クラウドAIとは？エッジAIとの違い・メリット／デメリット・導入ステップと最新事例まで徹底解説

みなさん、AI導入の選択肢として近年急速に普及している「クラウドAI」はご存知ですか？

クラウドAIとは、AWSやAzure、Google Cloudといったクラウドサービス上にあるAI機能をインターネット経由で利用する導入形態のことです。

このクラウドAIは名前どおり、クラウド上にAIモデルや学習環境を実装しておき、ユーザーはブラウザやAPI経由でその機能にアクセスする導入形態です。

自社でサーバーやGPUを購入して構築する必要がなく、ハードウェアの導入やAIモデルの開発を飛ばして、すぐに高性能な生成AIや機械学習モデルを使い始められるのが一番の魅力です。

当記事では、そんなクラウドAIを徹底解説。メリット・デメリットから、おすすめのケース・活用事例・今後の展開まで余すところなくお伝えしていきます。完読いただくと、自社へのAI導入がスムーズに進むかもしれません。ぜひ、最後までお読みください。

クラウドAIの概要

まずは、クラウドAIの概要を解説していきます。以下、「そもそもクラウドとは何か？」というところから、詳しくみていきましょう！

そもそも「クラウド」とは？

「クラウド」または「クラウドコンピューティング」とは、社外の第三者（ベンダー）が提供するITインフラをインターネット経由で使う考え方のこと。まるで雲（クラウド）のように、時間・場所・端末を問わず、同じ機能とデータにアクセスできるのが最大の強みです。

クラウドにはその他にも……

といった強みがあります。ITインフラを自前で用意する従来の形態（オンプレミス）と比べて、物理的な制約が少ないといえるでしょう。そんなクラウドは、オンプレミスに代わる形で登場・普及しています。

このように、クラウドは場所や端末に縛られずITインフラを利用できるのが特徴であり、「クラウドAI」はまさにこのクラウド上にAIモデルや学習環境を載せ、インターネット経由でAI機能を提供する仕組みだとイメージすると分かりやすいかと思います。

生成AIの登場で注目を集めるクラウドAI

クラウドの応用で、外部のITインフラに実装したAIモデルをインターネット越しに利用する形態を、「クラウドAI」と呼びます。こちらは図式化すると下図のとおりで、クラウドAIの魅力は、どこにいても、どのデバイスからでも、同じAIモデルにアクセスできる点にあります。

このクラウドAIは、生成AIの登場・普及に伴って注目を集めています。

LLM（大規模言語モデル）をはじめとした生成AIは、開発にも運用にも膨大な計算リソースを要します。特にハイエンドの生成AI（GPT-4o / GPT-4.1 / GPT-5 シリーズ / OpenAI o3 / Claude 3 系列 / Claude Opus 4.5 など）については、GPUクラスターやAI専用チップが前提となるため、コストの面からオンプレミスでの導入は現実的ではありません。

実際に、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrock、Google CloudのVertex AIなどのクラウドサービスでは、これらの最新モデルをクラウド経由で提供しており、企業はインフラを持たずに高性能な生成AIを利用できます。対してクラウドAIなら、計算リソースから完成品の生成AI、監視・ログ管理まで網羅したパッケージをサブスクリプションするだけで導入が完了。予算や技術力を問わずハイエンドの生成AIが導入できることから、注目が集まっています。

クラウドAIとエッジAIとの違い

AIモデルの運用形態では他にも、端末（エッジデバイス）上でAIモデルの動作を完結させる「エッジAI」というものがあります。こちらはクラウドAIと違ってインターネットへのアクセスが不要。下記のとおり、社内で運用が完結させられます。

そんなエッジAIの強みとしては……

以上の通り、こちらは主に、古典的なAIモデルや小型LLM等で採用されます。

ちなみに、現場では「クラウドAI」と「エッジAI」を組み合わせたハイブリッド構成も一般的になりつつあります。たとえば、学習や高度な解析はクラウド側で行い、リアルタイム性が求められる推論や制御はエッジ側で行うことで、高い応答性能とセキュリティ、柔軟なスケーリングを両立するケースです。

なお、エッジAIについて詳しく知りたい方は下記の記事もあわせてご確認ください。

クラウドAIのメリット

ここではクラウドAIのメリットを5点ご紹介します。まずは、生成AIの運用におけるアドバンテージから、詳しくみていきましょう！

様々なAIモデルが使える

クラウドAIの場合、ベンダー側がLLM・画像生成AI・音声認識モデル・合成音声…etc.様々なAIモデルの完成品を用意してくれています。アップデートもベンダー側で行なってくれるため、開発・保守の手間なしで、気になる最新のAIモデルが試せます。

さらに、多くのクラウドAIはアプリケーションへの実装や独自のファインチューニングにも対応。API連携だけで、既存のサービス・プロダクト上でも各種AIモデルが使えます。

最近では、テキスト生成・画像生成・音声合成・マルチモーダルといった複数の機能を一つの基盤モデルでカバーするケースも増えており、単一のクラウドAI基盤に乗せるだけで、チャットボット、レポート自動生成、動画や画像の自動生成など、複数のユースケースを横断的に実現できるようになってきています。

大規模な計算リソースが使える

クラウドAIでは、ハイエンドLLMを動かせる規模の計算リソース（GPU・ストレージ…etc.）がハードウェアの導入なしで利用可能。ノートPCやスマートフォンからでもその計算リソースにアクセスができ、ハイエンドLLMのファインチューニング等、高度な計算処理が行えます。

AWS や Azure など主要クラウドでは、GPU クラスターに加えてAI専用チップ（Trainium など）を活用した大規模インフラが整備されており、企業単体では用意しづらい規模の計算リソースを、従量課金で必要なときだけ利用できます。

大量のデータが扱える

大容量のストレージを備えたクラウドAIでは、AIモデルの開発・カスタマイズに欠かせない大量のデータが保管できます。

さらに、ベンダー側で高品質なサンプルデータが提供されることも多く、データが不足している場合でもAIモデルをカスタマイズ可能です。データ周りについては、入れ物も中身もオンプレミス以上のものが使えるでしょう。

ハードの制約を受けない

外部の計算リソースをフル活用するクラウドAIの場合、端末機器（ノートPCやスマートフォン）と通信環境さえあればAIモデルが運用可能。

ハードウェアの制約を受けず、端末とインターネット環境があれば利用可能です。そのため、以下のメリットが得られます。

• 時間・場所・端末を問わず、ハイエンドのAIモデルにアクセスできる
• 物理的脅威（災害や経年劣化）の影響を受けづらい
• ハードウェアの導入が要らず、導入の時間・費用・労力が削減可能

といった恩恵が受けられるでしょう。

初期投資が最小限に抑えられる

ここまで述べてきたとおり、クラウドAIではハードウェアの導入やAIモデルの開発といった過程を飛ばして、ベンダーとの契約だけで各種AIモデルが使い始められます。下準備にかかる時間・費用・労力がゼロになるため、トータルでの初期投資が最小限に抑えられるでしょう。エッジAIと比べて、気軽に導入ができるはずです。

なお、生成AIの導入コストを抑える方法について詳しく知りたい方は下記の記事もあわせてご確認ください。

クラウドAIのデメリット

続いては、クラウドAIのデメリットも5点お見せします。手始めに、インターネットを経由することによる弊害から、詳しくみていきましょう！

リアルタイムでの処理が難しい

自社内や端末内でAIモデルを完結させるエッジAIに比べて、クラウドAIはリアルタイム・即時性を伴った処理が苦手です。というのも、クラウドAIではAIモデル – 端末間のデータの送受信にインターネットが挟まります。そのため処理毎、特にデータ容量がかさむ場合に、タイムラグが発生してしまうのです。

多くの場合、この遅延は大きな問題になりません。ただ、自動運転等スピードを要するタスクではエッジAIに軍配が上がります。

利用・通信にコストがかかる

クラウドAIではAIモデルを使うにあたって、AIモデルやクラウドそのもの、そしてインターネットを介したデータの送受信にコストがかかってしまいます。

特にAIモデルを頻繁に活用する場合、自前でハードウェアを導入・保守したほうがコストを抑えられる、ということも十分に考えられます。クラウドAIで「導入のしやすさ」をとるか、エッジAIで「ランニングコストの安さ」をとるかの判断は、慎重に行なったほうがよいかもしれませんね。

セキュリティ上のリスクがある

クラウドAIでは、ベンダー側によって最高水準のセキュリティ対策が行われています。

ですが、それも完璧とはいえません。ベンダー側が不正アクセスを受けてしまったり、インターネットを介して情報が漏えいしてしまったり、といったセキュリティ上のリスクはゼロにならないのです。

また、業界によってはそもそも社内データを社外に出すこと自体が法律上NGという場合も。最高水準のセキュリティを求めるのであれば、AIモデルの処理を社内で完結させるほかありません。

オフラインで使えない

クラウドAIでは、AIモデルとの入出力のやり取りにインターネットを経由します。そのため、オフラインではAIモデルが一切使えません。昨今、インターネット環境自体がないという状況はまれですが、ネットワーク障害や回線トラブルでもAIモデルが使えなくなるのはデメリットです。

ベンダーへの依存が発生する

クラウドAIでは、AIモデルやクラウドの提供側であるベンダーへの依存が問題になります。

まず、社内のシステム・アプリ一式をベンダーの推奨する仕様に合わせなくてはいけないというのが最大のネック。導入後から他のベンダーやオンプレミスに乗り換えたい場合、移行が困難（ベンダーロックイン）になります。

さらに、AIモデルの提供が終了したり、価格が変更されたりといったベンダーの都合に振り回されるのもデメリット。加えて、ベンダー側がサイバー攻撃・物理的脅威にさらされるリスクも考えておかなくてはいけません。

クラウドAIの利用がおすすめなケース

クラウドAIの強みはひとことで「ベンダーと契約するだけでハイエンドの計算リソースとAIモデルが使える」ことに尽きます。ここから導き出されるクラウドAIの利用に適したケースは……

以上のとおり。クラウドAIは、処理速度・安定性・セキュリティ要件を追求するケースを除いて、広く導入がおすすめできます。

クラウドAIの活用シーン・事例

クラウドAIは業界問わず幅広いシーンで活用されています。とくに近年は、需要予測や不正検知といった機械学習タスクに加え、生成AIを組み合わせて「問い合わせメールの自動返信」「レポートや議事録の自動生成」「広告クリエイティブの自動生成と効果予測」など、クラウドAIならではの高度な自動化・省力化の事例が増えています。その具体的な活用シーン・事例は下表のとおりです。

活用シーン	実際の活用事例
自動運転	BMWが開発を目指すAWS採用の自動運転プラットフォーム（※1）
商品需要予測	・BIPROGY株式会社の需要予測型自動発注サービス「AI-Order Foresight」（※2） ・ホームセンターのカインズ×Google Cloudの需要予測AI（※3）
農作物栽培の管理	・水分量と日光量の自動制御を行うサービス「クレバアグリ」（※4）
不正行為・不良品の検知	・コンカーのAI不正検知サービス「Verify」（※5） ・株式会社船井総合研究所の「製造業向け AI不良品検知サービス」（※6）
広告・商品提案の最適化	・株式会社サイバーエージェントの広告生成&効果予測サービス「極予測AI」（※7） ・Adobeの広告生成&効果予測サービス「Adobe Sensei」（※8） ・Salesforceの「Commerce Cloud」（※9）
医療分野	・富士フイルムの画像診断支援AI開発用プラットフォーム「SYNAPSE Creative Space」（※10） ・Googleの「医療向け Vertex AI Search」（※11）
チャットボット全般	・OpenAIの生成AIチャット「ChatGPT」 ・Google の生成AIチャット「Gemini」 ・生成AI搭載の業務用チャットボット「OfficeBot」（※12） 　…and more！

クラウドAIは上記以外にも、様々なシーンで活躍中です。

クラウドAIのプラットフォームの代表例

ここからは、クラウドAIに必要な環境一式がそろったプラットフォームのなかから、特に有名なものを4つ紹介。まずは、世界シェアNo.1のAWSから、詳しくみていきましょう！

AWS

「AWS（Amazon Web Services）」は、アマゾンが提供する世界シェアNo.1のクラウドサービスになります。こちらはインフラから機械学習、IoTまで幅広いサービスを網羅していて、クラウドAIの運用に最適です。

また、AWSはAnthropic Claude 3系列やClaude Opus 4.5、Meta Llama 3.1 / 3.2 といった最新のLLMに加え、Stable Diffusion系の画像生成モデルなどもまとめて扱えるサービス「Amazon Bedrock」も提供しています。

これらのモデルをAPI経由で呼び出し、自社データでのカスタマイズやアプリケーションへの組み込みを行えるため、生成AIの導入・運用基盤としてもうってつけです。

公式サイト：アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）- ホーム

Microsoft Azure

Microsoftのクラウドサービス「Microsoft Azure」もクラウドAIの運用に完全対応。こちらにはWindowsやOffice365との連携がしやすい、セキュリティ対策が徹底されているなどの魅力があります。

そして、このMicrosoft Azureで忘れてはいけないのが、OpenAIのAIモデルが使えるサービス「Azure OpenAI Service」です。こちらではChatGPTよりもはるかにセキュアな環境下で、GPT-4oやDALL-E3等、おなじみの生成AIが使えます。

公式サイト：Microsoft Azure

Google Cloud

Googleからは、機械学習系のツールが充実したクラウドサービス「Google Cloud」が登場しています。こちらはディープラーニングや画像認識等、AIモデルの開発を行いたい場合に最適です。

また、Google製LLMのGeminiシリーズが使えるサービス「Gemini for Google Cloud」もラインナップされています。最新のGemini 3 ProやGemini 3 Pro ImageなどをVertex AI経由で利用でき、テキスト・画像・コード・動画などを跨いだマルチモーダルな生成や高度な推論をクラウド上で実行できます。

公式サイト：Google Cloud

IBM Watson（watsonx）

IBMの「IBM Watson（watsonx）」は、AI・データ分析にフォーカスしたクラウドサービスになります。こちらではLlama 3やMixtral 8x7b等、オープンソースのLLMを使ってRAG・要約・コンテンツ生成が可能です。

公式サイト：IBM Watson

クラウドAIの今後

現時点でクラウドAIの弱点となっている「処理時のタイムラグ」「インターネット環境への依存」は今後、通信技術の進歩に伴って解消されていくと考えられます。具体的に、今後実現しうることとしては……

以上のとおり。「地球上のどこでも遅延なしでLLMが使える」という未来は、そう遠くないのかもしれません。

なお、生成AIのこれまでについて詳しく知りたい方は下記の記事もあわせてご確認ください。

「クラウドAI」なら、ハイエンドの生成AIも手軽に試せる！

当記事では、外部のITインフラとAIモデルをインターネット経由で活用する「クラウドAI」について解説しました。以下にてもう一度、クラウドAIの特徴を振り返っていきましょう。

サブスクリプション方式で気軽に様々なAIモデルが試せるクラウドAIは上述の通り、幅広いケースに適用が可能です。

処理速度・安定性・セキュリティレベルについてはエッジAIに軍配が上がりますが、多くの企業ではクラウドAIでも問題なく活躍してくれるはず。特にハイエンド・最新の生成AIを業務に取り入れたい場合は、クラウドAIがおすすめです。

最後に

いかがだったでしょうか？

クラウドAIとエッジAIの使い分けや、AWS・Azure・Google Cloudの選定、コストとセキュリティを踏まえた最適なAI導入方針を、自社の業務要件に沿って整理できます。