簡単にオリジナルAIを始められる!Google Cloudの機械学習/AIサービス「Cloud AutoML」を一挙紹介

簡単にオリジナルAIを始められる!Google Cloudの機械学習/AIサービス「Cloud AutoML」を一挙紹介

GCP

投稿日:2020/12/18 | 最終更新日:2021/01/13

Google Cloudの機械学習/AIサービスである「Cloud AutoML」をご存知でしょうか。Cloud AutoMLを活用することで、簡単に自社オリジナルのAIを始めることが可能です。そのため、他のOSS系AutoMLツールと比較して、高い費用対効果を出すことができます。

本記事では、Google Cloudの「Cloud AutoML」について、基礎的な概念から、具体的なサービス内容まで、一挙にご紹介します。AI活用にご興味をお持ちの方は、ぜひ最後までご覧ください。

一般的なAI開発ステップ

AIを開発するためには多くのステップが存在しており、正しい順番で検討を進めていく必要があります。以下、一般的な流れをコメント付きでご紹介します。

一般的なAI開発ステップ

Step1. プロジェクト計画策定

最初にAI開発プロジェクトの全体計画を策定します。AI活用によって何がしたいのか?という根本的な部分から、細かい要件定義、PoC(実証実験)の計画、想定する費用対効果など、多角的に検討していきます。

Step2. データ収集

AIを開発するためには、一定量の学習用データが必要になります。自社の目的に沿ってデータを収集し、効果的なAI開発に向けた土台を作りましょう。テキスト、画像、動画、分析結果(数字)など、あらゆる種類のデータが該当します。

Step3. モデル構築

用意したデータにアノテーションを行ない、AutoMLでモデルを構築します。アノテーションとは、特定のデータに対して情報タグ(メタデータ)を付加することです。AIは情報タグを参照して教師データをインプットすることで、各データの特徴や傾向を学習します。

Step4. モデルAPI化

学習済みモデルが完成したら、次にAPI化を行ないます。API化することで、自社のソフトウェアと機能共有することが可能になります。

Step5. システム構築

完成したAPIをシステムへ結合します。システム連携をスムーズに進めるためにも、モデルをAPI化する段階で入念に設計することが求められます。

Step6. 運用

AIを実業務で活用しつつ、精度や有用性を確認します。いきなり本導入するのではなく、一部の組織や業務に限定して、PoC(実証実験)をしておくことがオススメです。テスト段階で課題や改善点を明確化することで、より精度を高めた状態で本格リリースに進むことができます。

Step7. 次期計画の検討

AI活用が軌道に乗ってきたら、次期計画の検討を始めます。開発したAIの横展開や、さらなる生産性向上にむけた追加投資など、現状を踏まえて次のアクションを検討します。

Google CloudのCloud AutoMLとは?

AutoMLの概念

AutoMLの概念について、第一に注意すべきは「AutoMLはGoogleのサービスだけを意味する言葉ではない」という点です。AutoMLは「Automated Machine Learning:自動化された機械学習」の略であり、機械学習モデルの設計を自動化するための手法や概念を指す広義な言葉として使われています。

Googleは「Cloud AutoML」を標榜したAIサービスの開発に注力しており、転移学習系サービスである「Cloud AutoML Vision」や、機械学習モデルを自動選択する「Cloud AutoML Tables」などが提供されています。サービス詳細は後述しますが、このようにGoogleが「Cloud AutoML」をサービス名に入れていることから、「AutoML = Googleのサービス名」と誤解している方も多く存在します。

このようにAutoMLは、Googleが提供するAIサービスの製品機能名だけではなく、AI分野におけるひとつの研究対象でもあることを覚えておいてください。最近では、Googleのサービスと明確に区別するために、「AutoML」ではなく「機械学習の自動化」と表現するケースも多くなっています。

Cloud AutoMLとは

Google CloudのCloud AutoMLは、強化学習によりたくさんのモデルをパラメーターやネットワークを変えて、新しい精度の高いモデルを自動生成するサービスです。

AIを特定業種で使う場合や、社内など限られたデータを利用するといった場合、学習済みのモデルが利用できないことも多くあります。その時は、自社でカスタムモデルを作成する必要がありますが、Cloud AutoMLを活用することで、効率的に新しいモデルを構築することができます。

例えば、ある乗り物を写真でAIに認識させるとき、画像データに対して事前に乗り物のカテゴリを示しておき、タグとしてデータを読み込ませます。こうすることで、画像に写っている乗り物の種類をAIが検知し、正しく認識できるようになります。

このようにCloud AutoMLは、AI活用を検討している企業にとっては、とても重要なサービスであると言えます。

Cloud AutoML Tables

Cloud AutoML Tablesは、汎用的な表形式のデータを元に予測値を返すことができるサービスです。カラムが多数存在する数値データからモデルを自動作成し、指定箇所について予測値をアウトプットすることが可能です。

顧客データ活用による解約率の予測や、信用情報(与信)の予測・スコア化など、業種を問わずに幅広いシーンで活用されています。

Cloud AutoML Vision

Cloud AutoML Vision Classification

Cloud AutoML Vision Classificationは、画像分類エンジンを作成することができるサービスです。従来、人が目視で行なっていた作業をCloud AutoML Vision Classificationで自動化することが可能になります。

例えば、小売店舗のカメラと連携して来客分析したり、業界特有の専門機器の異常を自動感知するなど、画像分類のカスタムが必要な多くのシーンで活用されています。

Cloud AutoML Vision Edge

Cloud AutoML Vision Edgeは、オフラインでの画像分類や検知ができるサービスです。IoT機器やアプリ上で動作するカスタムの画像分類・検知エンジンを作成することが可能です。

インターネット環境がない製造業の倉庫などで活用されているケースが多く、オフラインで動作させる必要がある工場などにおいて効果を発揮します。

Cloud AutoML Vision Object Detection

Cloud AutoML Vision Object Detectionは、物体検知エンジンを作成できるサービスです。オブジェクトを検知するだけではなく、細かく分類することもできます。

小売、製造、飲食など、幅広い業種で活用されており、交通状況の調査もCloud AutoML Vision Object Detectionで可能になります。ヒト・モノのチェックやカウントを効率化する上では、とても有効なサービスです。

Cloud AutoML Video Intelligence

Cloud AutoML Video Intelligence Classification

Cloud AutoML Video Intelligence Classificationは、動画分析エンジンを作成できるサービスです。従来、人が目検で行なっていたチェック作業を自動化できます。

例えば、ドライブレコーダーの録画内容チェックや、動画メディアにおける不適切コンテンツの抽出など、多くのシーンで活用されています。

Cloud AutoML Video Intelligence Object Tracking

Cloud AutoML Video Intelligence Object Trackingは、動画における物体検知エンジンを作成できるサービスです。動画内のモノの動きや流れを検知することが可能です。

例えば、倉庫内の防犯カメラデータから異常を検知したり、車やヒトの流れを検知して交通状況調査や人口調査に活用するなど、幅広く使われています。

Cloud AutoML Natural Language

Cloud AutoML Natural Language Classification

Cloud AutoML Natural Language Classificationは、自然文章を独自カテゴリに自動分類するAPIを作成できるサービスです。大量データのチェック作業を自動化できるため、大幅な工数削減に寄与します。

例えば、コールセンターでの顧客からの問い合わせを自動分類して、適切な窓口に振り分けをしたり、自社サイト内のQAチャットボットに組み込むことで、FAQの該当カテゴリを自動で分類するなど、さまざまな用途で活用することができます。

Cloud AutoML Natural Language Entity Extraction

Cloud AutoML Natural Language Entity Extractionは、専門用語の識別を自動化できるサービスです。自然文章から専門用語を検知するAPIを構築することで、業界特有の一般的でない単語を識別することが可能になります。

例えば、文章を校正するときの補助ツールとして便利に利用することができます。もちろん自社特有の用語も検知できるため、目的に応じて幅広い用途が考えられます。

Cloud AutoML Natural Language Sentiment Analysis

Cloud AutoML Natural Language Sentiment Analysisは、人間の感情を自動分類できるサービスです。指定文章の感情(喜怒哀楽)をあらかじめ学習させることで、感情を自動分類するためのAPIを作成することが可能です。

例えば、クレームや口コミなどの情報を元にして、顧客がどのような感情を抱いているのかを可視化することができます。また、SNS分析やマーケティングにも応用できるため、経営戦略を立てる上でも重要なサービスであると言えます。

Cloud AutoML Translation

Cloud AutoML Translationは、高度な翻訳を可能にする翻訳エンジンを作成できるサービスです。既成の翻訳ツールでは対応できないような、専門用語や社内用語も翻訳できるようにカスタマイズ可能です。

医療や法務など、複雑かつ難解な専門用語が多い分野では、とても重宝するサービスであると言えるでしょう。

まとめ

本記事では、一般的な用語としての「AutoML」の基礎的な概念から、Google Cloudが提供する機械学習/AIサービス「Cloud AutoML」について、各機能を具体的にご紹介しました。「AutoML」という単語は、Googleのサービスのみを指しているわけではなく、機械学習モデルの設計を自動化するための手法や概念を指す広義な言葉です。

現在、さまざまな企業がAIサービスに注力していますが、中でもGoogleはCloud AutoMLの分野に力を入れており、サービス名自体にも「Cloud AutoML」という言葉が使われています。Google CloudのCloud AutoMLを活用することで、自社ならではのカスタムAIを簡単に作成することができ、大幅な業務効率化を実現することが可能です。

画像、動画、翻訳など、あらゆるファイル形式において、今まで人間が手作業で行なっていた部分をAIの力で自動化することにより、会社全体の生産性が大きく向上します。本記事を参考にして、ぜひ自社でのAI活用を検討してみてはいかがでしょうか。



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