クラウドAIとは？エッジAIとの違いやメリット・デメリット、活用事例を解説

この記事では、クラウドAIの種類や特徴、エッジAIとの違いを解説します。

クラウドAIを利用するメリットやデメリット、具体的な活用事例もあわせてお伝えします。

クラウドAIの提供サービスも紹介するので、自社でクラウドAIの導入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

クラウドAIとは？

クラウドAIとは、クラウド上で学習やタスクの実行を行うAIを指します。

クラウドAIは、IoT機器や各種デバイス・センサーなどが収集した膨大な量のデータをクラウド上で学習し、データのパターンの認識や推論を行い、予測・分析と言ったタスクを実行します。

上記のプロセスをすべてクラウド上で行うのが特徴です。

また、近年のAIの普及に伴い、クラウドAIを簡単に導入できるクラウドAIサービスがさまざまな企業から提供されています。

おすすめのクラウドAIサービスは後ほど紹介するので、手軽にAIを導入したい方は、ぜひ参考にしてください。

クラウドAIの種類

クラウドAIの種類は「学習済みAI」と「学習できるAI」の2つにわかれます。

「学習済みAI」は、膨大なデータの学習を終えたAIを指します。

導入時から学習したデータに基づいた推論を実行してくれるため、ユーザー側でのデータの収集や取捨選択が不要です。

学習済みAIには、チャットボットや顔認証システム、自動受付サービスなどがあります。

一方で、「学習できるAI」は、ユーザー側でデータを収集し、独自のAIモデルを構築するAIです。

学習済みAIとは異なり、一からAIモデルを構築するため、自社のニーズにより近いAIを作成できます。

自社で膨大なデータを扱う必要がありますが、クラウドを介して処理を行うクラウドAIであれば、複雑で高度な処理も可能です。

クラウドAIの活用を考えている方は、どちらの種類のクラウドAIの方が自社に適しているか見極めてから導入を検討しましょう。

クラウドAIとエッジAIの違い

クラウドAIと並べて挙げられるAIに「エッジAI」があります。

クラウドAIとエッジAIの違いは「データを処理する場所」にあります。

エッジAIとは、エッジデバイス（IoTデバイスやモバイルデバイスなど）上に搭載されたAIで、データ収集を行うエッジデバイスの内部でデータを分析し、分析したデータをクラウド上に送信します。

エッジデバイス内で分析を行う分、リアルタイムの分析・判断が可能で、通信コストを抑えられるのが特徴です。

このように、クラウドAIはデータの分析をクラウド上で行うのに対し、エッジAIはエッジデバイス内でデータを処理します。

エッジAIの詳細は「エッジAIとは？メリット・デメリット、活用事例を解説」をご確認ください。

クラウドとオンプレミスの違い

オンプレミスとは、企業が自社でハードウェアやソフトウェアの保有と、サーバーの設置を行い、運用・管理する形式を指します。

自社でデータやシステムを管理できるメリットがある一方で、初期投資や維持費が高く、運用・管理には専門知識を持った人材が必要なため、企業によっては採用しづらい場合があります。

対して、クラウドは、他社からサービスとして提供されたクラウドを利用する形式です。

オンプレミスのように自社でシステムを構築する必要がなく、サーバーやネットワークの保守・運用もベンダーに任せられます。

ただし、データのプライバシーとセキュリティの管理は、ベンダーに依存する点に注意が必要です。

クラウドとオンプレミスを選択する際は、上記のメリットやデメリット、自社のリソースを加味したうえで検討しましょう。

クラウドAIを活用するメリット

クラウドAIを活用するメリットを3つ紹介します。

クラウドAIとエッジAIのどちらを導入すべきか迷っている方は、ぜひ意思決定の参考にしてください。

大規模なデータの高度な処理が可能

クラウドAIは、膨大なデータを効率的に処理する能力に長けています。

エッジAIの場合、デバイス内でデータを処理しますが、データの量が多いと、デバイスの処理能力が追いつかない場合があります。

クラウドAIであれば、大きな容量を持つサーバー内にデータを蓄積できるため、膨大なデータを瞬時に処理しなければならないビッグデータの分析や機械学習の訓練でも活用が可能です。

デバイス・サーバーへの負荷が軽い

クラウドAIでは、データの蓄積から分析までクラウド上で行うため、サーバーやデバイスに大きな負荷をかけずにデータを処理できます。

大規模なデータセンターや専用のハードウェアを用意する必要もないため、コスト面でもメリットを感じられるでしょう。

AIの導入・運用が容易

近年のAIの普及に伴い、学習済みのクラウドAIサービス・製品が市場に多く流通しているため、これらのサービス・製品を活用すれば、自社で一からAIを開発する必要がなく、素早く導入から運用まで行えます。

AIを開発するための高性能なパソコンやサーバーを購入する必要もないため、導入に関する社内での意思決定も容易に行えるでしょう。

自社にAIの開発リソースがない方は、クラウドAIサービス・製品の活用を検討してみてください。

クラウドAIを活用するデメリット

クラウドAIにはさまざまなメリットがある一方で、デメリットも存在します。

AIの活用を考えている方は、メリットとあわせてデメリットも把握したうえで、導入を検討してください。

リアルタイムでの処理が困難

クラウドAIは、データを収集するデバイスとクラウド間で送受信を行うため、デバイス上でデータ分析を行うエッジAIと比べてリアルタイム性に欠けます。

また、インターネットを経由するため、ネットワークの遅延が発生する可能性も考慮しなければなりません。

そのため、リアルタイムで高速な応答が必要な自動運転などでは、クラウドAIの活用が難しい場合があります。

通信コストが増える可能性がある

前述のとおり、クラウドAIは、クラウドとデバイスをインターネットで接続してデータのやり取りを行うため、膨大なデータを送受信する場合、通信コストが増える可能性があります。

オンプレミスと比べると初期投資や管理費がかからないため、トータルコストの観点ではコストを抑えられる側面もありますが、コストを抑えてAIを運用したい方は、通信コストを加味したうえで、採用を検討してください。

情報漏えいの危険性がある

クラウドAIの使用には、情報漏洩のリスクを伴う場合があります。

エッジAIは、分析に使われるデータは端末に保存され、分析結果のみがクラウドに送信される形式で、データそのものはインターネットを経由しないため、セキュリティ面で安心感があります。

一方で、クラウドAIでは、データがインターネットを介して送受信されるため、この過程でデータに不正アクセスされると、情報漏えいにつながる可能性があります。

そのため、社内の機密情報などのデータを扱う場合は、クラウドAIは向いていないと言えるでしょう。

クラウドAIの活用事例

クラウドAIの活用事例を解説します。

クラウドAIの活用イメージが湧いていない方は、自社で採用できるものはないか確認してみてください。

需要や株価などの予測

クラウドAIは、高度な計算能力とパターン認識能力を備えているため、需要や株価などの予測に活用できます。

たとえば、過去の売上データや市場動向、他社製品の情報などのさまざまな要素をAIに学習させれば、データに基づいた未来の需要を予測してくれます。

同様に、経済の動向や企業の財務状況などのデータを基に、株価の動きの予測も可能です。

実際に、すでにコンビニや飲食店での需要予測に活用されています。

不良品の検知

製造業におけるクラウドAIの活用例として、不良品の検知があります。

合格品の形状や色合いをAIに学習させることで、合格品の基準を満たさない不良品を検知できます。

従来の人の手で行う検品作業の場合は負担が大きく、見逃しが発生する可能性がありますが、AIを活用すれば、業務の質の向上と業務負担の削減が可能です。

チャットボット

クラウドAIに想定される顧客からの質問やその回答を学習させることで、チャットボットを作成できます。

チャットボットは24時間365日の稼働が可能であるため、いつでも顧客からの問い合わせに対応でき、顧客満足度の向上が期待できます。

また、問い合わせ業務の改善や人件費の削減にもつながるでしょう。

すでに自社製品を販売しているメーカーを中心に、活用が進んでいます。

マーケティング施策の最適化

マーケティングにおいても、クラウドAIの活用は進んでいます。

AIは、顧客の年齢や性別、購買履歴、行動パターンなどのデータを分析し、それぞれの顧客に対して最適な広告やサービスを導き出します。

また、これまで活用した広告のタイプやサイズ、内容、結果などのデータを学習させれば、製品やサービスにあった最適な広告を提案してくれます。

スマート農業

クラウドAIは、農業分野でも活用が可能です。

クラウドAIに日照やハウス内の温度・湿度、土壌の状態、作物の成長状況などのデータを学習させれば、そのときに農作物に行うべき対応を導き出せます。

たとえば、クラウドAIが与えられたデータから土壌の水分が足りていないと判断したら、すぐに水を与えたり、ハウス内の温度を調整したりできます。

このことで、農業の生産の効率化や品質の向上が期待できます。

犯罪の防止

クラウドAIは、犯罪防止にも活用されています。

たとえば、AIにクレジットカードの利用履歴を学習させることで、AIはカード所有者の行動パターンを把握します。

このことで、万が一クレジットカードの不正利用があった場合でも、AIが不審な利用だと判断し、クレジットカード会社や利用者に通知を送ることが可能です。

実際にクレジットカード会社で導入されている事例で、犯罪の防止に役立てられています。

自動運転

自動運転においても、クラウドAIは活用されています。

自動運転では、周辺の建物や人、車の動き、信号機、標識などの膨大な情報を車両に搭載されたカメラから収集し、停止や車線の変更などの必要に応じた操作を行います。

ただし、クラウドAIはリアルタイム性に欠けるため、エッジAIと併用されるケースが多いです。

クラウドAIの活用がおすすめなケース

大量のデータを効率的に分析する必要がある場合は、クラウドAIの活用が有効です。

たとえば、マーケティング分野では、顧客の行動や購買パターンといった膨大なデータを解析し、パーソナライズされた提案を生成するためにクラウドAIが使用されます。

また、製造業では、品質検査にクラウドAIを用いることで、不良品の検知率向上と生産効率を実現しています。

加えて、コストを抑えてAIを活用したい場合にも、クラウドAIがおすすめです。

一からAIを開発するには高性能なパソコンやサーバー、専門的な知識を持った人材が必要ですが、クラウドAIであれば、学習済みのAIサービスを活用することで、これらのコストを抑えられます。

クラウドAIの活用がおすすめできないケース

一方で、クラウドAIの活用は、全てのケースで適しているわけではありません。

クラウドAIの活用にはセキュリティリスクが伴う恐れがあるため、プライバシーやセキュリティ面での注意が重要となる医療や金融関連の業界では、クラウドAIの活用は慎重に検討する必要があります。

また、リアルタイム性が求められる処理については、クラウドAIよりもエッジAIの方が優れているため、必ずしも最適な選択とは限りません。

AIの導入を考えている方は、クラウドAIとエッジAIのメリット・デメリットを認識したうえで、事業に応じて使い分けましょう。

クラウドAIの提供サービス

クラウドAIを提供しているサービスを3つ紹介します。

クラウドAIの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

Google Cloud

Google Cloud（外部サイト）は、Googleが提供するクラウドプラットフォームです。

データサイエンスのワークフロー全体の単一開発環境の構築に役立つ「Vertex AI Workbench」や、Google の機械学習を使用して非構造化テキストから分析情報を引き出す「Cloud Natural Language」、音声を正確にテキストに変換し自動音声認識を作成できる「Speech-to-Text」など、多種多様なAIサービスが含まれています。

新規の契約者には、無料クレジット＄300分が提供されるので、ほかのサービスと比較するために試しに利用してみるのも良いでしょう。

AWS

Amazon Web Services(AWS)（外部サイト）は、Amazonが提供するクラウドプラットフォームです。

AWSの学習済みAIサービスでは、アプリケーションやワークフロー用のすぐに実装が可能なインテリジェンスが提供されています。

代表的なものには、テキストやデータの抽出を行える「Amazon textract」や、画像を分析できる「Amazon Rekognition」、自動音声認識機能の「Amazon Transcribe」などがあります。

これらのサービスを活用することで、自社のビジネスニーズに応じたカスタマイズ可能なAIを導入できます。

Microsoft Azure

Microsoft Azure（外部サイト）は、Microsoftが提供するクラウドプラットフォームで、会話型AIボットを設計できる「Azure Bot Service」や、異常検出機能をアプリケーションに追加できる「Anomaly Detector」、リアルタイムの音声翻訳を簡単にアプリに統合する「Speech Translation」などの豊富なサービスを提供しています。

これら3つのプラットフォームは、それぞれが独自の特性と強みを持つ一方で、共通して幅広いAIサービスを提供しています。

利用料金や特徴を把握したうえで、自社に最適なサービスを活用しましょう。

クラウドAIを活用する際の注意点

最後に、クラウドAIを活用する際の注意点を解説します。

クラウドAIを適切に活用するために重要なポイントなので、把握しておきましょう。

高品質な大量のデータが必要

AIの性能は、学習に使用するデータの質と量に依存します。

そのため、クラウドAI（学習できるAI）を活用する際には、高品質で大量のデータの収集が求められます。

具体的には、データが偏っていたり、不正確だったりすると、AIから出力される内容に悪影響が及ぶため、収集するデータは最新かつ信憑性のあるものを選択しましょう。

AIを標的としたサイバー攻撃に対するセキュリティ対策が必要

クラウドAIは、ネットワークを介してデータを送受信する仕組みであるため、サイバー攻撃のリスクに常にさらされています。

AIを活用する際に企業の機密情報や顧客情報を扱うケースも多いため、悪意のある第三者からの攻撃の標的になりやすい傾向があります。

また、サイバー攻撃は常に高度化が進んでいて、近年はAIを悪用して攻撃を仕掛けてくる場合もあり、従来のセキュリティ対策では防御が困難な例もみられます。

このような背景から、AIを悪用したサイバー攻撃に対抗するための方法として注目されているのが、AIを活用したセキュリティ対策です。

AIを悪用したサイバー攻撃の特徴やパターンをAIに学習させることで、攻撃を受けたときに検出したり、種類別の対応が取れたりできます。

AIを活用したセキュリティ対策は「AIを活用したセキュリティ対策のメリット・デメリット、具体例を解説」で詳しく解説しているので、ぜひご確認ください。

運用・保守を行えるAI人材が必要

クラウドAIの導入・運用には、その技術に精通した人材が必要です。

AIモデルの構築からデータの学習、分析結果の解釈など、幅広い知識とスキルが求められます。

自社にクラウドAIを活用できる人材がいない場合は、知識とスキルを持ったAI人材を採用するか、あるいは教育を行いましょう。

また、AIの導入・運用におけるコンサルティングやサポートを提供する外部の専門機関を活用するのも選択肢のひとつです。

まとめ

この記事では、クラウドAIの概要からエッジAIとの違い、クラウドAIを活用するメリット・デメリットまで解説しました。

クラウドAIは膨大なデータの分析に長けており、ビッグデータを使用するシーンでの活用がおすすめです。

また、オンプレミス型と比べて初期投資が少なく、AIサービスを活用すれば、AIの作成スキルがない企業でもすぐに導入できるのが大きなメリットです。

一方で、リアルタイム性に欠けたり、エッジAIと比べてセキュリティリスクが高いデメリットがあるため、AIの導入を検討している方は、利用するデータやシーンによって使い分けることも重要です。

この記事で紹介した内容を参考に、AIの導入に取り組んでみてください。