【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

人工知能開発を促進する機械学習は、自宅の家庭用PCでも気軽に取り組めるような時代となりました。PCのマシンスペックをフル活用して機械学習に取り組むのも良いのですが、効率的な手段として人気を集めているのがクラウドサービスを利用した方式です。

では、クラウドサービスを使って機械学習を行うことで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか?今回は、クラウドで機械学習を実施するメリットや、クラウドサービスの選び方について解説します。

機械学習の種類

機械学習の種類

クラウドサービスにもさまざまな種類があるため、機械学習に最適なものを選ぶためには、実施したい学習方法に合わせたサービスを選定する必要があります。機械学習には大きく分けて2つのアプローチがあり、どちらを選ぶかで実践方法や得られる結果というものは大きく変わってきます。

教師あり学習

機械学習において最もスタンダードな学習方法が「教師あり学習」です。教師データと呼ばれる加工済みの学習データを用意して、それをプログラムに読み込ませることで学習を行います。

データ加工の必要性があるものの、あらかじめ開発者が丁寧に定義づけを行い、AIが効率的に学習できるよう促しながら実行するため、高い精度のAIを開発しやすい手法です。必要なマシンスペックも小さく、誰でも気軽に実践できる手法として親しまれています。

教師なし学習

教師なし学習は、教師あり学習とは異なり、教師データを使わない学習手法のことを指します。

従来の人工知能開発においては、開発者がデータを加工して定義づけを丁寧に行いながらAIに理解を促さなければ、正しい結果を得ることが難しいとされてきました。しかし、「ディープラーニング」と呼ばれる高度な学習プロセスが台頭したことで、教師データがなくとも、そのままの状態でデータを用意するだけで実行が可能になりました。

データ加工の手間が省けただけでなく、人間が定義できない、複雑な問題にも対処できるようになったことから、最新鋭のAI開発においては欠かせない技術となっています。ただ、実践においては高度なマシンスペックが要求され、その維持管理コストが非常に大きいことから、初心者には要件をクリアするのがやや難しいのがネックです。

機械学習の運用に必要なもの

機械学習の運用に必要なもの

それでは、機械学習を実践するにあたって具体的に何を揃える必要があるのかについて解説していきましょう。教師あり学習・教師なし学習を問わず、以下をあらかじめ手の届くところに用意しておけることが理想的です。

学習データ

目的にあった人工知能を開発するためにとにかく必要なのが、学習データです。AI開発においてはプログラムに読み込ませるためのデータ収集がリソースの大半を占めるとも言われますが、最も重視しなければならない過程が学習データを集める段階です。

目的に合わせたデータを十分に集めておかなければ、高い精度を期待することはできません。最近では、各企業や研究機関、個人からAI開発に使えるデータセットの提供も盛んに行われています。

必要に応じてこれらを上手く使い分け、自社でもデータを収集できる仕組みを構築することで、対応することが求められます。

アノテーター

教師あり学習は実施の難易度が低く、確かな成果を得やすいことから、自社でAI開発を進めたいと考えている企業に人気の手法です。ただ、問題となるのが教師データの作成作業、いわゆるアノテーションと呼ばれる業務を担当する人材の確保です。

アノテーションは単純作業ではあるものの、AIについてある程度の見識がある人物でなければ一定のクオリティを保つことは難しく、貴重なDX人材を作業労働にあてがってしまうのも悩ましいところです。

アノテーションに特化した役割を持つアノテーターは、自社で人材を確保したり外部に委託したりすることで確保することが一般的です。近年はアノテーションのアウトソーシングに特化したプラットフォームなども登場しており、以前に比べて確保の難易度は下がっています。マシンやデータだけでなく、ヒトのコストを考えておかなければならないのがAI開発です。

GPU

機械学習の実践において、最も重視すべきなのがGPUです。GPUは元々グラフィックに特化したユニットでしたが、近年は機械学習分野でも脚光を浴びています。

高い演算処理能力が評価されているGPUですが、高額なものを導入すればするほど、高度な機械学習が行えます。GPUをクラウド形式で提供するサービスも登場しているので、積極的に活用してみましょう。

エディタ

機械学習にはプログラミングが必要ですが、エディタや統合開発環境(IDE)と呼ばれるツールを使って、効率よくコーディングを行いながら実践していく形式が一般的です。PCにインストールして利用するものや、Webブラウザから利用できるものなども登場しており、誰でも気軽に利用可能です。

機械学習にクラウドサービスを導入するメリット

機械学習にクラウドサービスを導入するメリット

上記のような環境構築において高いパフォーマンスを発揮するのがクラウドサービスです。クラウドの導入によって、どのようなメリットが得られるのでしょうか?

業務効率を高められる

クラウドサービスの導入は、まず導入企業の業務効率化に大きく貢献してくれることが強みです。クラウドなのでオンライン経由でサービスを利用でき、マシンを新たに導入したりする手間がかかりません。機械学習環境を一式用意して提供してくれるサービスもあるため、環境の構築に時間はかからず、迅速に作業を開始できます。

初期費用を抑えられる

クラウドサービスは基本的にライセンス契約が主流であるため、月額の従量課金などさえ支払えば初期費用はかかりません。システム手数料などは発生しうるものの、何十万円もするマシンなどを一括購入しなくても良いため、負担を軽くしたかったり、予算が限られていたりするプロジェクトにとってはありがたいサービスです。

維持管理のコストを抑えられる

ハイスペックなマシンや環境を構築すると、その維持管理のために電気代やメンテナンス費用も定期的に発生するものです。クラウドサービスを利用すれば、これらの負担はすべて月額料金に含まれているだけでなく、自動的にアップデートや買い替えなどが行われるため、維持管理負担は大きく抑えられます。

リモート環境の導入が実現できる

クラウドサービスはオンラインを介して利用するため、オフィスにとらわれることのない柔軟な働き方を実現できます。機械学習においても同様で、オフィスからの開発はもちろん、自宅からのリモートワークであっても同様の環境で開発が可能です。

働き方改革を推進したい企業にとっても、クラウドサービスは有効です。

機械学習に活躍する主な5つのクラウドサービス

機械学習に活躍する主な5つのクラウドサービス

機械学習に活躍しているクラウドサービスとしてポピュラーなのは、次の5つです。それぞれのサービス内容を紹介していきましょう。

GCP(Google Cloud Platform)

Googleが運営するGCPは、クラウド経由で機械学習プラットフォームを含む多様なビジネスツールを提供しているサービスです。開発に必要なフレームワークやエディタ、トレーニングデータなどを高い品質で提供してくれるため、導入するだけですぐに機械学習へと取り組むことができます。

AWS(Amazon Web Services)

Amazonの運営するAWSも、開発者向けの仮想環境をワンストップで提供してくれるクラウドサービスです。導入事例をもとにして自社で開発したいAIに最適なプラン構築をサポートしてくれるだけでなく、機械学習に特化したトレーニングサービスも備えており、チームのスキルアップに役立てることが可能です。

Microsoft Azure

MicrosoftのAzureは、高品質な機械学習モデルを開発者や研究者が迅速に構築できるよう、管理やデプロイを高いレベルで支援してくれるクラウドサービスです。統合開発環境やライブラリをフル活用して、大規模な運用でも効率的なマネジメントで迅速な開発を促します。

 

Appen

Appenはグローバル市場でも通用するAI開発を支援するべく、ハイエンドなトレーニングデータの提供・作成支援を行っているサービスです。世界9拠点に所属する1000人以上のスタッフと、100万人のクラウドワーカーによるアノテーションサービスを提供しているため、24時間365日、業務支援を受けられます。

FastLabel

FastLabelは、クラウドで利用できる高度なアノテーションプラットフォームと、専門のアノテーターによるデータ加工サービスを受けられるサービスを提供しています。国産のサービスなので日本語でのサービス提供が受けられ、専用のマネジメントツールを使って、積極的なコミュニケーションで良質なデータ加工サービスが得られます。

機械学習向けクラウドサービス選びのポイント

機械学習向けクラウドサービス選びのポイント

クラウドサービスを使って機械学習を実践する場合には、選ぶ上でのポイントを押さえながら導入を進めることが重要です。確認すべきポイントについて解説していきましょう。

機械学習運用における課題を洗い出す

まず、自社の環境で機械学習の実践に不足している課題を洗い出すことが大切です。

クラウドサービスはワンストップで環境を揃えてくれるものも多くありますが、自社で揃っているものをわざわざ契約するのはいささか無駄が発生するものです。自社に足りない要素は何かをまずは検討し、それを補うためのクラウドサービスを探してみましょう。

データ活用に最もつながるソリューションを選ぶ

機械学習において重要なのは、データ活用を積極的に行える環境づくりです。機械学習ができる環境を作っても、肝心のデータが不足していたり、データ集めができる仕組みが用意できていなかったりするようであれば、満足のいくAI開発はできません。

データ活用に最もつながる環境づくりを優先し、十分なデータ供給が受けられるようなクラウドサービスを選びましょう。

コストパフォーマンスを優先する

クラウドサービスを導入する大きなメリットは、やはりコストパフォーマンスです。中小企業でのAI活用は大企業に比べて一歩劣っているのが現状で、高い成果を得るためには初期投資は欠かせません。

クラウドを用いた機械学習であれば初期費用を大幅に抑え、開発に注力することができます。浮いた予算はデータ収集に充てるなどして、成果につながるサービス運用を目指しましょう。

クラウドGPUのM:CPPが提供する強み

MCPP

当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」では、クラウド経由でのGPU活用を支援するサービスを提供しています。最後に、M:CPPのクラウドGPUが他のサービスと比べてどのような強みを持っているのかについて解説します。

大手クラウドよりも高いコストパフォーマンスを発揮できる

まず、M:CPPは大手クラウドGPUサービスよりもはるかに優れたコストパフォーマンスを発揮することができます。最大で大手の半分程度のコストでの運用を実現するなど、課題や必要な要件に合わせたプランを提供しています。

専有サーバーでクラウド運用の弊害を回避できる

M:CPPでは、クライアントごとに専有サーバーを提供し、ノイジーネイバーの回避に努めています。

他のサービスで見かける複数のユーザーが単一のサーバーで相乗りする共有サーバー利用ではお互いに干渉が発生する場合もあります。M:CPPではこのようなトラブルを回避できる仕組みを採用し、快適なクラウドGPU活用を実現しています。

ハイエンドなGPU運用ができる

M:CPPでは、AMD製のハイエンドGPUを導入しています。パワーのあるGPU導入を自社で行う場合、数百万円から数千万円の予算を確保する必要もありますが、安価な利用プランでありながら、高品質なサービスを提供できる仕組みづくりに努めています。

まとめ

機械学習運用を効率化する上では、クラウドサービスの活用は必須といえる時代になりました。コストを抑えて高品質なサービスを受けられるため、オンプレミスで用意するよりもはるかに経済的です。

高コストがネックとされるGPU活用も、クラウドGPUの登場で大幅に予算を抑えられます。

当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」では、コストパフォーマンスと品質に優れるクラウドGPUの提供を行なっています。クラウドGPUの導入をご検討の際には、お気軽にご相談ください。

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