AI開発プラットフォームの選び方と代表的サービスを解説
AI技術を活用したビジネス展開を検討する企業にとって、適切なAI開発プラットフォームの選択は成功への重要な要素となります。
しかし、AWS、Azure、Google Cloudといった主要プラットフォームに加え、特化型やノーコード型など選択肢が多様化する中で、自社の要件に最適なプラットフォームを見極めることは容易ではありません。
初期投資、運用コスト、既存システムとの親和性、組織の技術レベルなど、多面的な評価が求められます。
本記事では、以下の領域を対象としています。
・AIを活用したシステム開発（AI開発基盤・プラットフォーム選定）
AWS・Azure・Google CloudなどのAI開発プラットフォームの特徴や、用途・コスト・既存システムとの親和性を踏まえた選び方を解説します。
AI開発プラットフォームの基礎知識や代表的なサービスの特徴、選定の際に押さえるべき視点を解説します。
AI開発プラットフォーム（AIシステム開発基盤）とは、AIを利用したアプリケーションやシステム開発において求められる環境・機能・ツールを一元的に提供するサービスです。
データ収集・管理、モデル構築・学習、推論・デプロイメントといったAI開発の工程をサポートし、開発効率や品質の向上を見込めます。
プラットフォーム活用のメリット
自社でインフラを構築する手間が不要になり、初期投資を抑えながら必要に応じてリソース(計算能力やストレージ)を柔軟に拡張できる点が挙げられます。
また、最適化されたアルゴリズム(処理手順)や学習済みモデルが豊富に揃っている点も、大きな利点となります。
オンプレミスとクラウドの違い
AI開発には、大きく2つの導入形態があります。
クラウド型は初期投資が少なく迅速に導入できますが、通信遅延やセキュリティリスクへの対応が必要になるほか、継続的なコストも発生します。
オンプレミス型（自社運用型）は機密情報を社外に出さずに保護でき、セキュリティ面での強みがある一方で、大きな初期費用がかかる特徴があります。
長期的なコストメリット、セキュリティ要件、運用の手間などを総合的に考慮して選択することが大切です。
AI開発プラットフォームの選択は、企業のデータ戦略やセキュリティ方針に大きく影響するため、導入前の慎重な検討が欠かせません。
AIプラットフォームは、提供する機能範囲によって大きく3つのカテゴリに分類されます。
各カテゴリは異なるニーズに対応しており、自社の要件に適した選択肢を理解することが大切です。
総合型プラットフォームの特徴
Amazon SageMaker、Google Vertex AI、IBM Watsonxなど、AI開発に求められる環境とツールを総合的に提供するプラットフォームです。
データ収集からモデル構築、本番環境への展開まで一連の工程をカバーし、統一された環境で開発を進められます。
機能が豊富な分、習得に時間がかかる傾向にあることも留意すべき点です。
業界特化型プラットフォームの特徴
特定業界や業務に焦点を当てたAIソリューションを提供するプラットフォームです。
医療画像診断、製造品質検査、金融与信判断など、個別用途に最適化されたモデルと機能が提供されることがメリットです。
ただし、少ない学習データの準備で実運用に耐えうる精度で利用できる一方、機能範囲が限定的なため、活用できる範囲は限られます。
組織の技術レベルと要件に応じて、適切なプラットフォームを選択することがAI導入の成功を左右します。
グローバルクラウドインフラ市場では、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudの3社が主要なプレイヤーとして位置づけられており、これらが業界標準となっています。
Microsoft Azureの主要サービス
Microsoft Azureは、Windows環境やエンタープライズ環境との統合に強みを持つプラットフォームです。
Azure AI Foundryは複数のAIサービスを統合して提供しており、Microsoft Office 365やPower Appsとの高い連携性により、既存ツールからそのままAI機能を活用しやすいと言えます。
AWS AI／MLサービスの特徴
AWSが提供するAmazon SageMakerは、機械学習モデルの構築から本番運用まで開発の全工程をサポートする総合プラットフォームです。
Amazon Bedrock(ベッドロック)では複数のAI基盤モデルにアクセス可能で、企業の要件に応じてモデルを選択・切り替えられます。
IoT(モノのインターネット)デバイスやビッグデータ(大量データ)分析との連携がスムーズで、データ駆動型の組織では選択しやすいでしょう。
Google Cloud AIの強み
Google Cloud AIは、Google独自の自然言語処理やコンピュータビジョン(画像認識)技術をベースにしたサービスを提供しています。
Vertex AI(バーテックスエーアイ)では、大規模言語モデル基盤「Gemini」をはじめ複数の生成AIモデルが統合されており、自然言語処理や画像生成といった多様なタスクに対応可能です。
企業のIT環境、業種、データ規模、既存システムとの親和性によって、適切なプラットフォームの選択が異なってきます。
プラットフォームを活用することでAI開発をするための土台は手に入りますが、実際の開発工程では専門的な人材やノウハウ、ナレッジが必要です。
環境の選定や開発フェーズ、その後の実運用など、AIシステム開発全般を見据えるのであれば、専門知識のあるAIシステム開発企業にご相談ください。
CLINKSは、プラットフォーム選定からAIモデル開発・運用までを一貫支援できる体制を備えており、企業の環境や課題に合わせた最適なAI導入を実現します。
CLINKSのAIシステム開発については、こちらをご覧ください。
AI開発プラットフォームを選定する際は、技術的スペックだけでなく、ビジネス要件、予算制約、組織の技術スキル、既存システムとの相性など多次元的な要素を総合的に評価することが大切です。
用途とユースケースの適合性
まず自社が実現したいAI活用の具体的なユースケース(使用例)を明確化することが出発点となります。
需要予測、顧客対応自動化、データ分析など、用途によって求められる機能が異なります。
生成AI活用なら生成AI機能が充実したプラットフォームを、業界特有の専門知識を活用したいなら特化型を検討するとよいでしょう。
組織の技術レベルによって、総合型、特化型、ノーコード・ローコードといった選択肢にも影響が出るため、実際に使いこなせるプラットフォームを選定することが重要です。
コスト構造の比較ポイント
初期投資だけでなく運用コストを含めたトータルコストの比較が、検討における重要な要素となります。
多くの機能を提供するプラットフォームであれば、さまざまなAIシステムの開発を行えますが、その分、プラットフォームの利用コストにも反映されます。
利用しない機能が多く含まれていてコストが課題になるのであれば、より自社にマッチしたプラットフォームを調査することも重要です。
既存システムとの親和性
既存の業務フローにAIを組み込むのであれば、ERP(経営資源計画システム)、CRM(顧客関係管理システム)など既存システムとの連携性も考慮しましょう。
Microsoft環境(Windows、Excel、SharePoint等)を使用している企業であれば、Microsoft Azureが親和性の高い選択肢となるでしょう。
連携性が低いと、データ移行の手間やシステム間のデータ齟齬が生じるリスクがあります。
複数のプラットフォームを候補に挙げ、用途・コスト・既存環境の3つの軸で総合的に比較評価することが、適切な選定の鍵となります。
AI開発プラットフォーム選定の成功は、企業のDX戦略全体に大きな影響を与えます。
技術的スペック、ビジネス要件、コスト、既存環境との親和性を多面的に評価し、組織全体の中長期的な視点から適切な選択肢を見極めることが大切です。
プラットフォーム導入後も、継続的なスキル育成と運用体制の整備を行い、改善サイクルを回すことで、ビジネスを大きく支援するAIシステムが期待できます。
CLINKSでは、プラットフォームの選定から実運用まで一気通貫でサポートすることができます。
環境の選定や構築段階に多くの時間を費やさず、ビジネス成果を素早く獲得したい方は、ぜひCLINKSへご相談ください。
