はじめてのAI

Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境」一覧

 AIには、複合的で意思を持つ「強いAI」と、何かを認識することに特化した「弱いAI」があります。ドラえもんのような「強いAI」はまだ生まれておらず、現在利用可能なものは「弱いAI」。その「弱いAI」のAPIを公開している代表企業として挙げられるのが、Amazon.com、Google、IBM、Microsoftといった企業です。

AI 「はじめまして、AIさん」

連載一覧

第1回:AIってなぁに?

第2回(今回):Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境」一覧

第3回(予定):Face APIを使って、年齢・性別を認識してみよう!

 弱いAIを使うための手段は大きく分けて2つあります。企業の提供するAPIを活用する方法と、ライブラリなどを活用しながら独自に開発する方法です。

 各企業が提供しているAI関連サービスを「API」「ライブラリ」「実行環境」の軸でまとめると、次のようになります。

Amazon

API

Amazon Rekognition

Amazon Polly

Amazon Lex(preview)*1

Alexa Skills Kit(ASK)*2

Alexa Voice Services(AVS)*2

*1 Limited previewという限定的なサービス提供。日本語非対応。

*2 ASK/AVSともに日本では未リリースのため、サポートされていません。

ライブラリ

API それぞれにSDK が提供されています。

実行環境

AWSの各サービス上

Google

API

Google Cloud Vision API

Google Cloud Speech API

Google Natural Language API

Google Cloud Translate API

ライブラリ

TensorFlow

実行環境

CPU(Central Processing Unit)/GPU(Graphic Processing Unit)/TPU(Tensor Processing Unit)

IBM

API

AlchemyLanguage

Conversation(日本語)

Document Conversion(日本語)

Language Translator

Natural Language Classifier(日本語)

Natural Language Understanding

Personality Insights(日本語)

Retrieve and Rank(日本語)

Tone Analyzer

Speech to Text(日本語)

Text to Speech(日本語)

Visual Recognition(日本語)

AlchemyData News

Discovery

Tradeoff Analytics

ライブラリ

Node SDK

Java SDK

Python SDK

iOS SDK

Unity SDK

実行環境

Watson Developer CloudからAPIとして提供

 開発者は公開されているAPIを使うことで、簡単にAIを活用することができます。一方、ライブラリと実行環境を使って独自のAIを開発している企業もあります。が、こちらは少し難しいためいったん置いておいて、次回からはAPIを実際に使いながら勉強していきたいと思います。

 AIを用いることで、例えば写真から年齢や性別を認識したり、多くの会話データから次にくる質問を予測したりといったことが可能になります。ということで、次回は早速APIを使って実際にAIを触ってみたいと思います。

 【次回予告】Face APIを使って、年齢・性別を認識してみよう!

太田智美

筆者プロフィール:太田智美

 小学3年生より国立音楽大学附属小学校に編入。小・中・高とピアノを専攻し、大学では音楽学と音楽教育(教員免許取得)を専攻し卒業。その後、慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科に入学。人と人とのコミュニケーションで発生するイベントに対して偶然性の音楽を生成するアルゴリズム「おところりん」を生み出し修了した。

 大学院を修了後、2011年にアイティメディアに入社。営業配属を経て、2012年より@IT統括部に所属し、技術者コミュニティ支援やイベント運営・記事執筆などに携わり、2014年4月から2016年3月までねとらぼ編集部に所属。2016年4月よりITmedia ニュースに配属。プライベートでは2014年11月から、ロボット「Pepper」と生活を共にし、ロボットパートナーとして活動している。2016年4月21日にヒトとロボットの音楽ユニット「mirai capsule」を結成。

教えてくれた先生:大田昌幸(おおたまさゆき)先生

 スタートアップでのWeb開発経験を経て、2011年に日本マイクロソフトに入社。現在はソリューション開発企業向けのテクニカル エバンジェリストとして活動。東京工業大学や慶應義塾大学にて非常勤講師の経験も持つ。AzureなどのMicrosoft製品に加えて、社外の技術も加えた新規ソリューション開発を企業とともに企画・実現する活動に取り組んでいる。

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AIの基礎的な知識から自分でAI技術を活用できるまで勉強していきます。

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太田智美
太田智美

小学3年生より国立音楽大学附属小学校に編入し、小・中・高とピアノを専攻。大学では音楽学と音楽教育(教員免許取得)を専攻し卒業する。 その後、慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科に入学。人と人とのコミュニケーションで発生するイベントに対して偶然性の音楽を生成するアルゴリズム「おところりん」を生み出し、「おところりん:ソーシャルネットワークにおける偶然性を用いた音楽生成(Otocororin: a chance music for social network systems) (http://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php/KO40001001-00002010-0075.pdf?file_id=44931) 」を修士論文として提出。同研究は、情報処理学会 第12回「Internet and Operation Technology(IOT)」研究会において学生奨励賞を受賞。 同大学院を修了後、2011年にアイティメディア株式会社に入社。営業配属を経て、2012年より@IT統括部に所属し、技術者コミュニティ支援やイベント運営、記事執筆などに携わる。2014年4月から2016年3月までねとらぼ編集部に所属。2016年4月よりITmedia ニュースに配属される。これまでの代表作は「世の中やっぱり金でした 71万円の大金を積んで誰よりも早く『iPhone 6 Plus』の使い勝手を検証してみた (http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1409/10/news139.html) 」「スケスケでまるみえじゃないですか! 人によっては透明に見えるドレスを作ってみた (http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1502/27/news152.html) 」「あの日、Twitterのくじらが出なかったもう1つの理由 (http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1401/08/news082.html) 」「ゆとり世代が問う『好きなことをやって何が悪い!』(シリーズ) (http://www.itmedia.co.jp/keywords/yutori_generation.html) 」「はじめてのAI(連載) (http://www.itmedia.co.jp/news/series/5264/) 」など。 Twitter:@tb_bot (https://twitter.com/tb_bot)

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