AIのシステムはどこで動かす？　クラウド／オンプレのギャップを解消する方法は

　AI／機械学習の活用では、「システムをどこで動かすか」という点が重要になる。その選択肢として、スモールスタートが可能で拡張性に優れたパブリッククラウドは候補に挙がりやすい。だが、本番環境でのSLAやコンプライアンスを考慮して、後から自社環境へ展開するケースも少なくない。

　ここで問題になるのが、クラウドとオンプレミスの間で、運用性や俊敏性、テクノロジーなどが異なっていることだ。例えばオンプレミス環境で、最新のハイスペックなサーバを用意したとしても、増設やバージョンアップを、クラウドのように迅速に行うことは難しい。AIを効果的に活用するには、こうしたギャップが生むストレスを解消する必要があるだろう。

　そこで注目したいのが、クラウド同様の利便性を自社環境で提供する、MLaaS（Machine Learning as a Service）プラットフォームだ。利用者や利用部門が追加された際も1boxで提供できるほか、従量課金かつ迅速なリソース提供で、運用・コストの最適化も実現する。本コンテンツで、その実力を詳しく見ていこう。