クラウドAI
クラウドAIとは、AIの機能をクラウド上に構築し、インターネット経由で利用できるAI技術・サービスのことである。
クラウド
ストレージ・CPU・GPU・ソフトウェアなどの計算資源を、ネットワーク経由で必要な分だけ利用できる仕組み。
このクラウド上にAIモデルや学習基盤が用意されていることで、ユーザーは自らAIシステムを保有・運用することなくAIを利用できる。
従来は、AIを使うために高性能サーバーやGPU、専門人材が必要だったが、クラウドAIでは、これらの準備が不要となり、AI活用の敷居が大きく下がった。
クラウドAIの仕組み
クラウドAIには、IoT機器やセンサー、業務システムなど、さまざまなデータ収集ポイントから大量のデータが集約される。これらのデータをクラウド上で前処理・学習・推論することで、高速かつ大規模な分析が可能となる。
特に、GPUやTPUなどの計算資源を必要な時間だけ使える点が、クラウドAIの大きな特徴である。
クラウドAIとエッジAIの違い
エッジAI（Edge AI）は、ネットワークの端末機器（エッジデバイス）に直接搭載したAIを指す。
| 項目 | クラウドAI | エッジAI |
|---|---|---|
| 処理場所 | クラウド上 | 端末（スマートフォン、センサー、カメラなど） |
| 主な処理 | 学習・分析・推論 | 推論（一部学習） |
| 計算資源 | 非常に大きい（GPU/TPUなど） | 制約がある |
| リアルタイム性 | 低〜中（通信遅延あり） | 高い（即時処理） |
| ネットワーク依存 | 高い | 低い |
| 得意な用途 | 大規模学習・高度分析 | 即時判断・制御 |
| セキュリティ | データ送信が必要 | データを端末内に保持可能 |
| 代表例 | 画像認識学習、需要予測 | 自動運転補助、異常検知 |
エッジAIは即時性が求められる用途に向いている一方、学習や高度な分析には限界がある。
そのため実際のシステムでは、エッジAIとクラウドAIを組み合わせたハイブリッド構成が多く採用されている。
クラウドとオンプレミスの違い
オンプレミスとは、サーバーやソフトウェアを自社内に設置・管理する形態である。
| 項目 | クラウド | オンプレミス |
|---|---|---|
| インフラ管理 | クラウドベンダー | 自社 |
| 初期コスト | 低い | 高い |
| 運用コスト | 従量課金 | 固定費が中心 |
| スケーラビリティ | 高い | 低い |
| 導入スピード | 速い | 遅い |
| セキュリティ管理 | ベンダー＋自社 | 自社のみ |
| 向いている用途 | 外部向けサービス、検証 | 基幹・機密システム |
社内の機密性が高い基幹システムではオンプレミス、外部向けサービスや実験的なAI活用ではクラウド、という使い分けが一般的である。
クラウドAIのメリット
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大規模で複雑な処理が可能。
クラウドAIは、大容量ストレージと高性能な計算資源を活用できるため、膨大なデータを扱う学習や推論に向いている。 -
サーバーや端末への負荷軽減
処理はクラウド側で行われるため、端末や社内サーバーに高いスペックは不要となる。 -
導入が容易で低コスト
専用ハードウェアや専門人材を揃える必要がなく、サービス利用料のみでAIを導入できる。 -
スケーラビリティと最新技術
必要に応じてリソースを増減でき、常に最新のAIモデルやツールを利用できる。
クラウドAIのデメリット
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ネットワーク遅延・依存
通信環境に依存するため、遅延や障害の影響を受ける可能性がある。 -
通信コスト
データ量が増えるほど通信コストが増加する。 -
セキュリティリスク
データをクラウドへ送信するため、機密情報の扱いには慎重な設計が必要である。 -
ベンダーロックイン
特定クラウドに依存すると、他サービスへの移行が困難になる。
クラウドAIの活用が向いているケース
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音声認識、翻訳、チャットボットなどの汎用AI機能を使いたい場合
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初期コストを抑えてAIを試したい場合
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大量データを扱う分析・学習を行いたい場合
クラウドAIの活用事例
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自動運転：大量の走行データ学習＋エッジAIとの併用
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需要予測：小売・飲食業での発注最適化
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医療画像診断：X線・MRI画像の異常検知支援
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不良品検知：画像認識による品質管理
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広告最適化：行動データ分析による配信最適化
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チャットボット・文字起こし：業務効率化・アクセシビリティ向上
代表的なクラウドAIプラットフォーム
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AWS：SageMakerを中心とした包括的AI基盤
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Microsoft Azure：Office・Teamsとの高い親和性
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Google Cloud (GCP)：データ分析・MLに強み
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IBM Watson：業務システム連携や分析系AIに強み
なぜAIはクラウドと相性が良いのか
学習・推論に必要な計算資源は「一時的に大量」になりやすいため、自前で用意せず、必要な分だけ借りられるクラウドが主戦場にあなっている。
AWS
AWS（Amazon Web Services）とは、Amazonが提供するクラウドコンピューティングサービス群の総称である。
インターネット経由でサーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、AI・機械学習などを利用できる。
2006年にサービスが開始され、現在では200を超えるサービスが提供されている。
世界的にも最も利用されているクラウドサービスであり、スタートアップから大企業、公共機関まで幅広く採用されている。
AWSの最大の特徴：豊富なサービス群
AWSの最大の特徴は、提供されているサービスの種類と機能の多さである。
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コンピューティング（EC2、Lambda）
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ストレージ（S3、EBS）
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データベース（RDS、DynamoDB）
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ネットワーク（VPC、Route53）
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分析・データレイク
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AI・機械学習（SageMaker）
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IoT、セキュリティ、運用管理
単一の用途に特化したクラウドではなく、「ほぼすべてのITシステムを構築できる総合基盤」である点が強みだ。
物理サーバー（オンプレミス）との違い
従来のオンプレミス環境では以下が必要だったが、AWSではこれらが不要になった。
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ハードウェア購入、設置・保守→数クリックでサーバーを起動
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初期投資→使った分だけ支払う従量課金
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キャパシティ見積もり→必要に応じて即時スケール
AWSでできる代表的なこと
AWSでは、サービスを組み合わせることで多様なユースケースを実現できる。
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サーバー構築
Amazon EC2を使い、Webサーバーや業務サーバーを構築できる。 -
Webサイト構築
静的サイトやWebアプリケーションをクラウド上で公開できる。 -
データ保管・バックアップ
Amazon S3を使い、安全かつ低コストでデータを保存できる。 -
データベース運用
Amazon RDSなどのマネージドDBにより、運用負荷を大幅に削減できる。 -
機械学習・AI
Amazon SageMakerを用いて、モデル開発から学習・推論まで一貫して実施できる。 -
IoT連携
センサーデータをクラウドに集約し、分析や制御に活用できる。
AWSのメリット
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従量課金制
使った分だけ支払うモデルであり、初期投資が不要である。 -
高い拡張性
負荷に応じてリソースを自動的に増減できる。 -
運用負荷の軽減
マネージドサービスにより、バックアップやパッチ適用をAWSに任せられる。 -
高いセキュリティ
多数の国際的セキュリティ認証に対応しており、信頼性が高い。 -
グローバル展開の容易さ
世界中のリージョンを利用し、即座に海外展開が可能である。 -
AWSの主要サービス例
EC2：仮想サーバー
S3：オブジェクトストレージ
RDS：マネージドデータベース
Route53：DNS管理
ELB：ロードバランサー
Lambda：サーバーレス実行環境
これらを組み合わせることで、柔軟なアーキテクチャを構築できる。
デメリットと注意点
AWSにも注意点は存在する。
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利用料金がドルベースで変動する
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使い方を誤るとコストが増大する
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クラウド特有の設計思想が必要
そのため、コスト管理と設計知識は必須である。
AWSとAIの関連性
AWSで使える主な生成AIサービスは以下である。
Amazon Bedrock：複数LLMをAPIで利用できる基盤
Amazon Bedrockは、生成AIを実行・管理するための基盤サービスである。
Bedrock自体がモデルを提供するわけではなく、AWS独自モデルやサードパーティ製の基盤モデルを、API経由で利用する仕組みを提供する。
利用可能なモデルには、以下のようなものがある。
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Amazon Titan / Nova（AWS独自）
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Claude（Anthropic）
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Mistral AI
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Command-R
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Stable Diffusion など
モデルごとに得意分野や特性が異なるため、用途に応じて最適なモデルを選択できる。
また、モデル評価機能も用意されており、実運用を見据えた比較検討が可能である。
Amazon SageMaker：生成AIモデルの学習・デプロイ基盤
Amazon SageMakerは、自社専用の生成AIモデルを構築したい場合の中核サービスである。
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独自モデルの学習・微調整
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大規模学習の実行
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本番環境へのデプロイ
といった一連の流れを、単一の基盤で管理できる。
補助的なサービスとして、
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SageMaker JumpStart：PoCを迅速に進めたい場合
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SageMaker Canvas：ノーコードでAIを活用したい場合
なども用意されており、企業の成熟度に応じて段階的に活用できる。
Amazon Nova：AWS独自の最新基盤モデル
Amazon Novaは、AWSが独自に開発した大規模言語モデル（LLM）ファミリーである。
AWS環境での利用を前提に設計されており、セキュリティやガバナンスの面で企業利用に適している。
Amazon Bedrockから簡単に呼び出せるほか、SageMakerと組み合わせることで、より高度なカスタマイズも可能である。
Amazon Q｜業務支援・開発向け生成AIアシスタント
Amazon Qは、生成AIを日常業務に自然に組み込むためのアシスタントサービスである。
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Amazon Q Developer：開発支援（コード補完、設計支援）
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Amazon Q Business：業務支援（文書要約、ナレッジ検索）
特別なAI開発を行わずとも、現場レベルで生成AIの恩恵を受けられる点が特徴である。
Microsoft Azure（アジュール）とは
Microsoft Azure（以下、Azure）とは、Microsoft社が提供するクラウドコンピューティングサービスである。
クラウドサービスとは、サーバーやネットワーク、ストレージ、ソフトウェアなどのITリソースを、インターネット経由で利用できる仕組みのことを指す。
従来のオンプレミス環境では、自社でサーバー機器を購入・設置し、運用や保守を行う必要があった。一方、Azureのようなクラウドサービスを利用すれば、初期投資を抑えつつ、必要な分だけ柔軟にITリソースを利用できる。
Azureは2010年にサービスを開始した比較的後発のクラウドサービスであるが、現在ではAWS、Google Cloudと並ぶ世界三大クラウドの一角を占めている。
2023年のクラウドインフラ市場調査では、世界シェア約23%を維持しており、特にエンタープライズ分野で高い支持を得ている。
IaaS・PaaS・SaaSを包括するクラウド基盤
Azureの大きな特徴は、IaaS・PaaS・SaaSのすべてを包括して提供している点である。
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IaaS（Infrastructure as a Service）
サーバー、ストレージ、ネットワークなどのインフラをクラウド上で提供する。ユーザーはOSやミドルウェアを自由に選択・管理できる。 -
PaaS（Platform as a Service）
アプリケーション開発に必要な実行環境やミドルウェアまでを提供する。インフラ管理の負担を軽減し、開発に集中できる。 -
SaaS（Software as a Service）
ソフトウェアをインターネット経由で利用する形態で、インストールや保守が不要である。
Azureはこれらを統合的に提供しており、ユーザーは目的に応じて最適なレイヤーを選択できる。
Azureの主な機能・サービス
| サービス名 | 概要 |
|---|---|
| Azure Portal | Azure上のリソースを一元管理する管理画面 |
| Azure DevOps | CI/CDやプロジェクト管理を支援するDevOps基盤 |
| Azure Active Directory | クラウドのID・アクセス管理 |
| Azure Functions | サーバーレスでコードを実行できる |
| Azure Virtual Machines | 仮想マシンを構築できる |
| Azure AI | AI・機械学習ソリューションを構築 |
| Azure Storage | クラウドストレージサービス |
| Azure Information Protection | データ保護・情報漏洩対策 |
- Azure Portal
Azure Portalは、Azure上のサービスをブラウザから一元管理できるツールである。
仮想マシンの作成、アプリケーションのデプロイ、監視や設定変更などを直感的に操作できる。
- Azure DevOps
Azure DevOpsは、開発（Development）と運用（Operations）を統合的に支援するサービス群である。
ソースコード管理、CI/CD、プロジェクト管理を一体化でき、チーム開発を効率化できる。
- Azure Active Directory
Azure Active Directory（Azure AD）は、クラウドベースのID管理・認証サービスである。
Azureだけでなく、AWSやGoogle Cloudなど他クラウドの認証基盤としても利用でき、シングルサインオンやアクセス制御を実現できる。
- Azure Functions
Azure Functionsは、イベント駆動型のサーバーレスコンピューティングサービスである。
サーバー管理を意識せずにコードを実行でき、Web APIやバッチ処理を効率的に構築できる。
- Azure Virtual Machines
Azure Virtual Machinesは、クラウド上で仮想サーバーを構築できるサービスである。
Windows・Linuxの両方に対応しており、開発環境や検証環境、本番サーバーまで幅広く利用できる。
- Azure AI
Azure AIは、機械学習や音声認識、画像認識、自然言語処理などのAI機能を提供するサービス群である。
ローコード・ノーコードでAIを組み込める点も特徴であり、ビジネス用途での活用が進んでいる。
- Azure Storage
Azure Storageは、高い耐久性と拡張性を持つクラウドストレージサービスである。
Blob、File、Queue、Tableなど用途に応じたストレージを選択でき、大規模データの保管にも向いている。
- Azure Information Protection
Azure Information Protectionは、ドキュメントやメールの機密情報を保護するサービスである。ラベル付けやアクセス制御により、情報漏洩対策やコンプライアンス対応を強化できる。
Azureを利用するメリット
Azureを利用する主なメリットは以下の通りである。
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WindowsやOfficeなどMicrosoft製品との親和性が高い
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多くのOS・プログラミング言語に対応している
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日本の法律が適用され、日本円で支払いが可能
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セキュリティ水準が高く、エンタープライズ向け機能が充実している
特に、既存のWindowsサーバーやActive Directoryを利用している企業にとって、Azureは移行・連携がしやすい。
Azureのデメリット
一方で、以下の点には注意が必要である。
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クラウドやAzureに関する専門知識が必要
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トラブル時にネット検索だけでは解決しにくい場合がある
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自由度が高い分、適切な設計や運用には一定のスキルが求められる。
Azure AI
Azure AIとは、Microsoftが提供するクラウドベースのAI開発総合プラットフォームである。
機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識、音声認識など、AIに関する主要な技術領域を幅広くカバーしており、Azure AIのみでエンドツーエンドのAI開発を完結させることも可能である。
Azure AIは、OpenAI、Meta、Hugging Faceなどの主要AIベンダー・研究機関と連携しており、最新のAIモデルや技術をクラウド上で安全に利用できる点が特徴である。
特に Azure OpenAI Service を通じて、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）をエンタープライズ向けに提供している点は大きな強みである。
AzureにおけるAIサービスの全体像
AzureのAI関連サービスは、大きく次の2系統に分類できる。
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Azure AI サービス
Microsoftが事前に構築したAIモデルをAPIとして利用するサービス群 -
Azure Machine Learning
利用者が独自にモデルを構築・学習・運用するための機械学習基盤
Azure AI サービスは、専門的な機械学習知識がなくても利用しやすく、既存アプリケーションへのAI機能追加に向いている。一方、Azure Machine Learningは、より高度で柔軟なAIモデル開発を行いたいエンジニア向けのサービスである。
本記事では、主にAzure AIサービスを中心に解説する。
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Serviceは、GPT-4、GPT-3.5-Turbo、Embeddingsモデルなど、OpenAIの大規模言語モデルをAzure上で利用できるサービスである。
REST API、Python SDK、またはAzure OpenAI Studioを通じてアクセスできる。
このサービスを利用することで、以下のような機能を容易に実装できる。
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文章生成・要約
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質問応答
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セマンティック検索
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自然言語からコードへの変換
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画像理解（Vision対応モデル）
Azureのセキュリティ・ガバナンス基盤上で提供されるため、企業利用においても採用しやすい点が特徴である。
Azure AI Foundry
Azure AI Foundryは、エンタープライズ向けの生成AIアプリケーション開発を支援する統合プラットフォームである。
AIモデル、データ、評価、デプロイを一元管理でき、責任あるAI開発を前提とした設計がなされている。
GitHubやVisual Studioとの連携により、既存の開発フローにAIを自然に組み込める点も利点である。
Azure AI Agent Service
Azure AI Agent Serviceは、AIエージェントを設計・デプロイするためのフルマネージドサービスである。
OpenAIやMeta、Mistral、Cohereなどのモデルを利用し、Azure FunctionsやLogic Appsと連携することで、業務プロセスの自動化を実現できる。
数行のコードでエージェントを構築でき、エンタープライズ向けのセキュリティやネットワーク構成にも対応している。
Azure Speech
Azure Speechは、音声認識（Speech to Text）、音声合成（Text to Speech）、翻訳、話者認識などを提供する音声AIサービスである。
100以上の言語に対応しており、コールセンターの文字起こしや字幕生成などで利用されている。
Azure AI Vision / Custom Vision
Azure AI Visionは、画像や動画を解析し、物体・人物・文字などを検出するサービスである。OCRやブランド検出など、学習不要で利用できる機能が多い。Custom Visionを利用すれば、独自データを用いて画像分類・物体検出モデルをカスタマイズできる。
Azure AI Document Intelligence
Azure AI Document Intelligence（旧Form Recognizer）は、PDFやスキャン文書から情報を抽出するサービスである。請求書、領収書、契約書などに特化した事前構築済みモデルや、独自フォーマット向けのカスタムモデルを利用できる。
Azure AI Language
Azure AI Languageは、自然言語処理（NLP）機能を提供するサービスである。以下のような機能を含む。
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感情分析
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個人情報（PII）検出
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言語検出
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質問応答
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キーフレーズ抽出
従来のText Analytics、LUIS、QnA Makerの機能が統合されている。
Azure AI Search（RAGの中核）
Azure AI Searchは、フルテキスト検索・ベクトル検索・ハイブリッド検索を提供する検索AIサービスである。
RAG（Retrieval Augmented Generation）構成において、LLMに与える外部知識の検索基盤として重要な役割を担う。
SharePointやオンプレミスのファイルサーバーなど、多様なデータソースに対応している。
Azure AIを利用するメリット
Azure AIの主なメリットは以下の通りである。
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高度なセキュリティとコンプライアンス対応
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従量課金によるコスト最適化
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生成AIから識別系AIまで幅広いサービスを網羅
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既存システムへの組み込みが容易
特に、学習済みモデルをAPIとして利用できる点は、AI導入のハードルを大きく下げている。
利用時の注意点
一方で、以下の点には注意が必要である。
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サービスによってはAI・機械学習の基礎知識が必要
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クラウド依存のため通信遅延や障害対策が重要
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リアルタイム性が求められる用途では、エッジAIとの併用や冗長構成を検討する必要がある。
参考