01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
データの取り込みから、モデルの学習・調整、評価、展開、バージョン管理、監視まで、AIのライフサイクルを一元的に扱うために使われます。製品によっては、既成モデル、生成AI、予測分析、開発用API、AIエージェントの構築・連携、セキュリティやガバナンスの機能も提供します。クラウド、オンプレミス、または両者を組み合わせた環境で利用できます。ただし、搭載機能や対応環境はプラットフォームごとに異なり、導入だけで出力の正確性や法令順守が保証されるわけではありません。AIの誤った出力や性能変化に備え、監視や人による確認が必要です。
02 / IN PRACTICE
AI platformの活用例
たとえば、こんな場面で
社内文書を検索・要約するAIアプリを作る場合、データ接続、利用するモデルの選択や調整、動作評価、社内向け展開、利用後の監視を同じAIプラットフォーム上で管理する、といった活用が考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
選定時は、必要なモデルや開発ツールへの対応、既存システムとの連携、展開先、監視、アクセス制御、データ保護、ガバナンスの機能を確認します。
参考資料
What is an AI platform? | Microsoft Azure （新しいタブで開きます）What is Enterprise AI? - Enterprise AI Explained - AWS （新しいタブで開きます）What is an AI Platform? | IBM （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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