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AIは、特別な分野だけのものではなく、さまざまな仕事の現場で使われるようになってきました。その利用方法のひとつとして広がっているのがクラウドAIです。

クラウドAIは、自社でAIを用意しなくても、インターネットを通じてAIを利用できるサービスです。導入のハードルが低く、短期間で使い始められるため、すでに多くの企業が業務効率化や分析支援に活用しています。

一方で、活用範囲が広がるほど、不安や疑問の声も増えています。

たとえば、どのレベルまで社内データを入力してよいのか、サービス停止時に業務へ影響は出ないのか、利用ルールや責任の所在はどう整理すべきか、といった点です。

本記事では、クラウドAIの基本的な仕組みから、業界ごとの活用イメージ、そして安全で安定して使い続けるために大切な3つのポイントまで、わかりやすく整理していきます。

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クラウドAIとは？

クラウドAIとは、企業の業務課題に合わせてAIをクラウド上に構築し、システムとして利用できるAI基盤のことです。自社でサーバーやGPUなどの設備を用意しなくても、クラウド環境を利用してAIの開発や運用を行えるため、AI導入のハードルを下げられる点が特徴です。

なお、ChatGPTのような生成AIのAPIもクラウド上で提供されるAIサービスですが、文章生成や要約など、特定のAI機能をAPIとして利用するサービスです。

一方でクラウドAIは、単にAIの機能を提供するものではなく、企業の業務に合わせたAIモデルの構築やデータ管理、システム連携などを含めたAI活用の基盤として提供されます。例えば、需要予測や品質検査、顧客分析など、企業ごとの課題に合わせたAIをクラウド上で運用できる点が特徴です。

現在は、以下のような企業がクラウドAIサービスを提供しています。

• Microsoft
• Amazon
• Google
• Oracle
• Alibaba Cloud

例えばMicrosoftのAzureでは、AI機能だけでなく、WordやExcelなどの業務ツールと連携してAIを活用できる環境が提供されています。このようにクラウドAIは、企業の業務システムにAIを組み込んで活用できる点が特徴です。

エッジAI・オンプレミスAIとの違い

クラウドAIを理解するためには、他のAIとの違いを知ることも大切です。クラウドAI・エッジAI・オンプレミスAIの主な違いを次の表にまとめました。

クラウドAIは、インターネット上のサーバーでAIを動かすため、自社で高価な機器を用意しなくても使うことができ、少ない費用で始められ、文章を作るAIや多くのデータを扱う分析などに向いています。

一方、エッジAIは、カメラやセンサーなどの機器の中でAIを動かします。通信をせずにその場ですぐに判断できるため、工場で不良品を見つける仕組みや自動運転など、すぐに結果が必要な場面で使われます。

また、オンプレミスAIは、自社内のサーバーでAIを動かす方法です。データを外に出さずに使えるため、情報をより安全に管理したい場合に向いていますが、機器の準備や管理を自社で行う必要があり、手間や費用がかかります。

このように、AIをどこで動かすかによってそれぞれの特徴が変わります。

クラウドAIを導入・活用するメリット

クラウドAIの仕組みや他のAIとの違いについて説明しましたが、クラウドAIを導入すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは、クラウドAIの主なメリットを紹介します。

• AIの知識・専門人材が不要で活用ができる
• 低コスト・リソースでの導入が可能
• スケーラビリティが高い

AIの知識・専門人材が不要で活用ができる

クラウドAIの大きなメリットの一つは、AIの専門知識がなくても使えることです。これまでは、AIを使うために機械学習の知識を持ったエンジニアや、システムを作ったり管理したりできる専門の人が必要でした。そのため、多くの企業にとってAIは使ってみたいけれど、難しくて手を出しにくいものに。

しかし、クラウドAIでは、あらかじめ用意されているAIの機能をサービスとして利用することができます。

たとえば、

• 画像を見分ける機能
• 文章を作る機能
• 音声を聞き取る機能

などを、クラウドサービスを契約するだけで使い始めることができます。

難しい設定や開発をしなくても、画面の操作や簡単な設定だけで、AIを仕事の中で使うことができます。

さらに、AIの更新や性能の向上はクラウド側で自動的に行われるため、自社でAIを改善し続ける必要はないため、専門の人がいない企業でも、すぐにAIを使い始めることができます。

低コスト・リソースでの導入が可能

これまでAIを動かすためには、

• 高性能なサーバーやGPUなどの機器の費用
• 開発や管理を行うエンジニアの人件費

などが必要でした。

しかし、クラウドAIでは、こうしたAIモデルの初めからの開発や機器を自社で用意しなくても使うことができます。クラウド上に用意されたAIの計算環境を、必要な分だけ利用することができるため、最初にかかる費用を大きく抑えることができます。

多くの場合は、使った分だけ料金を支払う仕組みになっているため、使っていない分の費用を払う必要がなく、無駄なコストを減らすことができます。サーバーの管理やメンテナンスもクラウドAIの提供会社が行うため、自社で管理する手間も少なくなります。

スケーラビリティが高い

クラウドAIには、利用する量を状況に応じて柔軟に調整できるという特徴があります。このように、必要に応じて簡単に利用量を増やしたり減らしたりできることを「スケーラビリティ」といいます。

たとえば、

• 最初は小さな業務でAIを使い始める
• 効果があることを確認してから少しずつ利用する範囲を広げる

という段階を踏んだAI導入ができます。

これまでのように自社でサーバーを用意する場合は、将来どれくらい使うかを予想して設備を準備する必要がありましたが、クラウドAIでは、必要になったときに簡単に処理する能力を増やすことができます。

また、利用する人やアクセスが急に増えた場合でも、クラウド側で自動的に対応するため、システムが止まりにくくなります。

業界別｜クラウドAIのユースケース

クラウドAIは、専門知識がなくても比較的低コストで導入できるため、多くの業界で活用が進んでいます。

ここでは、日本企業の具体的な導入事例をもとに、クラウドAIがどのように活用され、どのような成果につながっているのかを解説します。

• 製造業｜外観検査と予知保全で品質と稼働率を向上
• 医療｜画像診断支援で医師の負担を軽減
• 小売｜需要予測と在庫最適化で機会損失を防ぐ
• 金融｜不正検知とリスク分析の高度化
• 物流｜配送ルート最適化でコストを削減

製造業｜外観検査と予知保全で品質と稼働率を向上

製造業では、クラウドAIを使うことで外観検査や設備の状態監視を自動化でき、品質の向上と安定した稼働につなげることができます。

不良品の見逃しを減らし、設備の異常や故障につながる動作を早めに見つけることができ、製造ラインを止めるリスクを減らすことにつながります。

実際の事例として、日立製作所では、制御盤に使われる電線端子の圧着状態を人の目で確認していましたが、この方法には

• 検査に時間がかかる
• 作業者の経験によって判断が左右される

などの課題がありました。

そこで、Google CloudのクラウドAIサービス「Visual Inspection AI」と自社のエッジコンピュータを組み合わせ、AIによる外観検査システムを導入しました。

このシステムは、約100枚の画像から短期間でAIモデルを作成でき、製造ライン上で自動的に不具合を見つけることができます。

その結果、不具合を見分ける精度は100％を達成し、高いレベルでの品質検査が可能になり、検査作業の効率化と製造現場の品質向上につながっています。

参考：Google Cloud「日立製作所：品質管理に Visual Inspection AI を利用した画像認識を導入し PoC で不具合判別率 100% を達成」

医療｜画像診断支援で医師の負担を軽減

医療分野では、クラウドAIを活用することで画像診断の支援を効率化でき、診断の精度向上と医師の負担軽減につなげることができます。

大量の画像データを効率的に解析し、異常の見落としを減らし、診断の確認作業を効率化できるため、医師が安心して診断を行える環境づくりに役立ちます。

実際の事例として、小松病院では胸部X線やCT画像の読影において、画像の高精細化によって

• 微細な異常を見落とすリスクがある
• 読影作業の負担が大きい

といった課題がありました。

そこで、富士フイルムの医療クラウドサービスを導入し、AIがクラウド上で画像を解析する仕組みを構築しました。

このサービスはMicrosoft Azureを基盤としたクラウド環境で提供されており、胸部X線では異常の可能性がある箇所をヒートマップで表示し、胸部CTでは肺結節の検出を自動で行います。

この仕組みにより、医師は画像を確認する際の不安やストレス、体への負担が軽くなり、診断をより安心してスムーズに進められるようになりました。

参考：富士フイルム「AI技術を活用した画像診断支援をクラウドで使用」

小売｜需要予測と在庫最適化で機会損失を防ぐ

小売業では、クラウドAIを活用することで需要予測を自動化でき、商品の数を適切に保ったり、売り切れによる損失を防いだりすることにつながります。

大量の商品データや販売データをまとめてすばやく確認でき、商品が足りなくなる状況や売れ残りを減らすことで、安定した商品の供給とスムーズな店舗運営が期待できます。

実際の事例として、ホームセンターを展開するカインズでは、オリジナル商品の需要予測において、担当者の経験に頼っていたため

• 予測精度にばらつきがある
• 季節変動やトレンドを十分に反映できない

といった課題がありました。

そこで、Google CloudのクラウドAIサービス「Vertex Forecast」を活用し、販売実績や商品情報などのデータを基に需要を予測する仕組みを構築しました。

このシステムは、BigQueryやCloud Runなどのクラウドサービスと連携し、週に1回自動で需要予測を実行し、その結果を発注や販売計画に反映します。

この仕組みにより、オリジナル商品の全カテゴリーや複数店舗への展開が可能となり、発注の適正化と在庫管理の精度向上を実現しています。

参考：Google Cloud「カインズ: Vertex Forecast を用いた需要予測 AI で、オリジナルブランド商品の販売計画や各店舗の発注を適正化」

金融｜不正検知とリスク分析の高度化

金融業界では、クラウドAIを活用することで取引データの確認や異常の発見を自動で行うことができ、不正な取引をいち早く見つけたり、審査の作業をスムーズにすることにつながります。

金融分野では大量の取引データをAIが継続的に分析することで、不正の動きを見逃さず、安定した監視体制を実現でき、人の経験に頼るだけでなく、より網羅的で効率的な審査が可能になります。

実際の事例として、大和証券では

• 従来の基準では見つけにくい不正取引が増えていた
• 取引の高速化により、人の目だけでは対応が難しくなっていた

などの課題がありました。

そこで、大和総研はAmazon Web Services(AWS)上にAI不正検知モデルを構築しました。

このシステムでは、AWS Glueで取引データを整理し、Amazon SageMakerでAIモデルを学習・推論し、AWS Step Functionsで日次処理を自動化し、AIは各取引にスコアを付け、不正の疑いが高い取引を優先的に抽出します。

その結果、従来の基準では見つけにくかった不公正取引も検知できるようになり、売買審査の高度化と効率化を実現しました。

参考：大和証券「プロジェクト事例：売買審査業務におけるAI不公正取引検知モデルの導入」

物流｜配送ルート最適化でコストを削減

物流業界では、クラウドAIを活用することで配送ルートの設計や人員配置の最適化を自動化でき、配送コストの削減と生産性向上につなげることができます。

過去の配送実績や荷物量、移動時間などのデータを継続的に分析し、経験に頼っていた配送計画をデータに基づいて改善でき、配送時間の短縮や車両数の削減、ドライバーの負担軽減を実現できます。

実際の事例として、佐川急便ではEC市場の拡大によって

• 荷物量の増加に対してドライバーの数が追いついていない
• 再配達が増え配送の手間やコストが膨らんでいた

などが大きな課題となっていました。

そこで、Google CloudのクラウドAIとGoogle Maps Platformを活用し、配送データを分析して集配エリアや配送ルートを最適化する仕組みの構築を進めています。

このシステムでは、過去の配送実績や作業時間などのデータを基にAIが将来の配送量や効率的なルートや必要な人員を予測するものです。

実現できれば、総配達時間の短縮や車両台数の削減を通して、物流業務の効率化とコスト削減へもつながります。

参考：佐川急便「【佐川急便】デジタルトランスフォーメーション（DX）の活用による総合物流機能の強化に向けた戦略的パートナーシップ協定を締結」

クラウドAIにおける活用時の注意点と危険性

クラウドAIは便利ですが、使うときには注意も必要です。特に、金融や医療、公共サービスなどの分野では、顧客情報などの大切なデータを扱うため、情報を安全に守ることへの理解が欠かせません。

ここでは、クラウドAIを使うときの主な注意点やリスクについて説明します。

• ベンダーロックインによる乗り換え困難
• 法規制・データ保管場所への対応不足
• 業務特化型クラウドAIの構築は難しい
• 業務特化型クラウドAIの構築は難しい

ベンダーロックインによる乗り換え困難

クラウドAIを利用する際に注意すべき点の一つが、ベンダーロックインと呼ばれる問題です。

これは、特定のクラウドサービスに強く依存してしまい、あとから別のサービスへ変更しにくくなる状態のことです。

クラウドAIは、サービスを提供する会社ごとに仕組みや機能が異なるため、一度そのサービスに合わせてシステムを作ると、別のクラウドに変更する際に、

• システムを作り直す
• データを移動する

など時間や費用がかかる作業が必要になります。

また、将来、利用料金が上がったり、サービスの内容が変わったりした場合でも、すぐに別のサービスへ乗り換えることが難しい場合があります。

クラウドAIを導入する際は、将来の変更も考え、特定のサービスに依存しすぎないようにすることが大切です。

法規制・データ保管場所への対応不足

クラウドAIを利用する際は、データをどこに保存するのか、どのように管理するのかといったルールにも注意が必要です。

特に金融、医療、公共サービス、インフラなどの分野では、個人情報や重要な情報の取り扱いについて、厳しい決まりがあります。

たとえば、国や業界によっては、

• データは国内のサーバーに保存しなければならない
• 決められた安全な環境でのみ処理を行う必要がある

といったルールがあるため、クラウドAIがこれらのルールを守っているか事前に確認することが大切です。

もしルールを守らずにクラウドAIを利用すると、法律上の問題や、情報管理の問題につながる可能性があります。

クラウドAIを導入する際は、自社に関係するルールを確認し、情報を安全に守る対策を行うことが重要です。

生成AIのセキュリティリスクや具体的な対策については、下記の記事で詳しく解説していますので、あわせてご確認ください。

参考：生成AIのセキュリティリスクと対策まとめ。安全に活用するポイントまで解説

業務特化型クラウドAIの構築は難しい

クラウドAIは、画像を見分ける機能や文章を作る機能など、さまざまな機能を提供しています。しかし、最初から自社の業務に完全に合っているわけではないため、業務に合わせて設定を調整したり、追加の仕組みを用意したりする必要があります。

最近は、RAGと呼ばれる技術を使い、自社の資料やデータをAIに参考にさせることで、自社の業務に合ったAIを作ることもできるようになっています。

ただし、このような仕組みでは、自社の重要なデータをクラウド上で扱うため、情報を安全に管理することがとても重要になります。

もし適切な管理が行われていない場合、重要な情報が外部に漏れてしまう可能性もあるため、機能だけでなく、情報を安全に守ることも考えて慎重に準備することが大切です。

機密データの外部保存による情報漏えいリスク

クラウドAIで機密データを扱う場合は、情報漏洩のリスクも考える必要があります。クラウドAIでは、

• 顧客情報
• 財務データ
• 技術情報

などの重要なデータを、外部の環境で扱うことになります。

多くのクラウド事業者は、高いレベルのセキュリティ対策を行っていますが、利用する側の設定ミスや管理不足があると、情報が外部に漏れてしまう可能性があります。

たとえば、アクセスできる人の設定が適切でない場合、本来は見られない人が重要な情報を見られてしまうことがあります。このようなリスクを防ぐためには、アクセスできる人を適切に管理することや、データを安全な形で保護すること、異常がないかを確認することなどの対策が重要です。

こうした課題を仕組みで解決しているサービスとして、セキュリティを重視して設計されたAthena Platformがあります。

重要なデータを安全に管理しながら、安心してクラウドAIを活用したい方は、ぜひAthena Platformのサービスサイトをご確認ください。

クラウドAIを安全かつ安定運用する3つの要点

クラウドAIには情報漏えいや法規制への対応など、いくつかの注意点があることを説明しました。便利な反面、適切な運用を行わなければセキュリティ事故につながる可能性もあるため、安全に使える環境を整えることが大切です。

ここでは、クラウドAIを安全かつ安定して活用するために押さえておきたい3つのポイントを解説します。

• セキュリティを前提に設計・環境を構築する
• 可用性を確保して止まらないAI基盤を整える
• ガバナンスを整備し責任の所在を明確にする

セキュリティを前提に設計・環境を構築する

クラウドAIを安全に利用するためには、「最初の準備の段階から、情報を安全に守ることを意識して環境を整えることが大切」です。

特に重要なのは、どの情報をAIに入力してよいのかをあらかじめ決めておくことです。

すべてのデータを自由に入力できる状態にしてしまうと、重要な情報が意図せず外部に送られてしまう可能性があります。

そのため、顧客情報や機密情報など、慎重に扱う必要があるデータについては、入力できる範囲を制限したり、管理のルールを決めたりすることが必要です。

利用できる人を制限する仕組みや、データを安全に保護する仕組みを整えることも重要です。

このように、クラウドサービスを選ぶ際には、セキュリティ対策がしっかりしている環境を選ぶことも大切です。

可用性を確保して止まらないAI基盤を整える

クラウドAIを業務で利用する場合、「止まらずに使い続けられる仕組みを整えることが大切」です。

このように、システムが安定して動き続けることを可用性といいます。

AIが業務の一部として使われている場合、システムが止まると、業務全体に影響が出てしまう可能性がありるため、利用する人が急に増えた場合や、サーバーにトラブルが発生した場合でも、サービスを止めずに使い続けられるようにする必要があります。

そのためには、

• 問題が起きても別のサーバーで動かせるように複数のサーバーを用意しておくこと
• 定期的にデータのバックアップを取ること

が重要です。

また、トラブルが発生したときにすぐ対応できるように、事前に確認の仕組みや復旧の準備をしておくことも大切です。

ガバナンスを整備し責任の所在を明確にする

クラウドAIを組織で利用する際には、「適切なルールや管理の仕組みを整えることが大切です。

このような管理の仕組みはガバナンスと呼ばれます。

ルールが十分に整っていない状態でAIを導入すると、

• 誤った使い方が広がってしまう
• AIの結果を必要以上に信頼してしまう

可能性があります。

そのため、誰がAIを利用できるのか、どの業務で利用できるのか、どのようなデータを入力してよいのかといったルールをあらかじめ決めておくことが重要です。

AIの利用状況を後から確認できるように、利用の記録を残しておくことも大切です。

このような仕組みを整えておくことで、問題が発生した場合でも原因を確認しやすくなり、適切に対応することができます。

AIの安全な活用の実現には「Athena Platform」

ここまで、クラウドAIを安全で安定して利用するためには、セキュリティ、安定して使い続けられること、適切なルールと管理の3つが重要であることを説明してきました。

クラウドAIは業務の効率化や品質向上に役立ちますが、データの管理や運用を適切に行わないと、情報漏えいやシステム停止につながる可能性があります。

実際の現場でも、どこまでのデータをAIに入力してよいか、安全に使える環境をどう整えるかといった悩みは多くあります。 特に、金融、医療、製造など重要なデータを扱う分野では、安全にAIを使える環境を整えることがとても重要です。

こうした課題に対応するための仕組みとして、Athena Platformがあります。

Athena Platformは、AIを安全に利用することを前提に作られたサービスであり、情報を守りながら安心してAIを活用できる環境を提供します。

以下では、Athena Platformの特徴をわかりやすく紹介します。

安全な環境でAIを利用できる

Athena Platformは、クラウド環境だけでなく、オンプレミスや閉じたネットワークなどの安全な環境でもAIを利用できる仕組みを提供します。

重要なデータを外部に出さずに、安心してAIを活用することが可能です。

また、利用できる人の制限やデータの管理などの仕組みも整っているため、機密情報を守りながら業務にAIを活用することができます。

安全性が求められる業務でも、安心して導入できる環境を整えることができます。

AIを安定して使い続けられる

Athena Platformは、複数のサーバーを使ってシステムを運用することで、安定してAIを利用できる環境を提供します。

万が一サーバーに問題が発生した場合でも、別のサーバーが対応するため、サービスが止まりにくくなっています。

業務の中でAIを利用している場合でも、システム停止の影響を抑え、安心して使い続けることができます。

AIの利用状況を確認できる

Athena Platformでは、AIの利用履歴を確認できるため、誰がどのようにAIを利用したのかを把握することができます。入力された情報やAIの出力結果も確認できるため、安全にAIを管理することが可能です。

また、問題が発生した場合でも原因を確認しやすく、適切に対応することができます。組織として安心してAIを運用することができます。

このようにAthena Platformは、セキュリティ、安定性、管理の仕組みを備えたAI基盤です。

社内でAIを安全に活用していきたい方は、ぜひAthena Platformのサービスサイトで詳細をご確認ください。