人工知能（AI）
Oracle AIは、インフラストラクチャ、人工知能、および機械学習（ML）のサービスファミリです。オラクルのAIインフラストラクチャは、AIのトレーニングと推論のために、スタンドアロンのグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）と数千ノードのクラスタに、極めて低いレイテンシを提供します。AIサービスを使用すると、開発者は、アプリケーションやオペレーションに、事前構築済みモデルを追加できます。MLサービスでは、データ・サイエンティストは、お気に入りのオープンソース・フレームワークでモデルを構築、トレーニング、および導入し、データベース内の機械学習のスピードを活用できます。
OCIは、2022 Gartner® Magic Quadrant™のクラウド・インフラストラクチャおよびプラットフォーム・サービス部門で「ビジョナリー（Visionary）」に選出されました。
AIを普及させるための戦略的投資モデルの策定方法をご紹介します。このガートナーのレポートでは、適切なAIへの投資の組み合わせに関する推奨事項を概説し、ROIの算出における公式を紹介しています。
AIのための確固なデータ戦略の重要性について知りましょうこのIDCのレポートでは、現在の課題を探り、基盤となるAIのデータ戦略を策定する上での指針を提供します。
Oracle AI
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AIインフラストラクチャ
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OCIは、専用のカスタム・オンプレミス・コンピュート・クラスタのパフォーマンスに匹敵するか、それを上回るパフォーマンスを提供する一方で、クラウドの弾力性と消費ベースのコストを提供します。
- OCI GPUインスタンス—ベアメタル・サーバーは、NVIDIA A100およびA10 Tensor Core GPU、高いコア数、大容量メモリ、高帯域幅を搭載した専用コンピュート・インスタンスを使用して、パフォーマンス、分離、コントロールをお客様に提供します。
- OCI GPUインスタンス—VMは、小規模な開発プロジェクトからリアルタイム通信プラットフォームのような大規模でグローバルなアプリケーションまで、さまざまなワークロードに対して、クラウド上でセキュアかつ弾力的なコンピュート容量を提供します。
- OCIクラスタ・ネットワーキングは、1.5マイクロ秒のレイテンシと1,600Gb/秒のノード間帯域幅を持つ専用（RoCE v2）クラスタ・ネットワークによる、リモート・ダイレクト・メモリー・アクセス（RDMA）を提供します。
- OCIストレージは、ローカル、ブロック、ファイル、オブジェクト、アーカイブ・ストレージなど、ハイパフォーマンスかつ低コストなクラウド・ストレージを提供します。お客様は、WEKA、BeeGFS、Lustre、Gluster、IBM Spectrum Scaleなどのクラスタ・ファイル・システムを導入することができます。
- NVIDIA A100 Tensor Core GPUは、市場で入手可能なGPUの中で最も高いパフォーマンスを発揮します。AI、データ分析、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）アプリケーションのために、データセンターを強化します。
- NVIDIA A10 Tensor Core GPUは、グラフィックスやビデオ処理だけでなく、AIの推論にも対応する多用途のプロセッサです。A10を、NVIDIA RTX Virtual Workstation（vWS）ソフトウェアと組み合わせることで、専門的なビジュアライゼーション・アプリケーションやマルチメディアリッチな仮想デスクトップを最適に実行できます。
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人工知能サービス
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オラクルのAIサービスは、組織独自のデータでカスタム・トレーニングできる事前トレーニング済モデルを提供し、モデルの品質を向上させることで、開発者がAI技術を容易に導入・利用できるようにします。
- Oracle Digital Assistantは、あらかじめ用意された機能やテンプレートを用いて、テキスト、チャット、音声などのインターフェイスを通じて、業務アプリケーションや顧客との会話体験を実現するAIサービスです。
- Oracle Cloud Infrastructure Language は、高度なテキスト分析を大規模に実行します。事前学習済みモデルが組み込まれているため、開発者は、機械学習の専門知識がなくても、センチメント分析、キーフレーズ抽出、テキスト分類、名前付きエンティティ認識などをアプリケーションに組み込むことができます。
- Oracle Cloud Infrastructure Speechでは、自動音声認識（ASR）を使用して音声をテキストに変換します。Oracle Digital Assistantと同じAIモデルをベースに構築されているため、開発者は、何年もかけて検証されてきたオラクルの音響モデルと言語モデルを使用し、様々な言語のオーディオファイルやビデオファイルを高精度に文字化できます。
- Oracle Cloud Infrastructure Vision は、コンピュータビジョンを適用して画像ベースのコンテンツを分析します。開発者は、APIを使用して事前学習済みモデルをアプリケーションに簡単に統合したり、特定のユースケースに合わせてカスタム・トレーニング・モデルを作成したりできます。これらのモデルを使用して、製造における視覚的な異常を検出したり、業務ワークフローの自動化のためにドキュメントからテキストを抽出したり、製品や出荷をカウントするために画像内のアイテムへタグ付けしたりできます。
- Oracle Cloud Infrastructure Document Understandingは、APIやコマンドライン・インターフェース・ツールを通じて、ドキュメント・ファイルからテキスト、テーブル、その他の主要データを抽出するAIサービスです。
- Oracle Cloud Infrastructure Anomaly Detectionでは、開発者にとって重要なインシデントにフラグを付けるといった、ビジネス固有の異常検出モデルを、より簡単に構築することができます。これにより、異常検出と解決までの時間が短縮されます。特殊なAPIと自動モデル選択により、トレーニングを簡素化し、異常検出モデルをアプリケーションと運用に展開できます。
- Oracle Cloud Infrastructure Forecastingは、データ・サイエンスの専門知識がなくても、機械学習と統計アルゴリズムによる時系列予測を可能にします。開発者はAPIを通じて簡単にサービスを実装でき、製品の需要、収益、リソース要件など様々な指標を予測できます。また、信頼区間や説明可能性をビジネスの意思決定に役立てることができます。
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機械学習サービス
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オラクルの機械学習サービスは、データ・サイエンティストがお気に入りのオープン・ソース・フレームワークで機械学習モデルを共同で構築、管理、デプロイしたり、データベース内機械学習のスピードを活用したりすることを支援します。
- Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceでは、自動機械学習（AutoML）、モデル評価、およびモデル説明の機能が追加され、オープン・ソースのPythonを使用してOracle Cloud上で機械学習モデルを構築、トレーニング、および管理できます。
- Machine Learning in Oracle Database は、データ検索と準備に加え、SQL、R、Python、REST、AutoML、およびno-codeインターフェースを使用した機械学習モデルの構築とデプロイをサポートします。30以上のデータベース内アルゴリズムが含まれており、Oracle Database上でモデルを生成し、すぐにアプリケーションで使用可能です。機械学習プロセスの主要な要素を簡素化し、自動化することで、迅速にモデルを構築します。
- Oracle Cloud Infrastructure Data Labeling は、AIや機械学習モデルをより正確に学習させるためのラベリングされたデータセットを提供します。ユーザーは、ユーザー・インターフェースや公開APIを通じて、データの組み立て、データセットの作成・閲覧、データレコードへのラベル付けなどを行うことができます。ラベリングされたデータセットをエクスポートして、オラクルのAIおよび機械学習の多くのサービスでモデル開発に使用でき、シームレスなモデル構築を実現します。
- Oracle Cloud Infrastructure Virtual Machines for Data Scienceは、主要なIDE、ノートブック、および機械学習フレームワークが事前構成されたGPUベースの環境です。選択したコンピュート・シェイプにOracle Cloud Marketplaceから簡単に導入できます。
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SaaSサービス向けAIアプリ
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Oracle AI Appsは、主要なビジネス機能をサポートするソフトウェア内部で直接アウトプットを顕在化させる、事前統合された完全な機能を持つAI機能を通じて、より効率的かつ効果的に業務を遂行できるようにします。
- Oracle AI Apps は、CX、ERP、HCM、SCMなどのFusion Cloudアプリケーション全体にインテリジェントな機能を提供し、ビジネスプロセスの加速、カスタマー・エクスペリエンスの向上、サプライヤーの管理などを支援します。
- Oracle AI Apps for Finance は、Oracle Fusion Cloud Financialsにおける運転資本の最適化と、買掛管理と売掛管理の自動化を促進します。
- Oracle AI Apps for Human Resourcesは、求職者のエクスペリエンスを改善し、人材獲得および人材管理プロセスを最適化します。
- Oracle AI Apps for Sales は、リードや商談をより効果的に管理し、取引を加速させ、ビジネスを成長させます。
- Oracle AI Apps for Service は、インテリジェントな機能をサービス・エージェントに直接提供し、彼らのスキルを補強することにより、優れたカスタマー・エクスペリエンスの提供を支援します。
- Oracle AI Apps for Procurement は、AIがキュレーションしたデータを調達システムに直接組み込むことで、サプライヤー・プロファイルの検証、不正取引の防止、サプライヤーのリスク管理を支援します。
人工知能パートナーおよび顧客
AIのユースケース
アセット管理および予知保全向けのAnomaly Detection
OCI異常検出を使用して、アセットの最適な運用を確保すると同時に、過剰なコストを回避し、スマート・マニュファクチャリングにおける業務の中断を最小限に抑えます。
データ・ソース: データは1つ以上のソースから収集されます。データ収集: データはOCI Object Storageに格納されます。OCI Anomaly Detection: トレーニング・フェーズでモデルを構築し、本番フェーズで異常検知アルゴリズムを実行します。結果: 異常検知プロセスの結果は、データを消費してエンド・ユーザーに提示できるように準備する1つ以上のアプリケーションに送信されます。
ディープラーニングのトレーニングや推論にAIインフラストラクチャを活用
OCI Data Scienceや、ベアメタル・インスタンス、RDMAに基づくクラスタ・ネットワーキング、およびNVIDIA GPUを使用して、AIモデルのトレーニングと推論を行います。
この図は、ディープラーニングのモデル開発における2つの段階である、モデルトレーニングとモデル推論について説明するものです。左側のモデルトレーニングでは、OCI Data Scienceやベアメタル・コンピュート、ローカルストレージ、およびクラスタ・ネットワーキングなどで実行されるトレーニング・アルゴリズムに、未トレーニングのニューラル・ネットワークが入力されます。新しい能力を持つトレーニング済みモデルが、トレーニング・アルゴリズムから出力されます。モデルの推論ステップは、右側に説明されています。DALL-E 2のような、テキスト入力を受けて画像を生成することができるトレーニング済みモデルを考えてみましょう。テキスト入力がとトレーニング済みモデルに供給され、モデルから画像が出力されます。
Oracle Digital Assistantでユーザー・タスクを処理
顧客満足度を向上させ、Oracle Digital Assistantのスキル・ボットでチャットベースのサポートを提供することでコストを削減します。
データ・ソース: ユーザーは、チャネルを介してメッセージング・プラットフォームからOracle Digital Assistantにアクセスします。データ収集: Oracle Digital Assistantは、対話を通してユーザーが行いたいことを判断し、そのタスクを実行するための情報を収集します。OCI Anomaly Detection: ユーザーがアシスタントを必要とする場合、デジタル・アシスタントがチャット・セッションをOracle RightNow Chat Cloud Serviceに転送し、チャット・ルールに基づいてユーザー・リクエストを正しいキューにルーティングします。結果: エージェント・コンソールからキューを監視しているエージェントがリクエストを受け取ります。
Prosperdtx: OCI Data Scienceで患者の予後を改善
Prosper Digital Therapeutics社では、OCI Data Scienceを使用して予測モデルを構築するために、大量のソースデータにセキュアに対応できるアーキテクチャを導入しました。
電子健康記録、デバイスおよびエンド・ユーザーのデータを収集して、ヘルスケア・アプリケーションで使用する予測モデルを構築します。ウェアラブル・デバイスおよびイメージング・レコードからストリーミングされたデータが、OCI Object Storageに収集されます。構造化データは安全にロードされ、Oracle Autonomous Databaseに格納されます。Oracle APEXは、開発者がアプリケーションを迅速に構築できるよう支援します。OCI Data Scienceは、大量の患者データを消費できる予測モデルを構築するために使用されます。アプリケーション開発者は、完成した予測モデルを取得し、アプリケーションに追加します。
顧客フィードバック分析におけるOCI Languageの活用
OCI Languageを使用して大規模なテキスト解析を自動化し、ドキュメント、顧客フィードバックのインタラクション、またはサポート・チケット内の非構造化テキストを理解して、カスタマー・エクスペリエンスの向上と効率化を実現します。
顧客フィードバック・レビューはアプリケーションから収集されます。フィードバックは、OCI Object StorageのCSVファイルに格納されます。OCI Data Integrationは、データ・ソースからデータを読み取ります。顧客レビューごとに、OCI Data IntegrationによってOCI Languageがコールされます。OCI Languageは、各レコードから側面とその関連センチメントのリストを抽出します。また、テキストに含まれているエンティティのリストも抽出されます。OCI Data Integrationは、結果をOracle Autonomous Data Warehouseに書き込みます。結果はADWに格納されて分析されます。Oracle Analytics Cloudは、抽出されたインサイトを視覚化し、抽出された表からチャートを作成して、データをフィルタします。
データベースにおける機械学習によるデータ・サイエンス環境の構築
Oracle Database内の機械学習を使用すると、データ・サイエンティストは、分析およびモデル構築、スコアリング、およびデプロイのためにデータを外部システムに移動することにより、時間を節約できます。
データは顧客のデータ・センターから生成され、Oracle Autonomous Databaseに送信されて格納されます。Oracle Autonomous Databaseの機械学習はOracle Database内部に組み込まれているため、データ・サイエンティストはMLライフサイクルの主要要素を単純化して自動化することで、モデルを迅速に構築できます。完成したモデルは、Oracle Analytics CloudまたはOracle APEXに送信されます。ビジネス・アナリストは、完成したモデルを分析プロジェクトに組み込み、アプリケーション開発者は完成したモデルをアプリケーションに埋め込みます。
OCI Visionを使用して、画像やスキャンしたドキュメントからデータを抽出する
画像やスキャンしたドキュメントからデータを抽出し、OCI Visionの事前学習済みモデルを使って、光学文字認識、イメージ分類とオブジェクト検出、ドキュメント分類、異常検出などを実行できます。
写真またはドキュメント・イメージがOCI Object Storageにアップロードされます。OCI Events Serviceは新しいファイルを検出し、OCI Functionsをトリガーします。OCI Functionsは、イメージを処理するためにOCI Vision APIを呼び出します。OCI Visionは、OCI Object Storageから各ファイルを取得し、イメージを分析して、結果をOCI Object Storageに格納します。アプリケーションは結果を取得して、製造、小売、医療サービス、その他の業界のユース・ケースに適用します。
人工知能の価格設定
Oracle AIでは、無料または低価格帯を提供していますので、どなたでも手頃な価格で機械学習モデルを構築したり、事前構築済みAIモデルをアプリケーションに追加したりすることができます。
US$0でアプリに事前構築済みAIモデルを追加（1,000トランザクションまで、またはそれ以上）
OCIによる異常検知
OCI Language
US$0/トランザクション
サービスによって最初の1,000トランザクション、またはそれ以上が対象
MLモデルを構築、トレーニング、管理、デプロイし、実験用の予算も確保
OCI Data Science and Machine Learning in Oracle Databaseの追加サービス料金不要
コンピュートとストレージの費用のみ
プリエンプティブル・インスタンスとバースタブル・インスタンスによって、コンピューティング・プロファイルをワークロード・プロファイルと照合して、コストを削減
VM.STANDARD.E3.FLEX
1個のOCPU、1GBのRAM
US$0.007/時
低レイテンシでホットデプロイされたモデルを、予算をかけずに本番環境へ導入
VM.Standard2.1
ロード・バランサ1台ベース
10 mb/秒
US$0.076/時
24時間365日リアルタイムでリクエストを受け付けるモデルの場合（US$54/月）
オラクルの人工知能をはじめる
Oracle AIを30日間試してみる
オラクルでは、ほとんどのAIサービスで無料価格帯を提供しています。また、トライアル・アカウントに無料で提供されるUS$300のクレジットを使って、追加のクラウド・サービスをお試しいただけます。詳細をご確認のうえ、今すぐ無料アカウントにご登録ください。
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Oracle AIおよびMLサービスのうち、無料価格帯を提供しているものは？
- OCIによる異常検知
- OCI Language
- OCI Data Labeling
- Machine Learning in Oracle Database
また、OCI Data Scienceではコンピュートとストレージの使用料のみ。
AIハンズオン・ラボで学ぶ
学ぶための最適な方法は自分で試すことです。多くのサービスにおいて、自社のOracle Cloudテナントでチュートリアルやハンズオンラボを無料で利用できます。
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Accelerated Data Science SDKでデータ・サイエンスを加速させる
ワークフローの効率化と生産性の向上を図るため、OCI Data Scienceのコンセプトを探りましょう。
このラボを始める -
OCI Anomaly Detectionについて
OCI Anomaly Detectionを使えば、わずか数ステップで機械学習モデルを構築して、本番環境の異常を検出できます。
このラボを始める OCI Languageについて
OCI Languageは、言語の検出、主要な要素の抽出、意図の分類、テキスト内のセンチメントの検出などの、NLPタスクを簡単な手順で実行します。
このラボを始める-
お客様のビジネスに最適なデジタル・アシスタントを構築
Oracle Digital Assistantで複数のチャットボットやデジタル・アシスタントを使用する方法について学びましょう。
このラボを今すぐ始める
人工知能のケース・スタディ
Children’s Medical Research Institute
オーストラリアの研究機関である同社は、OCI Data Scienceを採用することで、柔軟性とスケーラビリティを高め、新しいインサイトを発見し、分析を迅速化しました。
SSグローバル
革新的な輸送物流企業であるSS Global社は、さまざまなセンサーを介してタイヤや車両の状態を監視するIoTアプリケーションを構築しました。タイヤ・バルドネスやエア・リークなどの車両の異常を識別するためにOCIの異常検知を採用し、小さな問題が大きな問題に発展しないようにアラートを生成しました。
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次のような質問に回答します。
- AIや機械学習を始めるには？
- どのサービスが自分に適しているのか？