AI・機械学習の活用を加速するプラットフォーム、「データ連携」によるノンプログラミングの自動化がカギ

高まるデータ活用の重要性とAI・機械学習プラットフォーム

デジタルトランスフォーメーション（DX）推進が企業の経営課題の一つとなり、あらゆるデータを収集・連携し、新たなビジネス価値を生み出すことの重要性が増しています。

そして、企業が積極的にデータの利活用を進めていくために重要なのがAI・機械学習プラットフォームです。これは、高精度な機械学習モデルをスピーディに自動作成するもので、AI開発において必要となるソフトウェア、サービスなどを備え、AIの学習データや機械学習モデルなどに関連する機能や、膨大なデータの処理を行う環境を提供しています。

これにより、データサイエンスに精通していない担当者でも容易にデータ活用を行うことが可能になるのです。IT調査会社のITRによる「ITR Market View：AI市場2021」によれば、2020年度のAI主要8市場の売上金額は513億3000万円で、前年度比19.9％の増加となりました。

在宅勤務での業務効率化やDXの取り組みを推進する企業でAI活用が拡大したと見られ、なかでも2020年度に売上金額を最も伸ばしたのは「機械学習プラットフォーム」市場でした。その市場規模は売上金額ベースで前年度比44.0%増と大きく躍進しており、参入ベンダーの増加とともに、低価格化も進んでいることから、今後も導入が拡大すると見込まれています。

なぜAI・機械学習プラットフォームが必要とされているか？

なぜAI・機械学習プラットフォームが必要とされているのでしょうか。それは、AI開発の経験を豊富に有する企業は多くないため、次のような課題があるからです。

AI開発の課題１：コスト

1つめはコスト面の課題です。自前でのAI開発には多くの時間と手間を費やし、あらゆる準備を進めていく必要があります。また、コストの問題には、組織内の多岐にわたるシステムにどのようなデータが保存されているかを把握し、必要なデータを抽出・収集した上で、使えるように加工する「データ収集・整理」の課題も含まれます。

この点、AIプラットフォームの中には、あらかじめデータが学習されたモデルが提供されるものもあり、これらの課題解消が期待されます。AI・機械学習プラットフォームを活用することで、データ収集、データ処理、モデル構築、再学習などのプロセスを経て、容易、かつスピーディにAI・機械学習のモデルを作成することができるのです。

AI開発の課題２：開発スピード

2つめは、開発のスピードという課題です。自前で、1から開発を行う場合、開発に相当の時間を要します。AI導入そのものは目的ではなく、あくまでDXの手段です。そのため、市場環境やビジネス課題に応じてスピーディにAIモデルを導入し、成果を積み重ねていくためには、環境が整った状態で利用が開始できるプラットフォームにメリットがあるといえるでしょう。

AI・機械学習プラットフォームは大きく2つのタイプに分かれる

このように、プラットフォームを導入することにより、企業は、利用料金はかかるものの自社開発に比べ「時間的、費用的なコストを抑えて利用開始が可能である」といったメリットや、まず小規模で利用を開始し、実績を確認してから規模を拡大していく「スモールスタートが可能である」というメリット、そして、「専門的な知識やスキルがなくても導入可能」であるといったメリットを享受することができます。

一般的に、AI・機械学習プラットフォームには、大手クラウド事業者などがPaaS（Platform as a Service）として提供する「統合型プラットフォーム」と、特定の業界向けや特定の機能に特化した「特化型プラットフォーム」の2つに大別されます。

特に、前者はAIの開発に必要なハードウェアやOS、学習モデルなどの環境がすべて用意されているため、AI開発の経験が少ない企業でもスピーディに開発、利用を開始することができます。代表的な総合型AI開発プラットフォームには、「IBM Watson」や「Amazon Web Services（AWS）」「Google Cloud Platform（GCP）」「Salesforce Einstein」などがあります。

AI・機械学習プラットフォーム活用に重要な「データ連携」

そして、実際にAI・機械学習プラットフォームの活用を進めるにあたって、重要なポイントがあります。それは、社内各所のシステム、サービスにあるデータの収集、処理、機械学習モデルの構築を行うには、システムやサービス間のデータ連携が必要となる点です。

というのも、たとえば「過去のデータを使ったモデルを作成」することや、「作成したモデルを使った未知のデータの予測」を行うといったプロセスにおいて、社内の様々なシステムに点在するデータを整理、活用することは非常に重要なポイントとなるからです。

そこで重要になるのが、異なるシステムのデータをプログラミングなしで「つなぐ」データ連携ツールです。ASTERIA Warpはデータ連携を自動化できるノーコード開発ツールです。データ収集からプラットフォームへのデータ投入、予測実行、予測結果のアウトプットまでの一連のデータ処理をノーコードで作成し自動化することが可能です。

まとめ

AI・機械学習プラットフォーム活用を成功に導くポイントは、ツールの導入そのものが目的ではなく、ビジネス課題を理解し、どんなデータを使って何を予測したらビジネス価値が得られるかを考えることにあります。

そして、AIや機械学習の用途を明確にしたのち、機械学習のモデル生成などのデータサイエンス領域を上述したプラットフォームによって自動化していくのです。

ASTERIA Warpはさまざまなシステム間をノーコードで連携させるデータ連携ツールです。ドラッグ&ドロップでデータ連携を追加できるノーコード開発で、機械学習を用いた業務変革、新たなサービス創出など、ビジネス変革を成功に導いてみてはいかがでしょうか。