オンプレミスで利用可能なアプリケーションは、いずれクラウドサービスプロバイダーによってオンデマンドで提供されるクラウドベースのサービスとしても利用可能になるのはほぼ確実です。成長を続けるクラウドベースサービス分野に、比較的最近加わったのがAI as a Service（AIaaS）です。AIaaSを利用することで、企業はハードウェアやソフトウェアへの先行投資をすることなく、AIのメリットを享受できます。AIの場合、そのコスト削減効果は莫大なものになる可能性があります。
数十年にわたりSF映画の題材として扱われてきた人工知能（AI）ですが、ビジネスにおける活用は爆発的に増加しています。企業は、顧客サービスやマーケティングからプロセス自動化、セキュリティ、事業・売上予測まで、あらゆる分野でAIを活用しています。実際、戦略アドバイザー企業NewVantageの調査によると、トップ企業10社中9社がAIへの継続的な投資を行っていることが明らかになっています。IT調査会社Gartnerの2019年の調査では、2019年に実際に職場でAIを活用した組織は37%に上りました。
参照:人工知能倫理ポリシー(TechRepublic Premium)
しかし、同じガートナーのレポートによると、中小企業ではAIを導入していると回答したのはわずか29%でした。これは、専用のAIハードウェアが必要であり、多くの場合コストが高すぎるという認識が、少なくともある程度影響していると考えられます。汎用的な市販のサーバーを使用することもできますが、膨大な処理能力が必要となるため理想的ではなく、生産性を著しく低下させてしまうからです。
これはハードウェアへの投資に過ぎません。さらにソフトウェア、プログラミング、そしてモデルのトレーニングが必要となり、これらには高額な報酬を受け取る専門の訓練を受けたデータサイエンティストが必要です。AIaaSを利用すれば、あらゆる規模の企業がAI研究、機械学習、そして分析のメリットをオンデマンドかつクラウド経由で享受できます。
企業はいつ AIaaS を導入すべきでしょうか?
他のテクノロジーと同様に、AIの導入はゆっくりと段階的に進められてきました。企業は、AI導入に踏み切る前に、まずは試用期間を設け、期待通りの効果が得られるかを見極めます。そのため、初期のAIプロジェクトは、一般的に慎重に、かつ控えめに展開されます。特に小規模な企業はリスクを回避しようとします。
AIaaSは、最初からAI関連の業務をあまり行わない企業にとって特に価値があります。AIは、学習と推論という2段階のプロセスに分かれています。学習部分は計算負荷が高いですが、推論部分は消費電力がはるかに低く、それほど高性能ではない、特殊なプロセッサで処理できます。
ここで、AIプロジェクトを2～3件程度しか展開する予定がなく、専用のハードウェアに投資することにしたとします。AIトレーニングサーバーを汎用データベースサーバーとして再利用することはできないため、使用されないまま放置されてしまいます。
逆に、毎年複数のAIプロジェクトを実施している場合は、ハイブリッドアプローチを採用し、オンプレミスシステムへの投資を検討するのも良いでしょう。クラウドサービスでは、データの取り込みと処理に必要なすべてのコンピューティング能力に加え、ストレージ、データベース、ネットワーク、分析のための関連アプリケーションすべてに対して従量課金制を採用しているためです。野心的なAIプロジェクトは膨大な量のデータを生成します。「データグラビティ」と呼ばれるAIaaSプロジェクトでは、追加のキャパシティとサービスに対する要件が倍増し、コストが上昇する可能性があります。これはクラウドサービスプロバイダー（CSP）の請求額を簡単に膨らませる可能性があり、最終的にはこれらのワークロードをオンプレミスで運用する方が経済的に実現可能になります。
AIaaSがAIを民主化する方法
AIプログラミング言語には、PythonやC++といった一般的でユビキタスなものから、RやRustといった難解なものまで、実に様々なものがあります。データサイエンティスト以外の人にとっては、コーディング能力やデータサイエンスの基礎知識が不足している可能性があり、AI開発は容易ではありません。そして、スキルに対する需要の高まりに対応できるほど熟練したプログラマーやデータサイエンティストが不足しているため、データサイエンティスト以外の人がAIプロジェクトの責任者を任されることがあまりにも多くなっています。
幸いなことに、AIaaSサービスを提供するCSPは、非プログラマー向けにノーコード・インフラストラクチャも提供しています。ノーコード・ツールおよびサービスとは、従来のソースコードの作成、テスト、デバッグといったプログラミング作業を行うことなく、アプリケーションを構築できるツールです。コア機能はフローチャートのような視覚的なツールを通して作成され、設定された条件に基づいてアクションが実行されます。Microsoft Visioを使ったことがある方なら、その仕組みはご存知でしょう。
ノーコードはビジネスユーザーにプログラマーの仕事を任せる力を与えますが、欠点はアプリケーションが単純化しがちなことです。複雑なAIモデルをきめ細かく正確に制御し、動作させたいのであれば、アプリケーションをプログラミングする必要があります。
しかし、コードなしは、シンプルな AI アプリの作成を開始し、より要求の厳しいタスクを抱えているデータ サイエンティストの負担を軽減し、シンプルなチャット ボットを作成するのにはまだ非常に有効です。
最後に、AIaaSアプローチとオンプレミス／ハイブリッドアプローチのどちらを選択するかのメリットとデメリットを慎重に検討し、コスト、時間、そして人材の専門性を考慮する必要があります。AI導入を始めたばかりの方や、年間のAIプロジェクトの数が限られている方にとっては、AIaaSのメリットが他の選択肢をはるかに上回る可能性があります。
Phil Brotherton 氏は、NetApp のソリューションおよびアライアンス担当副社長です。
