サービスとしての人工知能 (AIaaS)

サービスとしての人工知能 (AIaaS) とは?

サービスとしての人工知能 (AIaaS) は、人工知能 (AI) アウトソーシング。 個人や企業が多額の初期投資をすることなく、リスクを抑えてさまざまな目的で AI を試すことができます。

AIaaS は、すぐに使用できるプラットフォームを提供し、セットアップが簡単であるため、さまざまなテストを簡単に行うことができます。 パブリッククラウド プラットフォーム、サービス、 機械学習 (ML) アルゴリズム.

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AIはどのように機能しますか？

AI には、ロボット、 コンピュータビジョン、コグニティブ コンピューティング、ML モデル、自然言語処理 (NLP).

機械学習アルゴリズム (AI で使用される主要なツール) は、問題を計算または解決するために、通常はコンピューターによって適用されるガイドラインまたは方法の集合です。 コンピュータが問題を解決したり、意思決定機能を提供したりするために使用する一般的な方法には、広範なデータ分析や、一般化および統計的予測の作成が含まれます。

AI アルゴリズムは、多くの場合、次の XNUMX つのカテゴリに分類されます。 深い学習 深層ニューラル ネットワークと、回帰や分類などの機械学習アルゴリズムを使用するアルゴリズム。

AIaaS プラットフォームを使用する利点

組織は、単一の AI プロジェクトを開発または維持する必要なく、AIaaS 配信モデルを使用して合理的なコストで AI を実行できます。 AIaaS プラットフォームにより、組織は、適応性と拡張性に優れ、使いやすいカスタマイズされた AI サービスを構築できます。

AIaaS システムのその他の利点は次のとおりです。

• 迅速な展開。 AIaaS は、組織に AI を導入する最も簡単な方法の XNUMX つです。 インストールとセットアップは簡単です。 AI にはさまざまなユース ケースがあるため、企業がそれぞれのユース ケースに対応する AI ツールを作成して維持することは、必ずしも実現可能ではありません。 カスタマイズ可能なオプションは、組織が AI サービスを迅速に展開し、ビジネス ニーズや制約に応じて微調整できるため、特に便利です。
• ローコードからノーコードのスキルが必要。 社内に AI 開発者やプログラマーがいない企業でも AIaaS を利用できます。 必要なのは 企業のノーコード インフラストラクチャ通常、セットアップ プロセス中にコーディングや技術的な専門知識は必要ありません。
• コスト削減。 お金の節約は、IT 業界における AIaaS の拡大に影響を与える主な要因です。 AIaaS は、使用料と AI 機能に対してのみ支払いを行い、多額の先行投資を行う必要がないため、企業にとって費用対効果が高くなります。
• 価格の透明性。 AIaaS は、付加価値のない労働を削減するだけでなく、サービス料金で高いレベルの透明性を備えた AI へのアクセスも提供します。 ほとんどの AIaaS の料金体系は使用量に基づいているため、企業は使用する AI テクノロジーに対してのみ料金を支払います。
• スケーラビリティ。 AIaaS は、スケーリングを検討している企業に適しています。 重要な付加価値はなくても、ある程度の認知的判断が必要なタスクに最適です。 AIaaS が採用しているため 産業自動化 人間の介入を必要とせずに単純なタスクを完了するため、チーム メンバーは他のタスクに集中する時間が増えます。

AIaaS の課題は何ですか?

• 価格。 開始に必要なハードウェアとソフトウェアの購入 オンプレミス クラウド AI のコンピューティングにはコストがかかります。 さまざまなタスクに必要なハードウェアの変更だけでなく、人件費とメンテナンス コストが追加され、AIaaS は多くの組織にとって法外なコストになります。
• 透明性. AIaaS プラットフォームの大部分は、ユーザーにプロバイダーのサービスへのアクセスを提供しますが、内部操作に対する透明性はほとんどまたはまったく提供しません。
• セキュリティ. データセキュリティ データは AI の基盤であり、企業は外部ベンダーとデータを共有する必要があるため、AIaaS の主要な懸念事項です。 しかし、 データマスキング およびその他のプライバシー強化技術は、組織のデータを保護するように設計されています。
• データガバナンス. 規制の厳しい業界では、企業はクラウド データ ストレージの制限を厳格に適用する必要があります。 たとえば、銀行や医療セクターの組織は、AIaaS プラットフォームでのデータの保存、共有、使用方法に関する制限などの制限に直面する可能性があるため、AIaaS の使用が難しいと感じるかもしれません。
• ベンダーロック-に。 ある AIaaS プロバイダーが企業のニーズを満たしていない場合、別のプロバイダーに切り替えるのは困難な場合があります。 これは、さまざまな AI プロバイダーが異なる応答スタイルとベンダー ロックイン契約を採用しているためです。 また、チーム メンバーは新しいプログラムをゼロから学習する必要があるため、移行には時間がかかる場合があります。

AIaaSの種類

さまざまな AI プロバイダー プラットフォームが、いくつかのスタイルの機械学習と AI を提供しています。 これらのバリエーションは、組織の AI ニーズに適している可能性があります。機能と価格を評価して、何が機能するかを確認する必要があるからです。 クラウド AI サービス プロバイダーは、次のような一部の AI タスクに必要な専用ハードウェアを提供できます。 GPU ベースの処理 集中的なワークロード向け。

一般的な AIaaS のタイプは次のとおりです。

• ボット。 ボットと チャットボット あらゆる業界で広く採用されています。 NLP を使用して実際の人間の音声を模倣し、一般的に顧客サービスで使用され、顧客の最も頻繁なクエリに関連する回答を提供します。 企業は、XNUMX 時間体制で対応し、従業員がより困難なタスクに集中できるようにすることで、時間とリソースを節約します。 AI プロバイダーの Tidio が実施した調査によると、 消費者の62％ 人間のエージェントが問い合わせに応答するのを待つよりも、カスタマー サービス チャットボットを使用したいと考えています。
• 機械学習。 企業は ML を使用して、データの傾向を調査および特定し、予測を行い、進行中に学習します。 このデータ処理技術は、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに実行することを目的としており、企業が専門的な技術スキルなしで AIaaS を採用できるようにします。 ML には、事前トレーニング済みのモデルから特定のユース ケース用に設計されたモデルまで、さまざまなオプションがあります。
• アプリケーション プログラミング インターフェイス (API)。 An API XNUMX つのアプリケーション間の通信を可能にするソフトウェア ブリッジです。 この例として、Expedia、Kayak、CheapOair などのサードパーティの航空券予約 Web サイトが挙げられます。この Web サイトでは、複数の航空会社データベースからの情報を使用して、すべての取引を XNUMX つの便利な場所に表示しています。 API のその他の一般的な用途には、マシン ビジョン、 会話型AI 緊急度検出や 感情分析.
• データのラベル付け。 データのラベル付けは、大量のデータに注釈を付けて効率的に配置するプロセスです。 データ品質の保証、サイズによるデータの分類、AI の作成など、さまざまな用途があります。 データは、ヒューマン イン ザ ループの機械学習を使用してラベル付けされます。 人間と機械が相互作用する AI が将来的にデータを評価することを容易にします。

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AIaaS のベンダー

を含む AI プラットフォーム アマゾン機械学習、Microsoft Azure Cognitive Services および Google Cloud Machine Learning は、組織がデータで何が可能かを判断するのに役立ちます。 コミットする前に、組織はさまざまなプロバイダーのアルゴリズムとサービスをテストすることで、何が機能するかを学び、スケーリングを可能にすることができます。 要件に合わせて拡張できるプラットフォームが見つかった場合、これらの大規模プロバイダーのリソースは、コンピューティング能力で必要なスケーリングをバックアップできます。

以下は、AIaaS サービスを提供する一般的なベンダー プラットフォームの一部です。

• アマゾン ウェブ サービス (AWS)。 AWS は、世界中で複数のクラウド サービスと 200 以上のサービスを提供するプラットフォームです。 AWS は、Amazon SageMaker や Amazon Alexa など、機械学習と AI の一般的なユースケース向けの製品をいくつか提供しています。 障碍のあるお客様、企業、個人はすべて、これらの Amazon AI サービスの恩恵を受けています。
• 分析。 Anolytics は、ML および AI モデルのアウトソーシング サービスを提供する、データ注釈用の AIaaS プラットフォームです。
• GoogleAI。 Google Cloud は多くの AIと機械学習ツールAI モデルのトレーニングを高速化する Tensor Processing Unit (TPU) など。 開発プロセスを迅速化するために、Google は、住宅ローン ドキュメントの処理を自動化する Google Lending DocAI など、他のいくつかの AI テクノロジも提供しています。
• IBMワトソン。 企業は、さまざまな事前構築済みアプリから選択できます。 IBM Watsonこれには、仮想アシスタントを作成するための Watson Assistant や、複雑なテキスト分析タスクを実行するための Watson Natural Language Understanding が含まれます。 データ サイエンスや機械学習に関する予備知識は必要なく、開発者は IBM Watson Studio を使用して任意のクラウドで ML モデルを作成、トレーニング、デプロイすることもできます。
• ライブパーソン。 LivePerson は、LivePerson Conversational Cloud を利用した SaaS スタートアップです。 音声、電子メール、およびメッセージングの顧客体験のためのシステムの統合を可能にし、意図発見を使用して、顧客が何を望んでいるのかをブランドに知らせることを目指しています。
• マイクロソフト アズール AI。 データ サイエンティスト、エンジニア、機械学習の専門家がよく使用する Microsoft Azure 機械学習と AI プラットフォーム。 そのようなプラットフォームの XNUMX つが、テキストの解釈と分析を支援する Azure NLP と呼ばれるクラウドベースのサービスです。 Python および R 言語のサポートは、Azure からも利用できます。 Microsoft Azure は、事前構築済みのライブラリ、専用のコード パッケージ、および会話型 AI や Azure Cognitive Services などのその他の AIaaS 製品を提供します。
• ServiceNow。 ServiceNow が提供する最も人気のあるサービスの XNUMX つは、 AI Opsは、IT 運用を簡素化するために設計された人工知能プラットフォームです。 AI コンタクト センターや AI カスタマー ケアなどの製品により、ServiceNow はデジタル セキュリティの選択肢も提供します。
• SAS。 SAS は、AI を使用してビッグ データを処理し、さまざまなソースからデータを管理および取得する AI 駆動型の分析プラットフォームです。 同社はNLPとビジュアルのサービスも提供しています データマイニング また、SAS 言語による簡単な GUI を提供します。

AIaaSの未来

グローバルな市場調査会社であるマーケット リサーチ フューチャーは、「技術別、垂直別、地域別のサービスとしての AI 市場情報 - 2030 年までの予測」というタイトルのレポートを発行し、AIaaS 市場は 43.29 年までに 2030 億 25.8 万ドル (USD) に達し、年複利で拡大すると予測しています。 XNUMX%の成長率。

AIaaS には多くの利点があり、急速に拡大している業界であるため、アーリー アダプターは AIaaS に惹かれます。 AIaaS の欠点は、まだ改善の余地があることを示していますが、開発の潜在的な障害にもかかわらず、AIaaS は他の技術と同じくらい重要であると予測されています。 サービスとして 製品。

多くの面で AI テクノロジーは人間よりも優れていますが、人間の脳は依然として比類のないものです。 について学ぶ AIのXNUMXつの主要なタイプ そしてそれらが何を伴うか。