*AIプログラミングとは、人工知能（AI）の仕組みをプログラムを通じて操作し、様々なタスクを実行させる技術です。*この分野では、機械学習やディープラーニングといった手法を活用し、画像認識や自然言語処理などの多岐に渡る応用が可能です。

現代社会におけるAI技術の重要性は高まる一方であり、今後の展望も明るいものがあると考えられます。この記事では、AIプログラミングに興味を持つ初心者の方を対象に、基礎知識やおすすめのプログラミング言語を紹介していきます。ぜひ参考にしてみましょう。

【参考】：[総務省｜人工知能（AI）の現状と未来](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/pdf/n4200000.pdf)

AIによるコーディング支援とは？概要とともに実際の開発ツールを紹介

AIプログラミングは、従来のプログラミングとは異なる特徴を持っています。特に重要な特徴として、*データドリブンであること、自己学習・適応能力を持つこと、そして複雑な問題解決能力を持つことが挙げられます。*それぞれについて詳しく解説します。

データドリブンであることは、AIの柔軟性と汎用性を高める上で非常に重要です。従来のプログラミングでは、プログラマーが具体的なルールやアルゴリズムを記述し、コンピューターはそのルールに従って動作します。また入力に対して出力が明確に定義されているため、事前に想定していないような状況には対応できません。

一方、**AIプログラミングでは、大量のデータに基づいて学習し、データの中に潜むパターンや規則性を自動的に発見します。**そのため、明示的なルールを記述する必要がありません。ただし、データの量だけでなく質もAIの性能に大きな影響を与えます。

自己学習・適応能力は、AIが変化の激しい現実世界で効果的に機能するために不可欠です。従来のプログラミングでは、プログラムは静的で、1度作成された後は変更されない限り同じように動作します。

一方、AIプログラミングでは新しいデータを取り込むことで継続的に学習し、精度を高められるため、**環境の変化や新しい状況に合わせて自身のモデルを更新し、適応することができます。**

複雑な問題解決能力は、AIが様々な分野で応用されるための基盤となっています。従来のプログラミングでは、明確なアルゴリズムで記述できる比較的単純な問題に適しています。一方、AIプログラミングでは、**人間では解決が困難な複雑な問題や、明確なアルゴリズムが存在しない問題にも対応できます。**

## AIプログラミングでできること

AIプログラミングでできることは非常に多岐に渡ります。人間の知能が行っていることをコンピューターで実現しようとする試みであり、様々な分野で応用されています。ここでは、代表的な例をいくつか挙げて解説します。

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*画像認識は、画像に写っている物体や人物、文字などを識別する技術です。*応用例としては、スマートフォンの顔認証、防犯カメラの不審者検知、医療画像の診断支援、自動運転車の障害物認識、工場における製品の不良品検査などが挙げられます。

主に用いられる技術としては、「CNN：Convolutional Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）」などの深層学習技術がよく用いられます。

*自然言語処理は、人間の言葉（自然言語）をコンピューターに理解・処理させる技術です。*応用例としては、機械翻訳やチャットボット、文章要約、感情分析、文書検索、質問応答、音声認識・音声合成、テキストによるコード生成などがあります。

主に用いられる技術としては、RNN（リカレントニューラルネットワーク）、Transformerなどの深層学習技術が使われます。最近では大規模言語モデル（LLM）が注目されています。

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*予測・データ分析とは過去のデータからパターンを学習し、未来の出来事や数値を予測する技術です。*応用例としては、株価や仮想通貨の価格予測、需要予測、天候予測、顧客の購買行動予測、医療分野における疾患リスク予測などがあります。

主に用いられる技術としては、回帰分析や時系列分析、機械学習アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）があります。

*異常検知とは、データの中で通常とは異なるパターン（異常）を検出する技術です。*応用例としては、クレジットカードの不正利用検知、工場の機械の故障予知、ネットワークの不正アクセス検知、医療データにおける疾患の早期発見などがあります。

主に用いられる技術としては、One-Class SVM、Isolation Forest、オートエンコーダなどの機械学習アルゴリズムが用いられます。

*ロボット制御は、ロボットが周囲の状況を認識し、適切な行動を自律的に行うための技術です。*応用例としては、工場における自動搬送ロボットや家庭用ロボット、災害救助ロボット、自動運転車、配膳ロボットなどがあります。

主に用いられる技術としては、 強化学習や制御理論、センサー技術やリアルタイム制御、コンピュータービジョンなどが組み合わされます。

## AIプログラミングにおすすめの言語

AIプログラミングを始める上で、どのプログラミング言語を選択すれば良いのか迷います。AIプログラミングで使われる主な言語はいくつかあり、それぞれ得意な分野や特徴があり、使用目的も異なります。

ここでは、*各言語の特徴、使われる理由、主な用途について解説していきます。*言語選択の参考にしてみましょう。

AI開発に使えるプログラミング言語は？Pythonの基礎知識も解説

Pythonは文法がシンプルで読みやすく、初心者でも比較的学びやすいのが主な特徴の言語です。データ分析や可視化のためのライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlibなど）が豊富で、フレームワーク（TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Kerasなど）が充実しており、機械学習や深層学習の実装が容易です。

また活発なコミュニティがあり、情報やサポートが豊富なことから、**AIプログラミングの初心者の方にはおすすめできます。**Pythonの主な用途としては、機械学習や深層学習、自然言語処理、画像認識、データ分析、Webアプリケーション開発などがあります。

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Rは統計解析に特化した言語であり、高度な統計分析やデータ可視化に強みがあります。豊富な統計解析パッケージが利用可能であり、生物統計学や経済学などの分野でよく使われています。**統計解析に特化した機能が充実しており、データ分析や統計モデリングを行うのに適しています。**

他、学術研究分野で広く使われてきた実績がありますが、AIプログラミング初心者にはPythonの方が親しみやすいでしょう。Rはデータマイニングや仮説検定、予測モデリング、生存時間分析などの統計解析、探索的データ分析や分析結果の可視化、機械学習、生物情報学、金融工学などでよく用いられます。

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Javaはオブジェクト指向プログラミング言語で、大規模システム開発に適しています。また、プラットフォームに依存しない（Write Once, Run Anywhere）という特徴があり、様々な環境で動作し、**エンタープライズ向けのシステム開発で広く使われています。**

Javaでできることとしては、大規模AIシステム、エンタープライズアプリケーション、Androidアプリ開発などがあります。AIプログラミングに適しているというよりは、AIの機能を兼ね備えた大規模システムやエンタープライズ向けのアプリケーションを開発する場合に採用します。

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C++は高速な処理が可能で、パフォーマンスが重要なアプリケーションに適しています。メモリ管理などを細かく制御できるため、高度なプログラミングが可能であり、**ゲーム開発や組み込みシステム開発などでよく使われています。**

AIアルゴリズムの高速な実行が求められる場合や、リソースが限られた環境（組み込みシステムなど）でAIを実装する場合に用いられます。具体的にはゲーム開発、ロボット制御、組み込みシステム、高性能AIアプリケーションなどがあります。

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JavaScriptはWebブラウザ上で動作するスクリプト言語で、Webアプリケーション開発に広く使われています。Node.jsなどの環境を利用することで、サーバーサイドの開発にも使用可能です。TensorFlow.jsなどのライブラリを利用することで、Webブラウザ上でAIモデルを実行できます。

JavaScriptはWebアプリケーションにAI機能を組み込む場合に適しており、**用途としてはWebアプリケーションにおけるAI機能の実装、Webブラウザ上での機械学習モデルの実行などがあります。**

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## AIプログラミングの学習方法

AIプログラミングの学習方法は、個々のレベルや目標によって異なりますが、大きく分けて以下のステップで進めていくのが一般的です。それぞれのステップでおすすめの書籍も紹介します。

AIの勉強は何から始める？独学で学ぶためのロードマップを解説！

### プログラミングの基礎を学ぶ

**AIプログラミングで最もよく使われる言語は、Pythonです。**まずはPythonの基礎をしっかりと身につけることが重要です。以下に、Pythonの学習におすすめの書籍を紹介します。AIプログラミング作成に必要な知識やスキルを身に着けましょう。

*■ ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみを体験してわかる！会話でまなべる！*
プログラミング初心者に向けて、ChatGPTをプログラミングやアプリ開発に活用する方法を優しく解説する書籍です。会話形式で、ChatGPTの仕組みからプログラミングへの応用までを楽しく学べます。Pythonを使用した簡単なアプリ開発を通して、ChatGPTプログラミングの基礎を体験できるのが特徴です。プログラミング未経験者がAI技術に触れるための入門書として最適です。

▪著者：森 巧尚
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：204ページ
▪出版日：2024年2月13日

【参考】：[ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798183862)

AIプログラミングでは、**特に機械学習や深層学習で、線形代数、微積分、確率統計などの数学知識が不可欠です。**数学が苦手な方は、数学の基礎を学んでおきましょう。

*■ AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング*
AIやデータサイエンスに必要な数学知識を、図解とプログラミングを通して直感的に学べる書籍です。数式だけでなく、豊富な図やチャートを用いることで数学の概念を視覚的に理解し、Pythonを使したシンプルなプログラミングで実際に体験できます。

確率統計や機械学習、線形代数などの基礎を、ビジネス視点で分かりやすく解説しており、文系の方や数学に苦手意識のある方でも無理なく学習を進められるでしょう。

▪著者：松田 雄馬、露木 宏志、千葉 彌平
▪出版社：ソーテック
▪ページ数：512ページ
▪出版日：2021年4月21日

【参考】：[AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1281.htm)

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

プログラミングの基礎、数学の基礎を学んだら、いよいよ機械学習の基本的な概念やアルゴリズムを学びます。最近では、自然言語で指示を与えるだけで、コードを自動生成するツールやサービスも出現していますが、それらを利用するには、アルゴリズムやプログラミングスキルが欠かせません。

*■ Pythonで学ぶ AI・数学・アルゴリズム*
AIや数学、アルゴリズムの基礎をPythonを通して学べるムックです。バブルソートなどの基本的なアルゴリズムから、手書き数字認識を行う深層学習フレームワークの自作、AIで使われる線形代数、経済学のアルゴリズムであるゲーム理論まで、幅広いトピックを扱っています。

単なる解説だけでなく、Pythonのコードが付属しており、実際に動かしながら深く学べるのが特徴です。AIの基礎をプログラミングを通して学びたい方におすすめの1冊です。

▪著者：日経ソフトウエア（編集）
▪出版社：日経BP
▪ページ数：180ページ
▪出版日：2023年6月16日

【参考】：[Pythonで学ぶ AI・数学・アルゴリズム](https://info.nikkeibp.co.jp/media/NSW/atcl/books/061300061/)

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

## AIプログラミングリスクをしっかり認識してさらなる活用を

AIプログラミングとは、AIの仕組みをプログラムを通じて操作し、様々なタスクを実行させる技術です。この記事では、AIプログラミングに興味を持つ初心者の方を対象に、基礎知識やおすすめのプログラミング言語、学習法などを紹介していきますので、ぜひ参考にしましょう。

AIプログラミングの基礎と特徴として、データドリブンや自己学習など、AI技術の特徴を解説

AI技術の主な応用例として、画像認識や自然言語処理など、多様な分野での利用法を紹介

AIプログラミングの学習方法として、Python言語や数学の基礎から学習を始める手順を紹介

AIプログラミングとは？特徴やできること、おすすめの言語を解説

**動画生成AI Runway（ランウェイ）は、米国のRunway AI社が開発・提供している、AIを活用した動画生成および編集プラットフォームです。**テキストや画像から動画を生成したり、既存の動画を編集したり、3Dモデルを生成したりと、多岐にわたる機能が備わっています。

この記事では、Runwayと従来のAIとの違い、概要や種類などについて解説していきます。動画生成AIに関心がある方、AIエンジニアを目指す方、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Runway | Tools for human imagination.](https://runwayml.com/)

生成AIとは？従来のAIとの違い、概要や種類について詳しく解説

代表的な生成AIサービス一覧！10種類のサービスや料金を比較

Runwayの開発元、Runway AIは2018年に設立され、2020年にGen-1モデルを含む初期サービスの提供を開始しました。その後、動画生成機能「Gen-1」や最新の「Gen-3 Alpha Turbo」によって、業界の最前線を走るツールとして進化を続けています。

Runwayの最大の特徴は、AIを駆使して動画制作のプロセスを大幅に簡略化できる点です。*複雑な編集操作や専門的な知識が不要で、簡単なプロンプトや操作だけで高品質な動画を生成・編集できます。*これにより、従来の動画編集ツールよりも手軽に、効率的に作業が行えます。

Runwayはクラウド型の動画生成AIサービスであるため、*主にWebブラウザを通じて利用できます。*また、iOSアプリも提供されており、モバイル環境でもスムーズな操作を行うことが可能です。

【参考】：[RunwayML on the App Store](https://apps.apple.com/us/app/runwayml/id1665024375)

動画生成AIとして人気の高いRunwayにはどのような特徴があるのでしょうか？Runwayの特徴で思い浮かぶのは画質の高さ、無料プランの存在がありますが、他にも次のような特徴があります。

Runwayには現在、以下の3種類のモデルが提供されており、**各モデルは共通して、直感的な操作性、リアルな表現、スピーディな生成を特徴としています。**それぞれのモデルを1つずつ見ていきましょう。

*1. Gen-1*
Runwayの初期モデルで、既存の画像や動画をベースにして新しい動画を生成します。画像や静止画に動きを加えることで、シンプルなアニメーションやループ動画を作成できます。例えば、風景写真を背景に動く雲の画像の追加や、静止キャラクターにアニメーションを付与することができます。

*2. Gen-2*
テキストプロンプトを入力するだけで、高精度な動画を生成できます。また映像表現の幅が広がり、物語性のあるシーンや複雑な背景もリアルに再現できます。このようにテキストを基に動画を作れるため、アイデアの具現化を迅速に行えます。

*3. Gen-3 Alpha Turbo*
Runwayの最新モデルで、生成速度と精度の向上に特化した、現時点で提供されている中では最も高度な機能を持つモデルです。Gen-3 Alpha Turboは動画内の動きやオブジェクトの相互作用がより自然でリアルに再現でき、主に長尺動画や複雑なシーンの生成に向いています。

【参考】：[Runway Research | Introducing Gen-3 Alpha: A New Frontier for Video Generation.](https://runwayml.com/research/introducing-gen-3-alpha)

### テキストプロンプトからの動画生成

Runwayはテキストを入力するだけで、その内容を表現する動画を作成可能です。例えば「海辺を歩く人」というプロンプトを入力するだけでリアルな動画が数分で生成できるため、**難しいプロンプト入力を行わなくとも、実用的な動画の生成が行えます。**

AIプロンプトとは？概要からプロンプト記述の最適化まで解説！

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

既存の静止画を用いて、動きのある動画に変換することが可能です。風景写真に動きを追加したり、キャラクターをアニメーション化したりすることで、**静止画像から実際に撮影したような動画を生成することができます。**

既存の動画に特定のスタイル（アニメ風、絵画風、写実的など）を適用することで、まったく新しいビジュアルに変換できます。**一旦作成した動画を有効に活用できるため、動画作成の労力を大幅に削減できます。**

RunwayはAIを駆使して、**これまで人が手作業で行っていたような動画編集を自動的に行うことができます。**例えば、オブジェクトの削除・置換機能では不要な物体を消去したり、新たな要素を追加したりできます。

モーショントラッキング機能を使うと、動くオブジェクトを自動追尾しているかのような動画に編集することができます。またスタイル変換機能を用いると、動画全体をアートスタイルに変えることができ、動画をアニメや漫画風に変えることも簡単に行えます。

Runwayは初心者でも簡単に使えるような操作性を備えています。具体的には、ドラッグ＆ドロップ操作や視覚的なメニューが多用され、AIモデルの選択、パラメータの調整、結果の確認などがスムーズに行え、**画像作成や編集の専門知識がなくても、高度な編集や生成が可能になるようなインターフェースを備えています。**

Runwayにはあらかじめ用意された豊富なテンプレートや無料素材を利用することで、より簡単に動画制作を行えます。

例えば、ミュージックビデオや広告、ソーシャルメディアコンテンツなど、様々な用途に特化したテンプレートが用意されているため、**ゼロからコンテンツを作成する手間を省き、効率的に作業を進めることができます。**

Runwayは個人利用に加えて、プロジェクトチームでの共同編集を想定しており、**リアルタイムの共同編集機能により、チームでの画像制作にも適しています。**

例えば、動画編集の際に、デザイナーがビジュアルエフェクトを追加し、編集者がタイムラインを調整し、プロデューサーが最終確認を行うといった作業を同時に進行できます。　

RunwayはAIを活用した動画生成・編集ツールとして、多岐にわたる用途に対応しています。以下に具体的な機能とその活用例を詳しく解説します。

Runwayはテキストプロンプトを入力するだけで、*その内容に即した短編動画を自動生成し、物語性のある場面を簡単に映像化できます。*

活用例としては、映画やゲームのアイデアを短編映像として視覚化したり、個人のクリエイティブ活動として作成した詩や、小説の一部を動画として表現したりといったことが想定されます。

Runwayには楽曲に合わせた映像を自動生成する機能があり、*音楽のリズムや雰囲気にマッチするビジュアル画像を作成できます。*活用例としては、音楽アーティストのプロモーションビデオ制作や、YouTubeやSNS向けにオリジナルミュージックビデオを作成できます。

Runwayは製品やサービスのプロモーション動画を短時間で生成可能で、ブランドイメージに合わせたスタイルや構成を選ぶことができます。活用例としては、*製品の使用方法や特徴を伝える動画広告の作成や、イベントやキャンペーン用のPR映像制作などが考えられます。*

### プレゼンテーション用動画の作成

Runwayはスライドや画像を組み合わせた映像を生成し、*説得力のあるプレゼンテーション資料を作成できます。*活用例としては、ビジネス提案用の動画作成や、教育用教材やセミナー資料の映像化が想定されます。

RunwayはInstagramやTikTok向けの短尺動画を効率的に作成でき、*テンプレートやエフェクトを活用した魅力的なコンテンツの生成が可能です。*活用例としては、ブランドの短編プロモーションの作成、トレンドに合わせたリール動画やショート動画の作成などが想定されます。

*Runwayは既存の動画素材を利用して、画質の向上やスタイル変換、不要部分の削除といったことが可能です。*活用例としては、低解像度動画の4K画質へのアップスケーリングや、撮影時に写り込んだ不要なオブジェクトの除去などが想定されます。

Runwayには2Dの画像やテキストを基にした3Dモデルの作成機能があり、*動画やゲーム開発に役立つリアルな3Dアセットを生成することができます。*活用例としては、ゲーム開発におけるプロトタイプの作成、3Dモデリングのスキルが不要なクリエイター向けツールの開発などがあります。

Runwayは既存の動画素材に特定のビジュアルスタイルを適用することで、*アニメ風や絵画風、写実的なスタイルなど、独自の表現を加えることができます。*活用例としては、実写動画をアニメ風に変換して個性を付与したり、ブランド独自のスタイルを反映した動画を制作したりといったことが想定されます。

### モーショングラフィックスの作成

Runwayはモーションエフェクトを付与した動きのある映像を簡単に作成可能ですので、デザインの知識がなくても表現力の高い動画の実現が可能です。活用例としては、YouTube動画のイントロやアウトロの作成、動きを付けたプレゼン資料の作成などが想定されます。

Runwayは、*AIの活用により手間のかかる動画作成作業を効率化します。*具体的には不要な物体を簡単に消去し、背景を自動補完したり、動く対象物を追尾してエフェクトや要素を追加したり、動画全体にアートスタイルを適用して、独自性を加えたりできます。

活用例としては、撮影後の動画クリーンアップ作業の短縮や、プロジェクトに独自のビジュアルスタイルを採用するなどが想定できます。

ここではRunwayの料金プランについて見てみましょう。プランは無料プランから有料プランまであり、目的や利用頻度に合わせて柔軟に選択できます。

**Runwayの無料プランでは基本的な機能を試すことができ、一部制限があるものの、動画生成や編集を体験するには十分です。**無料プランは、Gen-1とGen-2の一部機能が利用可能で、生成される動画の最大解像度は720p、1回の生成で作成できる動画は数秒程度です。

また、利用回数や利用できるテンプレートに制約があります。他、作成した動画には「Runway」の透かしが入りますが、Runwayを体験するなら無料プランで十分でしょう。

**Runwayの有料プランは、プロジェクト規模や必要な機能に応じて複数の選択肢が用意されています。**以下に各プランの特徴を解説します。他にエンタープライズプランがありますが、料金や詳細は問い合わせが必要です。

*1.スタンダードプラン（月額約$15）*
Gen-1およびGen-2のフル機能にアクセス可能で、最大1080pの高解像度動画を生成できます。また、最大30秒の長尺動画の生成が可能です。テンプレートや素材の利用が可能ですが、月間数十本程度の動画生成、編集に制限があります。動画は透かしなしでダウンロード可能です。

*2.プロフェッショナルプラン（月額約$35）*
Gen-1、Gen-2、Gen-3 Alpha Turboまでフルアクセスできるプランです。最大4K動画の生成が可能で、最大1分以上の長尺動画にも対応しています。複数プロジェクトや共同作業にも対応しており、チーム利用に向いています。

Runwayでは、有料プランの一部機能を一定期間無料で試用できるトライアルを提供しています。これは無料プランよりも多機能を試せるため、**Runwayを本格利用するかどうかを判断するために最適です。**

Gen-1とGen-2のフル機能が利用でき、Gen-3 Alpha Turboの一部機能にアクセスできる場合もあります。最大解像度は1080p、プレミアムテンプレートの一部が利用可能、一定の条件下では透かしの入らない動画のダウンロードができるなど、本格的にRunwayの使用感を確認できます。

Runwayは機能が豊富ですが、どのように利用するのでしょうか？以下に、基本的な使用手順と機能の活用方法を解説します。

Runwayの公式サイトに移動し、右上の［Get Started］ボタンをクリックし、メールアドレスやGoogleアカウントを使用して無料登録を行います。登録が完了したら、アカウント情報でログインします。

画面左のツール欄［テキストから画像へ］を選択すると、画面右に設定画面とプロンプト入力欄が表示されます。*設定では、作成画面の比率、解像度、スタイル、出力数などを選択し、プロンプト欄に生成したい画像の説明を入力します。*設定とプロンプト入力が済んだら、［生成する］ボタンをクリックします。

ジェネレーティブセッションの「新しいセッションを開始する」を選択し、セッションの名前を入力したら、左画面の［資産選択］ボタンをクリックし、既存の静止画などをアップロードします。画像が表示されたら、テキストで加工したい内容を入力します。

【プロンプトの例】
「人物が前方に歩くように動きを付けて」

動画が完成したら、動画をダウンロードします。解像度と形式（GIF、MP4など）を選択し、保存先を指定します。ローカルPCやクラウドストレージ（Google Drive、Dropboxなど）に保存できます。無料プランでは画像に透かしが入るため、商用利用には適しません。

RunwayはAIを活用した動画生成・編集のプラットフォームです。テキストや画像から簡単に動画を作成し、スタイル変換や高度な編集も可能で、初心者でも使いやすいツールです。動画生成AIについて理解を深めたい方、Runwayに興味がある方はぜひ参考にしてください。

RunwayはAI技術を活用し、テキストや静止画から動画の生成や動画編集を行える

Runwayは3種類の画像生成モデルを組み合わせて、様々な動画編集が行える

Runwayの料金プランは無料プランから無料トライアル、高機能な有料プランまである

動画生成AIのRunwayとは？従来のAIとの違いや概要を解説

*AIの需要が高まる中、クラウド事業者はAIシステムのサービス提供を大幅に拡大しています。*利用者は、これまでよりも簡単にAIを活用できるようになります。ここでは、クラウドAIの概要やメリット、デメリット、エッジAIとの違いなどを順を追って解説していきます。

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

**クラウドAIは、AI処理を行うシステムをサービス提供を通じて使用する利用形態を指します。**インターネットを通じてAI処理に必要なコンピューターシステムを自身で事前用意することなく、使用できます。コンピューターシステムには、AIの要件に応じたハードウェアとソフトウェアが必要です。

一般にAI処理に必要なGPUは高額なため、自前で準備するには投資が必要です。クラウドAIでは、事前にシステムを準備することなく、サービス利用を進めます。利用料に応じて支払うため、気軽にAIを活用するきっかけとなります。

クラウドAIには、多くのメリットがあります。代表的なものは以下の通りです。

*・導入が簡単にできる*
クラウドAIは、導入が容易です。通常、必要な処理に合わせてデータの準備やサーバーやGPU、ストレージ、ソフトウェアなどを事前準備する必要がありますが、クラウドAIではあらかじめ設定済みのシステムをサービスとして利用できます。

事前に機材を準備することなく、AI活用を始められるために、小規模な導入が可能です。最初に無料枠で試しながら使用感を確認できるため、低コストで始めることができます。

*・最新のAI環境が活用できる*
AIシステムは、推論から学習まで多岐にわたります。その用途に応じて必要なGPUの能力や枚数、搭載メモリ量などを決定します。通常は、調達したシステムの規模が能力の上限となりますが、クラウドAIではシステムリソースの増強が可能です。

結果として大規模で複雑な処理でも簡単に実行することが可能なため、規模の拡大に柔軟に対応できます。

*・AIシステムの運用に手がかかりにくい*
クラウドAIでは、事前学習済みのシステムを利用したり、必要なファインチューニングを行ったりすることができます。学習には良質なデータが必要ですが、その作業をクラウドAIが誰でも利用できるように提供します。

マネージドサービスにより運用管理の効率が高いため、自社で必要な運用管理技術者が不足する場合も、最適な運用が可能です。

クラウドAIは誰でも簡単に利用できますが、次のようなデメリットを理解しておく必要があります。

*・特定のクラウド事業者に依存する*
クラウド事業者はそれぞれAI関連サービスを提供しており、提供サービスはクラウド事業者に依存します。システム停止やレスポンスなどのサービスレベルも、クラウド事業者に依存するため約款などで確認する必要があります。

*・ネットワークの重要性が高い*
クラウドAIでは、エッジAIに比べてネットワーク接続が必須です。インターネットを介した通信や処理の遅延による業務影響、障害発生時のダウンタイムやリカバリなどを考慮する必要があります。

*・セキュリティ面の考慮が必要*
クラウドAIは、パブリッククラウド使用におけるセキュリティリスクの影響を受けます。また送信する秘匿データは外部に漏洩されないよう、管理方法や利用方法を十分検討する必要があります。リスクが高い場合は、ローカルで処理することを検討しましょう。

*・料金の定期的な確認を要する*
格納するデータが多い場合は、料金が高額になる場合があります。クラウドの活用は必要な業務を見極めて行いましょう。

クラウド化における課題とは？失敗の原因と成功するための対策を解説！

*エッジAIとは、ローカル環境のデバイス側にAI機能を搭載する仕組みを指し、スマートフォンやセンサーなどを用いて実装します。*自身で管理できる環境で活用することから、インターネット利用が制限される環境でも稼働できます。

また、機微情報や秘匿データなどを含む場合も、情報漏洩リスクを考慮するとエッジ側で処理するのが選択肢の1つです。

### クラウドAIとエッジAIの違い

*クラウドAIとエッジAIの違いは、「AIの処理をどこで行うのか」です。*クラウドAIはクラウド事業者のデータセンターで処理を行い、エッジAIはローカルのデバイスやオンプレミス・データセンターで処理します。

エッジは小規模なデータ量の場合に有効で、レスポンスが早い特徴があります。通信量と通信オーバーヘッドが低いので、制御ループや即時判断が必要な場合に用いられます。システム規模は小さいので、小規模な推論に限定して使用するといいでしょう。

クラウドは大規模な処理に有効であり、対象データが多く計算能力が求められる場合に効率的に結果が得られます。通信が多く発生し、通信と処理の時間を要しますが、学習や大規模推論も可能です。

### クラウドとオンプレミスの違い

*クラウドとオンプレミスは、ITシステムの設置場所と費用計上の区分に違いがあります。*

クラウドは、クラウド事業者が提供するサービス提供型のシステムです。従量課金で使用料に応じて費用が請求され、サービス提供のため固定資産ではなく業務コストとなります。通常マネージドサービスによって運用されますので、運用コストも料金に含まれており割安です。

オンプレミスは、従来型データセンターなどで資産を事前に確保して使用する形式の利用形態です。AIシステムで用いるハードウェアとソフトウェアを、事前に準備する必要があります。

固定資産のため、IT機器の更新は一定期間単位となります。自社の管理するデータセンターで運用可能のため、システムの安全性は高い特徴があります。

近年では、オンプレミス型クラウドサービスも提供されており、提供サービスとサービスレベルを比較することが重要です。

## 代表的なクラウドAIサービス

**クラウドAIサービスは、AIインフラストラクチャやデータ分析基盤、機械学習や生成AIサービスなど多岐に及びます。**サービスは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要クラウド事業者などから提供されています。

クラウド事業者は、上記ハイパースケーラだけではなく、提供形態などのバリエーションも豊富です。ベンダー系では、IBM Cloud、Oracle Cloudなどがあります。クラウド事業者の提供サービスを比較して、要望に近い提供サービスとサービスレベルを確認しましょう。

【参考】：[AWS: AWS で AI イノベーションの次の波を構築およびスケール](https://aws.amazon.com/jp/ai/)
【参考】：[Microsoft Learn: Azure AI サービスとは](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/what-are-ai-services)
【参考】：[Google Cloud: AI と機械学習のプロダクト](https://cloud.google.com/products/ai?hl=ja)

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クラウドAIは、多様な用途にAIを活用することができます。具体的には、次のような用途に主に用いられます。

*画像認識では、顔の認証による入館チェックなどに使用されています。*建造物の劣化確認や、生産の良品識別も簡単に行うことができます。FAXから注文内容をデジタルデータに変換し、自動発注を行うなど、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のような業務にも対応できます。

*音声認識では、音声に基づいて会議の要約や文字起こしなどがクラウド上でリアルタイムに更新され、チームメンバー全員が情報を共有できます。*また、自動翻訳も多言語に対応できるため、グローバルな場面においても高い利便性を発揮します。

*自動応答では、コールセンターの問い合わせの自動応答などに活用できます。*チャットボット形式は多くの企業ですでに採用が進められています。テキスト形式の処理から音声認識を活用した自動応答など、利用形態も拡大を示しています。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

*気象の予測や景気・市況予測などに活用されています。*気象条件は、気象に影響を受ける人手や売上予測などにも展開されています。景気・市況予測は、動向指数などの統計情報などから算出することもできるため、多面的な分析も可能です。

*機械制御は、生産管理やロボットの制御、自動車の自動運転などが代表的な用途です。*ローカルの即時処理や制御などのウェイトが大きい用途については、エッジAIの方が強みが活かされる領域です。クラウドAIでも可能ですが、要件次第でエッジAIと比較するのがいいでしょう。

## 生成AIの精度向上におけるクラウドAIの役割

通常、ChatGPTなどを用いて生成AIを利用するには、プロンプトで指示を入力し回答を得ます。業務などで回答精度を向上するには、いくつかの方法があります。

1つは、ファインチューニングによって事前学習したLLM（大規模言語モデル）に独自のデータを用いて追加学習させる方法があります。同様に、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術を用いてLLMの回答を比較し、別の検索条件と組み合わせて回答精度を高める方法もあります。

回答精度を高めるには、それを処理するITシステムが必要です。*このITシステムには、クラウドAIを用いることが可能であり、サービス活用の1つとなります。*

ChatGPTのファインチューニングの仕組みとは？AIの活用法を解説

## クラウドAIは活用用途が拡大している

2020年後半のChatGPTの登場によって、AI活用が急速に進んでいます。業務に目を向けると、クラウドAIの活用が進んでいます。クラウドAIは、スモールスタートが可能です。**クラウド事業者が提供するサービスを比較し、活用が進むクラウドAIを体感しましょう。**

ChatGPTの登場によって、AI活用が急速に進んでいます。業務でのAI活用も確実に進んでおり、クラウド事業者はクラウドAIサービスを提供しています。ここではクラウドAIの概要やメリット・デメリットを中心に、実際の活用事例などを含めて解説していきます。

クラウドAIは、AI処理を行うシステムをサービスとして提供する利用形態です

導入しやすいメリットがありますが、セキュリティ面などのデメリットもあります

クラウドAIはサービス内容やサービスレベルを比較して利用するのがおすすめです

クラウドAIとは？概要やメリット・デメリット、活用事例を解説

生成AIは、文章や画像、音楽、動画などを自動生成する技術で、近年急速に普及し、人々の日常やビジネスに多大な影響を与えています。その利便性と創造性から、クリエイティブ分野やビジネス、教育などの幅広い領域で活用されています。

しかし、一方で生成AIにはさまざまなデメリットやリスクが存在します。

この記事では、*生成AIの潜在的なリスクと問題点、それらへの対策について解説します。*生成AIの正しい利用方法を理解し、安全かつ効果的に活用するために、ぜひ最後まで読み進めてください。

## 生成AIが抱える問題点とデメリット

生成AI（ジェネレーティブAI）は従来のAI（識別系AI）とは異なり、従来のAIが解析や判断など特定のタスクを実行するのに対して、生成AIは新たなものを創り出すことが主な役割です。生成AIは新たな価値を創出する一方で、誤情報や有害なコンテンツを生み出すリスクも抱えています。

このようなリスクを軽減し、安全に活用するための課題に目を向け、*生成AIを適切に利用して、リスクを最小限に抑えることが求められます。*ここでは、生成AIが抱える問題点やデメリットについて見ていきましょう。

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