AIプラットフォームとは？種類や機能、メリットを解説

AIプラットフォームとは、AIの開発・運用に必要な機能やデータ、各種システムとの連携環境などをまとめて提供する基盤のことです。
生成AIの普及を背景に、業務効率化や生産性向上、社内データの活用を目的として、企業や公共団体でもAI活用への関心が高まっています。

一方、AIプラットフォームにはさまざまな種類があり、利用できるAIモデルや機能、導入形態、セキュリティ、既存システムとの連携性なども異なります。
AIを単体で導入するのではなく、既存の業務プロセスや社内システムとどのようにつなぎ、継続的に活用していくかを考えることも重要です。

この記事では、AIプラットフォームとは何か、種類や主な機能、導入するメリット・注意点、選び方についてご紹介いたします。

AIプラットフォームとは

AIプラットフォームとは、AIの開発・運用に必要な機能やデータストア、システム連携の仕組みなどを一つにまとめて提供している環境のことです。
近年では、生成AIを利活用できる機能まで備えたタイプもあります。

AIをゼロから開発する場合、AIが動作する環境を構築した上で学習データを読み込ませ、モデルを構築するという工程が必要になります。
しかし、AIプラットフォームを利用すれば、これらの環境やツールがあらかじめ用意されているため、開発の手間を大きく省くことができるのです。

AIプラットフォームの種類

AIプラットフォームは、大きく「総合型」と「特化型」の2種類に分けられます。
それぞれ特徴が異なるため、目的に合わせて選ぶことが大切です。

総合型AIプラットフォーム

総合型AIプラットフォームとは、大規模言語モデル（LLM）などをベースに、文章生成や要約、画像認識、音声認識、データに基づく予測など、さまざまな種類のAI開発に対応できるタイプのプラットフォームです。

必要な機能を組み合わせることで、自社が求めるAIを目的別に柔軟に開発できる点がメリットです。
一方で、汎用性が高い分、意図した動作をさせるためには一定の開発知識や専属のエンジニアが必要になる場合があるという点に留意しておく必要があります。

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、需要予測や文字起こし、画像による品質判定など、特定の業務・タスクに特化したAIを開発できるプラットフォームです。
開発できるAIの種類は限定されますが、その分野に特化した高精度なAIを効率的に開発できる機能が備わっています。

専門知識をあまり必要とせずに導入できるケースが多い一方、対応できる目的が限られる点はデメリットといえます。
自社の業界や課題にぴったり合う特化型プラットフォームがある場合は、こちらを選ぶと良いでしょう。

AIプラットフォームの機能

AIプラットフォームには、AI開発を支援する機能が備わっています。
代表的な4つの機能を見ていきましょう。

データ収集

AIの精度を高めるには、質の良い学習データを十分に集めることが欠かせません。
AIプラットフォームのデータ収集機能を使えば、外部システムと連携しながら、必要なデータを効率的に集めることができます。

データ処理

収集したデータは、そのままではAIの学習に使えないことが多く、AIに適した形式へ変換・加工する処理が必要です。
たとえば、画像認識であれば、画像に分類用の情報を付与する作業が必要になることがあります。また、数値データでは形式や単位をそろえたり、欠損値を処理したりする場合もあります。

こうした作業を人手だけで行うと、大量のデータを扱うほど負担が大きくなります。
AIプラットフォームのデータ処理機能を利用することで、データの加工や分割、正規化などの作業を効率化できます。
データの分割や正規化などの作業も、AIプラットフォームの機能を使うことで効率的に進められます。

モデル構築

モデルとは、AIがデータを処理する際のパターンや仕組みを指し、回帰モデルや分類モデルなどさまざまな種類があります。

AIプラットフォームでは、こうしたモデルの選択や構築、学習、評価を支援する機能が提供されています。
製品によっては、あらかじめ学習済みのモデルを利用したり、複数のモデルから目的に合ったものを選んだりすることも可能です。

再学習

AIは、一度モデルを構築したからといって永続的に同じ精度を維持できるとは限りません。
業務環境や顧客ニーズ、市場動向などが変化すると、過去のデータを中心に学習したモデルでは、現在の状況に合わなくなる可能性があるためです。

そこで必要になるのが再学習です。
AIプラットフォームでは、新しいデータやフィードバックを取り込み、モデルを再学習させるための機能が用意されている場合があります。
再学習だけでなく、モデルの再配置やパラメータ調整、監視などを含めて運用を支援するものもあります。

AIを業務へ本格導入する際には、「作る」工程だけではなく、「運用しながら改善する」工程まで想定してプラットフォームを選ぶことが大切です。

AIプラットフォームを導入するメリット

AIプラットフォームを活用することで、AI開発・運用における多くの負担を軽減できます。
主なメリットを4つご紹介します。

開発期間を削減できる

AIをゼロから開発する場合、AIモデルだけを作れば済むわけではありません。
サーバーやOSなどの実行環境を準備し、データを収集・加工する仕組みを整え、モデルの学習・評価環境を構築する必要があります。

AIプラットフォームでは、こうした環境や機能があらかじめ用意されているため、開発に必要な準備工程を減らせます。

特に、AI活用の効果がまだわからない段階では、環境構築そのものに長い時間をかけるより、早期に試作品を作り、実際の業務で効果を検証することが重要です。
AIプラットフォームがあれば、こうした素早い検証が可能になります。

コストを削減できる

開発期間を短縮できれば、コストの削減にもつながります。

AI開発には、サーバーなどの計算資源やソフトウェア、データ管理環境に加えて、構築や運用を担当する人材も必要です。
AIプラットフォームを利用すれば、必要な環境や共通機能を個別に構築する負担を抑えられるため、すべてを自社で用意する場合と比べて初期の開発コストを削減できる可能性が高いです。

ただ、必ず総コストが安くなるとは限らないため、初期導入費だけでなく、運用・保守・API利用料（トークン代）・周辺インフラ・人件費など、TCO（Total Cost of Ownership／総保有コスト）を試算することが大切です。

専門知識がなくても開発可能

AIプラットフォームによっては、プログラムをほとんど記述せずに開発できるノーコード・ローコードの機能が提供されているものもあります。
こうした製品を利用すれば、AI専門のエンジニアが社内にいない場合でも、比較的、取り組みやすくなります。
画面上でデータやモデルを選択し、設定を組み合わせることでAI開発を進められるサービスもあり、開発の技術的なハードルを下げられる点は大きなメリットです。

ただし、「専門知識がまったく不要」という意味ではありません。
業務課題の整理やデータ品質の確認、AIが出した結果の評価、セキュリティ設計などには相応の知識が必要です。
ノーコード・ローコードに対応の製品でも、利用目的によっては専門人材が必要になる場合がある点には注意しましょう。

スモールスタートが可能

AIプラットフォームには、AI開発に必要なインフラやツールがあらかじめ統合されているため、最初から大規模な投資や体制を構築しなくても、小規模なプロジェクトから始められる点もメリットです。

このため、まずは一部の業務からAI活用を試し、効果を確認しながら段階的に対象範囲を広げていくというスモールスタートが可能です。

AIプラットフォームのデメリット

AIプラットフォームには多くのメリットがある一方で、事前に検討しておくべきデメリットもあります。

専門知識やスキルが求められる場合がある

「専門知識がなくても開発可能」で、お伝えしたように、AIプラットフォームの中には、ノーコードやローコードで利用できるものがあり、AI専門のエンジニアでなくても、比較的、開発に取り組みやすくなっています。

しかし、製品や利用目的によっては、AI、データ分析、プログラミングなどの専門知識が求められます。
特に、複雑なモデルを構築したり、外部システムと高度な連携を行ったりする場合は、専門的なスキルが必要になる可能性があります。

さらに、AIを業務へ組み込む場合には、AIの知識とは別に、既存システムやAPI、データベース、認証、ネットワークなどの知識、業務に対する知見も必要です。

導入前には、プラットフォームの操作難易度だけを見るのではなく、「構築後に誰が運用するのか」「トラブル発生時に誰が対応するのか」まで明確にしておくと良いでしょう。

機能確認を怠ると導入に失敗するケースがある

AIプラットフォームによって、搭載されている機能や得意分野は異なります。
機能を十分に確認せず導入すると、「利用したかったAIモデルに対応していない」「必要な社内システムと連携できない」「想定以上に専門的な開発が必要だった」といった問題につながりかねません。

そのため、製品を選定する前に、AIで解決したい業務課題を明確にしておく必要があります。
その上で、データ収集や追加学習、モデルの評価、外部システムとの接続、セキュリティ、AIガバナンスなど、必要な機能を洗い出しましょう。
また、現在必要な機能だけでなく、将来的な利用範囲の拡大も想定して選定することが重要です。

データ管理とデータセキュリティの対策が必要

AIプラットフォームでは、社内文書や顧客情報、取引情報など、機微な情報を含む大量のデータを取り扱う可能性があります。
このため、情報漏えいや不正アクセスを防ぐための対策が不可欠です。
データの検証・クレンジング、アクセス制御、プライバシー保護などの仕組みが備わっているかを確認しておく必要があります。

クラウド型のAIプラットフォームを利用する場合は、入力データがどこに保存されるのか、AIモデルの学習に利用される可能性があるのか、データを削除できるのかなども確認しておきたいポイントです。

AIプラットフォームのユースケース

AIは業種を問わず活用が進んでいますが、業界ごとに用途には違いがあります。
ここでは、代表的な業界において、AIプラットフォームを活用してどのような用途のAIが開発されているかをご紹介します。

通信

通信業界では、大規模な通信ネットワークや多数の顧客接点を管理する必要があり、ここにAIを活用するケースが多いです。

たとえば、ネットワーク設備から取得したデータをAIで分析し、異常の兆候を検知したり、障害対応の判断を支援したりする用途が考えられます。

顧客対応では、チャットボットや生成AIを利用して問い合わせ内容を分類し、オペレーターの回答作成を支援するといった活用が可能です。

また、膨大な運用データをAIプラットフォームへ集約して分析すれば、ネットワーク運用や保守業務の効率化を検討しやすくなります。

医療

医療分野では、画像や文章、数値など多様なデータが扱われています。
AIプラットフォームを利用することで、医療画像の分析支援や文書の分類、データ分析など、さまざまな用途のAIを効率的に開発できます。

ただ、医療情報には機微性の高い個人情報が含まれます。
一般的な業務以上に、データの保存場所やアクセス権限、プライバシー保護などを慎重に設計する必要があります。

また、人の生命・健康に関係する判断へAIを利用する場合は、AIの出力だけに依存しない運用体制も重要です。

製造業

製造業では、製品や設備から得られるデータを分析し、不具合の要因分析や品質検査、予知保全などに役立てる用途が中心です。
現場のセンサーデータや画像データを扱うため、データ収集・処理の機能が特に重要になります。

具体的には、製造した製品の画像をAIに分析させ、正常品と不良品の判別を支援する画像認識、設備のセンサーデータを分析して故障の兆候を検知する予知保全などが考えられます。

さらに、過去の販売データや生産データなどをAIで分析し、需要予測や生産計画を支援する用途もあります。

製造業では、工場ごとに異なる設備やシステムを利用している場合もあるため、既存環境との連携方法を事前に確認する必要があるでしょう。

小売

小売業では、POSデータや在庫データ、商品情報など、日々さまざまなデータが蓄積されます。
AIを利用してこれらを分析すれば、需要予測や在庫管理、販売計画などの支援に活用できます。

たとえば、過去の販売実績や季節要因などを分析し、商品の需要を予測できれば、過剰在庫や欠品を抑えるための判断材料として利用できます。
また、生成AIを利用すれば、商品説明文の作成支援、問い合わせ対応、社内文書の検索などにも活用可能です。

ただ、顧客情報や購買履歴などを扱う場合には、個人情報の取り扱いやアクセス権限を適切に管理する必要があります。

金融

金融業界では、膨大な取引データや顧客情報を取り扱うため、データ分析とAIを組み合わせたさまざまな用途が考えられます。

たとえば、取引データから通常とは異なるパターンを検出して不正取引の確認を支援したり、問い合わせ内容をAIで分類して担当部署へ振り分けたりする用途があります。

生成AIであれば、社内規程や商品資料などを検索し、担当者の情報収集を支援する仕組みも考えられます。

一方、金融分野ではセキュリティや説明責任が特に重要になってきます。
AIによる判断が業務へ大きな影響を及ぼす場合には、モデルの精度だけでなく、出力結果をどのように確認するか、利用履歴を残せるか、人が最終判断できる仕組みになっているかなども検討する必要があるでしょう。

まとめ

AIプラットフォームとは、AIの開発・運用に必要なデータ収集・処理、モデル構築、再学習などの機能や環境をまとめて提供する基盤です。

大きく総合型と特化型に分けられ、導入することで開発期間やコストを抑えたり、小規模なAI活用から始めたりしやすくなります。
一方、製品によって必要な専門知識や搭載機能が異なるほか、企業で利用する際にはデータ管理やセキュリティへの対策が欠かせません。

AIの導入そのものを目的とするのではなく、「どの業務を改善したいのか」「既存システムやデータとどうつなぐのか」という視点から、自社に適したAI活用の基盤を検討してみてはいかがでしょうか。

AI活用を業務改善につなげるには、AI単体の性能だけではなく、既存の業務システムや業務プロセスとの連携も重要です。

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