近年、企業のデジタル変革において、AIプラットフォームの導入が急速に進んでいます。多くの企業がAI技術を活用したいと考える一方で、どのようなAIプラットフォームを選べばよいのか、具体的にどのような効果が期待できるのかわからないという課題を抱えています。本記事では、AIプラットフォームの基本概念から種類・特徴、主要製品の活用事例まで、導入検討に必要な情報を網羅的に解説します。これにより、読者の皆様が自社に最適なAIプラットフォームを選定し、効果的なAI活用を実現できるようになることを目指しています。
AIプラットフォームとは何か
AIプラットフォームについて理解するため、まずは基本的な定義と従来のAI開発との違いを明確にしていきましょう。
AIプラットフォームの基本定義
AIプラットフォームとは、人工知能技術を活用したアプリケーションやサービスの開発・運用を効率的に行うための統合的な基盤システムです。データの前処理から機械学習モデルの構築、デプロイ、運用まで、AI開発に必要な一連の機能を統合して提供します。
従来のAI開発では、データサイエンティストやエンジニアが個別にツールを組み合わせて環境を構築する必要がありました。しかし、AIプラットフォームでは、統合された開発環境によってこれらの作業を大幅に効率化できます。また、プログラミングの専門知識がなくても、視覚的なインターフェースでAIモデルを構築できるノーコード・ローコード機能も特徴の一つです。
従来のAI開発との違い
従来のAI開発では、データの収集・整備からモデルの学習、デプロイまで、多くの工程を個別に手作業で構築する必要がありました。これには高度な技術的専門知識と長期間の開発期間が必要でした。
一方、AIプラットフォームを活用することで、自動化された機械学習パイプラインによって開発期間を大幅に短縮できます。さらに、クラウドベースの提供により、インフラの構築や運用管理の負担も軽減されます。これにより、企業は技術的な実装よりもビジネス課題の解決に集中できるようになります。
企業にとっての価値と必要性
現代の企業環境において、AIプラットフォームは競争優位性を確保するための重要な基盤となっています。デジタル変革が加速する中で、データを活用した意思決定やプロセスの最適化は必須の要素となりました。
AIプラットフォームの導入により、企業は迅速なAIソリューションの構築が可能になります。また、専門的な知識を持つ人材が不足している状況でも、既存の業務担当者がAI技術を活用できるようになるため、組織全体のDX推進が促進されます。さらに、標準化されたプラットフォーム上でAIアプリケーションを開発することで、品質の向上とリスクの軽減も実現できます。
AIプラットフォームの種類と分類
AIプラットフォームは、機能範囲や提供形態、対象ユーザーによってさまざまなタイプに分類されます。自社に最適なプラットフォームを選定するため、それぞれの特徴を理解していきましょう。
機能範囲による分類（総合型・特化型）
機能範囲によるAIプラットフォームの分類では、総合型と特化型の2つに大別されます。総合型AIプラットフォームは、機械学習からデータ分析、自然言語処理まで幅広いAI機能を統合的に提供するものです。
総合型プラットフォームの代表例には、Amazon SageMakerやGoogle Vertex AI、Microsoft Azure Machine Learningがあります。これらは、データの前処理から予測モデルの構築、デプロイまで、AI開発の全工程をカバーしています。一方、特化型プラットフォームは、画像認識や自然言語処理など、特定の領域に特化した高度な機能を提供します。
提供形態による分類
提供形態による分類では、クラウド型、オンプレミス型、ハイブリッド型の3つの形態があります。クラウド型は最も一般的で、インターネット経由でサービスを利用する形態です。
クラウド型AIプラットフォームは、初期費用の削減と迅速な導入が可能な点が大きなメリットです。オンプレミス型は、自社のサーバー環境内でプラットフォームを運用する形態で、セキュリティやデータガバナンスの要求が厳しい企業に適しています。ハイブリッド型は、両者の利点を組み合わせ、機密データはオンプレミスで処理し、大規模な計算処理はクラウドで実行する柔軟な運用が可能です。
対象ユーザーによる分類
対象ユーザーによる分類では、データサイエンティスト向け、ビジネスユーザー向け、開発者向けのプラットフォームに分けられます。データサイエンティスト向けには、高度な統計処理や複雑なアルゴリズムの実装が可能な専門的なツールを提供します。
ビジネスユーザー向けのプラットフォームでは、ノーコード・ローコード環境により、プログラミング知識がなくてもAIモデルを構築できる仕組みが整備されています。開発者向けプラットフォームは、APIやSDKを通じて、既存のアプリケーションにAI機能を組み込むことに特化しています。これらの分類を理解することで、組織の人材スキルレベルに応じた適切なプラットフォーム選択が可能になります。
AIプラットフォームの主要機能と特徴
AIプラットフォームが提供する主要機能を理解することで、自社の要件に最適なプラットフォーム選択が可能になります。ここでは、代表的な機能について詳しく解説していきます。
データ処理とMLOps機能
AIプラットフォームの基盤となるのが、データ処理とMLOps機能です。データ処理機能では、さまざまな形式のデータを収集・整理・変換する機能を提供し、機械学習に適した形でデータを準備できます。
MLOps機能は、機械学習モデルのライフサイクル管理を自動化する重要な機能です。モデルの学習から検証、デプロイ、監視、再学習まで一連のプロセスを効率化できます。これにより、モデルの品質維持と継続的な改善が実現され、実運用環境でのAIシステムの安定性が確保されます。
機械学習モデル開発・運用機能
機械学習モデルの開発・運用機能は、AIプラットフォームの中核的な機能です。豊富なアルゴリズムライブラリと事前学習済みモデルにより、さまざまなユースケースに対応できます。
また、AutoML機能によって、アルゴリズムの選択からハイパーパラメータの調整まで自動化されています。これにより、機械学習の専門知識がない担当者でも高精度なモデルを構築できます。さらに、A/Bテスト機能やモデル比較機能により、最適なモデルの選択と継続的な改善が可能です。
ノーコード・ローコード開発環境
ノーコード・ローコード開発環境は、プログラミング知識がないビジネスユーザーでもAIアプリケーションを構築できる革新的な機能です。ドラッグ&ドロップの視覚的なインターフェースにより、直感的な操作でAIモデルを作成できます。
グラフィカルなワークフロー設計により、データの流れやモデルの処理ステップを可視化できます。これにより、ビジネス部門の担当者が自らの業務課題に対するAIソリューションを迅速に構築し、試行錯誤を重ねながら最適化を図ることができます。
API連携とシステム統合機能
API連携とシステム統合機能により、AIプラットフォームを既存の業務システムと連携させることができます。RESTful APIやWebhookを通じて、CRMシステムやERPシステムとのデータ連携が可能です。
また、リアルタイム推論APIにより、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションから直接AIモデルを呼び出すことができます。これにより、既存のビジネスプロセスにシームレスにAI機能を組み込み、エンドユーザーに価値のあるサービスを提供できます。さらに、バッチ処理APIにより、大量データの一括処理も効率的に実行できます。
代表的なAIプラットフォーム製品
市場には多数のAIプラットフォーム製品が存在しており、それぞれ特徴的な機能と強みを持っています。ここでは、代表的な製品について具体的な特徴と活用事例を紹介します。
Amazon SageMaker（AWS）
概要と特徴
Amazon SageMakerは、AWSが提供するフルマネージドな機械学習プラットフォームで、データ前処理・学習・デプロイ・MLOpsまで機械学習のライフサイクル全体を一貫して支援します。
- Jupyterベースの開発環境、学習用インスタンス、推論エンドポイントをワンクリックで用意できる
- 組み込みアルゴリズムやコンテナイメージが多数用意されており、ゼロからコードを書かなくてもモデル構築が可能
- SageMaker Autopilotにより、特徴量エンジニアリングからアルゴリズム選択・ハイパーパラメータ調整までを自動化し、精度の高いモデルを短時間で作成できる。
活用事例：GE HealthCareによる医療画像AI
GE HealthCareは、AWSと戦略的提携を結び、医療画像の分析や共有基盤にAWSとSageMakerを採用しています。医療画像データをクラウド上で安全に管理し、深層学習モデルによる診断支援を行うことで、診断の効率化・精度向上を図っています。
Google Cloud Vertex AI
概要と特徴
Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合型のML／生成AIプラットフォームです。従来のAutoMLやAI Platformを統合したサービスで、生成AIから従来型のMLまでを一つの基盤で扱える点が特徴です。
- 「Model Garden」により、GeminiなどのGoogle製基盤モデルやパートナー／オープンモデルを含む200以上のモデルを一元的に利用可能
- ノーコード／ローコードで学習できるAutoML機能と、カスタムトレーニングの両方に対応
- Feature Store、Pipeline、MonitoringなどMLOps機能が統合されており、本番運用まで見据えた設計が可能
活用事例：製造業の外観検査（品質管理）
Vertex AIを用いて、製造ライン上の製品画像から不良品を検知する外観検査ソリューションが構築されています。カメラで撮影したパッケージの画像をリアルタイムに解析し、傷や汚れなどの欠陥を判定することで、不良流出の防止と歩留まり向上に貢献しています。
Microsoft Azure Machine Learning
概要と特徴
Azure Machine Learning（Azure ML）は、エンタープライズ向けのMLOpsを強く意識した機械学習プラットフォームです。
- データサイエンティストとアプリ開発者が同じ環境で実験・学習・デプロイを行える統合ワークスペース
- Azure ML Registriesにより、モデルやデータ資産をワークスペース横断で共有し、開発・検証・本番など複数環境で一貫したMLOpsを実現
- Azure DevOpsやGitHubと連携し、CI/CDパイプラインに機械学習モデルの学習・テスト・デプロイを組み込める
代表的な活用パターン
具体的な導入事例は業界横断で多数ありますが、代表的なパターンとしては以下のようなものが挙げられます。
- 製造業における設備の故障予兆検知（異常検知モデルとダッシュボード連携）
- 金融機関における与信スコアリングモデルの本番運用と継続的アップデート
- 小売・ECにおける需要予測や価格最適化モデルの自動再学習とデプロイ
いずれも、「モデルを作って終わり」ではなく、再学習と再デプロイを自動化するMLOps基盤としてAzure MLが活用されています。
Oracle Cloud Infrastructure（OCI）Generative AI / Oracle AI
概要と特徴
Oracleは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上で企業向けAIサービスを統合的に提供しており、その中核となるのが「OCI Generative AI」です。
- CohereやMeta、Mistralなど複数ベンダーのLLMを選択でき、テキスト生成・要約・埋め込み・RAGなど企業ユースケース向けの機能をサポート
- Oracle Databaseや各種SaaS（ERP、HCM、CXなど）と密接に連携し、自社データを利用したドメイン特化型の生成AIを構築可能
- 「Dedicated AI Clusters」により、セキュアな専用クラスタ上で生成AIを運用し、コンプライアンスやデータ主権の要件にも対応
さらに近年、Google CloudのGeminiモデルやxAIのGrok 3など、他社基盤モデルをOCI Generative AI経由で提供する戦略を打ち出しており、マルチモデル・マルチベンダー型のプラットフォームとして進化しています。
活用事例：Oracle Fusion Applicationsへの組み込み
Oracleは、自社のFusion Applications（ERP、HCM、CXなど）に100以上の生成AI機能を組み込み、メール文面の自動生成、レポート要約、サポート回答案の提案など、業務アプリケーション内で自然にAIを活用できる形で提供しています。
その他の代表的なAIプラットフォーム
上記のほかにも、以下のようなプラットフォームが企業のAI活用でよく名前が挙がります。
- Databricks（Lakehouse AI）：データレイクとデータウェアハウスを統合した「レイクハウス」上で、Sparkベースの分析とLLM活用を一体で提供。
- Snowflake（Snowflake Cortexなど）：クラウドDWH上のデータに対して、SQLから直接生成AIやML機能を呼び出せる環境を整備。
これらは「データ基盤＋AI機能」の色が強く、データエンジニアリングとAIを一体で進めたい組織に適しています。
AIプラットフォーム選定と導入戦略
AIプラットフォームの選定と導入を成功させるためには、感覚的な判断ではなく、明確な目的と要件にもとづいた体系的なアプローチが不可欠です。ここでは、実務で使える選定基準と導入戦略を整理します。
目的と要件に基づく選定基準
AIプラットフォームの選定において最も重要なのは、明確な目的設定と要件定義です。まず、解決したい業務課題を具体的に定義し、求める成果を数値化して設定する必要があります。
技術的要件では、処理するデータの種類と量、必要なアルゴリズム、統合対象システム、セキュリティ要件を明確にします。また、組織の技術レベルに応じて、必要なサポート体制やトレーニングプログラムの有無も重要な評価項目です。コスト面では、初期費用だけでなく、運用費用や拡張時のコストも含めた総保有コストで評価することが重要です。
段階的導入アプローチの重要性
AIプラットフォームの導入は、一度に全社展開するのではなく、段階的なアプローチを取ることが成功の鍵です。まず、パイロットプロジェクトとして小規模な業務課題から着手し、成果を確認しながら段階的に拡大していきます。
初期段階では、明確なROI測定が可能な業務領域を選定し、短期間で成果を実感できるユースケースから開始します。パイロットプロジェクトの成功により、組織内での理解と支持を得ることで、本格的な展開がスムーズに進められます。また、各段階で得られた知見を次の展開に活かし、継続的な改善を図ることが重要です。
社内体制構築と人材育成計画
AIプラットフォームの効果的な活用には、適切な社内体制の構築と人材育成が不可欠です。まず、AI推進チームを設置し、ビジネス部門とIT部門の橋渡し役を担当する専任者を配置します。
人材育成では、役割に応じたスキル開発が重要です。ビジネスユーザーには、AIの基本概念とプラットフォームの操作方法を、技術者には高度なモデリング技術を習得させます。外部研修の活用とともに、実際のプロジェクトを通じた実践的な学習機会を提供することで、組織全体のAI活用能力を向上させることができます。
投資対効果の測定と評価方法
AIプラットフォーム導入の投資対効果を適切に測定するため、導入前にKPIを設定し、定期的な評価体制を構築する必要があります。定量的指標として、処理時間の短縮率、精度向上率、コスト削減額を測定します。
定性的効果として、業務効率の改善や従業員満足度の向上も重要な評価項目です。また、AIプラットフォームの活用が組織の学習能力や競争優位性にどの程度貢献しているかを長期的な視点で評価することも必要です。これらの評価結果を基に、継続的な改善と追加投資の判断を行います。
AIプラットフォーム導入のメリットとデメリット
AIプラットフォーム導入を検討する際は、メリットだけでなくデメリットも理解し、総合的に判断することが重要です。ここでは、具体的な効果と課題について詳しく解説します。
開発効率化とコスト削減効果
AIプラットフォーム導入の最大のメリットは、AI開発の大幅な効率化です。従来数ヶ月を要していたモデル開発が、ユースケースや体制次第では数週間から数日で完了できるようになる場合があります。また、インフラの構築や運用管理が自動化されることで、人的コストも大きく削減できる可能性があります。
事前構築されたアルゴリズムとテンプレートの活用により、開発者は複雑な実装作業から解放され、ビジネス価値の創出に集中できます。また、クラウドベースの従量課金制により、初期投資を抑制し、必要な時に必要な分だけリソースを活用できるため、コスト効率が向上します。さらに、自動スケーリング機能により、処理負荷に応じたリソースの最適化も実現されます。一方で、データ準備やガバナンスなど別の領域のコストも発生するため、総保有コストでの評価が重要です。
専門知識不要による導入ハードル低下
ノーコード・ローコード環境により、機械学習の高度な専門知識がないビジネスユーザーでも、一定の前提知識があればAIアプリケーションを構築しやすくなります。これにより、AI活用の裾野が大きく広がり、組織全体のデジタル変革が促進される可能性があります。
直感的なユーザーインターフェースにより、データサイエンティストでなくても、業務に精通した現場担当者が直接AIソリューションを構築できるケースが増えます。これにより、ビジネス要件をより正確に反映したAIアプリケーションの開発が可能になり、実用性の高いソリューションを迅速に展開しやすくなります。ただし、データや結果の解釈に関するリテラシーは依然として重要です。
セキュリティリスクと依存性の課題
一方で、AIプラットフォーム導入にはセキュリティリスクと依存性の課題も存在します。クラウドベースのプラットフォームでは、機密データの外部送信により、情報漏洩のリスクが高まる可能性があります。
また、プラットフォームベンダーへの依存度が高まることで、サービス停止や価格変更の影響を受けやすくなります。特定のベンダーの仕様に最適化されたシステムを構築した場合、他のプラットフォームへの移行が困難になるベンダーロックインのリスクも考慮が必要です。これらの課題に対しては、適切なリスク管理策（データ暗号化、アクセス制御、契約条件の確認など）の実装が重要です。
カスタマイズ制約とベンダーロックイン対策
標準化されたAIプラットフォームでは、特殊な業務要件への対応に制約がある場合があります。既存システムとの複雑な連携や、独自のアルゴリズム実装が必要な場合、プラットフォームの機能だけでは対応できない可能性があります。
ベンダーロックイン対策として、オープンスタンダードの活用と複数ベンダーの組み合わせによるマルチクラウド戦略が有効な選択肢の一つです。ただし、運用の複雑化やコスト増につながる場合もあるため、自社の体制やスキルを踏まえた慎重な検討が必要です。また、重要なデータとアルゴリズムは自社でも管理できる体制を構築し、プラットフォーム依存度を適切にコントロールすることが重要です。さらに、契約条件の詳細な検討により、将来的な選択肢を確保することも必要です。
業界別AIプラットフォーム活用事例
AIプラットフォームは、単に「高度な技術基盤」ではなく、業界ごとの具体的な業務プロセスにどれだけフィットさせられるかが成否を分けます。
ここでは、代表的な 4 業界（製造・小売／EC・金融・医療）における活用パターンを紹介しながら、「どのようなユースケースで成果が出ているのか」を整理します。
製造業：予知保全と品質管理
製造業で最も代表的なAI活用が、設備の予知保全（Predictive Maintenance）です。工作機械やロボットに取り付けたセンサーから、振動・温度・電流・音などのデータを収集し、AIプラットフォーム上で解析することで、故障の兆候を事前に検知します。
実際に、GE など大手メーカーでは、工場設備にAIベースの予知保全を導入し、ダウンタイム削減やメンテナンスコスト低減に成果を上げています。複数の事例や調査レポートでは、予知保全により計画外停止時間を30〜50％程度削減できる可能性が報告されています。
また、画像認識を使った外観検査の自動化も広がっています。製品のキズ・汚れ・印刷不良をカメラで撮影し、AIモデルで判定することで、人手検査の負担を減らしつつ品質のバラつきを抑えることができます。こうした画像モデルは、クラウドのAIプラットフォーム（例：SageMaker、Vertex AI、Azure ML など）上で学習・デプロイされ、生産ラインのシステムと連携してリアルタイムに動作しています。
ポイント
- まずは「特定設備や1ライン」から始めて、複数ライン・複数工場へと水平展開していく段階的アプローチが現実的
- PLCやMESなど既存の工場システムと、クラウドAIをどうつなぐか（データ連携基盤）が成否のカギ
小売・EC：レコメンド、需要予測、検索最適化
小売・ECでは、商品レコメンドや需要予測が、AIプラットフォームの代表的なユースケースです。
たとえば、日本のホームセンター大手・カインズは Google Cloud の Vertex AI を活用し、店舗数に依存しない需要予測アーキテクチャを構築しました。データ前処理時間を約3時間から約50分に短縮し、店舗数が増えても安定した処理を実現しています。
また、イスラエルの大手ドラッグストアチェーン Super-Pharm では、Vertex AI を用いて需要予測と在庫最適化を行い、在庫精度を50%から90%へと大幅に改善。在庫切れや過剰在庫を抑えながら、売上機会の最大化を図っています。
他にも、
- ECサイト上でのレコメンド（この商品を見た人は、こちらも購入しています）
- サイト内検索の意味検索／レコメンド付き検索
- キャンペーン・天候・イベント要因も加味した多変量の需要予測
などが、AIプラットフォームの得意領域です。
ポイント
- 「CVR」「在庫回転率」「廃棄量」など、売上とコストを両方見るKPIを設定しやすい
- オンラインだけでなく、店舗在庫・発注にも横展開しやすく、OMO文脈の中核に据えられる
金融：不正検知とリスク管理
金融業界では、AIプラットフォームは主に不正取引の検知やリスク管理で活用されています。
欧州の銀行 Belfius は、Microsoft Azure Machine Learning を活用し、AML（アンチマネーロンダリング）と不正検知の2つの重要なユースケースに取り組んでいます。Azure Machine Learning、Azure Synapse Analytics、Azure Databricks を組み合わせたデータプラットフォームを構築し、開発時間の短縮と効率性の向上を実現しています。
金融機関における不正検知では、以下のようなパターンを継続的に学習し、疑わしい取引を自動でアラートする仕組みが構築されています。
- 通常とは異なる取引パターン（時間帯・金額・頻度・IPなど）
- コミュニケーションや行動ログの異常パターン
ポイント
- ビジネス的には、「検知率を上げつつ、誤検知（False Positive）をいかに減らすか」が重要
- 勘定系・チャネル系システムとリアルタイム連携できるアーキテクチャ設計が不可欠
医療・ヘルスケア：医用画像診断支援とワークフロー効率化
医療分野では、医用画像（X線・CT・MRI など）のAI解析と、その周辺ワークフローの効率化でAIプラットフォームが活用されています。
AWS では、医用画像の保存・配信を行う AWS HealthImaging と Amazon SageMaker を組み合わせ、医療機関向けに画像ワークフローの改善ソリューションを提供しています。このアーキテクチャにより、画像診断のスピード向上と放射線科の生産性向上を目指しています。
また、SageMaker Canvas のようなノーコードツールを活用することで、医師や放射線技師など、機械学習の専門家ではない医療従事者でも、ノーコードで画像分類モデルを試作できる環境が整いつつあります。AWS公式ブログでは、皮膚がん画像分類のユースケースが紹介されており、こうしたノーコード環境を用いて医療従事者がコーディング不要でAIモデルを構築・評価する手順が解説されています。
ユースケースとしては、
- 画像からの病変候補の自動ハイライト
- 緊急度の高い症例の優先順位付け
- 電子カルテのテキストと画像を組み合わせた診療支援・予後予測
などが挙げられます。
ポイント
- 医療データ特有の規制・プライバシー要件（HIPAA 等）に対応したプラットフォーム選定が必須
- 現時点では「AIによる完全自動診断」ではなく、医師の判断を支援するツールとしての位置付けが現実的
これらの事例のように、AIプラットフォームは多様な業界で成果を上げています。では、実際に自社でAIを導入するにはどのような基盤を選ぶべきでしょうか。その一つの選択肢が、株式会社パソナデータ&デザインが提供する『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』です。
株式会社パソナデータ&デザインの『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』
株式会社パソナデータ&デザインでは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）と CData Sync を組み合わせて、社内データをAIで活用しやすい形に整える「AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス」を提供しています。AIそのものではなく、AIが活きるデータ基盤を整えることにフォーカスしたサービスです。
社内データを統合するAIデータプラットフォーム基盤
AI Ready Platform on OCI は、基幹の Oracle Database をはじめ、社内の業務データベースやストレージ、SaaS、ファイルなど、散在するデータを OCI 上の「Autonomous AI Database」に集約し、AIが扱いやすい“AI Ready Data”へと最適化します。
- Oracle Database に蓄積された基幹データを、RAG やAIエージェントから利用しやすい構造に整備
- CData Sync や OCI 標準コネクタを活用し、kintone や Sansan、freee などのSaaSも含めて業務データを横断的に連携・統合
これにより、「社内のどこに何のデータがあるか分からない」「サービスごとにデータがサイロ化している」といった課題を、AIから横断的に参照できる状態へ近づけます。
RAG・AIチャット・AIエージェントまで対応可能な拡張性
統合されたデータは、OCI 上の AI Ready Platform を通じて、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やAIチャット、将来的な業務AIエージェントなど、さまざまなユースケースに接続できます。
- データベース内に Vector Store を構成し、ベクトル検索による高精度な情報検索を実現
- AIチャットやRAGの利用から、MCP対応のAIアシスタント経由で自然言語による問い合わせやSQL実行まで拡張可能
まずはFAQ検索や社内ナレッジ検索から始め、段階的に業務エージェント化へ進めていくといった発展も見据えたアーキテクチャになっています。
OCIのセキュリティ機能を活用した安全なAI基盤
本サービスでは、OCI のセキュリティ機能を活用しながら、AI向けのデータ基盤を設計・構築します。
- データマスキング、暗号化、アクセス制御、監査ログ、閉域ネットワークなどによる高いセキュリティ要件への対応
- OCI GenAI を用いて、LLM を自社環境内で実行しつつ、社内データを外部に出さない構成が可能
「社内機密や個人情報を含むデータをAIに使いたいが、セキュリティが心配」というケースでも、OCIの機能を前提にした設計で対応します。
貴社のステージに合わせた導入アプローチ
AI Ready Platform on OCI 導入支援サービスでは、AI活用のステージや投資スタンスに応じて、3つのアプローチプランを用意しています。
- PoC検証型アプローチ
└ まずは特定ユースケースで小さく PoC を実施し、実データで効果や実現可能性を確認したい企業向け - グランドデザイン型アプローチ
└ 要件定義〜設計〜構築を丁寧に行い、全社展開を見据えた堅牢な基盤を一度で作り込みたい企業向け - アジャイル成長型アプローチ
└ 最小限のMVP版を早期にリリースし、現場で使いながら機能拡張・精度向上を重ねていきたい企業向け
こんな企業におすすめ
- 既存の Oracle 資産を活かして、RAG やAIチャットなどへ展開したい
- SaaS が乱立し、部門ごとにデータが分断されている状況を解消したい
- データを外に出さず、セキュリティ・ガバナンスを重視しながら生成AIを導入したい
- PoC で止まらず、本番運用や将来の拡張まで見据えたAI基盤を整えたい
上記のようなことでお悩みの場合は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
株式会社パソナデータ&デザインの『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』はこちら
まとめ
本記事では、AIプラットフォームの基本概念から種類・特徴、代表的な製品の活用事例、選定・導入のポイントまで包括的に解説しました。AIプラットフォームは、企業のデジタル変革を加速し、競争優位性を確保するための重要な基盤となっています。
- AIプラットフォームは統合的な開発環境により、AI活用の敷居を大幅に下げる
- 総合型と特化型、クラウド型とオンプレミス型など、多様な選択肢が存在する
- Amazon SageMaker、Google Vertex AI、Azure ML、IBM Watsonなど主要製品それぞれに特徴がある
- 導入には段階的アプローチと適切な人材育成が重要
- 開発効率化とコスト削減の大きなメリットがある一方、セキュリティとベンダー依存のリスクも存在する
- 金融、製造、医療など各業界で具体的な成果が報告されている
AIプラットフォーム導入を検討している方は、まず自社の課題と要件を明確にし、パイロットプロジェクトから始めることをおすすめします。株式会社パソナデータ&デザインの『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』のような専門的なサポートを活用することで、より確実で効果的なAI導入を実現できます。
