クラウドAI

クラウドAIとは

クラウドAIプラットフォームは、創造的なソリューションを求める企業に不可欠なものです。こうしたプラットフォームには、企業の問題解決と意思決定に役立ついくつかのメリットがあります。クラウドAIがサポートする仕組みを詳しく説明します。

一元的なAIアプリケーション管理:

• クラウドAIソリューションは、AIアプリケーションの一元管理および制御を実現します。お客様のAIプロジェクトを管理して進捗を監視し、必要に応じてリソースを割り当てることができます。それにより、AIプロジェクトの構造と効率が維持されます。

事前構築済みAIモデルの利用:

• クラウドサービスは、ビジネス課題の解決に役立つ事前構築済みAIモデルを提供する場合があります。こうしたモデルは、自然言語処理、画像認識などのさまざまなアプリケーションで使用できます。こういった事前構築済みモデルを利用することで、開発の時間とコストを削減できます。

カスタムAIソリューション:

• クラウドAIプラットフォームでは、組織に合わせてAIソリューションをカスタマイズできます。特定の問題に対応するAIモデルやAIアプリケーションを開発できます。市販のソリューションでは解決できない問題を解決できるため、こうした柔軟性は極めて重要です。

データ主導の意思決定:

• クラウドAIサービスがAIを活用したデータ分析をサポートします。お客様は、大規模なデータセットを処理して有益な情報を引き出すことができます。AIは、顧客の行動パターンを検出して需要を予測し、不正な運用を特定できるため、情報に基づいて判断し、インサイトを引き出すのに役立ちます。

プロセスの自動化と最適化:

• クラウドAIプラットフォームでは、煩雑な作業を自動化できます。カスタマーサービスの基本的な問い合わせにはチャットボットとバーチャルアシスタントで対応し、より複雑で重要な業務をスタッフに割り当てることができます。AIが産業プロセスを効率化することで、ダウンタイムが短縮され、生産性が向上します。

カスタマー・エクスペリエンスの向上:

• クラウドAIソリューションは、お客様とのやり取りをパーソナライズして、エクスペリエンスを向上させます。AIは、顧客ニーズを予測して製品を提案するとともに、顧客データを利用してチャットサポートを提供することができます。こうしたパーソナライズによって収益と顧客ロイヤルティが向上します。

リスク軽減とセキュリティ:

クラウドAIサービスは、セキュリティとリスク軽減に不可欠です。AIアルゴリズムは、ネットワークトラフィックの異常や脅威をリアルタイムで特定できます。こうしたプロアクティブなサイバーセキュリティ戦略によって重要な企業データを保護し、スムーズな運用を実現します。

コストとリソースの最適化:

クラウドAIを利用した運用の自動化とリソース割り当ての改善により、運用コストを削減します。クラウドコンピューティングインスタンスは適切に管理され、従量制で利用できます。AI主導の在庫管理によって過剰在庫と過小在庫が減り、維持費が削減されきます。

拡張性と拡張の柔軟性:

クラウドAIソリューションは、企業のニーズに合わせて拡張できます。クラウドは、より多くのデータを処理したい、顧客基盤を拡大したい、新しいAIアプリケーションを導入したいなど、変わり続けるニーズに対応できます。

継続的な改善と柔軟性:

クラウドAIプラットフォームは改善をサポートします。AIモデルのトレーニングと改善により、ビジネス課題の解決を常に成功に導きます。定期的なアップグレードと改善によってAIソリューションが常に最新の状態に維持されます。

どのクラウドがAIに最も適しているかは、AIプロジェクトのニーズ、組織のインフラストラクチャ、予算によって異なります。クラウドプロバイダーごとに、異なるAIサービスとAI機能を提供しています。

主要なクラウドAIプロバイダーの一部を紹介します。

Amazon Web Services (AWS): AWSは、機械学習モデルの構築、トレーニング、展開をサポートするAmazon SageMakerや、画像認識とビデオ分析を行うAmazon Rekognitionなど、広範なクラウドサービスとAIテクノロジーを提供しています。

Microsoft Azure: Azure Machine Learning、Cognitive Services、Bot Serviceでは、AIアプリケーションを作成、展開、管理できます。

HPE GreenLake: GreenLakeはハイブリッドクラウド プラットフォームであり、各企業に固有の要件に合わせてカスタマイズされた、幅広いAIおよび機械学習ソリューションを提供します。AI主導の運用、データ分析、ワークロード最適化を実施し、企業が既存インフラストラクチャ内でAI機能を活用できるようにします。

Google Cloud Platform (GCP): GCPではユーザーが、機械学習モデルの構築と展開に加えて、データ分析と自然言語処理の業務を実行することができます。

IBM Cloud: Watson AIなどのIBM Cloudサービスを利用すれば、さまざまな業種のAIアプリケーションを設計して展開できます。IBM Cloudが、データ分析、自然言語処理、コンピュータービジョン向けのAIを提供します。

AIに最適なクラウドを選択するには、AIプロジェクトの規模、データセキュリティとプライバシー、インフラストラクチャのカスタマイズと制御など、組織のニーズを考慮する必要があります。価格設定、パフォーマンス、セキュリティ、既存システムとの連携に関する情報は、AIプロジェクトに最適なクラウドプロバイダーを選択するうえで役立ちます。

クラウドAIは、Google Cloud AIやAmazon Web Services (AWS) などのパブリッククラウドプラットフォームでホストされるAIサービスおよびリソースを指します。ユーザーはこれらのサービスにインターネットからアクセスでき、AIモデルとデータはクラウドプロバイダーのサーバーに保存されます。

それに対して、プライベートクラウドAIは、単一組織専用のプライベートクラウドインフラストラクチャでホストされるAIサービスおよびリソースを指します。AIモデルとデータは、オンプレミスまたはプライベートクラウド環境で組織が所有し、管理も行うサーバーに保存されることになります。

クラウドAIとプライベートクラウドAIの主な違いは、インフラストラクチャの所有および管理形態にあります。クラウドAIでは、AIサービスのホスティングと管理をサードパーティのクラウドプロバイダーに任せるのに対し、プライベートクラウドAIでは、組織がインフラストラクチャを細かく管理し、特定のセキュリティ要件やコンプライアンス要件に合わせてカスタマイズすることができます。

サイバーセキュリティ組織にとっては、クラウドベースのAIサービスの拡張性、アクセシビリティ、手頃な価格がメリットとなります。一般的なクラウドAIのユースケースは次のとおりです。

機械学習とモデルのトレーニング: クラウドプラットフォームがモデルのトレーニングに必要なコンピューティング容量とインフラストラクチャを提供します。クラウドサービスは、データサイエンティストや開発者が画像認識、自然言語処理、予測分析のモデルをトレーニングして改善できるようにサポートします。

AI API: 多くのクラウドプロバイダーが、アプリケーション統合用の事前構築済みAIモデルおよびAPIを提供しています。こうしたAPIが画像、ビデオ、音声、言語、感情を分析します。

予測分析: クラウドベースのAIサービスは、傾向を予測して運用を最適化し、データ主導の選択をすることができます。AIアルゴリズムは、過去のデータを利用して収益、消費者の行動、機器のメンテナンスを予測できます。

自然言語処理 (NLP): NLPクラウドサービスでは、音声およびテキスト分析が行えます。翻訳、チャットボット、感情分析、コンテンツの要約に使用されています。

コンピュータービジョン: クラウドベースのコンピュータービジョンサービスが写真とビデオを分析します。物体識別、顔認識、産業品質管理、自動運転車に使用されています。

レコメンデーションシステム: コンテンツや推奨製品をカスタマイズすることで、ユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントを強化できます。

異常検知: クラウド上のAIモデルがデータの異常を検知できます。これはさまざまな業種の不正検知、サイバーセキュリティ、品質管理に役立つ機能です。

自律システム: 自動運転車やドローンなどの自律システムは、クラウド上のAIを利用して、意思決定とリモートデータセンターとの調整をリアルタイムで行います。

医療: 創薬、患者データの管理、医用画像分析はいずれも、クラウドベースのAIを活用しています。AIが病気の診断と予後を支援します。

コンテンツ制作: テキスト、写真、音楽のすべてをクラウドベースのAIで作成できます。AIが記事を書き、製品について説明し、作曲することができます。

IoTとエッジコンピューティング: クラウド上のAIがエッジデータを処理して分析し、リアルタイムのインサイト収集と自動化を実現します。

データの処理と統合: データの準備、クレンジング、統合のために、クラウドシステムがAI機能を利用して膨大なデータセットや複雑なデータセットを簡素化します。

チャットボットとバーチャルアシスタント: カスタマーサービス、情報検索、さまざまなアプリケーションのジョブを自動化します。

データセキュリティ: 脅威を検知してデータを保護します。AIアルゴリズムは、セキュリティの脆弱性を示唆する異常なネットワークトラフィックパターンを検知できます。

リソースの最適化: クラウドAIは、データセンターのリソース割り当てを改善することで、エネルギーと運用のコストを削減できます。

組織は、オンプレミスのテクノロジーや専門知識を必要とすることなく、クラウド上のAIの拡張性、柔軟性、アクセシビリティを活用できます。また、クラウドプロバイダーがAIソリューションのアップデートと改善を行うことで、企業は最新のAIツール/テクノロジーにアクセスできます。

ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は、特にAIとハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) の分野で、組織の拡張をサポートする新しいテクノロジーとソリューションを提供しています。

HPEのAIソリューション:

HPEのAIソリューションは、包括的な製品とサービスでAIプロジェクトをサポートします。高性能サーバーおよびストレージシステムなどのハードウェアソリューションと、AI開発、管理、展開アプリケーションが含まれています。HPEのAIソリューションでは、組織がAIを活用してインサイトを取得し、運用を自動化してイノベーションを実現できます。こうしたソリューションがAIモデルのトレーニング、推論、展開をサポートすることで、さまざまな業種でAIのアクセシビリティと効率が向上します。

HPE GreenLake for Large Language Models (LLMs):

HPE GreenLake for LLMsは、特にGPT-3などの自然言語モデルを必要とするAIアプリケーションのニーズ増大に対応することに特化したソリューションです。HPE GreenLakeはHPEの柔軟なクラウドサービスプラットフォームであり、この専用ソリューションは、大規模言語モデルの開発と展開に必要なインフラストラクチャとリソースを提供する設計となっています。HPEのハイパフォーマンスコンピューティング機能を活用して自然言語処理AI固有のニーズに対応しており、人間の言語を理解、生成してやり取りできるアプリケーションの開発をサポートします。

HPE HPC (ハイパフォーマンスコンピューティング):

HPE HPCソリューションは、科学研究、エンジニアリングシミュレーション、データ分析、AIワークロードに膨大な計算能力を必要とする企業や組織に最適です。HPEのHPCソリューションには、強力なクラスター、ストレージシステム、ソフトウェアツールなど、幅広いスーパーコンピューティングソリューションが含まれています。こうしたソリューションにより、企業は複雑なシミュレーションを実行して大規模なデータセットを処理し、AIおよび機械学習の研究を加速させることができます。HPEのHPCソリューションは、イノベーションや意思決定で膨大なコンピューティング機能を必要とする、医療、自動車、気象予測の企業に適しています。