Googleは26日、開発者がクラウド上で機械学習モデルを事前準備、構築、実行、共有できるサービス「AI Platform Prediction」の一般提供を開始した。このサービスは、Google Kubernetes Engineバックエンドをベースにしており、高い信頼性、柔軟性、低いオーバーヘッドレイテンシーを考慮して設計されたアーキテクチャを特徴としている。

AI Platform Predictionは、互換性のあるクラウドハードウェア(AIアクセラレータチップなど)を自動的に選択するエンジンのおかげで、XGBoostやscikitのようなフレームワークを使って学習したモデルの展開を簡単にしてくれると、GoogleのStaff EnghineerのRobbie HaertelとSenior EngineerのBhupesh Chandraはブログ記事で説明している。サポートされている仮想マシンでは、グラフィックカード、プロセッサ、RAM、ネットワークの使用量、モデルのレプリカ数などのメトリクスが表示される。また、セキュリティ面では、AI Platform Predictionには、ユーザーがパラメータを定義し、定義されたネットワーク境界内のリソースやサービスにのみアクセスできるモデルを配備できるツールが同梱されている。

さらに、AI Platform Predictionは、モデルの予測に関する情報と、予測の解明に役立つ可視化ツールを提供する。さらに、モデルに送信されたリクエストのラベリングに基づいて、ライブモデルを継続的に評価し、再訓練によってパフォーマンスを向上させる機会を提供する。

AI Platform Predictionのすべての機能は、完全に管理されたクラスタレス環境で利用可能で、専用のエンタープライズサポートが提供される。Googleはオプションでクォータ管理を行い、クライアントがトラフィックを送りすぎた場合にモデルを過負荷から保護する。

他の顧客の中でも、Googleが所有するWazeは、通勤者向けのライドシェアサービスであるWaze CarpoolにAI Platform Predictionを使用している。WazeのシニアデータサイエンティストであるPhilippe Adjimanによると、わずか数週間でWazeは、同じ方向に向かうライダーとドライバーをマッチングさせるモデルを本番で展開することができたという。

「AI Platform Predictionの最近の汎用リリースでは、GPUと複数のハイメモリおよびハイコンピュートなインスタンスタイプをサポートしており、より高度なモデルをコスト効率の良い方法で簡単に展開できるようになる」という。Wazeの複数のデータサイエンスチームとプロジェクト(広告、未来のドライブ予測、ETAのモデリング)は、すでにAIプラットフォームの他の既存の(または今後の)コンポーネントを使用しているか、または探索を開始している。

IDCは、コグニティブおよびAIシステムへの世界的な支出は、昨年の240億ドルの収益から2022年には776億ドルに達すると予測している。ガートナーも同意している。世界中の何千もの企業からの幹部を対象とした最近の調査では、AIの導入が過去4年間で270%、過去1年間だけで37%と驚異的な成長を遂げたことがわかった。AI Platform Predictionにより、Googleは、Amazon、Microsoft、IBMなどの競合他社を打ち負かし、新たにマネージドAIサービスをポートフォリオに追加した。