AIとクラウドを機能の層に分ける

計算資源と、そこから生まれるサービス

クラウドとは、遠くにあるコンピューターという場所の呼び名だけではありません。必要なときに計算や保存などの資源を取り出し、利用量を測り、増減させられる提供方式です。NISTの定義は、ネットワークを介する利用や資源の共有などの特徴を整理しています。同じデータセンターを利用しても、サーバーを長期間借りて管理を任せきりにする契約と、利用者自身が短時間で必要な資源を増やせるサービスとでは、事業の仕組みが異なります。

一方、AIは入力から予測・分類・生成などを行う技術の総称です。AIを利用するためにクラウドを使う場合は多くありますが、両者は同義ではありません。工場の装置内や個人の端末でAIを実行する場合もあれば、AI以外の会計処理や顧客管理をクラウドで動かす場合もあります。企業の資料にAIとクラウドの両方が書かれていたら、どこで計算するのかと、何を実現するのかという二つの軸に分けて読みます。

利用者が見る画面、業務の手順、モデルを呼び出す仕組み、計算機や記憶装置、施設の電源と冷却は別の層です。それぞれを異なる企業が担うことも、一つの企業群が複数の層を持つこともあります。画面上で同じ文章が返ってきても、その裏で誰に料金が支払われ、どの設備に依存するかは異なります。最初の企業研究では、製品名の隣に「利用者の何を引き受ける会社か」を一行で記すと、比較する相手を選びやすくなります。

参照資料：The NIST Definition of Cloud Computing

学習と推論、三つのサービス形態

AIの学習は、データからモデルの内部の値を調整する過程です。推論は、そのモデルを使って新しい入力に応じた結果を計算する過程です。大規模な学習を一度行う仕事と、日々の多数の問い合わせに回答する仕事では、計算の繰り返し方も応答時間の要求も違います。学習向け設備の需要を見ただけで、すべての推論サービスの採算が良いと判断することはできません。

IaaSは仮想的な計算機やネットワークなどの基盤を提供し、利用者がその上を広く管理する方式です。PaaSはアプリケーションを動かす土台までを引き受け、SaaSは利用者が目的のソフトウェア機能を使う方式です。分類の名前を覚える以上に、OSの更新、データの権限設定、アプリケーションの不具合対応を誰が担うかを書き分けることが大切です。同じベンダーにも複数方式があり、会社全体を一語に当てはめる必要はありません。

例えば、ある小売店が需要を予測するサービスを使う場合、予測の画面を開くだけの契約と、自社のデータを用意してモデルの実行環境まで管理する契約では必要な仕事が異なります。前者でも、データの内容や発注判断に対する利用企業の責任は残ります。後者では、性能を調整する自由が大きい分、監視や更新の負担も増えます。提供形態は、自由と負担をどこで分けるかという契約の地図として使います。

参照資料：The NIST Definition of Cloud Computing責任共有モデル

資源の共有を費用と品質から考える

資源を共有すると、利用者は一つひとつの機械を常に所有しなくても処理を動かせます。提供者は、異なる利用者の需要をまとめ、設備を活用する機会を得ます。ただし、共有すれば必ず総費用が下がるわけではありません。常時同じ負荷がかかる仕事と、一時的な需要の山がある仕事では、自社設備、予約的な利用、従量的な利用の比較が変わります。移行作業や通信、運用の人件費まで含めて考える必要があります。

性能を表す言葉も分けましょう。一定時間に何件処理できるかという処理量と、一件の結果が返るまでの時間は異なります。さらに、平均的には速くても、ごく一部の応答が遅いと、利用者の操作や業務に支障が出る場合があります。AIの性能評価では回答の正しさや安定性も加わります。計算機の性能が高いことと、その業務で望ましい結果を出せることは、一段階離れた問題です。

最初の練習では、会議記録を要約する架空サービスを考えます。何分の録音を、何人が、いつ利用し、どのくらい待てるかを決めてください。次に録音の保存、文字化、要約、確認、削除を分けます。モデルの利用料だけを見る場合と、全工程を運用する場合との差が見えてきます。この作業により、AIという広い言葉を、顧客、処理、品質、責任、費用の具体的な組合せへ変換できます。

参照資料：The NIST Definition of Cloud ComputingAI Risk Management Framework

同じ問い合わせを三つの形で実装する

架空の窓口業務を、自社で用意した計算機、仮想計算機のサービス、完成した問い合わせ支援サービスで動かす三案を比べます。どの案でも、元資料を作り、更新し、利用者を決める作業は必要です。違うのは、実行環境を誰が整え、障害を誰が見つけ、更新に誰が対応するかです。計算機の所有をやめたことだけを理由に、業務運営の負担も同じ割合で消えるとは考えません。担当する作業を一覧にして、契約に含まれるものへ印を付けます。

三案で同じ件数を処理しても、利用者が待つ時間や、処理できない入力への対応は異なるかもしれません。高性能な計算機を使う案が、必ず利用者にとって最も良いとは限りません。使い始めるまでの準備、担当者の知識、障害時の復旧、契約終了時の扱いまで含めた比較が必要です。ここでは特定の方式を推奨するのではなく、同じ目的に複数の分担があると理解することが学習の狙いです。

比較の最後には、サービスの分類と、今回の業務の条件を別々に説明してください。分類は提供方式を理解する共通の言葉ですが、具体的な責任や料金を決めるのは個々の契約です。名称から推測した内容と、資料に記載された内容を分けると、用語を覚えただけの状態から、調達する機能を説明できる状態へ進めます。

学習の確認として、同じ会社のサービスを一つずつ別の層へ分類してください。会社の名前で分類するのではなく、実際に使う機能と管理の分担を根拠にします。一社が複数の層を持つことを認めた上で、それぞれの顧客と成果物を説明できれば、業界の入口を理解できています。

参照資料：The NIST Definition of Cloud Computing責任共有モデルAI Risk Management Framework