【2022】機械学習をクラウドで利用できるサービスは?メリット&選び方

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機械学習のクラウド

今や、機械学習は自宅でも簡単に実践できる身近な技術となりました。しかし、ゼロからAI開発を満足に行うためには、環境の整備に時間と費用がかかるものです。

自前ですべてのセットアップを行うのは、ある程度開発に慣れているエンジニアでも手間のかかるもので、それが初めてのAI開発という初心者となれば、より負担の大きなものとなります。

今回は、そんな機械学習の負担を軽減するためのクラウドサービスについて、クラウド利用のメリットやどんなサービスが機械学習に適しているのか解説します。

機械学習とは

機械学習はML(Machine Learning)とも略されるプログラミング手法であり、コンピュータにデータをインプットすることにより、独自に答えを導いたり、定型作業を自動化したりすることができる技術です。機械学習を実施する上では学習用のデータと、データを読み込み、学習を行うための学習モデルが必要です。

また、機械学習のリソースにはCPUやGPUといったユニットが用いられ、スムーズな学習を実現するためにはある程度のマシンスペックが求められます。機械学習は誰でも実行できるほど身近な技術にはなっていますが、依然としてAIや統計学のノウハウや、十分に学習が行えるほどの性能を備えたPCの用意が必要です。

クラウドサービスとは

クラウドサービスとは

クラウドサービスは、オンライン上でソフトウェアやミドルウェア、ハードウェアの利用を実現する、クラウドコンピューティングの技術をサービスとして提供するものです。クラウドサービスを利用することで、ユーザーは手元にハードやソフトがなくとも、クラウドサービス事業者が保有する各種マシンやソフトをオンライン経由で扱えるため、ユーザーは購入負担を負う必要がありません。

利用にあたっては料金が発生するサービスが一般的ですが、最近では無料で利用できるクラウドサービスも増えています。日々のコンピュータ利用の利便性は、クラウドのおかげで格段に向上しています。

クラウドサービスの種類

クラウドサービスは大きく分けて、IaaSとPaaS、そしてSaaSという3つの種類に分類されます。それぞれのサービスにどのような違いがあるのか、確認しておきましょう。

IaaS

IaaSはInfrastructure as a Serviceの略称で、いわゆるインフラ環境の整備に活躍するクラウドサービスです。サーバーやストレージ、ネットワークなど、基本的なコンピュータ機能をクラウド経由で提供してもらえることが特徴です。

インフラ環境を一から構築できるので、ソフトウェアの開発はもちろん、OSのようなミドルウェア開発に携わる開発者にも利用されており、幅広い活躍が期待できます。

PaaS

PaaSはPlatform as a Serviceの略称で、ソフト開発のためのプラットフォームをクラウドで提供しているサービスです。アプリ開発のための環境を一式提供してもらえるので、開発者はセットアップ負担の大幅な軽減ができます。

アプリ開発が盛んに行われている近年では、PaaSの利用企業や個人の開発者も増えつつあります。

SaaS

SaaSはSoftware as a Serviceの略称で、ソフトウェアをクラウドで利用できるサービスです。メールやスケジュール管理アプリ、社内SNSなど、日常的に利用機会が多いクラウドサービスは大抵の場合SaaSに分類されます。

ソフトウェアは多様な製品を使い分けることが一般的で、その都度インストールがこれまでは必要でした。しかし、SaaSはライセンスさえ取得してしまえばインストールの必要なく利用を開始できるので、利便性に優れる点が高く評価されています。

機械学習にクラウドサービスを活用するメリット

そんな各種クラウドサービスの中には、機械学習に特化した、あるいは応用が効くサービスも次々と登場しています。機械学習にクラウドサービスを用いるメリットには、次の3点が挙げられます。

コストパフォーマンスに優れる

機械学習にクラウドサービスを採用する大きなメリットの一つが、コストパフォーマンスです。

機械学習には相応のマシンスペックが必要になったり、データセットを用意したり、技術者を招く、あるいは自身で勉強したりする必要があります。しかし、クラウドサービスを活用することで、これらの負担を大幅に軽減できます。

クラウドサービスの中には、このサービスさえ利用しておけば基本的な開発をスタートし、即日簡単なAIを構築できるものもあるなど、利便性が非常に高いものが揃っています。日数の問題や、セットアップにかかる費用の問題をまとめて解消できるため、コストパフォーマンスの面では圧倒的といえます。

すぐ開発に取り掛かれる

クラウドサービスはオンライン経由でサービスを利用できるので、ハードウェアを設置する手間がかからず、インストールに時間を要する必要もありません。ライセンス取得後すぐに開発を始めたり、チュートリアルを参考にして開発をスタートできたりするため、スピーディにプロジェクトを進めたい場合に役立ちます。

機械学習やAIに興味はあるけれど準備をするのが面倒、あるいはそのための時間も人でも足りないという場合でも、クラウドサービスならそんなニーズを瞬時に解消できます。

保守管理の負担がない

クラウドサービスの隠れたメリットとして、自前でマシンを整備するわけではないので、保守管理のコストも削減できる点が挙げられます。

クラウドサービスはあくまで事業者が保有するリソースの利用ライセンスを取得するだけであるため、その管理負担はライセンス料金に含まれています。これまで発生していたサーバーやPCのセットアップや点検やサービスベンダーが対応してくれるため、そのための時間や人員を割く必要がないこともクラウドサービスの魅力です。

クラウドAIとエッジAIの違い

クラウドAIとエッジAIの違い

クラウドを使ったAI活用に際して、クラウドAIやエッジAIといったものがあります。どちらもクラウドサービスを使ったAI運用ではあるものの、それぞれで微妙に運用方法に違いがあります。

データ分析のプロセス

クラウドAIとエッジAIは、データ分析のアプローチが異なります。

クラウドAIは、クラウド上でデータ分析のすべてのプロセスを完結することができます。一方、エッジAIはデータの収集と分析を各端末で行い、そこから得られた結果をクラウド上に送信し、集約する形式を取ります。

通信環境の重要性

クラウドAIはクラウドサービスに強く依存しているため、通信環境の有無でそのパフォーマンスに大きな違いが現れます。一方、エッジAIは各端末で独自にAI活用やデータ分析ができるため、通信環境に大きく依存せず、オフライン環境下でもある程度の運用ができます。

パフォーマンスの高さ

クラウドAIは、クラウド上で全てのプロセスを完結するため、そのパフォーマンスの良し悪しはクラウドサービスや通信環境に依存します。他方、エッジAIはある程度ハードウェアのスペックに依存するため、パフォーマンスの良し悪しはマシンスペックに依存しやすいことが特徴です。

機械学習に役立つ主なクラウドサービス比較

機械学習向けのクラウドサービスとして代表的なのが、Amazonの提供するAWS、Googleの提供するGCP、そしてMicrosoftのAzureが挙げられます。それぞれどのようなツールを備えているのか、サービスごとの違いに注目しながら解説します。

AWS

AWSはAmazon Web Servicesの略称で、BtoB関係のクラウドサービスを数多く提供している巨大プラットフォームです、機械学習やディープラーニング向けの機能が充実しており、これさえあればAIの開発をまとめて推進できる汎用性を備えています。

料金も従量課金制で利用ハードルも低く、初期費用を抑えられることが強みです。

SageMaker

Sage MakerはAWSが提供する、機械学習モデルの構築やトレーニングを行えるクラウドサービスです。学習モデルが完成した後のデプロイまでも行えるので、データさえあればSageMakerを使うだけで、基本的なAIの開発と運用を実現可能です。

Transcribe

TranscribeもAWSが提供する、AI開発に特化したクラウドサービスです。音声を文章に変換できるため、自然言語翻訳や音声認識AIの開発に役立ちます。

GCP

GCPはGoogle Cloud Platformの略称で、Googleが実際に社内で運用しているAI開発クラウドサービスを一般向けに提供しているプラットフォームです。

機械学習に使えるライブラリや学習モデルをあらかじめ用意してくれているため、利用を開始してすぐにAI開発に着手できるスピーディさが特徴のサービスです。検索エンジン経由で蓄積されている強力なAI開発ノウハウやデータライブラリを活用できるため、高度なAI開発を後押しするサポートが期待できます。

AWS同様、学習からデプロイまでをワンストップで実行でき、これ一つで業務を完結できるポテンシャルを備えます。

Vertex AI

GCPの主要機能といえるのが、Vertex AIです。機械学習APIの利用や自動機械学習トレーニング機能などを活用し、効率的なAI開発を支援します。モデルのモニタリングやデプロイもサポートし、質の高いAIを生成できます。

Vision AI

Vision AIもGCPに付属している、AI開発支援ツールの一つです。Googleが所有する画像解析関連のAI学習モデルを利用することができ、Googleが所有する高度な画像認識技術のノウハウやデータライブラリの利用が可能です。

Azure

AzureはMicrosoftが提供しているクラウドプラットフォームで、BtoB全般のサービス提供を行なっており、機械学習サービスも含まれます。Azureの特徴は、AWSやGCP同様、機械学習をワンストップで開発できるだけでなく、データの加工にも対応している点です。

デフォルトデータライブラリはもちろん、こちらで用意したデータをAzure上で加工し運用できるので、独自のAI開発を強力にサポートします。

Azure Machine Learning

Azure Machine Learningは、Azureが提供する機械学習サービス全般を指すものです。複雑な操作やノウハウは必要なく、ドラッグ&ドロップで簡単にAI学習のモデルを構築し、オリジナルのAIを開発できることが特徴です。

コーディングのスキルも不要なので、とにかくAIの仕組みを理解するところから始めたい人におすすめのサービスです。

機械学習に活躍するその他のクラウドサービス

機械学習を支援するサービスとしては、他にも以下のようなものが挙げられます。それぞれの役割を確認し、最適なサービス選びにつなげましょう。

SAP

SAPはAWSと連携して運用することができる、機械学習向けクラウドサービスを提供しています。インシデント解決に特化したAIモデルの開発を促すなど、通常のAWS運用に拡張性を与えてくれます。

BtoBクラウドサービスとして知名度が高いため、すでにSAPを利用している場合はこちらの機械学習サービスを導入してみても良いでしょう。

Floydhub

Floydhubは開発者支援に特化したAI向けのクラウドサービスです。クラウド上で機能するGPUマシンにプログラムをセットすることで、GPUがなくとも高速演算処理を実現し、AIの開発を促進できます。

ただ、AWSやGCPほどの汎用性は備えていないため、運用には専門的なスキルも求められます。

Spell

SpellもFloydhub同様、開発者向けのクラウドサービスです。NVIDIA Teslaシリーズという強力なGPUサーバーを、ライセンス料金だけで利用ができるというコストパフォーマンスに優れるサービスを提供しており、GPUリソース不足に悩む開発者をサポートしています。

こちらも大手クラウドサービスに比べると機能性に劣るものの、GPUリソースだけをなんとかしたいという需要に最適なサービスです。

まとめ

クラウドサービスを使った機械学習のメリットや、活躍するクラウドサービスについて解説しました。

クラウドサービスはコストパフォーマンスの高さや利便性の高さから、機械学習開発の現場でも盛んに利用されています。組織での利用はもちろん、個人でも利用できるサービスも多く、気軽にAI運用をスタートできることが最大の特徴です。

また、機械学習向けのクラウドサービスといってもその種類は豊富です。ニーズに合わせて最適なサービスを選ぶことで、効率的な運用を実現できます。

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MCPP

提供サーバーは最新のAMD製GPUを実装しており、ユーザーごとに専有サーバーを提供するので、干渉を受けることなくリソースをフル活用できます。運用前にはエンジニアからニーズに合わせたプランの提案を受けられるため、サーバープランの検討に時間を奪われることもありません。

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