⑥ AIの社会実装と数理・統計／ 35. AI プロジェクトの進め方

クラウドとは

クラウドとは、インターネットを通じて、サーバー・ストレージ・ソフトウェアなどのITリソースを必要な分だけオンデマンドで利用できるサービス形態です。初期投資を抑え、柔軟な拡張性と高い可用性を実現できます。

この用語はG検定シラバスの「35. AI プロジェクトの進め方」に含まれます。章全体の用語は用語解説⑥（全52語）にまとまっています。

自前で機器を持たず、必要なときに必要なだけ計算資源を借りる仕組みです。

AI開発に不可欠な理由

深層学習の学習にはGPUやTPUといった高価な計算資源が必要です。自前で揃えるには大きな投資が要ります。

クラウドなら学習するときだけ借りて、終わったら返すことができます。大量データを扱う機械学習・深層学習の基盤インフラになっています。代表例はAWS・GCP・Azureです。

推論をどこで行うかは選択できます。クラウドに送れば高性能なモデルが使えますが、通信の遅延とデータ送信が発生します。

即応性やプライバシーが重要ならエッジAIが選ばれます。用途に応じて使い分けるのが実務的な設計です。

AWS・Microsoft Azure・Google Cloudが代表的な事業者です。GPUを時間単位で借りられるため、高価な機材を持たずに大規模な学習が行えます。

一方で、扱うデータによっては保管場所や取り扱いに制約がかかる場合があります。個人情報を含むデータでは、契約内容や保管される国を確認したうえで利用可否を判断する必要があります。