AIの進化に伴い、クラウドサービス市場においては、データ処理能力の高度化が求められています。
アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）のマット・ガーマンCEOは、日本経済新聞などの取材で、この状況に対応するためのAI向け設備投資について言及しました。
ガーマンCEOは、データセンターなどの設備投資は、AIの需要を的確に捉えながら段階的に進めることで、長期的なリスクを最小化できるとの見解を示しました。
また、その活用範囲が拡大するにつれて、クラウドサービスへの需要はますます高まることが予想されるため、過剰投資のリスクは低いと述べました。
今回は、クラウドAIで需要予測をするやり方やその需要が高まる5つの理由、注意点、代表的なクラウドAIサービスをご紹介します。
クラウドAIの需要予測とは？
クラウドAIによる需要予測とは、AIを活用して、自社の製品やサービスの将来的な需要を予測する技術です。
過去の販売実績、現在の在庫状況、市場全体の動向など、さまざまなデータをAIが分析し、将来の販売数や需要の変化を予測します。
この技術の目的は、企業が抱える課題である「不要な発注」や「過剰な在庫」を防止することです。
正確な需要予測によって、適切な量の製品を、適切なタイミングで生産・販売できるようになります。
クラウドAIで需要予測をするやり方
クラウドAIを活用した需要予測の中でも、統計的な手法は、過去のデータに基づいて未来の需要を予測する上で、最も信頼性の高い方法の一つです。
以下で、クラウドAIで需要予測をするやり方を4つに絞り、解説します。
移動平均法
移動平均法は、商品の仕入れごとに平均単価を計算し、その単価で売れた商品のコストを算出する手法です。
この手法は、常に最新の平均単価で在庫を評価するため、リアルタイムな在庫評価が可能となります。
しかし、在庫の増減や仕入価格の変動が頻繁に起こる場合、計算の手間が大幅に増え、特に商品の種類が多い企業では、担当者の負担が大きくなるという課題があります。
回帰分析
回帰分析は、店舗面積や販売数量など、予測したい数値に因果関係があると考えられる複数の変数を考慮することで、より精度の高い予測を可能にします。
例えば、小売業においては、店舗面積の大小によって年間の売上高が大きく変動することが想定されます。
回帰分析では、過去の販売データから店舗面積と売上高の関係性を統計的にモデル化し、新たな店舗の売上高を予測することができます。
単に過去の売上高の平均値を出すのではなく、店舗面積という具体的な要因を考慮することで、より現実的な予測値を得ることができるのです。
この手法の利点は、ビジネスにおける適用範囲が非常に広いことです。売上高だけでなく、顧客数、製品の需要量など、様々なビジネス指標に対して回帰分析を適用することができます。
また、複数の変数を同時に分析できるため、より複雑な要因が絡み合った現象の予測にも対応可能です。
指数平滑法
指数平滑法は、時系列データを基に将来の値を予測する統計学的な手法であり、過去のデータのうち、より新しいデータに重みを置く加重平均法に分類されます。
具体的には、指数平滑法では、過去のデータから算出された前回の予測値と、実際の実績値を用いて、今回の予測値を算出します。
この際、より最近のデータに高い重みが与えられるため、過去のデータの影響が徐々に小さくなり、最新のトレンドをより反映した予測が可能となります。
この方法の利点は、計算が比較的簡単であり、過去のデータさえあれば、手軽に予測モデルを構築できる点にあります。
また、新たなデータが得られるたびに、予測モデルを容易に更新できるため、変化の激しい需要の予測にも適しています。
機械学習手法
機械学習手法は、機械学習アルゴリズムが日付相関やカレンダー要因、商品の属性、販売店舗の属性など、膨大な量のデータを分析します。
これらのデータと販売量といった具体的な結果との相関関係を自動的に発見し、その関係性に基づいて未来の販売量を予測します。
機械学習を用いることで、人間の介入を最小限に抑え、客観的で精度の高い予測が可能になります。
クラウドAIの需要が高まる5つの理由
クラウドAIの需要が高まっている理由は以下の5つです。
- AIの導入や運用が手軽にできるため
- データを用意や学習の必要がないため
- 膨大なデータを効率的に処理できるため
- 高度な推論ができるため
- 運用に関わる負担がほとんどないため
需要が高まるそれぞれの理由を詳しく解説します。
クラウドAIについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
AIの導入や運用が手軽にできるため
学習済みのクラウドAIサービスを活用することで、企業は自社でAIを開発する手間を省き、迅速に導入できるようになります。
従来、AI開発には高性能なコンピュータや専門的な知識が必要でしたが、クラウドAIでは、これらのハードルが大きく下げられています。
企業は、高価な設備投資を行うことなく、手軽にAIの恩恵を受けることができるため、需要が高まっているのです。
また、クラウドAIの導入は、企業の意思決定プロセスを円滑にするというメリットもあります。
AI開発に必要なリソースが不足している企業でも、クラウドサービスを利用することで、容易に導入できるでしょう。
データを用意や学習の必要がないため
従来、AIを導入するためには、膨大なデータを収集し、複雑な機械学習モデルを構築する必要がありました。
このプロセスは、時間と労力を要するだけでなく、高度な専門知識も求められるため、多くの企業にとって大きな障壁でした。
一方、クラウドAIは、既に高度な機械学習を終えたモデルが提供されているため、ユーザーはデータを準備したり、複雑な学習プロセスを管理したりする必要がありません。
特に、ChatGPTをはじめとする自然言語処理モデルは、その汎用性の高さから需要があります。
自動翻訳や文章要約など、様々なタスクに活用できるため、幅広いユーザーが手軽にその恩恵を受けることができるのです。
膨大なデータを効率的に処理できるため
クラウドAIは、膨大なデータを効率的に処理できるという特徴があります。
例えば、ビッグデータ分析や機械学習の訓練では、大量のデータを短時間で処理する必要があります。
エッジAIのようにデバイス内でデータを処理する場合、データの量が多くなると、デバイスの処理能力が不足し、処理に時間がかかってしまうことがあります。
一方、クラウドAIは、大容量のサーバー内にデータを蓄積し、高度な処理能力を持つ複数のコンピューターで並行して処理を行うことができます。
そのため、膨大なデータを瞬時に分析したり、複雑なモデルを訓練したりといったことから需要に繋がっているのです。
高度な推論ができるため
クラウドAIに対する需要が近年高まっている背景には、エッジAIにはない高度な推論能力が魅力として挙げられます。
クラウドAIは、必要に応じてクラウド上のコンピューティング資源を動的に拡張できるため、大規模なデータ処理や複雑なモデルの学習が可能です。
これにより、より精度の高い予測や判断が可能になり、様々な分野で革新的なサービスの創出を後押ししています。
一方、エッジAIは端末内で推論処理を行うため、端末の性能に依存し、大規模な計算や高度な処理には限界があります。
端末のスペックアップも一つの手段ですが、クラウドAIのように柔軟にリソースを拡張することは難しく、処理能力の面でクラウドAIに劣る点が否めません。
エッジAIについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
運用に関わる負担がほとんどないため
従来、AIの活用には高性能なコンピューターやサーバーの購入、専門的な知識を持った人材の確保など、多額の初期投資と運用コストがかかっていました。
しかし、クラウドAIを利用すれば、大規模なコンピューターやサーバーを用意する必要がなくなります。
利用者は、利用料を支払うだけで、AIの機能を最大限に活用することができるでしょう。
また、トラブルが発生した場合も、サービス提供者が迅速に対応してくれます。
自社でシステムを管理する場合に比べて、復旧までの時間が短縮され、業務への影響を最小限に抑えることができるでしょう。
クラウドAIの需要における注意点
クラウドAIの導入には慎重な検討が必要です。以下では、クラウドAIの需要が高まる一方で、企業が導入する際に注意すべき点について解説します。
セキュリティ上のリスクを高める可能性がある
クラウド上でデータを処理することは、AIの活用を飛躍的に進めることができる一方で、機密性の高いデータを扱う際には、プライバシーやセキュリティに関する懸念がつきまといます。
クラウドプロバイダーは、顧客のデータを保護するため、最新のセキュリティ技術を導入し、常に最新の脅威に対応しようと努めています。
しかし、セキュリティの脅威は日々進化しており、悪意のある攻撃者も巧妙な手法を駆使してシステムに侵入を試みています。
顧客企業においても、需要が高まるクラウドサービスを利用する際には、セキュリティに対する意識を高く持つことが重要です。
自社のデータの重要性を認識し、適切なセキュリティ対策を講じることで、情報漏洩のリスクを最小限に抑えることができるでしょう。
タイムラグが発生する可能性がある
クラウドAIはクラウド上で処理を行うため、わずかなタイムラグが生じる点が特徴です。
例えば、顔認証システムの場合、クラウドAIでは、カメラで撮影された画像データをクラウドに送信し、顔認証処理が行われます。
その後、結果が端末に返されるため、処理に時間がかかり、リアルタイム性が求められる場面では不向きな場合があります。
このタイムラグは、データの量やネットワーク環境によって変動しますが、一般的には数秒から数ミリ秒程度です。
多くの場合、この程度の遅延は問題になりませんが、完全自動運転など、ミリ秒単位の応答が求められるシステムでは、この遅延が大きな影響を与える可能性があるでしょう。
通信コストが増える可能性がある
クラウドAIは、特に大量のデータを扱う場合、クラウドとデバイス間のデータ転送に伴う通信コストが、トータルコストに占める割合を大きくする可能性があります。
クラウドAIは初期投資や管理コストを抑えられますが、通信コストを考慮せずにクラウドAIを導入してしまうと、思わぬコスト増に繋がるリスクがあります。
そのため、AIの利用規模やデータ量、通信環境などを総合的に評価し、コストパフォーマンスの高い運用方法を選択することが重要です。
クラウドAIの導入を検討する際には、通信コストだけでなく、クラウドサービスの料金体系やデータのセキュリティ対策なども含めて、慎重に比較検討を行うことをおすすめします。
ネットワーク環境に依存する
インターネット接続の品質や速度が不安定な場合、クラウドAIの性能が大きく左右されるため、ビジネスに深刻な影響を及ぼす可能性があります。
ネットワークのダウンタイムや帯域制限は、クラウドAIの利用を妨げ、業務の効率化を阻害する要因となるでしょう。
また、APIコールや機械学習など、大量のデータをリアルタイムで処理する必要がある場合には、ネットワークへの負荷が非常に大きくなり、クラウドAIの性能が著しく低下するリスクも高まります。
毎秒大量のデータが必要となるような状況では、クラウドAIの活用は困難と言えるでしょう。
オフラインでは使用することができない
クラウドAIがデータのやり取りにインターネット環境を必要とするという点は、大きな課題として認識されています。
オフライン環境では利用できず、インターネット接続が途絶えるとサービスが中断してしまうリスクは、常に付きまとうのです。
クラウドサービスを提供する企業は、データセンターの冗長化など、システムの安定稼働に努めていますが、ネットワークに関する専門知識は必ずしも持ち合わせていません。
そのため、企業がクラウドAIを円滑に利用するためには、ネットワーク環境の整備が欠かせません。
障害に強いネットワークを構築し、適切な通信機器を選定・運用することが求められます。
技術に精通した人材が必要になる
需要の高まるクラウドAIを効果的に導入・運用するためには、高度な専門知識とスキルを持った人材が不可欠です。
AIモデルの設計から、大量のデータを学習させ、分析結果を正確に解釈するまで、一連のプロセスにおいて幅広い知見が求められます。
企業が自社内に十分なAI人材を確保できていない場合、既存の人材に対して以下のようなAIに関する教育を実施し、社内のAIリテラシーを向上させることが重要です。
AIエンジニア育成講座
AIエンジニアはAIを用いて、ビジネスの課題解決に挑む専門家です。システムの設計から開発、運用まで、幅広い業務を担い、企業の成長を加速させます。
AIエンジニア育成講座は、未経験者でも2日間でプログラミングの基礎を習得できる育成講座です。
この講座では、AIを構築するための機械学習の仕組みから、Pythonを使った実装、最新のディープラーニングまで、体系的に学ぶことができます。
クラウドAIの代表的なサービス
クラウドAIは、高度なAI機能をインターネットを通じて手軽に利用できるサービスであり、企業規模や専門知識を問わず、幅広いユーザーに利用されています。
以下では、クラウドAIの代表的なサービスをいくつかご紹介します。 各サービスは、様々なAI技術を基盤としており、それぞれが特徴的な機能を提供しています。
AWS
AWS（Amazon Web Services）の学習済みクラウドAIサービスは、企業が自社のアプリケーションやワークフローに即座にAI機能を組み込めるよう、以下のような多様なツールを提供しています。
| Amazon Textract | テキストやデータの抽出を自動化し、膨大なドキュメントからの情報抽出を効率化する |
| Amazon Rekognition | 画像分析に特化しており、顔認識、物体検出など、多岐にわたる画像処理タスクに対応する |
| Amazon Transcribe | 音声認識機能を備え、音声データをテキストに変換する |
これらのサービスは、企業が抱える様々なビジネス課題に対して、カスタマイズ可能なAIでの解決策を提供します。
例えば、顧客サービスの自動化や製品の品質管理、セキュリティ強化など、幅広い領域で活用されています。
参考：AWS
Google Cloud
Googleが提供する「Google Cloud」は、スケーラビリティと以下のような高性能な機能によって、様々な業界の企業から支持されています。
| Vertex AI Workbench | データサイエンスのワークフロー全体を統合的に管理する |
| Cloud Natural Language | 非構造化テキストから深い洞察を引き出す |
| Speech-to-Text | 音声認識モデルの構築を支援する |
これらのサービスは、企業がAIを活用し、より高度なデータ分析や業務自動化を実現する上で強力な武器となるでしょう。
参考：Google Cloud
Microsoft Azure
Microsoft Azureは、以下のような豊富なクラウドサービスによって注目を集めています。
特に、「Azure Bot Service」「Anomaly Detector」「Speech Translation」の3つのサービスは、会話型AI、異常検出、音声翻訳などの多岐にわたる機能をアプリケーションに手軽に組み込むことが可能です。
| Azure Bot Service | 自然な対話を実現するAIボットを開発するためのプラットフォーム |
| Anomaly Detector | 大量のデータから異常なパターンを検出する |
| Speech Translation | リアルタイムでの音声翻訳を可能にする |
Azure Bot Serviceは、カスタマーサポートの自動化やチャットボットによる情報提供など、様々なシーンで活用できます。
Anomaly Detectorは、製造業における品質管理や金融業界における不正検出など、異常検出が求められる場面で威力を発揮します。
また、Speech Translationは、多言語化に対応したアプリケーション開発や、グローバルなコミュニケーションの促進に繋がるでしょう。
それぞれが独自の強みを持ちながらも、高度なAI機能を専門知識がなくても利用できるという点が特徴です。
利用料金や機能はサービスによって異なりますが、Azureは、企業の規模やニーズに合わせて柔軟に選択できるよう、様々なプランを用意しています。
クラウドAIの需要はますます高まっている
今回は、クラウドAIの需要が高まる5つの理由や注意点、代表的なクラウドサービスをご紹介しました。
クラウドAIは需要が高まっており、現代のビジネスにおいて欠かせない存在となっています。
導入コストを抑え、スモールスタートが可能であるため、「AIを導入してみたい」と考えている企業にとって、非常に魅力的な選択肢です。
しかし、クラウドAIはリアルタイムな処理が得意ではないことや、セキュリティリスクが比較的高いといったデメリットも抱えています。
そのため、自社のビジネス状況や目指す目標をしっかりと把握し、クラウドAIのメリットとデメリットを比較検討することが重要です。
クラウドAIを効果的に活用すれば、業務の効率化やコスト削減を実現し、企業の経営を大きく改善することができます。
企業が抱える様々な課題を解決し、新たなイノベーションを生み出すための強力なツールとして、クラウドAIは今後もその需要を増していくでしょう。
