Oracle Cloud Infrastructure AIとは？詳しく解説します
Oracle Cloud Infrastructure AIの概要について
ここでは、Oracle Cloud Infrastructure AIについて説明させていただきます。
Oracle Cloud Infrastructure AIは2021年にOracle社によってリリースされた
AIクラウドサービスであり、同社が提供するOracle Cloud上で利用することが可能です。
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能ですが、一般的なAI（人工知能）が搭載している
文書処理分析・音声認識・画像認識・機械学習などを中心としてビジネスや業務にすぐに取り込めるサービスを重点的に提供しております。
主なサービスとしては「OCI Language」「OCI Speech」「OCI Vision」「OCI Anomaly Detection」「OCI Forecasting」「OCI Data Labeling」の6つになりますが、詳しい解説は後述させていただきます。
Oracle社はすでにリリースされている「Oracle AI」の中核を担うサービスとしてOracle Cloud Infrastructure AIをリリースし、大きな注目を集めております。Oracle社はOracle Cloud Infrastructure AIについて人間の業務の支援や業務プロセスの支援という面を強調し、そのためのサービスを強化していく考え方を示しております。
Oracle Cloud Infrastructure AIがターゲットとする業界についてはヘルスケア、金融、製造、小売
などとしており、それぞれの業界や企業ごとの独自の専門用語を理解させることの重要性や
それをビジネスに活用するサービスについてもリリースの中では触れられております。
AI（人工知能）といってもその得意とする分野や領域は全く異なり、AIサービスを提供しているベンダーの考え方も様々です。
Oracle Cloud Infrastructure AIではあらゆるビジネスにおいて安価で手軽にAI開発を導入し、
AIやデータに関する専門的な知識を持たないユーザーに対しての業務効率を向上させる支援を可能にするプラットフォームを提供します。
Oracle Cloud Infrastructure AIは2021年11月にリリースされたばかりのサービスのため今後の機能追加やバージョンアップに注目したいところです。
AIのAPIについて
Oracle Cloud Infrastructure AIに関連が深い内容として、AI（人工知能）のAPIについて説明させていただきます。 AIのAPIはいくつかの種類に分類されます。 Oracle Cloud Infrastructure AIを深く理解するためにも概要を把握しておくようにしましょう。 3つほど重要なAPIについて紹介させていただきますので、参考にしていただけましたら幸いです。
テキスト分析
AIのAPIの一点目がテキスト分析となります。 自然言語処理（Natural Language Processing）はAIを理解するうえで非常に重要な内容の一つとなります。 自然言語とは我々が日常的に話をする会話であり、自然な言語のことを指します。 コンピュータを利用する際に使うプログラミング言語と違い、我々の言語には曖昧さが存在します。 人間であれば簡単に理解できる文章でも、コンピューターが正しくその文章を理解するのは様々な テクノロジーが必要になります。 詳しい技術については割愛しますが、一つの文章をどこで分割するかという点や分割した言葉に対して どの品詞を付与するかという作業が必要になります。 そのうえで意味を解析することが必要になり、もちろんそれらは多くのデータを参照にする必要があります。 これらは多くの研究の上に成り立っておりまだまだ発展途上のテクノロジーではありますが、 現在のAIのAPIでは高い水準でテキスト分析を行うことができるようになってきております。 テキスト分析を実行するAPIとしてはMicrosoft AzureのText AnalyticsやIBMのWatson Tone Analyzerなどが 知られております。 以上がテキスト分析に関する説明となります。
視覚分析
AIのAPIの二点目が視覚分析となります。 画像や動画といったコンテンツを認識し分析を実行します。 例えば顔認証などがその一例となります。 特定の画像や動画などから顔を検出し、データ分析や照合を行うことや 画像から感情を分析するなどを実行します。 これらは多くのシーンで利用することが可能となります。 特に期待されているのが医療分野であり、すでに多くの医療現場でAIは 活用されております。 いくつか具体例を出しながら説明させていただきます。 レントゲン・エコー・MRIや患者の体の状態を反映する大事なデータとなります。 これらに視覚分析のAIを利用することで大幅な作業効率化や診断の質の向上などを期待することが 可能です。多くのデータからレントゲン・エコー・MRIの画像において重要な部分を分析、解析し 人間と同じようなチェックを行うことができればAIの活躍の場が広がることは間違いありません。 また、手術におけるAIの活用も進んでおり画像や動画を認識し医者の支援を行う ロボットなどが開発されております。 視覚分析が導入されている分野として物流分野も紹介させていただきます。 例えば物流倉庫の仕分けや検品といった作業に対して画像分析を導入すると 作業の大幅な効率化を行うことができます。 また、配車業務の効率化などにもAIが活用されるケースも多く見受けられます。 以上が視覚分析についての説明となります。
音声認識
AIのAPIの三点目が音声認識となります。 音声認識もAIを理解するうえで非常に重要な内容の一つであることは間違いありません。 音声認識は人間が話した言葉をコンピューターが理解するテクノロジーであり、 実に多くのサービスに導入されております。 音声認識は音声のみによる指示、会話、聞き分け、書き起こしといったように 様々な活用方法があります。 例えばコールセンターにおいて顧客からの電話内容を音声認識しテキスト化することで 回答予測することができますし、リアルタイムで管理者や関係者が内容を確認し サービスの向上やクレーム防止対策を行うことが可能となります。 また、企業においての議事録作成や講演会などのテキスト化においても活躍します。 以上が音声認識に関する説明となります。
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能について
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能について説明させていただきます。 Oracle Cloud Infrastructure AIの機能は「OCI Language」「OCI Speech」「OCI Vision」「OCI Anomaly Detection」「OCI Forecasting」「OCI Data Labeling」 に分類されます。 それぞれの機能の説明をさせていただきますので参考にしてください。
OCI Language
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能の一点目がOCI Languageとなります。 OCI Languageは所謂テキスト分析に分類される機能であり、自然言語処理・機械学習などを事前に理解することでセンチメント分析、キーフレーズの抽出、テキスト分類、固有表現抽出の実行が可能となります。 また、Azure のサービスの一つであるAzure Cognitive Serviciesの「Text Analytics」は テキスト分析であり自然言語処理 (NLP) を使用してテキストから分析情報を得ることが可能です。 専門分野固有で事前トレーニング済みのモデルを使用することで、医療用語が分類できるため Oracle Cloud Infrastructure AIと似たような機能をもつサービスに分類することができます。
OCI Speech
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能の二点目がOCI Speechとなります。 OCI Speechは所謂音声認識に分類される機能であり、 人間の発する言葉を含むファイルベースのオーディオ・データを高精度なテキスト・トランスクリプションに変換することが可能であり、 ワークフロー内のクローズド・キャプションの提供、コンテンツのインデックス作成、オーディオおよびビデオ・コンテンツの分析の強化が実行できます。 また、Rev.aiは音声認識系のサービスであり、録音済みオーディオの音声文字変換やリアルタイムの音声文字変換を実行し正確なAPI駆動の自動音声認識エンジンを作成するAPIを提供します。 高度な句読点、単語ごとの信頼スコア、業界最大のカスタム語彙、および話者のダイアリゼーションを使用しており高品質な音声認識AIを提供しており、OCI Speechは比較的近いサービスと言えるでしょう。
OCI Vision
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能の三点目がOCI Visionとなります。 OCI Visionは所謂画像認識に分類される機能であり、画像認識やドキュメント分析タスク用にトレーニングされた サービスを導入することで視覚的な異常を検出や感知することやフォームからテキストを抽出することや画像内の品目にタグ付けして製品の数を数えることが可能となります。 一般的に画像認識系のAPIは「ラベル」「カスタムラベル」「テキスト検出」「不適切コンテンツ検出」「顔検出」「顔検索および検証」「PPE検出デプロイ」といったテクノロジーが使われております。 また、画像認識のAIサービスとして有名なものはGSPのVision API、AutoMLやAWSのAmazon Rekognition MicrosoftやAzure のAzure Cognitive Servicesあたりが競合サービスとなりますが、いずれも手軽に高品質な画像認識APIを利用することが可能です。
OCI Anomaly Detection
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能の四点目がOCI Anomaly Detectionとなります。 異常検出モデルであり、危機的な不規則性を早期にフラグ付けしビジネス上のトラブルを検知し事前に 防ぎます。 許取得済みのMSET2アルゴリズムをベースに構築されており不正検出や機器の故障の予測や障害予測に活用できます。
OCI Forecasting
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能の五点目がOCI Forecastingとなります。 機械学習と統計アルゴリズムによる時系列予測を提供します。
OCI Data Labeling
Oracle Cloud Infrastructure AIの機能の六点目が OCI Data Labelingとなります。 AIモデルをトレーニングするためのラベル付きデータセット（画像、テキスト、ドキュメント）を構築するユーザー向け支援ツールです。
Oracle Digital Assistantについて
Oracle Digital Assistantについて説明させていただきます。 Oracle Digital AssistantはOracleのAIにおける重要な役割をもつサービスであり、所謂AIを利用したチャットボット機能を提供するサービスとなります。 テキストや音声を通じて会話型チャットボットを提供しビジネスにおける業務改善を実現します。 チャットボットによる業務改善はAIの代表的な利用例と言ってもいいほど多くの企業で導入されており、コールセンターなどの顧客とのやりとりが頻繁にかつ複雑な形で存在するビジネスにおいて非常に効果的と言えます。 例えば顧客からの問い合わせの内容をテキストや音声からAIが判断し、簡単な回答を行うことや想定させる回答をピックアップすることが可能です。 また、オペレーターに対して関連するデータを探索して提示することや、正しい回答を行うための支援を することもよくある利用方法の一つです。 Oracle Digital Assistantではデフォルトのテンプレート機能を使いすぐにチャットボットサービスを 利用することが可能です。 ユーザーはすでに用意されているチャットボット・アーキテクチャのフレームワークや、会話型デザイナー、ダイアログ・トレーナーなどのツールを利用して、効率的にアプリケーションのカスタム機能の構築およびデプロイが可能になります。 また、当然ながら構築されるアプリケーションはOracle社のセキュアなシステムによって運営されているので安心して利用することができる点もメリットです。
Oracle Data Science Cloudについて
Oracle Data Science Cloudについて説明させていただきます。 Oracle Data Science Cloudは所謂機械学習モデルを提供するプラットフォームであり、 機械学習の構築、導入、管理、トレーニング環境をユーザーに提供します。 Oracle Data Science Cloudの特徴については以下の通りとなります。 オンプレミス、クラウド問わず多くのデータに対して接続できることで多くの データにアクセスすることが可能になり、高品質のモデルを実現できます。 また、OCI Data Flowを使用した大規模なデータの準備も大きな特徴の一つと言えるでしょう。 OCI Data Flowとの統合により、Data Science環境から大規模なSparkジョブを作成する インターフェースが提供され、Spark環境では、ノートブック・セッションでのData Flowアプリケーションの反復開発が可能となりこれにより高度なデータ分析が可能となりユーザーを強力に支援します。 データ・プロファイリング機能、スマートな視覚化機能、データ準備ツールが完備しておりますので、 データ分析ワークフローを効率的に構築が可能である点も Oracle Data Science Cloudのメリットと言えるでしょう。 また、Pandas、Dask、Numpy、Plotly、Matplotlib、Bokehなどのデータ分析に関連性の高い ツールをサポートしております。 以上が簡単ではありますがOracle Data Science Cloudについての説明とさせていただきます。
Oracle Machine Learningについて
Oracle Machine Learningについて説明させていただきます。 Oracle Machine LearningはOracle Databaseで高性能の機械学習モデルを構築することが可能です。 データ移動の削減、AutoMLテクノロジーの利用、導入の簡素化を行う機械学習モデルを迅速に 構築します。 Oracle Machine Learningの特徴について説明させていただきます。 Oracle Machine LearningはOracle Autonomous DatabaseのSQL、PL/SQL、Python、およびマークダウン・インタープリターをサポートしているため、ユーザーは普段使い慣れたプログラミング言語で迅速に機械学習モデルを構築することができるという点が大きな特徴です。 Oracle Machine Learning for Pythonを利用することで、普段Pythonにて開発を行うユーザはより迅速に機械学習モデルを構築することが可能となります。 Oracle Machine Learning for SQLではSQLとPL/SQLをサポートしており、 専門家のように高度な知識を持たないユーザーであっても機械学習モデルの構築やデータの準備・評価などを実行することができるようになります。 以上がOracle Machine Learningについての説明となります。
まとめ
いかがでしたでしょうか？ Oracle Cloud Infrastructure AIについて説明させていただきましたので、参考にしていただけましたら幸いです。