クラウドAIかオンプレミスAIか？
導入前に必ず押さえたい4つの評価ポイント
AI技術の普及に伴い、製品や業務運営にAIを活用する企業は年々増加しています。しかし、導入初期の段階では、クラウドAI（cloud AI） と オンプレミスAI（on-premise AI） の違いを十分に理解できておらず、選定に悩む企業も少なくありません。
クラウドAIは遠隔のサーバー上で稼働するシステムである一方、オンプレミスAIは企業内部のサーバー環境に構築・運用されるシステムです。両者にはそれぞれ利点と課題があり、企業は多角的な視点から検討する必要があります。以下では、4つの重要な評価ポイントを紹介します。
セキュリティについて
クラウドAIとオンプレミスAIを比較する際、情報セキュリティは常に重要な論点となります。主に data security と data privacy の2つの観点から考えることができます。
データセキュリティの観点では、オンプレミスの方がクラウドよりも高い水準を確保しやすいとされています。データが完全に社内ネットワーク内に保管され、外部と切り離されているため、極めて高い安全性を実現できます。
金融機関や政府機関など、高度に機密性の高い情報を扱う組織にとって、すべてのデータを内部ネットワークで管理することは非常に重要です。オンプレミスAIは、データが組織外へ出ることを防ぎ、情報漏洩のリスクを低減します。
一方で、信頼性の高いクラウドベンダーは、暗号化技術、多要素認証、定期的なセキュリティ監査、クラウドネットワークのベストプラクティスなど、多大なリソースを投入しています。VPN、プライベートネットワーク、通信の暗号化といった技術を組み合わせることで、クラウドAIでも多くの利用シーンにおいて十分なセキュリティ要件を満たすことが可能です。
データプライバシーの面では、クラウドベンダーが提供するインフラ上で、個人情報のマスキングや暗号化が行われるケースも多く、電話番号、身分証番号、氏名、住所などの個人データを保護できます。
ただし、企業側がクラウドベンダーの実際の運用プロセスを直接確認できない場合も多く、真の課題は、ベンダーが契約やポリシーを厳格に遵守し、許可されていない用途でデータを使用しないことをいかに担保するかにあります。信頼関係の構築が不可欠です。
オンプレミスの場合、データはすべて社内ネットワーク内に保存され、外部サービスを経由しないため、プライバシー保護を最大限に確保できます。データのアクセス権限、閲覧範囲、処理方法を完全に管理できることから、情報漏洩リスクを抑えつつ、各種コンプライアンス要件にも正確に対応できます。
ただし、このような閉鎖的な環境は、AIモデルの継続的な学習や更新を制限する側面もあり、クラウドAIのように外部データを活用して常時最適化することが難しく、長期的な性能向上に影響を与える可能性があります。
AIモデルのサービス品質と処理速度について
一部のAIサービスにはファインチューニングやトレーニングの仕組みが備わっており、利用を重ねることで精度や性能が継続的に向上していきます。
クラウドAIは、このような成長性を確保できる点が最大の強みです。運用中に収集されたデータをクラウド上にアップロードし、迅速にファインチューニングを行い、その結果をAIシステムへ即座に反映できます。これらのプロセスは自動化することも可能で、時間・労力・コストを大幅に削減しながら、常に最新のAIモデルを維持することができます。
Viscoveryが提供するAI画像認識システムを例に挙げると、クラウドAI技術を活用することで、企業が利用するAIモデルを常に最新の状態に保っています。AIは現場で得られたデータをもとに継続的に学習・進化（ファインチューニング／トレーニング）し、クラウドプラットフォームを通じて認識精度がリアルタイムで向上していきます。
一方、オンプレミスAIでは、データを再度クラウドにアップロードすること自体が難しく、またオンプレミス環境でAIの学習を行うには非常に高い技術力とコストが求められます。そもそもデータをクラウドに送信する行為は、オンプレミスが重視するデータプライバシーの考え方と矛盾する場合もあります。
AI導入コストと利用環境のスペース設計について
高品質なAIサービスを実現するためには、オンプレミス環境ではクラウドと同等の性能を確保するために、高額なインフラ投資が必要となります。クラウドは複数の顧客でコストを分担できるため、企業単体で見るとコスト負担が比較的低く抑えられます。
オンプレミスの場合、システムの構築・保守・拡張をすべて自社で行う必要があり、ハードウェア、ソフトウェア、専門技術者の確保など、多くの計画と費用が発生します。さらに、インフラサーバーを設置するための物理的なスペース確保も必要です。その結果、導入や拡張に時間がかかり、急な需要変化への対応が難しくなることがあります。
近年では、小規模なAIモデルをオンプレミスで運用するコストは徐々に下がってきていますが、現時点では依然としてオンプレミスの方が高コストであり、特にサーバーのFAE人員や物流対応が必要な場合、総コストはクラウドAIを大きく上回るケースもあります。
システム運用の柔軟性について
クラウドAIは、低コストで導入できるだけでなく、拡張性にも優れています。ビジネスの成長に応じて、必要な計算資源やストレージ容量を柔軟に追加でき、将来的なサーバー不足を心配する必要がありません。クラウドAIは容易にスケールできる ため、成長スピードが速い企業や需要変動の大きい業態にとって大きなメリットとなります。
一方、オンプレミスAIのアップグレードには、サーバーの追加やハードウェアの入れ替え、設置スペースの再設計などが必要となり、時間と労力がかかります。その結果、AIモデルが旧式のままとなり、最新の技術やデータを十分に活用できなくなる可能性があります。
クラウドAIとオンプレミスAI、どちらを選ぶべきか
クラウドAIとオンプレミスAIは、それぞれ異なる強みと課題を持っています。特に、認識精度を重視するAIサービス（例：小売現場における画像認識）や、継続的にAI体験を向上させたい企業にとっては、クラウドAIがより適した選択肢と言えるでしょう。
クラウドソリューションは、追加の人手や待ち時間を必要とせず、常に最先端のAIサービスを利用し続けることを可能にします。
変化の激しいビジネス環境において、迅速な対応力と柔軟性は不可欠です。クラウドAIはこれらの要件を満たすだけでなく、企業がAIの可能性を最大限に引き出し、競争優位性を維持するための強力な基盤となります。
（本記事は ChatGPT により日本語へ翻訳されました。）
（本記事のカバー画像は ChatGPT の AI ツールで生成されたもので、参考用です。）