2025.08.27

AIプラットフォームとは？おすすめ5選やメリット・デメリット、導入ステップを解説

コラム

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AIプラットフォームとは、AI開発に必要な機能がそろっているサービスのことです。AIプラットフォームを活用すれば、高度な知識・スキルがなくてもAIを開発できたり、開発期間を短縮できたりするなどのメリットを得られるでしょう。

本記事では、AIプラットフォームの概要や活用するメリット・デメリット、おすすめのプラットフォーム5選と選定時のポイントについて詳しく解説します。AIプラットフォームについて知りたい方、利用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

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1 AIプラットフォームとは
- 1.1 AIプラットフォームにおける2つの種類
2 AIモデル作成の流れとAIプラットフォームの機能
3 AIプラットフォームを活用する3つのメリット
4 AIプラットフォームを活用する注意点・デメリット
5 AIプラットフォームを導入するステップ
6 おすすめのAIプラットフォーム5選
7 AIプラットフォーム選定時における5つのポイント
8 まとめ

AIプラットフォームとは

AIプラットフォームとは、AIモデル開発に必要な機能やデータが集約されているツールのことです。具体的には、学習データや機械学習を実施する機能が実装されています。ゼロからAI開発を行えば、多くの時間とコスト、手間がかかりますが、AIプラットフォームを活用すれば開発の手間などを抑えられます。

AIプラットフォームにおける2つの種類

AIプラットフォームは大きく以下の2種類に分かれます。

総合型
特化型

順に解説します。

総合型

AI開発に必要な機能がすべて用意されているタイプです。画像・動画・音声認識や需要予測AIなど、さまざまな種類のAI開発で利用できます。

特化型

特定の機能や業界向けに特化したタイプです。例えば、医療や製造業、マーケティングで強みを発揮するAI開発に効果的です。機能や対応業界が限定されている分、開発可能なAIの種類は多くありませんが、より高度なAIを開発できます。

AIモデル作成の流れとAIプラットフォームの機能

AIモデルを作成する流れは以下の通りです。

データ収集
データ処理
モデル構築
再学習

ここからは、上記の各ステップとAIプラットフォームの機能について解説します。

1.データ収集

AIの開発や精度の向上にはデータ収集が必要です。多くのデータを学習させるほど、高度なAIの開発が可能です。AIプラットフォームの中には、学習で利用できるデータが準備されているものも存在します。また、外部ツールとの連携が可能なものも存在して、データ収集の手間を抑えられます。

2.データ処理

データは収集してもそのまま使えるわけではありません。不備があるデータを削除したり、データにラベル付けを行ったりする必要があります。例えば、製造現場で不良品を発見する画像認識AIを構築する場合には、各画像に良品か不良品かのラベル付けが必要です。AIプラットフォームには、データ処理を効率化する機能も実装されています。

3.モデル構築

続いて、利用目的に応じたAIモデルを構築します。AIモデルと一言でいっても、以下の通りさまざまな種類が存在します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込み層やプーリング層などの独自構造を有しているモデル
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
時系列データなどの解析に特化したモデル
LSTM
RNNを改良したもので、長いデータも確実に読み込み可能なモデル
自己符号化器（オートエンコーダ）
入力データを一度圧縮して重要な特徴だけを残した後に、再度元の次元に復元処理するモデル
敵対的生成ネットワーク（GAN）
2つのコンピュータープログラムを競わせて新たなデータを生成するモデル

AIプラットフォームは、適切なモデルの開発に役立ちます。

4.再学習

再学習とは、開発済みのAIに最新データを入力して精度を高めることです。AIは一度開発すれば完了するわけではなく、開発後も学習を継続的に行うことで、精度を向上させる必要があります。AIプラットフォームには再学習用の機能も実装されています。

AIプラットフォームを活用する3つのメリット

続いて、AIプラットフォームを活用する以下3つのメリットを紹介します。

開発期間の短縮とコスト削減
スモールスタートが可能
高度な専門的な知識やスキルが不要

開発期間の短縮とコスト削減

AIプラットフォームを活用すれば、開発期間の短縮とコスト削減が可能です。AIをゼロから構築する必要はありません。開発に必要な機能やリソースが組み込まれているため、早期かつコストを抑えたAI開発が期待できます。

スモールスタートが可能

スモールスタートが可能な点もAIプラットフォームを用いるメリットです。専門業者に依頼する場合、大規模な開発になるケースがほとんどです。ただ、コストやリスクヘッジの観点から、まずは小規模で試して期待する成果が得られるかを検証したい企業もあるでしょう。AIプラットフォームを活用すれば、小さく始め徐々に拡大することもできます。

高度な専門的な知識やスキルが不要

AIプラットフォームを用いれば、高度な専門知識やスキルがなくてもAI開発が可能です。ノーコードでAIを開発できるプラットフォームを利用した場合、プログラミングも不要です。AI構築のために専門エンジニアを雇用する必要はありません。

AIプラットフォームを活用する注意点・デメリット

メリットがある一方で、AIプラットフォームの活用には以下の注意点・デメリットも存在します。

一定の知識・スキルが必要
失敗の可能性
ベンダーへの依存

順に解説します。

一定の知識・スキルが必要

メリットの章で「高度な専門的な知識やスキルが不要」とお伝えしましたが、一定の知識やスキルは必要です。ITなどに関する知識やスキルが乏しい方がAI開発を行うのは難しいでしょう。また、高度なAIを開発したい場合には必要な知識・スキルが増加します。

失敗の可能性

AIプラットフォームは複数存在します。目的とするAI開発に適さないプラットフォームを利用した場合、開発が失敗する可能性があるでしょう。なお、AIプラットフォーム選定時のポイントは後ほど詳しく解説します。

ベンダーへの依存

ベンダーへの依存性が高まることも、注意点やデメリットの一つです。AIプラットフォームを提供しているルールや規約などが変われば、従来通りの使い方ができなくなる恐れがあります。また、独自のデータ保存形式がとられたプラットフォームを利用している場合、他のプラットフォームに利用を移行することが簡単ではありません。

AIプラットフォームを導入するステップ

AIプラットフォームの導入ステップは以下の通りです。

課題の分析と目的・要件の明確化
AIプラットフォームの選定
導入と利用範囲の拡大
効果検証と改善

順に解説します。

1.課題の分析と目的・要件の明確化

まずは、自社における課題の分析とAIを開発する目的を明確にしましょう。解決したい課題や目的に応じて最適なAIが異なります。どのようなAIを開発するかが明確にならなければ、どのAIプラットフォームが合うかの判断がつきません。目的などが明確になったら、AIプラットフォームに求める要件を整理します。

2.AIプラットフォームの選定

続いて、AIプラットフォームの選定を行います。トライアルなども活用して、使い勝手に問題がないか検証すると良いでしょう。

3.導入と利用範囲の拡大

用いるプラットフォームが決まったら、実際に導入します。導入時はスモールスタートを意識して、小さく始め徐々に利用範囲を拡大すると良いでしょう。まずは、特定のチームのみで活用して横展開していくことがおすすめです。

4.効果検証と改善

導入・活用後、期待する成果が得られているかを定期的に確認しましょう。思うような成果が出ていない場合には、利用方法を変えたり用いるプラットフォームを変更したりすることもおすすめです。また、開発したAIの精度に問題がないかの確認も重要です。

AIプラットフォーム選定時における5つのポイント

最後に、AIプラットフォーム選定時における以下5つのポイントを紹介します。

利用目的や課題
使いやすさ
コストや拡張性
システム連携
セキュリティ対策

利用目的や課題

「AIプラットフォームを導入するステップ」の章で解説した通り、AIプラットフォームの選定前に利用目的や既存の課題を整理しましょう。目的などが明確になれば、求める要件や必要な機能も明らかになります。

使いやすさ

使いやすさの確認も重要です。高機能なAIプラットフォームであったとしても、使いこなせなければ意味がありません。企業や開発担当者のリテラシーレベルに応じて、活用しやすいものを選択しましょう。

コストや拡張性

コストや拡張性も確認すると良いでしょう。コストをチェックする場合には、初期導入費やランニングコスト、オプションコストなどを含めた、総費用の確認が重要です。また、拡張性が高ければ長期的に利用できる可能性が高まります。

システム連携

既存システムと連携できれば、データ収集の手間を抑えられます。また、長期的に利用を検討している場合には、将来導入予定のシステムとの連携が可能かも確認すると良いでしょう。

セキュリティ対策

AIプラットフォームでは、さまざまなデータを取り扱うためセキュリティ対策に問題がないかの確認も重要です。セキュリティ対策が万全でない場合、情報漏洩の危険性があります。

まとめ

AIプラットフォームとは、AIモデル開発に必要な機能やデータが集約されているツールのことです。AIはデータ収集・処理やモデル構築、再学習のステップで開発されることが多く、AIプラットフォームには各ステップで必要な機能が実装されています。利用すれば、高度な知識・スキルがなくてもAIを開発できたり、開発期間を短縮できたりするなどのメリットを得られるでしょう。

AIプラットフォームは複数存在して、それぞれ特徴や機能が異なるため自社に合うものを導入することが重要です。導入前に、利用目的・課題を明確にしてAIプラットフォームに求める要件を洗い出すとともに、使いやすさやコスト、外部システムとの連携などを確認すると良いでしょう。

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