人工知能は日々進化を続けており、将来的にはAIによってより高いレベルでのカスタマーエクスペリエンスやビジネスプロセスの最適化が可能になるでしょう。AI革命により、膨大なデータが生成、蓄積されることは特筆すべき特徴であり、ビジネスリーダーはAIを活用して市場での競争力を高めることが求められます。
現在、90％の企業がクラウド・テクノロジーを導入しているにもかかわらず、当初に想定していた投資効果が得られているのはわずか3分の1に過ぎません。これらを活用できている企業は、AIを上手に利用しています。それらの企業は、クラウド・コンピューティングを用いてデータへアクセスし、AIを活用することでそれらのデータを価値のあるものに変えています。CEOをはじめとするC-suite全体が、このAIアジェンダへのアンテナを高くしています。
ガートナー社の調査によると、回答者のうち70％が、問題解決、調査、計算、手順の簡素化など、あらゆる職務をAIに管理させたいと考えているようです。この調査では、回答者の57％以上がAIに1つ、もしくは2つのタスクを実行させたいと答え、18％の人々が5つ以上のタスクをAIに実行させたいと答えていました。
AIaaSとは？
AIaaS（Artificial Intelligence as a Service）とは、人工知能（AI）のアウトソーシングを提供するクラウドベースのサービスです。AIaaSは、IaaS 「Infrastructure as a Service」と並び、新しいタイプの製品で、機械学習や深層学習などの高度なAI技術を利用して、データ解析、画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクを実行するためのAPIやツールを提供します。これにより、開発者は自前でAIモデルを構築する必要なく、既存のAIプラットフォームを利用して必要な機能を組み込むことができます。AIaaSを活用することで、人々や組織がAIを実験的に利用したり、大規模なユースケースのための本番稼動させたりすることが可能になります。AIベースのソリューションを自社内で構築するには多額のコストがかかってしまうため、企業はAIaaSを積極的に採用しているという訳です。
AIaaSのメリット
1.コーディングスキル不足を支援
現在ではAIの専門知識を持つ人材に対するニーズが高く、人手不足が深刻な問題となっています。このような状況で、AIaaSが非常に役立ちます。ゲームにノーコードのインフラレイヤーを追加すれば、AIコーダーがいなくてもAIaaSを利用できてしまいます。
一点、AIaaSソリューションの中にはコーディング経験を必要としないものもあるが、レガシーソフトウェアとの連携をする場合では、様々な実装上の課題がある可能性もあることをお伝えします。
2. 高度なインフラを迅速に
AIaaSが登場する以前は、AIや機械学習モデルの実行には強力かつ高速なGPUが必要でした。そして、中小企業ではソリューションをゼロから構築する時間と資金がないことを考えると、ハイテク・インフラを使用することは効果的でしょう。モデルがタスクを正常に完了するためには、高品質のデータが与えられる必要性がありますが、AIaaSはカスタマイズが可能であり、ほとんどの組織がすでに所有している豊富なデータに基づいて、カスタマイズされたタスク指向モデルを開発することが可能になります。
3. 高い費用対効果
サードパーティ・ベンダーの支援により、組織は高度なインフラ、並列ワークステーション、十分な機能のGPUの開発に費用を費やす必要はありません。企業は、従来よりもリソースの投資を削減し、AIと機械学習技術の機能をはるかに低コストで利用することができます。
また、AIaaSでは、トレーニングや意思決定を促すためのあらゆる追加コストも不要です。これらの利点を念頭に置くことで、企業はAIaaSが処理可能な領域に時間とリソースを浪費するのではなく、コア・コンピタンスに集中できるようになります。
4. 使いやすさ
AIaaSは、社内に新規のAIシステムを設置したり、他のオープンソースのAIソリューションを導入したりする複雑な作業とは異なり、ユーザーフレンドリーで、素早くシンプルにセットアップすることができます。開発者は既存のAI機能を利用してアプリケーションを開発できるため、開発時間を短縮することができ、テクノロジーの設計や実装などの作業に費やす時間を増やすことができるでしょう。
5. スケーラビリティ
AIaaSは小規模な取り組みから始めることができるため、企業のニーズに最適な選択肢であるかどうかを判断したい場合でも使いやすいでしょう。AIソリューションは、企業によっては最適化する必要があるものの、そこまで多くの処理能力を必要としない企業にとって理想的なサービスです。仕事自体に付加価値がほとんどなく、ある程度の認知的判断が必要な仕事に最適です。ソフトウェアやハードウェアツールを導入したり放棄したりすることなく、簡単にスケールアップまたはスケールダウンすることができます。
AIaaSの種類
AIサービスに着手する前に、まず組織が何を求めているかを見極める必要があります。ニーズに合わせて統合できるソリューションを探しましょう。
ここでは、現在提供されている有名なAIaaSソリューションを3つ紹介します。
1. チャットボット
チャットボットは、最近では最も人気のあるAIソリューションです。官公庁のウェブサイトからショッピング・ストア、小さな企業の公式チャットアカウント内まであらゆるタイミングでチャットボットに遭遇しますよね。
チャットボットは、AIアルゴリズムを使って人間のような会話を模倣するソフトウェア・プログラムです。人間の会話をシミュレートするために、自然言語処理（NLP）技術を採用しています。
チャットボットは今、カスタマーサービスに波を起こしています。カスタマーサポートでチャットボットの対応を受けたこともあるかもしれません。企業としては同じような質問に時間を割いて対応することは非効率であり、チャットボットを用いて顧客からの質問に対して適切な回答をさせることはとても効率的なのです。
2. API
ソフトウェア・プログラムは、AIaaSソリューションが提供するAPIを通じてAI機能にアクセスすることができます。APIはブリッジの役割を果たし、2つのソフトウェア・プログラム間の通信を可能にするのです。APIのようなコグニティブ・サービス（WebAPIとしてすぐ利用できる）によって、開発者は特定のテクノロジーやAIサービスのアプリケーションへの統合をゼロから始める必要がありません。
開発者は様々な目的でAPIを採用しており、例えば自然言語処理APIは、プログラムの中で人間と機械の対話を可能にします。APIは、音声認識や感情分析のような、比較的難しいタスクを実行することもできますし、他にもAPIには様々な種類があります。
- 自然言語処理
- コンピュータ・ビジョン
- 会話AI
- 翻訳
- 検索
- 知識マッピング
3. 機械学習
機械学習とAIのフレームワークは、データ内のパターンを分析し見つけるための洞察力を必要とする企業が利用します。これらのAIツールは、明示的にプログラムされていないような予測を行うことができます。機械学習フレームワークは、人間の関与を最小限に抑えながら、高度なレベルのデータ分析を可能にします。
機械学習と深層学習のフレームワークは、PaaS（Platform as a Service）としてのプラットフォーム形式のAIaaSソリューションによって、MLOpsプロセス全体を提供します。開発者は、データセットを組み立て、モデルを構築し、トレーニングの上テストを行い、サービス・プロバイダーのクラウド・サーバー上で本番環境にシームレスにデプロイすることができます。
NashTechのAI機能
当社は、お客様がビジネス目標をより迅速に達成し、長期的な成長をするためのAIコンサルティングサービスとソリューションを提供します。
1. 生成AI
私たちは、企業が改革を行い、画期的なイノベーションと競争上の優位性を実現するためにビジネス機能を最適化することを支援します。
戦略とロードマップ、設計と構築、運用と実行を包括するNashTechのジェネレーティブAIサービスにより、トップダウンでビジネスを変革し、あらゆる要素を刷新することができます。
営業やマーケティング、カスタマーサービス、財務、人事、法務など、既に構築されたAIソリューションを活用することで、より迅速なイノベーション、生産性の向上、コスト削減を実現することができます。
2. データ主導の変革
データ活用を最適化するためには、組織全体でのデータとAIの使用方法を変える必要があります。データ主導の変革とは、技術的にサイロ化された以前のデータおよび分析プログラムとは対照的に、データと人材、アイデア、成果を包括的に結び付けることです。当社はお客様と協力してデータの価値を明らかにし、お客様が企業目標に沿った定量的な成果を生み出すことができるように支援します。
プロセスを合理化して設備投資と運用支出を削減し、企業の目標と要件の変化に対応するために必要な柔軟性を提供することで、対応力、俊敏性、価値実現までのスピードの向上を実現できます。
社内体制において変化する顧客のニーズや需要に対応するための拡張性を備えることで、新たな商品で新たな市場に進出しても臨機応変に対応することができます。
3. 責任あるAI
責任あるAI（Responsible AI）とは、従業員や組織の力となり、消費者や社会に公平な影響を与えるAIを設計、開発、導入することです。これにより、企業は信頼を築き、自信を持ってAIを拡張することができます。責任あるAIの考え方に基づいてガバナンス計画を定義し、KPIを定めることで、AIと企業の成長を支援するツールを構築することができます。
プロセスや機能にまたがる、明確で理解しやすいAIを開発し、スタッフや顧客の信頼を醸成する。
機密情報や個人情報が悪質な利用をされないよう、プライバシーとセキュリティを最優先する。
4. Nash.AI
NashTechのAI製品ポートフォリオは、新たな効率性と成長性を引き出すことを目的としており、従来の製品ライフサイクルに比べて3倍のスピードでイノベーションを行っています。Nash Techのソリューションは、Nash Techの他社に比類ないAI経験、データサービス、知的財産、エコシステムパートナーの基盤の上に構築されています。スケーラブルでモジュール化されたソリューションを提供するため、市場投入までの時間が短く、他社よりも素早く、大きなビジネス効果をもたらします。私たちが開発・実装するパワフルなAIソリューションは、お客様の働き方を変革します。
Nash Techは、事前に構築、統合された機械学習（ML）および人工知能（AI）モデルと、リアルタイムの特定分野のデータセットを使用して、ソリューションを設計、展開します。最初から責任あるAIを組み込む必要があることを熟知しているため、迅速かつ自信を持ってスケーリングできます。
お客様との共同イノベーションを加速させるため、Nash Tech独自のIPを使用して各ソリューションを開発・更新します。また、規模を拡大する前にAIP+で実験を行い、直ちにそれがもたらす価値を実証します。
Nash TechのソリューションはAIを駆使し、クライアントの利益のみを追求しています。そのため、クライアント特有のそれぞれの要件に応じて、ほぼすべてのテクノロジーパートナーと統合し、さまざまな消費モデルやホスティング設定で使用できるように設計されています。
当社のエッジAI機能は、ビデオモニタリングや既存のデータに対する機械学習モデルの構築と相まって、大手クライアントのシュリンク率を25％削減するのに役立ちました。
Alliances & partners
まとめ
AIを導入することは、ビジネスを発展させ、進歩させたいと願う企業組織にとって不可欠になってきています。一方で、このテクノロジーを利用できるようにすることは、リソースやデータストレージに乏しい中小企業にとってどれだけ高価なものになるかを考えると、簡単な事業ではないでしょう。
AIaaSは、AIを試してみたい企業に低コストでの実現を可能にし、企業は機械学習テクノロジーを比較的簡単にビジネスオペレーションに組み込むことができます。
AIaaSを利用することで、企業は高レベルのスキルを持つ人材を配置したり、高度なインフラを構築したりすることなく、ビジネスの最適化のためにAI機能を利用することができます。より迅速にAI技術の導入を検討し、社内改革を進めてみてはいかがでしょうか。