AIプラットフォームとは

「AIプラットフォーム」とは、AI開発に必要なソフトウェアやサービスなど、さまざまな環境が揃ったプラットフォームのことです。AIプラットフォームの活用により、膨大なデータ分析や機械学習など、高度なコンピューター処理を行うときに必要なAIを開発できます。

AI開発には莫大な時間とコストがかかります。そもそもAIを開発するためには、その開発環境自体を構築しないといけないからです。AIプラットフォームには、AI開発の環境があらかじめ整えられているため、自社に必要なAIシステムを手軽に開発できるようになります。

AIは人間の知能を人工的に再現したもの

そもそも「AI」とはArtificial Intelligence（人工知能）、すなわち「人間の知能を人工的に再現したもの」を指します。さまざまな処理が行えるコンピューター技術を応用して、人間の知的動作や振る舞いをソフトウェアで再現したものがAIです。

近年とくに注目を集めているのが「機械学習（マシンラーニング）」です。機械学習とは、AIがデータを反復的に分析し、そのパターンを探し出して自ら学んでいくことを指します。機械学習をさらに発展させた「深層学習（ディープラーニング）」は、より人間に近い知能を再現できる技術として注目を集めています。

ディープラーニングは、人間が自然に行うタスクをコンピューターに学習させる技術です。機械学習の手法のひとつです。膨大なデータをコンピューターが参照し、その規則性やパターンを学習していきます。この膨大なデータは「ビッグデータ」と呼ばれ、現在ではビジネスシーンでもビッグデータが広く活用されています。

こうしたAI技術をビジネスに応用すると、問題の解決や未来の予測、計画や戦略の立案など高度な知的活用を、人力より正確かつ多角的に行うことが可能です。実際に株式売買の分野では、膨大なデータから適切な取引タイミングを予測できるようになりました。

AI技術で実現できること6選

AI・人工知能の技術を活用すると、下記6つのことが自動的にできるようになり、実際にさまざまなビジネスシーンに応用されています。本章では、それぞれの分野と具体例について見ていきましょう。

• 音声認識
• 画像認識
• 自然言語処理
• 異常検知
• 検索と探索
• 未来予測

音声認識

AIの導入事例がとくに増えているのが「音声認識」です。音声認識は、人の声を認識してテキストデータに変換する技術です。近年では、スマートフォンの音声入力やスマートスピーカーなど、声で操作できるデバイスが増えています。それは音声技術を応用したものです。

音声認識は、マイクなどでコンピューターに入力された音声波形に最も近い文字を割り当て、テキスト化しています。過去の音声認識は誤認識が頻発していましたが、現在では技術の発達で高精度の音声認識が可能になりました。

コールセンターではAIの音声認識を活用して、質問に対して自動的に返答するチャットボットの導入が進んでいます。音声認識でオペレーターにつないだり、自動的に文字を書き起こしたりすることで、サポート業務の品質向上と効率化が実現できるようになりました。

画像認識

「画像認識」は、カメラに写った画像を認識して、検索対象となるものと合致するか判断する技術です。画像データから特有の情報を抽出し、他方の画像にそれと合致する特徴があるかどうかを検索します。近年では、前述した「深層学習（ディープラーニング）」技術により、画像認識の精度が飛躍的に向上しました。

画像認識で最もイメージしやすいのが、スマートフォンの顔認証でしょう。これは、あらかじめスマホに登録した顔写真と、認証時に撮影した顔が一致するかAIが判断するものです。手書きの文字を画像認識でテキスト化できる技術も開発されており、今後ますます画像認識が活躍する場面が増えていくと考えられます。

自然言語処理

「自然言語処理」は、人間が使う日本語や英語などの「自然言語」を、コンピューターが理解できるように処理する技術です。コンピューターの言語には、機械語やプログラミング言語などがあり、ソフトウェア開発などは最初からコンピューターが理解できる言語を使用して行われています。

同じようなことを、私たち人間の言葉でも行えるようにするのが、自然言語処理の技術です。自然言語はプログラミング言語とは異なり、複数の表現や曖昧な言い回しなどがありますが、コンピューターは曖昧なデータは処理できません。

しかしディープラーニング技術の発展により、あらかじめ蓄積した大量の「ビッグデータ」を解析することで、曖昧な文脈も理解できるようになりつつあります。自然言語処理を応用すると、人間同士で話すように人とコンピューターが会話できるようになり、カスタマーサービスの完全自動化も可能となるでしょう。

異常検知

AIは「異常検知」も得意です。異常検知とは、何らかの異常なデータが検知されたときに、スピーディに対応できるようにする技術です。センサーなどで常にモニタリングを行い、通常の計測値と比較して明らかな異常が検出されたとき、アラートや動作停止などで人間の安全を確保します。

異常検知技術は、工場の制御装置や航空機の自動操縦装置など、安全性が求められるあらゆる場面ですでに活用されています。近年では、自動車の自動ブレーキへの応用も始まりました。自動車が衝突の危険を検知すると、運転者の意思に関わらず強制的にブレーキをかけ、事故を未然に防ぎます。

検索と探索

「検索と探索」は、AI技術のなかでも私たちに馴染みが深いものです。検索と探索は、一定の条件に合致する最適解を求めるための技術です。たとえばカーナビゲーションや地図アプリの経路検索は、日常生活で活用している人も多いでしょう。近年では、ディープラーニング技術やビッグデータの応用で、極めて高度な検索と探索が行えるようになりました。

将棋や囲碁の名人とAIの対戦では、AIが完勝を収めるようになっています。これは過去の膨大な対局データを、AIがディープラーニングによって学習し、蓄積したデータを対戦時に検索して最適解を導き出せるからです。検索と探索の技術を応用すれば、私たち人間では思いつかないような解決策を、さまざまなビジネスシーンにおいて提供してくれるでしょう。

未来予測

「未来予測」はまさに未来を予測するための技術で、ディープラーニングやビッグデータと密接な関係があります。過去から現在までの時系列データを学習し、その規則性やパターンを学習することで、任意の条件下でどのような事象が発生するかを予測できます。未来予測技術が優れているのは、あらゆるケースを想定して事前に対応策を作成できることです。

たとえば店舗の売上予測にこの技術を応用すると、気候や季節、時間帯などの要素が売上にどう影響するかわかります。そのうえで、現状にもっとも近い条件の売上予測を算出すると、適切な生産数や在庫数を維持してコストを抑えたり、最適なマーケティング施策を講じて売上を向上させたりできます。ビジネスにおいて極めて有益な技術だといえるでしょう。

AI開発をサポートしてくれるのが「AIプラットフォーム」

AIはビジネスにおいて極めて便利な技術ですが、実際に企業にAIシステムを導入するのは容易ではありません。なぜなら、AIを導入するためには自社に適合するプログラムを組む必要があり、その開発環境から構築しないといけないからです。開発に膨大な時間とコストがかかることが、企業がAI導入に踏み切れない主な理由でした。

しかし近年では、便利なAIプラットフォームを利用できます。AIプラットフォームには、AI開発に欠かせないソフトウェアやプログラム、各種サービスなどさまざまな開発環境が揃っており、低コストかつ短時間でAIを開発できます。企業がAIを導入するにあたり、AIプラットフォームは欠かせないといっても過言ではないでしょう。

AIプラットフォームに搭載されている主要機能は4つ

AIプラットフォームには、AI開発を円滑に行うための機能が搭載されています。本記事では、AIプラットフォームの代表的な機能4つについて解説します。

• データ収集
• データ処理
• モデル構築
• 再学習

データ収集

AI作成で欠かせないのが「データ収集」の機能です。データが多ければ多いほど、AIの精度は高くなります。これはAIが機械学習により、自ら学んで正確な判断が行えるようになるからです。機械学習を効果的に行える環境を整えるために、自社でこれまでに蓄積してきたデータや、インターネット上のオープンデータなどを事前に揃えておく必要があります。

AIプラットフォームのデータ収集機能は、社内の既存データを有効活用したり、外部ツールとの連携でより多くのデータを揃えたりするためのものです。また、データが多ければそれだけAIの学習時間も長くなります。AIプラットフォームの機能を活用すると、学習時間と精度のバランスを取りながらデータを収集できるので、効率的なAI開発に役立つでしょう。

データ処理

「データ処理」は、収集したデータをAIが処理できる形式に変換するための機能です。どれだけ多くのデータを収集したとしても、そのままの状態でAIが学習できるわけではありません。事前に適切なデータ処理が行われていなければ、AIの精度が低下してしまいます。AIプラットフォームでは、「アノテーション」でこのデータ処理をサポートします。

アノテーションには「注釈」という意味があり、収集したデータに「タグ」を付ける作業です。タグによってデータが整理され、AIが抽象的なデータを理解し、規則性やパターンなどを学習しやすくなります。たとえば、自動運転技術で「人」や「信号」を認識させるために、「このデータは人に関するもの」「これは信号に関するもの」と定義します。

モデル構築

「モデル構築」は、実際にAIを構築するための機能です。まずは仮のAIモデルを作成して、事前に想定したとおりの処理を実現できるか、実際のデータを活用しながら検証します。このときに最適なモデルを選択しなければ、適切なAIを構築することはできません。AIプラットフォームには下記のようなモデルが搭載されており、目的に合うAIを構築できます。

• LR（ロジスティック回帰）
• SVM（サポートベクターマシン）
• MLP（多層パーセプトロン）
• BS（二分探索）
• k-NN（k近傍法）
• RF（ランダムフォレスト）
• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
• RNN（再帰ニューラルネットワーク）
• LSTM（長短期記憶ネットワーク）

それぞれのモデルは機能性がまったく異なります。たとえば、画像認識が目的であればCNNが、自然言語処理にはRNNやLSTMが最適なモデルとなります。AIプラットフォームでは「モデル選択」や学習を重ねて精度を高める「トレーニング」、AIのパラメーターを調整する「チューニング」など、さまざまなフェーズにおいてAI開発をサポートしてくれます。

再学習

目的に合う高精度なAIを開発できたら、実際の運用を開始します。しかし、どれだけ高精度なAIを開発しても、「一度構築すればそれで終わり」というわけではありません。AIを効果的に運用し続けるためには、AIに継続的な再学習を与えてアップデートを繰り返すことが大切です。AIプラットフォームでは、この「MLOps」もサポートしてくれます。

MLOpsは、開発と運用の連携によりスムーズなソフトウェア開発を目指す概念「DevOps」と、機械学習「ML」を組み合わせた用語です。つまり、人間がソフトウェアを改良し続ける工程を、AIが機械学習で実現するということです。これを行うことにより、時代の変化にも対応できる柔軟なAIを構築でき、ビジネスの成果が飛躍的に高まるでしょう。

AIプラットフォームは大きく分けて2種類

AIプラットフォームには、大きく分けて2種類のものがあります。それぞれ機能性が異なるため、自社に応じたタイプの製品を選ぶことが重要です。本章では、各AIプラットフォームの特徴と主な用途について見ていきましょう。

• PaaS系の総合型AIプラットフォーム
• 特化型のAIプラットフォーム

PaaS系の総合型AIプラットフォーム

「PaaS系の総合型AIプラットフォーム」は、AI開発に必要な環境がワンストップですべて搭載されているタイプです。「PaaS」は、ハードウェアやOSなどのプラットフォーム一式とセットで、アプリケーションを提供するサービスを指します。

PaaS系のAIプラットフォームは、AI開発のためのハードウェアやOS、大量のデータを学習済みのAIモデルが搭載されており、まさに「一式セット」だといえます。汎用性の高いAIを開発したい、高精度なAIを迅速に開発したい場合に最適なタイプです。

特化型のAIプラットフォーム

「特化型のAIプラットフォーム」は、特定の業界や機能にフォーカスしたタイプです。たとえば医療現場の画像診断、製造業における在庫管理や検品、金融業での自動与信審査など、極めて高度な専門性や正確さが要求される、特殊なAI開発に必要な機能を備えています。

このタイプは特化型であるため、総合型と比べると汎用性は低めです。しかし総合型のAIプラットフォームでは、特定の業界に特化したAIを開発するのは困難なことがあります。業界特有の機能や専門性を備えたAIを開発する場合は、特化型AIプラットフォームが最適です。

AI・AIプラットフォームを導入するメリット8選

企業がAI・AIプラットフォームを導入することで、下記8つのメリットが得られます。本章ではそれぞれのポイントについて、具体的なベネフィットを解説します。

• 低コストかつ短期間でAIを開発できる
• 小規模でのスモールスタートができる
• 専任エンジニアなしでAIを開発できる
• 労働生産性の大幅な向上が期待できる
• 業務の効率化で労働力不足を解消できる
• 高い精度でデータの分析や予測ができる
• 現場作業の安全性を向上させやすくなる
• 人件費削減で長期的な費用対効果が高い

低コストかつ短期間でAIを開発できる

AIプラットフォームを導入すると、低コスト・短期間でのAI開発が可能となります。社内でゼロからAIを開発する場合、莫大な時間とコストがかかります。専任のAIエンジニアの人件費は高額で、開発期間が長くなるほどそのコストも増大するため、資金力に余裕がある企業でなければAI開発は極めて困難です。

AIプラットフォームは導入費用や使用料こそ発生しますが、自社開発と比べると圧倒的な低コストを実現できます。さらに、データ収集からモデル構築まで、AI開発の各工程で必要な開発環境が整備されているため、短時間で高度なAIの開発が可能です。資金力に余裕がない企業にとって、大きなメリットです。

小規模でのスモールスタートができる

AIプラットフォームを導入すると、自社の導入目的や用途に合わせたAIを的確に開発できます。とくに大きな魅力が、小規模のAI開発、つまり「スモールスタート」も容易だということです。ビジネスの現場では、初めから大規模なAIを導入することに抵抗があり、「まずは一部の領域から」段階的にAIを導入したいケースも少なくありません。

AIプラットフォームでは柔軟な開発が可能なので、特定の業務範囲に絞ったAIから開発し、効果を確認しながら規模を拡大していくことができます。効果が出なかった場合も、AIモデルやパラメーターの調整やシステム改修など、フレキシブルに対応できるので便利です。予算が限られている企業にとって、この柔軟さは大きな魅力となるでしょう。

専任エンジニアなしでAIを開発できる

AIプラットフォームの導入により、専任エンジニアなしでも手軽にAI開発ができるようになります。社内でAIを開発する場合は、専門知識があるAIエンジニアが常駐していなければ、実用性のあるAIの構築は困難です。

近年では、プログラミングやAI関連の知識がない、一般の担当者でも使いやすいAIプラットフォームが増えています。AIの開発と運用をひとつのチームで行うこともできるので、業務の一貫性確保や効率化も可能です。

労働生産性の大幅な向上が期待できる

企業がAIを導入することで、労働生産性の大幅な向上が期待できます。なぜなら、AIは常に安定した品質で作業でき、AI自体に問題がなければミスも起きないからです。人間が業務を担当する場合、どうしても業務の質が体調やモチベーション、担当者の経験や能力の影響を受けます。AIならそのような要素にはいっさい左右されません。

人為的ミスは余計な作業工程やコストにつながります。現在ではあらゆる企業が生産性向上を迫られていて、それを実現するためには業務の効率化が欠かせません。AIを導入して単純労働をAIに任せると、品質向上とミスの予防が可能になり、業務効率が大幅に向上します。

また、社内の人材をよりクリエイティブで有意義な業務に配置できるようになることも、AI導入の極めて大きな魅力です。たとえば医療業界では、CT画像やMRI画像の診断をAIに任せれば、正確な診断を行うと同時に医師がほかの業務に集中できます。教育現場においても、AIの答案の採点を任せると教員が生徒の指導に専念できます。

業務の効率化で労働力不足を解消できる

少子高齢化にともなう生産年齢人口の減少により、さまざまな業界で労働力不足が深刻化しています。ビジネスの現場にAIを導入すると、人間の業務の一部をAIに任せ、より重要な業務に人手を割けるようになります。

人手不足は、労働環境が過酷な業界で顕著です。たとえば建設現場は、身体的に過酷で危険も多いですが、一部の業務をAIに任せれば人手不足を一挙に解決できます。さらにコストも削減できるので、まさに一石二鳥です。

高い精度でデータの分析や予測ができる

AIの導入により、高い精度でデータの分析や予測を行い、適切な経営判断が行えるようになります。AIが最も得意とする領域は、大量のデータを分析して将来を予測することです。私たち人間ではまず不可能な、膨大なデータから適切な答えを導き出すことを得意とします。

たとえば、自社で蓄積した売上データをAIに分析させることで、市場と顧客のニーズを的確に把握できます。その結果、自社のターゲット層にピンポイントなマーケティング戦略を打ち、企業のブランド力や顧客満足度を高め、企業収益の向上に結び付けることも可能です。

現場作業の安全性を向上させやすくなる

AI導入により、現場作業のリスクを低減し、さまざまな事故を未然に防げるようになります。これには「AIが危険な業務を担当すること」「高精度なモニタリングで事故を防ぐ」という2つの側面があります。

まず、人間の代わりにAIが危険な業務を担当するようになると、仮に事故が起きたとしても現場の作業員は負傷しません。実際に過酷な建設現場や工事現場では、AIが作業を行うという試みも進められています。

各種データに基づいてモニタリングを行い、危険を検知することで事故そのものを防ぐことも可能です。たとえばセンサーで現場の環境を観測し、異常検知時にアラートや自動停止を行えば事故を予防できます。

人件費削減で長期的な費用対効果が高い

AIは人件費削減による、経営コストカットにも役立ちます。AI導入は労働力不足の解消につながると同時に、必要な人員の削減にもつながります。人間が担当していた業務をAIに任せることで、より少ない人員で同等以上の成果が出せるようになるからです。

企業の経営コストの大半を占めるのが人件費です。これを削減することは、企業の成長に大きな意味があります。もちろんAIプラットフォームの利用料金はかかりますが、それ以上にAI導入で得られる利益や、人件費カットの効果が大きいことが魅力的です。

AIプラットフォーム10選を徹底比較！

AIプラットフォーム選定時に意識すべき5つのポイント

AIプラットフォームは、各ベンダーからさまざまな製品が販売されています。しかし、製品ごとに機能性や得意分野が大きく異なるため、自社の導入目的とマッチしなければ十分な導入効果が得られません。本章では、AIプラットフォームを最大限に活用するために重要な、下記5つの選び方を解説します。

• 自社の導入目的に適合する機能を備えているか
• コーディングや機械学習の知識なしで使えるか
• 自社が属する業界に特化したAIを構築できるか
• AI開発に関するサポート体制が充実しているか
• 現場の担当者が扱いやすいインターフェイスか

自社の導入目的に適合する機能を備えているか

自社の導入目的に適合する機能を備えたAIプラットフォームを選びましょう。前述したように、AIは音声認識・画像認識・自然言語処理・異常検知・検索と探索・未来予測など、さまざまな分野に活用できます。しかし、分野によってAIに求められる機能は大きく異なるため、導入目的に合わせてAIを開発する必要があります。

AIプラットフォームには、多種多様なAIモデルが搭載されていますが、製品によって「得意分野」もさまざまです。導入目的に合致するAIを開発できなければ、AIプラットフォームを導入する意味がありません。たとえば音声認識と未来予測では、求められる技術は野球とラグビーくらい異なります。

優秀な野球選手がラグビー選手として活躍できるわけではないのと同様に、優秀な音声認識AIでも未来予測はできません。AIプラットフォームを選ぶときは、その製品がどの分野に特化しているか確認し、自社の業種や業態とマッチするか精査しましょう。自社と類似する企業での方風な導入実績があればベストです。

コーディングや機械学習の知識なしで使えるか

AI開発には極めて高度な専門技術が必要です。AIプラットフォームには、さまざまなサポート機能が搭載されているため、AI開発の難易度が大幅に下がります。しかし、「すべてのAIプラットフォームが専門知識なしで使える」というわけではありません。社内に専任エンジニアがいない場合は、AI開発の難易度にはとくに注意が必要です。

近年では、コーディングや機械学習の知識なしで使える、便利なAIプラットフォームが増えています。たとえば、あらかじめ用意されている機能を組み合わせてAIを構築できる、膨大なデータですでに機械学習が行われたAIモデルを利用できるなどです。このようなAIプラットフォームを選べば、属人化しづらいAI開発環境も構築できます。

自社が属する業界に特化したAIを構築できるか

分野によってAIに求められる機能は大きく異なるため、自社が属する業界に特化したAIを開発できることも重要です。汎用的なAIは便利ですが、細かい部分に対応しづらいことがあります。たとえば製造業や航空業界、スマートシティ分野などさまざまな業界で、独自の業務工程や商習慣があり、それに対応できるAIが必要です。

AIプラットフォームは、製品によって得意分野が大きく異なります。自社の業界や業態にマッチしない製品を選ぶと、必要な機能を満たせない、もしくは精度の低いAIになってしまうでしょう。AIプラットフォームの選定時は仕様をしっかり確認して、どの分野に特化しているか、どの分野での導入実績が豊富か精査しましょう。

AI開発に関するサポート体制が充実しているか

コーディングや機械学習などの専門知識なしで使えるAIプラットフォームでも、最初から最後までスムーズにAIを開発できるわけではありません。AIを開発する以上は、開発工程で疑問やトラブルは付き物です。そんなときに丁寧なサポートや、専任エンジニアのサポートなどを受けることができれば、結果的にAI開発の時間とコストを節約できます。

AIプラットフォームは、製品ごとにベンターのサポート体制が大きく異なります。24時間いつでも対応してくれるベンダーや、専門知識があるAIエンジニアがサポートしてくれるベンダーなどです。AI開発の経験が少ない企業ほど、AIプラットフォームのサポート体制は重要です。機能性と合わせて、サポート内容の充実度も必ずチェックしましょう。

現場の担当者が扱いやすいインターフェイスか

どんなに高機能なAIプラットフォームでも、実際にAIを開発する担当者が使いこなせなければ意味がありません。AI開発は極めて高度な分野なので、AIプラットフォームのインターフェイスは、難しいことをいかにわかりやすく表現できているかが重要です。

事前にユーザーインターフェイスなどの仕様を確認し、無料トライアルやデモ版などを試してみましょう。なおトライアルを行うときは、必ずAI開発の担当者に使用感を確認してもらいます。意見を反映して製品を選定することが、ミスマッチ防止に役立ちます。

AI・AIプラットフォーム導入時の注意点

AI・AIプラットフォームは極めて便利ですが、時と場合によっては「諸刃の剣」となりかねません。AI・AIプラットフォームを最大限に活用するためにも、導入時は下記3つの点に注意しておきたいところです。本章では、とくに重要なポイントを解説します。

• 情報漏洩を防ぐセキュリティ対策が重要
• リスクマネジメントや思考プロセスに注意
• 責任の所在が曖昧になってしまう可能性

情報漏洩を防ぐセキュリティ対策が重要

AI・AIプラットフォームの導入にあたり、情報漏洩を防ぐためのセキュリティ対策を講じることは極めて重要です。AIが利用するデータは、基本的にはネットワーク上で取り扱います。これは扱うデータ量が膨大なことや、常に新しい情報が必要なことが理由です。言い換えれば、企業の機密情報や顧客情報なども、ネットワークを介在するということです。

したがって、企業のAIはサイバー攻撃の対象となります。セキュリティに脆弱性があると、外部からハッキングされたときに個人情報が漏洩するリスクが高まります。近年では外部のみならず、内部の関係者が情報漏洩の原因となるケースも少なくありません。AI導入時は専門知識があるセキュリティ担当者を常駐させ、高度なセキュリティ体制を構築しましょう。

リスクマネジメントや思考プロセスに注意

AIやAIプラットフォームは、企業活動のさまざまなシーンで活躍します。言い換えれば、AIへの依存度が高くなるほど、AIに問題が生じた際に受ける影響も甚大になるということです。たとえばAIがエラーで機能停止すると、生産工程の大半が停止してしまうなどです。

そのためAIに問題が生じることを想定し、リスクマネジメントを行う必要があります。ただし、AIに関するリスクは予測しづらいため、専門のコンサルティングサービスを利用するのがおすすめです。リスクの想定があれば、万が一のときも適切に対応できます。

またAI導入にあたっては、思考の「ブラックボックス化」にも注意が必要です。人間が業務を遂行するとき、その思考プロセスは明確で検証可能なものです。しかしAIは思考プロセスを明確化できず、「どういう考えでその結論に至ったか」がわかりません。

ビジネスの成功には「原因」と「結果」の分析が重要ですが、AIでは結果しかわからないケースが大半です。たとえばAIがプロ棋士に勝利しても、「AIがなぜその手を選んだか」は推測するしかありません。こうした点について、ビジネスではとくに注意が必要です。

責任の所在が曖昧になってしまう可能性

AIを活用したビジネスでは、責任の所在が曖昧になるケースが多々あります。たとえば自動運転技術を導入した自動車が事故を起こした場合、その責任はどこにあるのでしょうか。自動車に乗っていた人間か、AIを開発した企業か、責任の所在は現時点でも曖昧なままです。

これまでAIについて、さまざまな機能やメリットを解説してきましたが、AIは決して万能でも完璧でもありません。AIは人間が作ったものであるため、常に不具合や暴走の可能性があります。開発時には考えもしなかった「想定外」の事態が発生することもあるでしょう。

AIは責任の所在が曖昧であるがゆえに、想定外という言葉で片付けてしまうケースが少なくありません。しかし、AIを開発しビジネスに活用する以上は、責任感を持って業務に臨むべきです。「常に自社の責任だ」という意識を持つくらいが、企業として望ましいでしょう。

業務効率と生産性向上にはAIプラットフォームの導入が最適！

AIの導入により、労働生産性の大幅な向上や労働力不足の解消など、企業はさまざまなメリットを得られます。しかし、AI開発には多大な時間とコストがかかるため、AI開発に必要な各種環境が整備された「AIプラットフォーム」の導入がおすすめです。

AIプラットフォームを活用すると、専任エンジニアなしで低コスト・短期間でのAI開発が可能です。AIプラットフォームの選定時は、導入目的に機能が適合するか、AI開発のサポート体制が行き届いているかを比較し、自社に最適な製品を導入しましょう。