人工知能(AI)は、組織が製品と顧客体験を改善し、データに基づく意思決定を行い、時間のかかる手順を自動化するのを支援しています。 今日、ほとんどすべての組織は、サードパーティの専門家やパートナーに他のタスクをアウトソーシングしながら、コアビジネスに集中するために少なくともXNUMXつのタイプのサービスを採用しています。
サービスとしてのソフトウェアが世界で最大の支出(105年だけで2020億XNUMX万ドル)を持っているという事実にもかかわらず、IaaSは今後数年間でより速く成長すると予想されます。 世界の人工知能(AI)市場は拡大しています。
同じ「サービスとして」の方法論が現在、新しい分野であるAIaaSに適用されています。 AIaaSは、ArtificialIntelligence-as-a-Serviceの略語です。 フレーズと製品の人気が高まっています。この投稿では、AIaaSが何を伴うのかを見ていきます。
AIaaSとは何ですか?
ソフトウェアやインフラストラクチャなどの「サービスとしての」商品はテクノロジーセクターに遍在していますが、サービスとしての人工知能(AIaaS)の概念はまだ比較的新しいものです。 サービスとしての人工知能は、他のすぐに使えるソリューションと似ています。
これは、 人工知能ソフトウェア これは、サードパーティ プロバイダーによって顧客にサービスとして提供され、さまざまな AI を利用した機能が含まれています。 これらのサードパーティの機能はクラウドに格納され、エンドユーザーがインターネット経由で利用できるようになっているため、AI がより利用しやすくなっています。
AI as a Serviceとは、XNUMX回限りの支払いまたは月額料金と引き換えに、高度なAI機能を企業に提供するサードパーティを指します。 それが多くの中小企業にとってゲームチェンジャーであることを示唆することは誇張ではありません。
最近まで、多くの企業は、推論、思考、学習などの人間のような特性を備えたシステムを社内で作成する必要があったため、業務に人工知能を採用することから値を付けられていました。 AIaaSにより、これまで以上にアクセスしやすくなり、企業は Artificial Intelligence カスタマーケア、データ分析、生産の自動化などに。
AIaaSの種類
あなたがここにいるなら、あなたはおそらく特定のツールを探しているので、市場で最も普及しているものを見てみましょう。
1.コンピューティングAPI
XNUMXつのアプリケーションを接続するソフトウェア「仲介者」はAPI(アプリケーション)と呼ばれます プログラミング インターフェース)。 TripadvisorやeBayなどのサードパーティの航空会社予約Webサイトは、すべてのオプションをXNUMXつの便利な場所で提供するために、多くの航空会社データベースからデータを収集します。 開発者は、AIaaSソリューションを利用して、最初からコードを記述しなくても、特定のテクノロジーやサービスをプロジェクトに追加できます。 著名なAPIサービスには、言語学(NLP)、マシンビジョン、スマート検索、翻訳、感情検出が含まれます。
2.チャットボットとデジタルアシスタント
今日では、政府のWebサイトから衣料品の小売業者まで、Webを探索するかどうかに関係なく、ボット、特に最も普及している形式のチャットボットに出くわす必要があります。 チャットボットは、AIアルゴリズムを利用して人間の会話を模倣します。 自然言語処理(NLP)と機械学習を利用して、ユーザーからの問い合わせを解釈し、適切な回答を提供します。 24時間年中無休で対応するため、時間と費用を節約でき、スタッフはより複雑な業務に集中できます。
3.機械学習(ML)
機械学習アルゴリズムは、企業が膨大な量のデータのパターンを識別するために使用します。 予測を行います、および操作を簡素化します。 AIaaSは 機械学習 組織にとってシンプルなテクノロジーの採用。 事前にトレーニングされたモデルを使用することも、独自のビジネス目標に合わせてツールをカスタマイズすることもできます。 これはすべて、機械学習の予備知識がなくても可能です。
AIaaSの長所と短所
AIを会社のサービスとして検討している場合は、メリットとデメリットを評価する必要があります。 これは、それが組織にとって良い投資になるかどうかを判断するのに役立つ場合があります。
Advantages
1。 費用対効果の高い
社内のAI機能を開発するには、かなりの金額と経験が必要です。 また、AIモデルをデプロイする前に、作成してテストするのにも長い時間がかかります。 ただし、AIaaSソリューションを使用すると、必要なAI機能にアクセスしながら、この費用とそれに伴う危険を回避できます。
2.透明な料金
AIをサービスソリューションとして選択したときに受け取った金額を支払うだけです。 つまり、会社が必要としないAI機能に料金を支払う必要はなく、実際に使用している場合にのみ課金されます。
3.柔軟でスケーラブル
AIaaSを使用すると、ビジネスやプロジェクトのニーズに基づいて、人工知能機能をスケールアップまたはスケールダウンできます。 この適応性により、AIに足を踏み入れたばかりの人や、将来大幅な成長が見込まれる組織に最適です。 また、コミットメントを行う前に、何が機能しているかを確認することもできます。
デメリット
1.セキュリティの問題
AIaaSサービスを使用するには、機密性の高い企業データをサードパーティベンダーに開示する必要があります。 これにより、セキュリティとプライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。 データの保存、アクセス、および転送は、データが違法にアクセス、共有、または配布されないように適切に保護する必要があります。
2.サードパーティの信頼
あなたはサービスにお金を払っているので、あなたがそれを必要とするときあなたは正確な情報であなたをサポートするために第三者に依存しています。 ただし、ソフトウェアの障害によってミスや遅延が発生した場合、これが問題になります。
3.ベンダーの選択
別のAIaaSサプライヤへの切り替えは簡単に見えるかもしれません。 ただし、それぞれが異なる応答形式を使用しているため、変更するにはいくつかの作業が必要です。 エンドツーエンドのMLサービスまたはコンポーネントは、生産性を高めるためにスタッフがそれらに精通している必要があるため、切り替えるのがより困難です。
トップAIaaS企業
AIソリューションを選択するときは、目標、ビジネスサイズ、および利用可能な予算を評価することが重要です。 また、チームの技術的能力と、処理する必要のあるデータの量も考慮する必要があります。 意思決定を支援するのに最適なAIaaS企業の概要は次のとおりです。
- IBM Watson
- AWS
- Microsoft Azure
1. IBM Watson
IBM Watson には、主要な企業がデータを最大限に活用するのを支援することを目的とした一連の AI テクノロジーが含まれています。 Watson Assistant (仮想アシスタントの構築用) と Watson Natural Language Understanding は、事前構築済みアプリ (高度なテキスト分析タスクを実行するため) の XNUMX つの例です。 IBM Watson Studio を使用すると、開発者は作成、トレーニング、および 機械学習モデルをデプロイする クラウド全体で。 機械学習やデータ サイエンスに関する予備知識は必要ありません。
2. AWS
AWS の事前トレーニングされた AI サービスは、アプリとワークフローに既製のインテリジェンスを提供します。 AI サービスはアプリとシームレスに接続し、カスタマイズされた推奨事項などの一般的なユースケースを処理し、 コンタクトセンター、安全性とセキュリティを強化し、消費者のエンゲージメントを高めます。 Amazon.com やその他の ML サービスを推進するものと同じ深層学習テクノロジーを採用しているため、継続的に学習する API から品質と精度を得ることができます。 そして何よりも、AWS AI サービスには事前の機械学習の知識は必要ありません。
3. Microsoft Azure
Azureは、Microsoftが開発したパブリッククラウドベースのプラットフォームです。 主要なAIaaSプロバイダーのXNUMXつとして、開発者向けのさまざまなAIおよび機械学習ソリューションをカバーしています。 Azure Cognitive Services APIを使用すると、さまざまなAI機能( 機械学習 またはテキスト抽出)をアプリに追加します。 また、Azure Bot Serviceを利用して、Q&Aボットから独自のブランドの仮想アシスタントまで、あらゆる種類のボットを数分で作成できます。
まとめ
AIaaSは急速に拡大している分野であるため、早期採用者を引き付ける多くの利点を提供します。 これにより、企業はデータを使用して困難な問題を解決し、消費者と市場についてより迅速で正確な洞察を得ることができ、より良いビジネスとマーケティングの意思決定を行うことができます。
また、メッセージの自動化とカスタマイズ、およびカスタマーサービスの強化により、クライアントエクスペリエンスを向上させるのにも役立ちます。 さらに、AIaaSソリューションは、組織が収益を増やし、競争上の優位性を獲得するのに役立つ可能性があります。 ただし、その欠陥は、開発の機会がまだあることを示しています。
実稼働システムでAIaaSを採用するには、多大なコストと危険が伴うことを覚えておくことが重要です。 したがって、AIaaSを選択する前に、必ずすべての長所と短所を評価してください。
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