ジェネレーティブAI APIの比較：AWS、Azure、Google Cloudの提供サービス
ジェネレーティブAI APIとは、学習したパターンに基づいて新しいオリジナルコンテンツを作成できる高度なAIモデルへのアクセスを提供するインターフェースです。これらのAPIにより、開発者はジェネレーティブAI機能をアプリケーションに統合し、テキスト、画像、音声、ビデオなどのメディアを自動生成することができます。
ジェネレーティブAI APIの採用は増加しており、戦略的なプラットフォームの選択が不可欠です。
AI用語集
ジェネレーティブAI APIについて理解を深めるために、いくつかの重要なAI用語を定義します。
- AI (人工知能): 機械学習を使用してタスクを実行するあらゆる実装。
- ジェネレーティブAI: 既存データから学習したパターンに基づいて新しいコンテンツを生成するAIモデルを使用する分野。
- モデル: AIツールに接続されるトレーニング済みAIの「脳」。
- 大規模言語モデル (LLM): 大量のテキストと画像データから学習して、人間の言語を解釈し、対応する応答を生成できる機械学習モデル。
- LLM API: OpenAIのAPIやVertex AIなど、外部ソースでホストされているLLMへの直接インターフェース。
- LLM Webアプリケーション/ツール (ChatGPT、Bardなど): ChatGPTやBardなどのツールは、特定の学習モデルを利用し、エンドユーザーとLLM間のテキストベースのやり取りを可能にします。
- AIプロンプト: AIツールに与えられる初期またはフォローアップの指示。
- AIトレーニング/ファインチューニング: AIモデルにさらなるデータや「重み」を加えて、より焦点を絞った応答を生成するように調整するプロセス。
- AIトークン: モデルから取得され、応答を構成する「知識の断片」。
ジェネレーティブAI APIの比較
OpenAIのChatGPT API
ChatGPTは、OpenAIが開発した会話型LLMで、高度なGPT-3.5とGPT-4モデルを使用して自然言語処理を実行します。チャットボット、バーチャルアシスタント、プラグインサポートに利用できます。
OpenAIは、データプライバシーとセキュリティを重視しており、データトレーニングにはユーザーの同意が必要で、デフォルトでユーザーデータはモデルの改善に使用されません。30日間のデータ保持ポリシーを遵守しています。
価格体系は、月額のWebアプリケーションサブスクリプションと、トークンベースのAPI料金で構成されており、コスト効率はユースケースによって異なります。
OpenAIは、モデルの限界を認識し、実用性と精度のバランスを強調しています。ホスティングはOpenAIが行っているため、ユーザーは技術的な要件を最小限に抑えられ、アカウントレベルでレート制限が適用されます。より高価なGPT-4はより優れた結果を提供しますが、高価値で高性能なオプションも用意されています。また、ユーザーが常に最新技術を利用できるように、頻繁なアップデートが行われています。
OpenAIは、GoogleやAmazonのような巨大企業と比較して、評判はそれほど良くないですが、それでもこの分野のパイオニアとして認識されています。統合オプションにはMicrosoft Azureがあり、カスタマイズと使いやすさが向上します。
- 機能: チャットボット、バーチャルアシスタント、プラグインサポート、テキスト生成、翻訳、クリエイティブコンテンツ、チューター/教育、テキスト要約、校正と改訂、コードチェックと概念化
- 柔軟性: APIの利用には複数のモデルが用意されており、それぞれ機能と価格が異なります。
- 制限: OpenAIは、LLMが提供する回答を保証することはできません。
- セキュリティとデータプライバシー: OpenAIは、顧客データがモデルのトレーニングに使用されないことを保証しています。ただし、30日間のデータ保持ポリシーを遵守しています。
GoogleのVertex AI (Bard)
GoogleのVertex AIは、PaLM2を基盤とし、ChatGPTと競合する製品で、WebアプリケーションであるBardの基盤技術でもあります。
BardはOpenAIと同様の機能を提供しますが、Google Cloudエコシステムとの連携がより強固です。
Googleのデータプライバシーポリシーでは、会話のサブセットが確認可能で、最大3年間保持されますが、個人識別情報は削除されます。
価格モデルはトークンではなく文字数に基づいており、ミドルレンジのOpenAIモデルと同等の料金です。
全体的に、プラットフォームは未成熟であり、サードパーティツールや出力品質に関して制限があります。
Googleは、Bard/PaLM2の出力がそれほど良くないという報告があるものの、その評判から長期的には説明責任とユーザーのプライバシーを約束しています。
ドキュメントはOpenAIほどユーザーフレンドリーではない可能性がありますが、Google Cloudのサポートが包括的に提供されているため、十分な支援を得られます。
- 機能: チャットボット、バーチャルアシスタント、テキスト生成、翻訳、クリエイティブコンテンツ、チューター/教育、テキスト要約、校正と改訂、コードチェックと概念化、画像生成（開発中）
- 柔軟性: Vertex AIは、Google Cloudの他のサービスと統合され、幅広いAI関連ツールを将来的に提供する可能性があります。
- 制限: サードパーティツールや出力品質に関しては、制限があります。
- セキュリティとデータプライバシー: Googleは、ユーザーデータがモデルのトレーニングに使用されないことを保証しています。ただし、会話は最大3年間保持されます。
AmazonのBedrock
AmazonのBedrockは、ChatGPTやBardと比較して初期段階にある製品です。2023年9月に一般公開されました。
Amazonは、顧客データが「Titan」モデルのトレーニングに使用されないこと、サービスログにデータは保持されないことを明記しています。
価格体系は、使用状況と選択したモデルによって異なる、さまざまなオプションが用意されています。
Bedrockは、AWSツールやサードパーティモデルとの統合が容易であるため、多様な用途で使用できます。
Amazonは評判の高い企業ですが、ジェネレーティブAIの提供が初期段階であるため、AI分野における地位はまだ確立されていません。現時点では、ドキュメントやサポートは限られています。
- 機能: チャットボット、バーチャルアシスタント、テキスト生成、翻訳、クリエイティブコンテンツ、チューター/教育、テキスト要約、画像生成
- 柔軟性: AWSツールやサードパーティモデルとの統合が容易です。
- 制限: 相対的に新しい製品であり、ドキュメントやサポートは限られています。
- セキュリティとデータプライバシー: Amazonは、顧客データがモデルのトレーニングに使用されないことを保証しています。ただし、データ保持期間については、まだ明確になっていません。
どのAI APIを選択すべきか？
ジェネレーティブAI APIの統合を検討する際には、特定のニーズ、現在のテクノロジー、そして機能、柔軟性、制限、セキュリティとデータプライバシーの問題を考慮する必要があります。
- 機能: 各プラットフォームが提供する機能を評価します。
- 柔軟性: プラットフォームをカスタマイズして、他のサービスやアプリケーションと統合できます。
- 制限: 各プラットフォームには、制限事項があるため、それらを考慮します。
- セキュリティとデータプライバシー: 各プラットフォームがどのようにデータを収集、使用、および保護するかを検討します。
ビジネスニーズに基づいて、最適なプラットフォームを選択してください。
- OpenAI: 確立されたモデルを使用したい場合、またはオープンなプラグイン開発に関心がある場合に適しています。また、包括的なドキュメントを提供しています。ただし、OpenAIはAzureを使用しない限り、自動的にクラウドエコシステムに統合されません。
- Bard/Vertex AI: Google Cloud環境を活用したい場合に適しています。現時点では出力がそれほど良くないという報告がありますが、Googleは評判の高い企業であり、説明責任とプライバシーを約束しています。
- Titan/Amazon Bedrock: さまざまなモデルとカスタマイズの選択肢が必要な場合、またはAWSサービスをすでに利用している場合に適しています。ただし、この製品は他のツールと比べて、比較的新しいことに注意してください。
まとめ
ジェネレーティブAI APIは、効率性、創造性、イノベーションを向上させることで、さまざまな業界に変革をもたらしています。これらのツールは、テキスト生成、画像作成、ビデオ制作、コーディング支援など、さまざまなニーズに対応できる強力な機能を提供します。各プラットフォームには独自の強みと用途があるため、特定の要件と目標に基づいて適切なツールを選択することが重要です。
ジェネレーティブAIの未来は明るく、進化し続ける技術と統合により、さらにエキサイティングな可能性が期待されます。これらのプラットフォームの重要な機能、利点、用途を理解することで、プロジェクトを向上させ、進化し続ける技術環境で先頭を走ることができます。