クラウドコンピューティングの人工知能の開発は遅いが、注目を集めている。

IT プロフェッショナルが AI の適用を実験する際、その多くはパブリック クラウドでそれを実行することになります。しかし、AWS、Azure、その他のベンダーが提供する AI サービスの増え続けるリストから組織が選択するのは簡単ではありません。

人工知能はもはや SF 映画で見るだけのものではありませんが、そのテクノロジーは多くの企業の IT チームにとってまだ馴染みのないものです。しかし、採用傾向が 1 つはっきりしています。それは、パブリック クラウドがほとんどのエンタープライズ AI ワークロードの宛先になるということです。

「AIが企業のデータセンターで行われていないと言っているわけではありませんが、AIは主にクラウドで行われているワークロードです」とフォレスター・リサーチの主席アナリスト、ロブ・コプロウィッツ氏は語った。

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他のワークロードに対して厳格なセキュリティまたはコンプライアンス要件があるため、一部の組織では、特に機密性の高い顧客データを含む AI アプリケーションをオンプレミスで維持することを選択します。しかし、一般的にはパブリッククラウド AI サービスが主流のモデルになるだろうと、Aragon Research の主席アナリストである Adrian Bowles 氏は同意しています。

ボウルズ氏は、クラウド コンピューティングが AI に特に適している最大の理由の 1 つは実験であると述べました。ほとんどの組織は、機械学習、予測分析、自然言語処理などのテクノロジーの潜在的な用途をまだ模索している段階であるため、多額の資金投資やリスクを負うことなく実験できる環境を求めています。

「現在、パブリッククラウドで AI を使用している企業の多くは、それをテストベッドとして使っています。これは、開始して、どのアプリケーションがさまざまな形式の AI に適応するかを調べるための安価な方法です」とボウルズ氏は語った。

Amazon Web Services (AWS) や Microsoft Azure などのパブリック クラウド プラットフォームを使用すると、組織はさまざまな機械学習アルゴリズムをテストして、たとえば自社のデータがどのようなものになるかを確認できます。そこから、組織には失敗するか、規模を拡大するかという 2 つの選択肢があります。

「AIアプリケーションが失敗しても、先に進むことができます」とボウルズ氏は語った。 「スケールするのであれば、すぐにスケールできる状態になっているということです。クラウド コンピューティングによって実験が可能になります。」

さらに、組織は利用可能なリソースの範囲が広いため、AI の導入にパブリック クラウドを選択することがよくあります。

「クラウドなら、それがずっと簡単にできる」とコンサルティングおよび専門サービス企業、アクセンチュアのAI部門グローバルリーダー、ニコラ・モリーニ・ビアンツィーノ氏は語る。 「まず自然言語処理から始め、その後、一部のデータをクラウドに移動し、コンピューター ビジョンで何か違うことをしようと決めます。構築したインフラストラクチャとデータ作成の上にこれらの API を拡張して使用するだけです。」

コプロウィッツ氏は、パブリッククラウドにより、多くのAIワークロードに必要な高価な専用ハードウェアに組織が投資する必要もなくなると述べた。たとえば、現在、ほとんどの主要なパブリック クラウド プロバイダーは GPU ベースのクラウド インスタンスを提供しており、これは特に計算集約型の AI ワークロードに役立ちます。

パブリッククラウドにおけるAIの課題

もちろん、人工知能を含むあらゆる新興技術には、企業にとっての学習曲線が伴うとモリーニ・ビアンツィーノ氏は述べた。 IT チームは、AI 導入のために基盤となるクラウド インフラストラクチャを全面的に見直す必要はないかもしれませんが、データ中心の考え方で他の分野でスキルを開発する必要があります。

AI の導入を成功させるには、IT チームがデータ分析スキルを磨き、大規模なエンタープライズ データ セット内の特定のパターンや関係を認識することを学ぶ必要があります。AI の価値は、企業が提供するデータの価値に左右されるからです。

「機械学習アルゴリズムの価値は、組織がアルゴリズムを通じて処理するデータの価値に直接左右される」と彼は語った。 「つまり、データが悪いとアルゴリズムも悪いということです。」

ボウルズ氏は、ITチームが機械学習を追求するにつれて、データ分析スキルがますます重要になると述べた。その理由の 1 つは、機械学習を使用すると、IT システムを再プログラムするのではなく、データに公開することでパフォーマンスを向上できるためです。

さらに、インフラ管理チームは開発者との障壁を打ち破るよう努めるべきだ、とヘルスケアITグループPAコンサルティングのマネージングコンサルタント、ロリ・ブラウン氏は述べた。管理者は、インフラストラクチャの観点からより情報に基づいた選択を行えるように、AI アプリケーションの構築方法と使用方法をより深く理解する必要があります。

「IT チームが AI 開発がどのように変化し、インフラストラクチャと消費にどのような影響を与えるかを理解すれば、AI をサポートするパブリック クラウド サービスをどのように購入するかについて、より情報に基づいた決定を下すことができます」とブラウン氏は述べています。

人工知能は人間の脳に挑戦する

AI を実装する際に IT チームが直面するもう 1 つの大きな課題は、クラウド プロバイダーの選択です。ベンダーが目まぐるしいペースで新しいクラウド AI サービスをリリースしているため、どこから始めればよいか分からない場合があります。

今日の主要なパブリッククラウドプロバイダーは、AWS、Azure、Google、IBM など、主要な AI ベンダーにもなっています。各ベンダーの長所、短所、ユースケースは異なりますが、それぞれのサービスは、機械学習、画像認識、自然言語処理、テキスト読み上げ機能など、いくつかの一般的な AI 機能をカバーしています。クラウド プロバイダー市場のニッチ プレーヤーは、まだ課題に直面していません。

パブリッククラウド導入の業界リーダーである AWS は、2016 年の第 3 回 Invent カンファレンスで AI ベースのサービスを開始しました。

Amazon Rekognition は Amazon 画像処理用のプラットフォームを提供し、Amazon Polly はディープラーニングを使用してテキストを音声に変換し、Amazon Lex は Alexa と同じ自動音声認識テクノロジーを使用して、開発者が音声とテキストを使用して会話型インターフェースを構築できるようにします。 AWS のさまざまなコンピューティング、ストレージ、コンテンツ配信、開発ツールを統合できる機能により、より多くのユーザーが Amazon の人工知能スイートを採用するようになりました。

アプリ開発プラットフォームとしての人気に加えて、人気の高い Amazon Echo スマートホーム デバイスにより、企業はアプリを使用して消費者とやり取りできるようになりました。

「かつて人々がコミュニケーションの手段として視線を捉えることを考えていたのと同じように、音声がコンピューターとやりとりする一般的な手段になれば、システム内で人々の会話を捉えることには大きな価値がある」とコプロウィッツ氏は語った。 「昨年のクリスマスにはAmazon Echoのスマートホームデバイスが多数販売され、人々はそのデバイスを通じてコミュニケーションをとることができました。」

5 月初旬のカンファレンスで、マイクロソフトは企業の従業員に対し、従業員の活動から洞察を得て生産性を向上させ、会議時間を計画し、プロジェクトで協力するサービスである Microsoft Graph を使用するよう呼びかけました。 Microsoft Cognitive Services は、音声、言語、知識、検索、視覚テクノロジを活用して AI 開発者を支援する幅広い API を提供します。

Microsoft のフロントエンド自然言語理解 (NLU) デジタル アシスタント Cortana は、Amazon Alexa や Google Assistant の対応するサービスを主にターゲットにした別の顧客向けサービスを提供しており、一部の業界の企業顧客も惹きつけています。

顧客向けの人工システムを構築する独立系ソフトウェアベンダーは、これらのプロバイダーのサービスの人気の高さから、AWS や Azure のクラウド コンピューティング AI サービスに目を向けることが多いです。 「彼らは AI のビジネス モデルを構築しているため、ほとんどの場合、早い段階で AWS と Azure を提供します」とボウルズ氏は述べています。

パブリッククラウドAIサービスのオプションについて学ぶ

専門家は、パブリック クラウドが AI ワークロードの実行を検討している企業にとってゲーム チェンジャーとなることに同意していますが、各ベンダーの AI サービスを調べてみると、同様の機能が明らかになります。 4 大クラウドプロバイダーが企業に提供する AI サービスは次のとおりです。

（1）アマゾンウェブサービス

• Amazon Rekognition: これは、ディープラーニングを使用して物体や顔を検出および比較し、開発者に視覚検索機能と画像分類機能を追加する画像認識サービスです。
• Amazon Polly: アプリケーションがエンドユーザーの音声入力を理解できるようにするテキスト読み上げサービス
• Amazon Lex: Alexaテクノロジーに基づく自動音声認識と自然言語理解を提供し、開発チームが会話型ユーザーインターフェイス、インタラクティブアプリケーション、音声を認識するチャットルームを構築できるようにします。
• Amazon Machine Learning: 可視化ツールは、開発者が機械学習モデルを作成し、データと高度な数学アルゴリズムに基づいてアプリケーションに予測を組み込むのに役立ちます。

（２）マイクロソフトアジュール

• Microsoft Cognitive Services: マシン インテリジェンスに基づくさまざまな機能の API: カスタム検索機能とラボ、画像およびビデオ処理。テキスト翻訳、言語分析、会話型 UI 用のカスタマイズ可能な音声および言語モデル。データを文脈化し、質問を組み立て、意思決定を予測するためのAPI

（３）Googleクラウドプラットフォーム

• Google Cloud の機械学習エンジン: 開発者が複雑な機械学習モデルを構築できるようにする、Google TensorFlow に基づくサービス
• 機械学習API: 画像や動画の分析、音声からテキストへの変換、言語翻訳、テキスト分析などのAI機能を備えたアプリケーションを実現します。

（4）IBMブルーミックス

• Watson Developer Cloud: IBM は Watson ツールと API をバンドルします。開発者は、自然言語理解を使用してチャットボットを構築し、言語を翻訳し、テキストと音声の分析を実行し、音声をテキストに変換し、画像を分析し、データから洞察を得ることができます。

「データはAIの中心となるだろう」とコプロウィッツ氏は語った。 「あなたのデータが目標であれば、あなたのデータが提供される世界では Google は特別な立場に立つことになるでしょう。」

挑戦的なスマートホームデバイス「Google Home」が発売されたにもかかわらず、ボウルズ氏は、GoogleのAIの採用が約束したレベルや競合他社のレベルに達していないと見ている。

「しかし、Google では、特に AI のような未成熟な分野では、現時点では組織はそれらを何かを使って計算することを望んでいません」と彼は語った。

IBM の Bluemix クラウド プラットフォームの将来は、人工知能の採用に左右される可能性があります。 IBM の Watson API は、一般的な機械学習、視覚認識、NLU 機能のほか、外国語の翻訳やテキストやニュース記事の分析も開発します。 IBM は、H&R Block が AI を導入している金融サービスやヘルスケアなど、特定の業界に特化することができます。

コプロウィッツ氏は、IBMにはワトソンのユーザーに自然な形でアプローチできるスマートホームデバイスがないと述べた。 「しかし、彼らのシステムに基づいて腫瘍学のサービスを構築するのは誰なのかと言う人もいます。」彼は言った。

しかし、明らかではないのは、これらのトップ クラウド プロバイダーが提供する幅広いサービスを上回る特定の業界ニーズがあるということです。 「組織がクラウド プロバイダーを他よりも選ぶ際に役立つ要素は数多くあります」と PA コンサルティングのクラウド専門家、ジェフ セージ氏は語ります。

サプライヤーは今行き詰まっている

クラウド コンピューティング サービスの約束にもかかわらず、IBM と Google は AWS と Azure から自社のプラットフォームに企業ユーザーを引き付ける必要もあります。 4 つのサービス プロバイダー間で全体的な機能が同等であるため、個々のプロバイダーの独自の機能は、テクノロジを試用する特殊なニーズを持つ企業や開発者にとって役立つことがよくあります。

「AWS には優れたエンドポイントがあり、優れた AI サービスがあり、そこにアプリケーションが展開される」とコプロウィッツ氏は、同社がアプリケーション開発分野ですでに大きな勢いを持っているという事実を踏まえて語った。

Sage 氏と Brown 氏は、AI のトレンドと個々のニーズに基づいて顧客ごとにプロバイダーの推奨事項を調整していますが、ほとんどの新機能はベンダー固有のものではないことに同意しました。

各クラウドプロバイダーは AI に重点を置いており、AI サービスで際立って自社のプラットフォームに開発者を引き付けることができれば、クラウド コンピューティング市場を自社のプラットフォームに移行する可能性も十分にあります。 「将来、クラウドコンピューティングをめぐる競争は、人工知能に関する最高のビジョンを誰が持っているかに大きく左右されるだろう」とモリーニ・ビアンツィーノ氏は語った。

競合他社は AI を将来的に AWS に勝つチャンスと見なしているため、クラウド市場における AWS の防御でさえ安全ではない可能性があります。 ”

「誰もが市場で叩ける緩んだレンガを探していると思う」とコプロウィッツ氏は語った。 「そして人工知能がその強力な武器となるだろう。」