導入する際の人工知能（AI）をビジネスプロセスに導入すべきか、カスタムAIソリューションを開発すべきか、それとも既製のAIアプリケーションを購入すべきかという問題に、多くの組織が悩んでいる。どちらの選択肢にも長所と短所があり、自社にとって最適な方法を判断するのは容易ではない。
本記事では、AI開発と既製ソリューションを詳しく解説し、自社のビジネスに適した選択肢を判断できるようにする。
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AIとは何か、組織はどのようなメリットを得られるのか
AIは、人間の知能を必要とするのが一般的なタスクを実行する高度なアルゴリズムであり、視覚的な認識、自然言語処理、意思決定などを行う。AIソリューションは、機械学習モデルを開発し、データを使ってトレーニングすることから始まる。その後、AIシステムは入力されたデータに基づいて予測や推奨を行えるようになる。
AIという概念が1950年代から存在していたことも意外かもしれない。人工知能はこれまでにブームと停滞を繰り返してきたが、コンピューティング能力とデータストレージの進歩に加え、広く導入できるほど低価格になったことで、現在は急成長を遂げている。
AI開発は、次のように多くのビジネス上のメリットをもたらしている。
- AIは反復的なタスクの自動化に役立ち、従業員がより戦略的な業務に集中できるようにする。
- また、データに基づく洞察を従業員に提供することで、企業がより良い意思決定を行えるようにする。
- さらに、よりパーソナライズされ、迅速に対応できるやり取りを提供することで、顧客サービスを改善できる。
- 特に会話型AIは、企業が顧客サービス業務を自動化するのに役立つため、人気が高まっている。これには、よくある質問への回答、アポイントメントの予約、サポートの提供などが含まれる。
- 予測分析も、AIが有効な分野の1つだ。データを分析して将来の傾向を予測することで、組織がより良い意思決定を行えるようにする。
カスタムAIの長所と短所
特注のAIソリューションを開発するとは、機械学習モデルをゼロから構築してトレーニングすることだ。これは社内で行うことも、第三者のAI開発会社に外注することもできる。最終的には、カスタムアルゴリズムと独自のAPIを持つソリューションが完成する。
カスタムAIのメリット
AI開発を完全にコントロールできる
特注のAIソリューションを作成すれば、プロセス全体を管理できる。データをどのように利用し、データに何が起こるかを自分で決められる。
データを所有できる
カスタムAIソリューションでは、機械学習モデルのトレーニングに使用するデータも自社で所有できる。この点は、データの利用方法やアクセス権を持つ人を管理できるため重要だ。
柔軟性
社内で開発したAIソリューションは、特定のニーズに合わせて調整できるため、既製ソリューションよりも柔軟性が高い。
専門性の高いデータに対応するAIソリューション
高度に専門化されたデータセットをプログラムで扱う必要がある場合、すぐに使えるソリューションが存在する可能性は低いため、カスタムソリューションが不可欠になる。既製ソリューションでは、特定の問題に適さない低品質な結果しか得られない可能性がある。
より高いセキュリティ
ナポレオン・ボナパルトの言葉としてよく引用される格言に、「何かを正しく成し遂げたいなら、自分でやれ」というものがある。AIとセキュリティについても同じことが言える。既製ソリューションは便利かもしれないが、画一的でもある。つまり、特定のニーズに合わせて設計されているとは限らず、巧妙な攻撃者に悪用される隙が存在する可能性がある。一方、社内で構築したAIソリューションは、自社と固有のセキュリティ課題に合わせて設計される。そのため、脅威の特定と対応において、より高い効果を発揮できる。
カスタムAIのデメリット
コスト
特注のAIソリューションを開発する最大のデメリットの1つは、非常に高額になる可能性があることだ。AI開発会社への支払いだけでなく、機械学習モデルのトレーニングに必要なデータやコンピューティングリソースにも費用がかかる。
開発期間
AIソリューションを社内で開発すると、完成までに長い時間がかかる可能性がある。数か月、完全に成熟するまでには数年かかることもある。社内にAIの専門知識がない場合は特にそうだ。
社内にAIの専門知識が必要
カスタムAIソリューションを開発するには、チームにAIの専門家が必要だ。AI専門家は需要が高く、高額な給与を要求するため、確保は難しく、費用もかかる。米国の人工知能専門家の年収は平均110,971ドル、時給では53ドルで、通常はこれを上回る。上位10％は年間234,000ドルを超え、多くの場合はさらに高額だ。
既製AIの長所と短所
カスタムAIソリューションを開発する代わりに、完成済みのAIソリューションを購入する方法もある。これは別の企業が開発し、その後顧客に販売するソフトウェアアプリケーションだ。特定の目的に対応するAIソフトウェアのカテゴリーは数多く存在する。以下に、代表的な既製ソリューションを挙げる。
- AIおよび機械学習オペレーション（MLOps）ソフトウェア。例として、IBM Watson Studio、Databricks Lakehouse、InRuleなどがある。
- Zendesk Support Suite、Intercom、Birdeyeなどの会話インテリジェンスソフトウェア。
- Super Annotate、V7、Amazon Sagemakerなどのデータラベリングソフトウェア。
- データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム。例として、MatLab、RStudio、RapidMinerなどがある。
既製AIのメリット
開発コストが低い
既製AIソリューションの主なメリットの1つは、カスタムソリューションよりも開発費が大幅に安いことだ。AI開発やデータリソースに多額の初期投資を行う必要がない。
迅速に導入できる
完成済みのソリューションは迅速に導入できる。オンボーディングと設定は通常、特注プラットフォームを開発するよりも簡単で短時間で済む。
汎用的なデータケースで高い予測品質
既製AIソリューションは、標準的で十分に理解されているデータセットに対しては非常に高い精度を発揮することが多い。これは、大規模で高品質なデータセットを使ってトレーニングされているためだ。したがって、自社のデータがこれらのデータセットに類似しているなら、既製AIプラットフォームは非常に高い精度を発揮する可能性が高い。
メンテナンスの負担が少ない
完成済みの製品は、稼働を開始すれば比較的少ないメンテナンスで済む。これは、継続的な調整やチューニングが必要になることの多いカスタムAIソリューションとは対照的だ。
既製AIソリューションのデメリット
柔軟性の不足
既製AIソリューションは、かなり柔軟性に欠ける場合がある。AIソフトウェアベンダーが提供する機能と性能に制限されるためだ。提供されている範囲外のものが必要なら、カスタムソリューションを開発しなければならない可能性が高い。
例外的なケースで性能が低下する
完成済みのAIアプリケーションは、トレーニングに使われたものとは異なるデータセットに対して、十分な性能を発揮できないことがある。AIモデルの性能は、トレーニングに使用したデータの品質に左右されるためだ。つまり、AIモデルのトレーニングに使われたデータと自社のデータが異なる場合、AIモデルの性能は低くなる可能性が高い。
セキュリティリスク
既製AIソリューションにはセキュリティリスクが伴う可能性がある。AIソフトウェアベンダーにデータを預けることになるためだ。ベンダーのシステムが侵害されれば、自社のデータも危険にさらされる可能性がある。
システムの拡大に伴うコスト増
システムを時間とともに発展させると、既製AIプラットフォームのコストが増加し始める可能性がある。追加のライセンスやサブスクリプションを購入する必要が生じるためだ。さらに、システムの拡大に伴い、より多くのサポートやトレーニングに費用を支払う必要が出てくる場合もある。
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カスタムAIと既製AI：どちらを選ぶべきか？
カスタムAIソリューションを開発するか、既製AIソリューションを購入するかを決める際には、考慮すべき要素が数多くある。特に重要なのは、コスト、柔軟性、性能、セキュリティだ。最終的に自社にとって最適な判断は予算に左右される可能性がある。一般に、大企業はカスタムAIを利用し、小規模企業や中堅市場では既製ソリューションを利用する。