AI（人工知能）は、企業の労働生産性向上や業務効率化を実現する手段として、あらゆる分野で欠かせない技術に成長しました。近年では開発環境を提供するAIプラットフォームの登場により、開発ハードルが大幅に低下したことも活用を後押ししています。
AIプラットフォームとは、簡潔に言えば「AIのための機械学習モデルが用意されているプラットフォーム」のこと。
今回は、 AIプラットフォームについて基礎的なこと、メリットデメリット、そして具体的なおすすめ AIプラットフォームを紹介します。
そもそも AIプラットフォームってなに？
AIプラットフォームは、人工知能（AI）の開発、展開、および管理を支援するためのソフトウェアツールやインフラストラクチャの総称。
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識などのAI技術を利用する開発者やデータサイエンティストが、効率的にAIソリューションを構築するための基盤を提供してくれています。
機械学習やディープラーニングの簡素化
AIプラットフォームは、機械学習やディープラーニングモデルの作成やトレーニングをシンプルにするためのインターフェースを提供してくれるので、プログラミングの知識がなくても、感覚的に操作でモデルを構築し、データを学習させることができます。
プリセットされたアルゴリズムやモデル
多くのAIプラットフォームは初心者にも親切です。たとえば、一般的な機械学習アルゴリズムや事前学習済みのモデルなどがあります。
これにより、特定のタスク（画像認識、テキスト分類など）に最適なアルゴリズムやモデルを簡単に利用できます。
ビジュアルなツールやドラッグアンドドロップ機能
初心者から使えるAIプラットフォームには、ビジュアルツールやドラッグアンドドロップ機能を利用して、モデルの構築やデータの処理を行えるプラットフォームもあります。
プログラミングの知識がなくても、モデルの設定やデータの前処理を行えたりもするので、初心者でも挑戦しやすいです。
自動化と最適化
AIプラットフォームでは、ハイパーパラメータの自動調整やモデルの最適化を行う機能があり、初心者でも効果的なモデルの作成やトレーニングがしやすい環境があります。
ドキュメントやチュートリアルの充実
初心者から使えるAIプラットフォームには、詳しい使い方の解説やチュートリアルが準備されていたりします。
基本的な概念や操作方法を理解し、ステップバイステップで学習を進めることができるので、 初心者でもAI開発に関わりやすくなります。
AIプラットフォームの種類
AIプラットフォームには主に2つの種類が存在します。「PaaS系の総合型AIプラットフォーム」と「特化型AIプラットフォーム」です。
PaaS系の総合型AIプラットフォーム
PaaS（Platform as a Service）系のAIプラットフォームとは、AIの開発に必要となる環境がすべて用意されているサービスのこと。機能を特定せずさまざまな用途に利用できるタイプです。
アプリケーションを稼働するために必要となるハードウェアやOSに加え、膨大な量のデータを学習したAIモデルが用意されているので、AI開発の経験が少ない企業であってもスピーディーに開発を進めていくことができます。
Google Cloud Platform（GCP）やAmazon Web Services（AWS）が代表例です。
またドラッグ＆ドロップでAI構築ができたり、ブロックを組み立てるように機能を追加できたりするようなノーコードAIプラットフォームも増えています。
特化型AIプラットフォーム
特化型AIプラットフォームとは、特定の業界や特定の機能にフォーカスしたプラットフォームのこと。
たとえば、医療分野の画像診断、小売・物流の在庫仕分け、金融・保険の自動与信審査などが挙げられるでしょう。業界によって、必要とされる機能は異なりますよね。
PaaS系の総合型のような自由度は少ないものの、その業種・業務に特有な課題を解決する機能など、該当する業種・職種にとっては、より利用満足度が高い製品であることが特長です。
自分が使うにあたってどのようなプラットフォームが適しているか、開発の目的や社内の開発体制などを踏まえて検討するとよいでしょう。
AI開発でAIプラットフォームを使わないと発生する課題
AIプラットフォームを活用していなかった従来のAI開発においては、どのような課題があったのかを見ておきましょう。
1.費用が高い
フルスクラッチでのAI開発では開発時間が長いためその分人件費が高くなってしまいます。また、データも用意しなければならないため、データ収集に掛かる費用も発生します。
このようにAI開発をプラットフォームなしで行うと、コストが多くかかります。しかし現在ではAIプラットフォームを使用することで、使用料はかかるものの従来のAI開発にかかっていた費用と比べ大幅なコスト削減を実現しています。
2.構築に時間がかかる
今までのAI開発では、そのプロジェクトの開発者が独自に構築した機械学習モデルで膨大なデータを学習していました。
また、膨大なデータをゼロから収集し、データの前処理を通して機械学習に使えるデータにするといった工程が必要でした。
つまり、自力でAI開発を行う場合、開発環境から全て構築する必要があるため、AI開発以外の部分に大きな手間がかかり開発期間が長引いてしまっていたのです。
そのような手間を AIプラットフォームで解決できるようになったので、非常に効率的に開発できるようになりました。
オープンソースAIプラットフォームが使いやすい
オープンソース（Open Source）とは、ソフトウェアやプログラムの開発や配布において、ソースコードが公開され、誰でも自由に利用、変更、配布することができるライセンス形態を指します。
オープンソースのAIプラットフォームは、そのソースコードが公開され、自由に利用、変更、配布できるAIプラットフォームのことを指します。オープンソースの性質により、開発者や研究者はAIプラットフォームの機能を柔軟に拡張・改良し、カスタマイズすることができます。このオープンソースという形式は、多くのプラットフォームで採用されている形式です。
オープンソース AIの特徴
オープンソース AIプラットフォームには、多くのメリットがあります。
まずはその特徴について詳しく見てみましょう。
ソースコードの公開
オープンソース AIプラットフォームでは、ソフトウェアのソースコード（プログラムの元となるコード）が公開されます。
一般的に、ソースコードはテキストファイルとして提供されるので、誰でも閲覧や変更ができる状態です。
自由に利用できる
オープンソースAIプラットフォームは、使用目的に関わらず誰でも自由に利用することができます。
ビジネスでの利用、個人利用、教育目的での利用など、用途によって何か制限が科されるわけでもなく、料金がかかることもないので、手が出しやすい形式です。
また、コミュニティやフォーラムを通じて、利用者同士が情報やサポートを共有することも可能なので、何か困りごとがあれば自分より詳しい人にすぐに聞くことができます。自分で調べたり、上司に相談したり、サポートセンターに連絡したり、これまでかかっていた煩わしい時間も削減できることもメリットです。
カスタマイズができる
オープンソース AIプラットフォームは利用者各々がソースコードを変更することができます。このため、必要に応じて自分の必要なタイミングで機能の追加やバグ修正などを行うことができます。
加えて、変更したソースコードは再配布することも可能です。
コミュニティで協力できる
オープンソースのAIプラットフォームには、多くの開発者や研究者が参加するコミュニティが存在しています。
このコミュニティでは、知識やアイデアの共有、新機能の開発、バグ修正などが行われ、共同でプラットフォームを改善することができます。
コストが抑えられる
オープンソースのプラットフォームは通常無料で利用できます。
ライセンス料や使用料が発生しないため、開発や研究のコストを抑えることができます。
代表的なオープンソースのAIプラットフォームとしては
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Keras
- Caffe
などがあります。
利用者も多く、かなり広く使われており、豊富なコミュニティとサポートが提供されています。
オススメ AIプラットフォーム7選
TensorFlow
Googleが開発したオープンソースのAIプラットフォームで、機械学習やディープラーニングに対応する開発とデプロイをサポートします。
対応言語
C言語、C++、Python、Java、Go。
対応OS
Linux（ただしバイナリ配布はUbuntu用）、macOS、Windows。
PyTorch
Facebookが開発したオープンソースのAIプラットフォームで、Pythonベースのディープラーニングフレームワークです。
対応言語
C++、Python、CUDA 対応OS Linux、macOS、Windows
Scikit-learn
Python向けのオープンソースの機械学習ライブラリで、機械学習モデルのトレーニングや評価、前処理などを行うためのツールを提供します。
Scikit-learnは、チュートリアルなどもしっかりしていて初めての機械学習におすすめ。
対応言語
C言語、C++、Python、Cython 対応OS Linux、macOS、Windows
Keras
高レベルのニューラルネットワークライブラリで、TensorFlowの上で動作します。シンプルなAPIを持ち、初心者にも扱いやすいです。
対応言語 Python 対応OS iOS、Android
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
マイクロソフトが開発したオープンソースのディープラーニングのフレームワークで、自然言語処理や音声認識などのタスクに利用されます。
対応言語
C++、C＃、Python 対応OS Linux、Windows
Apache MXNet
Apacheソフトウェア財団が開発したオープンソースのディープラーニングのフレームワークで、スケーラブルなニューラルネットワークの構築を支援します。
機械学習用の使いやすく簡潔な API が付属していますよ。
対応言語
C++、Python、Java、JavaScript、Go、R言語、Julia、Perl、Scala。 。 対応OS Linux、macOS、Windows。
H2O.ai
オープンソースの機械学習プラットフォームで、スケーラブルな機械学習とディープラーニングモデルの開発をサポートします。
対応言語
Python、Javaなど。 対応OS Linux、IBMpower、macOS、Windows。
AI開発には欠かせないツール
AIプラットフォームを導入するとコストや開発期間を抑えることができるため、スモールスタートでAI開発をしたい企業に適した選択肢です。
また、オープンソースであればコミュニティでの自由な会話も可能なので、自分より上級者とコミュニケーションを取ったり、利用者同士で教え合いをすることで、自分のスキルアップにも繋がります。
安価に利用できるものや業界・職種に特化したものなど多様な製品があるため、自分のニーズを明確にし、情報収集したうえで、目的に合った製品を見つけることが重要です。
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