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1.機械学習とは

機械学習とは、コンピュータに大量のデータを読み込ませ、データの背景にあるルールやパターンを学習させ、予測や分類などのタスクを実行させる技術です。機械学習は金融工学や画像処理、自動運転、生物学など、様々な分野に影響を与えているだけでなく、ビジネスにおいても、大量のデータから顧客の嗜好や需要予測を実施し、効率的なマーケティング戦略に役立てられるなど、多くの場面で利用されています。

オンプレミス環境でも実行できる機械学習は、Amazonが提供するクラウドサービス「AWS（Amazon Web Service）上でも実行が可能です。ここからは、AWS上で機械学習を実行するメリットについて解説します。

2.AWS上で機械学習を実行するメリット

オンプレミス環境でも実行できる機械学習は、AWS上で実行することで以下のメリットが挙げられます。

• 柔軟性が高い
• コストを安く抑えられる
• 機械学習に必要な機能が揃っている

3つのメリットについて、順番に見ていきましょう。

2-1.柔軟性が高い

AWS上で機械学習を実行するメリットは、柔軟性が高いことです。AWSは自社の環境にあったシステムを構築できるサービス体制を準備しているため、いつでも変更に応じて対処できます。

環境に合わせて柔軟に変化してくれるAWSのサービス体制は、環境に縛られないため、ビジネス機会を逃すこともありません。さらに世界中と繋がっているデータセンターとネットワークによって常に最新の技術を使用できる点も、AWS上で機械学習を実行する大きなメリットといえるでしょう。

2-2.コストを安く抑えられる

コストを安く抑えられる点も、AWS上で機械学習を実行するメリットです。通常機械学習を実行するためのサーバーやワークステーションは非常に高価で、初期投資が高額となる場合が多くあります。

機械学習の本格的な運用まではまだ考えていないものの、少し試してみたいと思う程度である場合、初期投資が高ければ中々踏み切ることはできません。しかしAWSであれば初期費用はかからず気軽に始められます。

さらにAWSは固定料金制ではなく、従量課金制の料金システムを採用しているため、定額制と比較してもコストが安く抑えられます。気軽に始められて、良い結果が得られなさそうであればすぐに辞められる点も、AWSで機械学習を実施するメリットといえるでしょう。

2-3.機械学習に必要な機能が揃っている

機械学習に必要な機能が揃っている点も、AWSの大きなメリットです。通常機械学習を実行しようとした場合、トレーニングや分析のために大量のデータを保管し、適切に加工する必要があります。

また運用フェーズでは新たなデータを使用し、再学習からテスト、本番環境のサイクルをおこなう必要があり、コンピュータリソースだけでは不十分です。AWS上で機械学習を実行する場合、リアルタイムで大量のデータを取得するAmazon Kinesisや、大量のデータを安価に保存できるAmazon S3、加工するAWS Glueなど、必要な機能がすべて備わっています。

機械学習にあたり、すべて用意された環境は、業務を進めていく上で大きなメリットとなるのではないでしょうか。

3.AWSで提供されている2つの機械学習サービス

AWS上で機械学習を実行するメリットについて述べましたが、AWSが提供している機械学習には、以下の2種類のサービスがあります。

• AWS AIサービス
• AWS MLサービス

ここからは2種類のサービスについて、詳しく見ていきましょう。

3-1.AWS AI サービスとは

AWS AIサービスはAmazon内部での経験を元に、開発と学習をおこなった上で提供されているサービスです。データを投入するだけでAIが分析や予測をおこない、結果を示してくれるため、経験者以外でもサービスの利用が簡単にできます。

具体的に8つの分野ごとに提供されているサービスを見ていきましょう。

3-1-1.コンピュータビジョン

コンピュータビジョンの分野で提供されているサービスは、以下の3つです。

• Amazon Rekognition：イメージや動画の分析を実行するサービス
• Amazon Lookout for Vision：欠陥の検出と検査の自動化を実行するサービス
• Amazon Panorama：通常のネットワークカメラをスマート監視カメラにグレードアップできるアプライアンス

コンピュータビジョンでは、機械を使い、画像の中にある人物や場所、物体などをより速く、効率的な識別が可能です。画像から自動的に有用な情報を抽出し、分析、分類、把握ができ、精度も人間に匹敵しているといわれています。

画像データは静止画だけでなく、動画や複数カメラビュー、3次元データなど、さまざまな形式での識別ができ、高速組立ラインでの不良品の識別や自律型ロボット、医療画像の分析など、幅広い分野での活用が期待されます。

3-1-2.データ抽出と分析の自動化

データ抽出と分析の自動化分野において提供されているサービスは、以下の3つです。

• Amazon Textract：何百万ものドキュメントから価値ある情報を高速で抽出するサービス
• Amazon Comprehend：テキストからインサイトや関係性を発見するための自動言語処理（NLP）サービス
• Amazon A2I：人によるレビューに必要なワークフローを簡単に構築できるサービス

データ抽出と分析の自動化分野では、数あるドキュメントの中から価値のある情報を高速で抽出するサービスをはじめ、ドキュメントを読み込ませるとインサイトや関係性を発見するためのサービス、人がレビューするために必要なワークフローを簡単に構築できるサービスを提供しています。

AWSの機械学習でデータの抽出や分析をおこなえば、従来手作業だったために発生していたヒューマンエラーやコストも発生しなくなることが期待できるでしょう。時間の有効活用にも繋がる上記のサービスは、申請書や見積もり、ヘルスケア、製造などの多くの分野で活用できます。

3-1-3.言語 AI

言語AI分野において提供されているサービスは、以下の3つです。

• Amazon Lex：音声やテキストを使用して、アプリケーションに会話型インターフェースを構築するサービス
• Amazon Transcribe：音声を自動で文字起こししてくれるサービス
• Amazon Polly：高度な深層学習テクノロジーを使用して、人間の声に近い音声を合成するサービス

音声を自動で文字起こししてくれたり、音声やテキストを使用してアプリケーションに会話形インターフェースを構築できたりといったことができる言語AI分野のサービスは、メディアコンテンツの検索と分析、字幕と会議メモの作成などに役立ちます。また人間の声に近い音声を合成することで、声に惹きつけられる顧客も多くなり、より顧客サービスが強化できるでしょう。

3-1-4.カスタマーエクスペリエンスの向上

カスタマーエクスペリエンス向上のためのサービスは、以下の3つです。

• Amazon Kendra：様々なデータソースを横断的に検索できるエンタープライズ検索サービス
• Amazon Personalize：個々のユーザーに向けてリコメンデーションをリアルタイムで提供できるサービス
• Amazon Translate：リアルタイムで翻訳できるサービス

カスタマーエクスペリエンスとは、顧客の商品やサービス購入、利用などに関わる様々な体験を価値として提供し、顧客体験価値を高めることです。様々なデータソースを横断的に検索できるAmazon Kendraや個々のユーザーにリコメンデーションを提供できるAmazon Personalize、リアルタイム翻訳ができるAmazon Translateなど、上記のサービスを利用すれば顧客は商品やサービスに価値を見出し、満足だと感じてくれることが期待できます。

3-1-5.ビジネスメトリクス

ビジネスメトリクス分野においてAWSが提供しているサービスは、以下の3つです。

• Amazon Forecast：非常に正確な時系列予測を提供するフルマネージドサービス
• Amazon Fraud Detector：オンラインでの不正上位を自動的に識別、検出できるフルマネージドサービス
• Amazon Lookout for Metrics：時系列データから以上を検出し、原因の抽出までを対応してくれるサービス

ビジネスメトリクスとは、組織が事業や業績、成長状況などの様々な側面を評価するために使用するデータを取得し、測定値をグループ化したものです。ビジネスを成功させるために適切なビジネスメトリクスの追跡やモニタリング、分析することは重要で、将来の計画を立てるために不可欠なものといえるでしょう。

ビジネスメトリクス分野のサービスを使用して、あらゆる業種のビジネスに適応すれば、従来手間や時間がかかっていた作業からも解放されます。

3-1-6.コードと DevOps

コードとDevOps分野におけるサービスは、以下の3つです。

• Amazon DevOps Guru：運用パフォーマンスの測定を簡素化し、アプリケーションのダウンタイムを削減するサービス
• Amazon CodeGuru Reviewer：ソースコード上の重大な不具合や、推奨されるコードの書き方との適合性を判定するサービス
• Amazon CidiGuru Profiler：アプリケーションのパフォーマンスを最適化するためのサービス

一般的にDevOpsを実現するためには、分散環境を活用しつつコードの編集やビルド、テスト、デプロイなどの一連のツールを連携させ、本番環境でログを収集し分析するなど、手間のかかる運用が求められます。しかし上記は既にAmazon内部での経験をもとに機械学習をおこなっているサービスであるため、DevOpsのサイクルで発生するトラブルの警告や、推奨するコードの書き方との適合性判定が可能です。

複雑かつ手間のかかるDevOpsの実現と運用を支援してくれるサービスは、どんな人にも活用してほしいサービスといえるでしょう。

3-1-7.産業向け AI

産業向けAI分野のサービスは、以下の2つです。

• Amazon Lookout for Equipment：機器の異常な動作を検出するモニタリングサービス
• Amazon Monitron：機器の異常な状態を検出し、予知保全を可能にするサービス

産業向けAIサービスを膨大な量の産業データに適用すれば、産業業務において大きな変化をもたらす可能性が考えられます。たとえばAIサービスによって機械の予知保全が可能となれば、加増時間を増やし、より多くの製品が作れるでしょう。

他にも製品の品質をモニタリングし、不適合品を的確に弾くことで、顧客満足度の確保に繋がります。

3-1-8.ヘルスケア

ヘルスケア分野におけるサービスは、以下の2つです。

• Amazon Healthlake：健康情報の保管や転送、検索、分析を安全におこなえるようにするサービス
• Amazon Comprehend Medical：非構造化テキストから医療情報を抽出できるサービス

医療費の高騰や一貫性のない複雑な健康データなど、様々な面で課題のあるヘルスケア分野では、機械学習サービスを導入することで、イノベーションのペースを早め、効率を高められます。AWS AIサービスであれば事前にトレーニングされた機械学習を利用するため、処方箋や治療手順、診断などの複雑な医療用語が含まれたテキストからデータを理解し、抽出が可能です。

3-2.AWS MLサービスとは

AWS MLサービスは、機械学習の未経験者でも利用できるAWS AIサービスとは異なります。AWS MLサービスでは、既に機械学習を担当する専門家が利用することを想定し、担当者が作業の負担を軽減するためのサービスを提供しているといえるでしょう。

次から詳しくAWS MLサービスについて解説します。

3-2-1.MLサービスで提供されているサービス一覧

AWS MLサービスで提供されているサービスには15種類あります。以下の表ではそれぞれのサービス名と概要をまとめていますので、参考にしてください。

Amazon MLサービスはAmazon SageMakerの名称で、機械学習のトレーニング環境からデータの加工、修正、補完するサービスを提供しています。Amazon MLサービスは機械学習の前処理から学習済みモデルの配備まで、一気通貫の環境を提供してくれるほか、Amazon SageMakerではpytorchやTensorFlowなどの主要なフレームワークをサポートしているため、機械学習エンジニアは慣れた環境で開発できるのも、嬉しいポイントといえるでしょう。

AWSの機械学習を活用して業務改善や新サービスの開発をしたいなどご検討中の方向けにNTT東日本ではクラウドエンジニアの無料オンライン相談を実施しております。まだ相談内容固まっていない方も問題ございません、クラウドエンジニアとお話を通して、整理していきませんか。ぜひお気軽にご登録ください。

4.AWSの機械学習を効率良く学ぶ方法

AWS上で実行できる機械学習について紹介しましたが、利用したいサービスがあったからといってすぐに導入することは、今まで機械学習を取り入れてこなかった方にはハードルが高いといえるでしょう。実はAWSの機械学習を効率良く学ぶ方法として、以下の3つがあります。

• AWSが用意しているチュートリアルを利用する
• AWSのラーニングプランを利用する
• AWS認定資格を取得する

AWSの機械学習について効率良く学べる3つの方法について、順番に見ていきましょう。

4-1.AWSが用意しているチュートリアルを利用する

AWSの機械学習を効率良く学ぶ方法としてまず挙げられるのが、AWSが用意しているチュートリアルを利用することです。AWSでは初めて機械学習を学ぶ人向けに、概念や利用方法を整理した、チュートリアルと呼ばれる学習コンテンツを提供しています。

簡単なチュートリアルかと思いきや、AWSが提供しているチュートリアルは、学びたい内容ごとに細かく分類されています。チュートリアルは実行したい機械学習について勉強する際に非常に便利であるため、ぜひ利用してみてください。

4-2.AWSのラーニングプランを利用する

次にAWSの機械学習を効率良く学ぶ方法は、AWSのラーニングプランを利用することです。ラーニングプランは実行したい機械学習についてのやり方を学ぶチュートリアルとは異なり、機械学習についてのキャリア構築や、知識を得るための学習方法といえます。

網羅的に機械学習についての知識をつけたい方や、まず機械学習について知っておきたい初心者の方は、ラーニングプランから始めてみるとよいでしょう。また機械学習に関する幅広い教材をより深く理解したい場合は、強化ガイドもおすすめです。

強化ガイドはAWSのエキスパートが機械学習のスキル向上に役立つ、幅広いリソースやコンテンツを1つの場所でナビゲートできるダウンロード可能なガイドで、自身のペースで利用できます。強化ガイドではすべての学習方法を理解でき、自身の知識がスキルレベルに応じた学習方法の判断もできるため、興味のある方はダウンロードして利用してみるとよいでしょう。

4-3.AWS認定資格を取得する

最後に紹介するAWSの機械学習を効率良く学ぶ方法は、AWS認定資格を取得する方法です。AWSでは機械学習の開発や、データサイエンスの業務担当者に向けて「AWS 認定 機械学習ー専門知識」の認定資格を設定しています。

AWS 認定 機械学習ー専門知識ではAWSのサービスに特化した試験ではなく、機械学習の基礎知識も要求されるため、資格を取得すれば、自然にAWSの機械学習も学べます。自身がどれだけAWSの機械学習についての知識があるのか確認する場にもなるため、認定取得をゴールとし、勉強することも手段のひとつです。

5.AWSの機械学習サービスを利用するならぜひNTT東日本にご相談ください

見てきたように、AWSの機械学習サービスは多くのビジネスの分野で活用できるもので、柔軟性が高い、コストが安く抑えられる、機械学習に必要な機能がついているなど、メリットも多くあります。しかしいざAWSの機械学習サービスを利用しようとしても、不安を感じたり疑問があった場合に解決できず、中々踏み切れない方も多いのではないでしょうか。

NTT東日本であれば、AWSの機械学習サービスの利用をサポートします。AWSのクラウドサービスの設計構築からネットワーク構築、管理保守、運用代行まで一気通貫でお客さまの要望に応えられるため、スピーディな機械学習サービスの利用が可能です。

150以上の実績を持ち、AWSについて経験豊富なプロが在籍するNTT東日本であれば、例えば見えづらい隠れコストまで可視化し、業務効率の改善を提案します。興味がある方は、ぜひ以下のページよりサービスの詳細をご覧ください。

クラウド導入・運用 for AWS / Microsoft Azure

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6.AWSでの機械学習についてまとめ

機械学習とはコンピュータに大量のデータを読み込ませてルールやパターンを見つけることで、将来の予測や分析ができる機能です。オンプレミス環境でもおこなえる機械学習ですが、AWS上で実行すれば、高い柔軟性や安いコスト、必要な機能がすべて揃っている環境など、多くのメリットが感じられるでしょう。

AWSでは、予めAmazon内部で機械学習を終えて簡単に利用できるAWS AIサービスと、既に機械学習を実行している開発者をサポートするためのAWS MLサービスがあり、活用の幅は広がり続けています。AWSで機械学習を導入しようと考えている方は、ぜひNTT東日本にご相談ください。

多くの実績を持ち、AWSに精通したプロが在籍するNTT東日本であれば、様々な悩みに対応し、解決します。相談からサポートの流れや実績について、詳しくは以下のページに記載しています。AWSの機械学習について悩んでいる方は、ぜひNTT東日本にお任せください。

クラウド導入・運用 for AWS / Microsoft Azure