AIの提供方法、DX技術について。
目次
AI・ディープラーニングの全体像
- 人工知能
- 機械学習
- ディープラーニングの基本・応用
- ディープラーニングの研究
- AIプロジェクト
- AI社会実装に伴う法律・倫理
AIの提供方法
クラウド
- 手元にソフトウェアを用意しなくとも、インターネットを経由して、リソースを必要な時に必要な量だけ利用する仕組み
- インフラを整備・運用するコストが削減できる
- データの貯蓄やモデル構築が楽にできる
- 基盤モデルやソフトウェアを手軽に利用できる
- サービス提供者によって常に最新バージョンにアップデートされ、バグも速やかに解消される
- ネットワーク由来の通信遅延やシステム不具合の影響を受ける可能性がある
- クラウドの逆→「オンプレミス」
※必要な設備の購入、システムの構築と運用をすべて自社で行うことになる - 「クラウド」
→必要な設備、システム構築と運用、ハードウェアの保管施設、メンテナンスや稼働の費用を削減できる
※ハードウェアやソフトウェアの仕様がサービス提供者によって決められていて、自社の業務にカスタマイズしづらいが、最近では利用者が設計できる要素を増やすなどしたものも増えている
※オンプレとクラウドを併用したハイブリッド環境もある - 「クラウドAI」→AWS・Googleなどが提供。上記を組み合わせて使用
※モデルが利用できるように置く（公開）→「デブロイ」
| SaaS（Software as a Service） | ソフトウェアやアプリケーションの機能をインターネット経由で提供するクラウドサービスの形態 |
|---|---|
| PaaS（Platform as a Service） | アプリケーションが稼働するプラットフォームを提供するサービス ※AWS、GoogleCloud、Microsoft Azureなど |
| IaaS（Infrastructure as a Service） | ネットワーク、サーバー（CPU、GPU、メモリ、ストレージ）などのコンピューティングリソースを提供するサービス |
API
- 「API（Application Programming Interface）」
- ソフトウェアやプログラムの一部を公開し、他のコンピュータやソフトウェアと機能を共有するためのインターフェイス
- APIを用いると、複数のアプリケーションを連携し、各々の機能を組み合わせたAIシステムを構築できる
- クラウドサービスの機能をAPI（ウェブAPI）として実装・公開することが多い
エッジ
- 「エッジAI」→システムの末端に位置するデバイスに直接搭載し、そのデバイス上で実行されるAI
- 「エッジコンピューティング」→エッジシステムを利用してデータの分散処理を行うこと
※通信量が少なく高速、故障の影響範囲を最低限に抑えられることが強み
DX技術
- DX→「デジタルによる変容」を目指す概念
- IT化よりも、より根本的かつ大局的な変化を目指すもの
- 「オープンイノベーション」→社外の組織から知識や技術を取得し社内に取り込むことで、自前主義からの脱却を図ること
- 「ビッグデータ」→生成速度と更新速度が非常に速い大規模データを指す
※3つのV：Volume、Variety、Velocity - 「IoT（Internet of Things；モノのインターネット）」→身の回りのものにセンサーやカメラや無線通信などが搭載されており、遠隔操作などにより、対象物の状態を検知してデータを取得する
- 「RPA（Robotics Process Automation）」→コンピュータやソフトウェアロボットを通じ、主に定型的な事務作業を自動化・効率化することを指す
- 「MLOps（Machine Learning Operations；機械学習オペレーション）」→機械学習の開発担当と運用担当が連携し、モデルの開発から運用までの一連を管理する体制で、各プロセスを繰り返し回すことによって安定したシステムを維持することが大切
※「DevOps」→ソフトウェアの開発（Development）と運用（Operation）の協業を目指す概念 - 「CRISP-DM（CRoss-Industry Standard Process for Data Mining）」→様々な業種に適用可能なデータマイニングの方法論
※Business Understanding（ビジネス理解）、Data Understanding（データ理解）、Data Preparation（データ準備）、Modeling（手法選択、モデル作成）、Evaluation（結果評価、プロセス見直し、次ステップ計画）、Deploymento（本番環境への展開）の6つのフェイズから構成される標準プロセス - 「ブロックチェーン（Blockchain）」→分散的に管理された複数のコンピュータをネットワークに接続し、暗号化されたデータのコピーを全端末で共有している仕組み
※「自立分散システム」→中央管理者を必要とせず、取引記録を分散的に処理記録し、多数の参加者が同一のデータを分散保持→「可用性」が保たれる
※暗号技術を用い、データ改ざんを容易に監視検出できる→「完全性」が満たされる
※「BaaS（Blockchain as a Service）」 - 「Docker」→「コンテナ（仮想的なユーザー空間）」という単位でアプリケーションを構築、実行、共有するためのプラットフォーム
※「コンテナ型仮想化」という技術が使用されている
※1つのOSの上で、複数の仮想的なユーザー空間（コンテナ）を提供したり、仮想環境ごとにコンテナ化することも可能
