発できる点が統合型AIプラットフォームの特徴です。

特化型AIプラットフォーム

特化型AIプラットフォームは、特定の機能を持ったAIの開発に特化しています。マーケティングや製造業、医療など、各分野に特化したAIの開発が可能です。特化型AIプラットフォームは統合型と比べて開発できるAIの種類は限られるものの、より高精度なAIをより効率的に開発する機能を備えています。

AIプラットフォームを導入するメリット

AIプラットフォームの導入で得られる主なメリットは次の3つです。

開発期間・コストを抑えられる

AIプラットフォームを利用すると、AIをゼロから自社で実装する場合と比べて開発期間やコストを抑えられます。AIの開発には、AIが動作するサーバーやOSなどさまざまなリソースが必要です。それらのリソースを自社で用意するためには手間やコストがかかります。AIプラットフォームなら環境構築にかかる手間やコストを省き、より短期間・低コストでAI開発が可能です。

AIの専任エンジニアがいなくても開発できる

AIプラットフォームによっては、AIの専任エンジニアがいなくても開発できる場合があります。ノーコードで利用できるAIプラットフォームなら、プログラミング言語の記述は不要です。ただし、すべての製品がAIに関する専門スキルなしで利用できるわけではありません。

小規模からAI開発を始められる

簡単な機能を持つAIから小規模に開発を始められることも、AIプラットフォームのメリットです。AIプラットフォームはさまざまな規模のAI開発に対応しています。そのため、まずは小規模な開発でAIの効果性を検証した上で、本格的な開発を進めることが可能です。

AIプラットフォームのデメリットや注意点

AIプラットフォームにはデメリットもあるため、導入時は次のような点に注意する必要があります。

製品によっては専門知識がある程度必要

AIプラットフォームの種類によっては、コーディングのスキルやAIの専門知識がある程度必要です。特に、外部ツールと連携できるなど、拡張性の高いAIプラットフォームでは一定の専門知識が求められる場合もあります。

機能を確認しないと導入に失敗するケースがある

必要な機能が備わっているかを確認せずAIプラットフォームを選んでしまうと、導入に失敗するリスクがあるため注意が必要です。どのようなAIを開発したいか、扱うデータの量はどのくらいかなどを明確にした上で、自社に合うAIプラットフォームを選びましょう。

AIプラットフォームの機能

AIプラットフォームには、次のような機能が備わっています。

データ収集

AIの精度を高めるためには、十分な量の学習データを集めることが重要です。AIプラットフォームのデータ収集機能を用いると、外部ツールとの連携やデータ抽出により、学習データを効率的に集められます。

データ処理

集めたデータをAIに学習させる際は、データを適切な形に加工する処理が必要です。例えば、工場の製品を撮影した画像に対して良品・不良品を区別するタグ付けを行うなどのデータ処理を行います。AIプラットフォームの機能を用いると、効率的なデータ処理が可能です。

モデル構築

モデルとは、AIがデータを処理する際のパターンを意味します。AIのモデルの種類は、「ロジスティック回帰（LR）」や「再帰ニューラルネットワーク（RNN）」などさまざまです。AIプラットフォームでは、開発したいAIに応じて適切なモデルを構築できます。

再学習

AIプラットフォームでは、一度作成したAIの再学習を行うことが可能です。最新の学習データを入力することで、AIの精度を高められます。

AIプラットフォームは、AI開発に必要な機能が備わったシステムです。AIプラットフォームを導入すると、自社の求める機能を持ったAIを効率的に開発できます。ただし、AIプラットフォームによって特徴が異なるため、使いたい機能が備わっているかなどは事前にしっかり確認しましょう。自社に合うAIプラットフォームが分からない場合は、AIに関するノウハウや専門知識を持つ企業に相談することをおすすめします。

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