ビジネスがGoogleのAIテクノロジーを活用する方法

今日のテクノロジーとスタートアップのシーンでは、ビジネスリーダーはAIと機械学習の重要性を理解しています。彼らは、これらがデータから貴重な洞察を引き出すのにどのように役立つか、スマートな自動化を通じて運用をストリームライン化する方法、そして無比の顧客体験を作成する方法を認識しています。しかし、これらのAIテクノロジーを開発し、Google Maps API のようなツールを使用することは、時間がかかり、費用もかかる場合があります。高度なAI専門家の需要は、さらに課題を加える要因となっています。したがって、テクノロジー企業やスタートアップは、ビジネス戦略にAIを組み込む際に、リソースを賢く使用する必要があります。

この記事では、テクノロジー企業やスタートアップが、GoogleのAIテクノロジーを賢く適用してイノベーションを促進し、費用を削減するためのさまざまな戦略について共有します。

運用の効率性と成長のためのAIの活用

今日の最先端企業の多くは、AIの力なしには不可能な革新的なサービスまたは製品を提供しています。これは、これらの企業がインフラストラクチャーとワークフローを一から構築していることを意味しません。クラウドプロバイダーが提供するAIおよび機械学習サービスを利用することで、企業は新しい成長の機会を解放し、プロセスを自動化し、コスト削減の取り組みを推進できます。AIを中心に据えることではない小規模企業でも、AIを運用の基盤に織り込むことで、効率的なコスト管理を実現し、成長を促進できます。

製品開発の加速

スタートアップは、技術的専門知識を自社のプロジェクトに直接投資することを目指しています。新しいAIテクノロジーの開発が主な目標ではない場合でも、革新的なアプリケーションにAI機能を組み込むことは大きな価値があります。このようなシナリオでは、事前トレーニングされたAPIを使用することは、迅速で費用効率の高い解決策となります。これにより、組織は強固な基盤を得て、優れた成果を生み出すことができます。

例えば、会話AIを製品やサービスに組み込む多くの企業は、Speech-to-TextやNatural LanguageなどのGoogle Cloud APIを活用しています。これらのAPIにより、開発者は、感情分析、トランスクリプション、不適切な言葉のフィルタリング、コンテンツ分類などの機能を容易に組み込むことができます。強力なテクノロジーを利用することで、企業は革新的な製品の開発に集中できるようになります。

この記事では、Google CloudのスピーチAPIを使用するテクノロジー企業の優れた例が紹介されています。紹介されているユースケースは、顧客の洞察を抽出することから、ロボットに共感的な個性を与えることまで、多岐にわたります。詳細については、AI製品ページを参照ください。ここでは、Translation、Visionなどの追加APIも提供されています。また、ML APIを対象としたGoogle Cloud Skills Boostプログラムも利用可能で、専門知識とサポートを提供しています。

ワークロードとコストの最適化

高価で複雑なMLインフラストラクチャーの課題に対処するために、多くの企業はクラウドサービスに注目しています。クラウドプラットフォームは、コスト最適化の利点を提供し、企業は必要なリソースのみを支払い、需要の変化に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。

Google Cloudを使用すると、顧客はMLワークロードを微調整するためのさまざまなインフラストラクチャーオプションを利用できます。いくつかの企業は、汎用的なプロトタイピングにCPUを使用する一方、他の企業は画像中心のプロジェクトや大規模なモデル、特にTensorFlowのカスタム操作が必要な場合にGPUを利用しています。いくつかの企業はGoogleの独自のMLプロセッサ、Tensor Processing Units (TPU)を使用していますが、多くの企業は特定のユースケースに合わせてこれらのオプションを組み合わせています。

特定のユースケースに合わせてハードウェアを選択し、管理されたサービスのスケーラビリティと運用のシンプルさを活用するだけでなく、企業はコスト管理を支援する構成機能を検討する必要があります。例えば、Google Cloudは、GPUのタイムシェアリングとマルチインスタンス機能、およびVertex AIを提供しています。これは、明示的にGPUの使用とコストを最適化するように設計されています。

Vertex AI Workbenchは、NVIDIA NGCカタログとシームレスに統合されており、フレームワーク、ソフトウェア開発キット、Jupyter Notebooksのワンクリックデプロイを可能にします。この統合とReduction Serverは、企業が管理されたサービスを活用してAIの効率性を高め、コストを削減する方法を示しています。

運用の効率性の向上

製品作成のための事前トレーニングされたAPIやMLモデル開発を利用するだけでなく、企業は、特定のビジネスおよび機能要件に合わせたAIソリューションを採用することで、特に成長段階で運用の効率性を高めることができます。これらのソリューションには、契約処理や顧客サービスが含まれ、ビジネスプロセスを合理化し、リソース配分を改善する道を開きます。

そのようなソリューションの優れた例は、Google CloudのDocumentAIです。これらの製品は、テキストから情報を分析および抽出するために機械学習の力を利用し、契約ライフサイクル管理や抵当処理などのさまざまなユースケースに応じます。DocumentAIを使用することで、企業はドキュメント関連のワークフローを自動化し、時間を節約し、精度を向上させることができます。

Contact Center AIは、顧客サポートの需要が増加する企業にとって貴重な支援を提供します。このソリューションにより、企業は知的仮想エージェントを構築し、仮想エージェントと人間のエージェントのシームレスなハンドオーバーを可能にし、コールセンターの相互作用から有意義な洞察を得ることができます。こうしたAIツールを利用することで、テクノロジー企業やスタートアップは、顧客サービスを強化し、全体的な効率性を最適化しながら、イノベーションと成長にリソースを割り当てることができます。

ML開発のスケーリング、モデル展開の合理化、精度の向上

テクノロジー企業やスタートアップは、データから洞察を抽出するか、新しいユースケースを実装するために、カスタムモデルを必要とします。しかし、これらのモデルをプロダクション環境に展開することは、課題があり、リソースを大量に消費する場合があります。管理されたクラウドプラットフォームは、組織がプロトタイピングからスケーラブルな実験、そしてプロダクションモデルの定期的な展開への移行を可能にすることで解決策を提供します。

Vertex AIプラットフォームは、クライアントの間で人気を博しており、ML開発を加速し、従来の方法に比べて生産時間を最大80%削減します。Vertex AIは、MLエンジニア、データサイエンティスト、開発者が効率的に貢献できるように、広範なML Ops機能を提供しています。AutoMLなどの機能を含むことで、深いMLの専門知識がなくても、ユーザーフレンドリーで低コードの機能を使用して、高性能のモデルをトレーニングできます。

Vertex AI Workbenchの使用は著しく増加しており、顧客は、大規模なモデルトレーニングジョブを10倍加速し、モデルの精度を80%から98%まで向上させる機能から利益を得ています。プロトタイプからプロダクションのMLモデルへの移行のステップバイステップガイドについては、ビデオシリーズを参照してください。また、Vertex AIが気候変動の測定に貢献する方法、Vertex AIとBigQueryのシナリオによるデータ分析の強化、そしてこの記事のVertex AIの例に基づく説明による直感的で効率的なモデルイテレーションについて、記事をご覧ください。