はじめに
ChatGPT、Claude、Gemini などの 生成AI が急速に普及しています。
文章生成や要約、画像生成などをAPI経由で簡単に使えるようになり、
個人開発や業務利用でも生成AIを目にする機会が増えました。
一方で、
自分のアプリやサービスに生成AIを組み込みたい
でも、どこまでインフラを理解すべきか分からない
と感じる人も多いのではないでしょうか。
結論から言うと、
生成AIを「実サービスで使う」場合、クラウドの基礎知識はほぼ必須になります。
この記事では、
なぜ生成AIとクラウドが切っても切れない関係なのかを、
エンジニア初学者向けに整理します。
なぜ生成AIにはクラウドが使われるのか
1. 大規模モデルはローカル環境では扱いづらい
ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）は、
非常に多くのパラメータを持ち、学習や高速な推論には
**GPU（高性能計算リソース）**が必要になるケースがほとんどです。
軽量モデルであればローカル実行も可能ですが、
- 商用レベルの性能
- 同時アクセスへの対応
- 安定した推論速度
を考えると、個人PCだけでの運用は現実的ではありません。
クラウドを使えば、
- 必要なときだけGPUを利用
- 初期投資なし
- スケール前提の設計
が可能になります。
2. 利用者増加に対応するスケーラビリティ
生成AIを組み込んだAPIやWebアプリでは、
アクセス数を予測しづらいのが特徴です。
クラウドでは、
- オートスケーリング
- マネージドロードバランサ
- サーバーレスアーキテクチャ
などを組み合わせることで、
アクセス増減に応じたリソース調整が可能です。
※ 自動化は設定する必要がある点は注意してください。
3. セキュリティと権限管理
生成AIでは、
- ユーザー入力データ
- 社内文書
- 個人情報
などを扱うケースが多くなります。
主要クラウドには、
- IAM（権限管理）
- データ暗号化
- 通信のTLS化
- 監査ログ
といった仕組みが標準で用意されており、
企業利用を前提としたセキュリティ設計がしやすいです。
4. 継続運用を前提とした MLOps
生成AIは一度作って終わりではなく、
- モデル更新
- プロンプト改善
- 精度・コスト監視
といった継続運用が重要になります。
この一連の流れを支える考え方が MLOps です。
マネージドサービスを使うことで、
学習〜デプロイ〜監視を一貫して管理できます。
クラウドベンダーが提供する生成AIサービス
AWS
-
Amazon Bedrock
複数の生成AIモデルをAPI経由で利用可能 -
Amazon SageMaker
独自モデル開発・運用向け
Google Cloud
-
Vertex AI
生成AIからMLOpsまで統合されたAI基盤 -
Gemini API
マルチモーダル対応の最新モデル
Microsoft Azure
-
Azure OpenAI Service
OpenAIモデルを企業向けに安全に利用可能 -
Azure Machine Learning
実務向けML開発基盤
これから学ぶなら何を押さえるべきか
基礎としておすすめ
- クラウドの基本（Compute / Network / IAM）
- REST API の利用
- サーバーレス（Lambda / Functions）
- MLOps の考え方
学習指標としての資格
- AWS クラウドプラクティショナー
- AWS ソリューションアーキテクト
- Azure AI Engineer Associate
- GCP 機械学習系資格
資格は目的ではなく、
知識を体系化するための手段として活用するのがおすすめです。
まとめ
生成AIは「APIを叩くだけ」でも使えますが、
実サービスで安定運用するにはクラウド理解が不可欠です。
- スケール
- セキュリティ
- コスト管理
- 継続改善
これらを支えるのがクラウドです。
生成AIを学ぶなら、
AI × クラウドをセットで押さえると、
実務で使えるスキルに一気に近づきます。
最後に
貫徹maruと申します。
会社で生成AI利用担当となり、初学者ながら手探りで勉強を始めています。
最終的には業務で活用できるツール作成を目標としています。
私も、Azureの資格を取ることで、クラウドサービスを使ってどんなことができるのかを網羅的に知ることができたので、挑戦することをお勧めします。
また、生成AIについての気づきや学びを投稿していきたいと思っていますので、ぜひフォローお願いします。