AIにおける技術の４つの階層。今回は、第３階層にあたる「AIプラットフォーム」です。
コンピューターでは、ミドルウェアに当たる部分です。機械学習ライブラリを使って構築された学習済みのモデルを利用できるサービスになります。自然言語理解/画像認識/動画分析/音声認識/機械翻訳などの機能をサービスとして提供します。
本来、機械学習のサービスを利用するためには３通りが考えられるでしょう。
・機械学習ライブラリも自作して、自分で機械学習もさせる。
・機械学習ライブラリは既存のものを使って、自分で機械学習をさせる
・機械学習が完了した学習モデルが用意されたサービスを利用する
AIプラットフォームは、このうち３番目に当たります。ですので、学習データを用意することなく直ぐに利用することができますし、さらにプラットフォームには、ビッグデータを保存しておくためのストレージや、データを守るセキュリティ機能、外部と接続するためのインターフェースまで備えられている環境になっています。
ではAIプラットフォームにはどのような種類があるのか見てみたいと思います。
Amazon Machine Learning (Amazon Web Services)
AWSクラウドの強みを活かし、ハイパフォーマンスコンピューティングによる機械学習用に最適化。
Google Cloud Machine Learning (Google)
ビジネスを中心としたサービス以外に、パーソナルアシスタント系のサービスも多く提供
Watson (IBM)
総合サービス。主にB2C向けですが、B2B向けのサービスも追加されています。
Azure Cognitive Services (Microsoft)
総合サービス。Googleに対抗し様々なサービスが揃っています。AIの専門知識がなくても開発者が利用することができます。
Einstein (Salesforce)
CRMを中心としたビジネス活用を中心としたサービスと展開しています。
代表的なAIプラットフォームをご紹介いたしましたが、いかがでしたでしょうか？
この分野はGAFAを代表するビッグカンパニーが、様々なサービスを展開しています。ご存じの方もいらっしゃるかと思いますが、プラットフォームの名称自体もよく変わるほど、各機能も大きく追加されたり、無くなったりと活発に進化をしています。
これらのAIプラットフォームの各機能を使って開発する場合も、よく特長を知るとともにロードマップにも注意を払って選択されることが大事になってきますね。
allAi.jpでも役立つ情報を発信していきたいと思いますので、ぜひよろしくお願いいたします。