ガートナー社のアナリストは、クラウド AI 開発者サービスに関する「マジック・クアドラント」レポートを発表し、AWS がわずかにリードしているものの、ライバルの Microsoft と Google がすぐ後ろにつけており、チャートの「リーダー」セクションに位置付けられるに値する他の企業は IBM のみであると結論付けています。
ガートナーの5人のアナリストチームは、これは重要なテーマだと認識しています。「2023年までに、開発チームの40%が自動化された機械学習サービスを利用して、アプリケーションにAI機能を追加するモデルを構築するようになるだろう。これは2019年の2%未満から大幅に増加する」と彼らは予測しています。また、アナリストたちは「データサイエンティストの活動」の50%が2025年までに自動化され、現在の熟練した人材不足が緩和されると予測しています。
調査対象となった企業は、Aible、AWS、Google、H20ai、IBM、Microsoft、Previson.io、Salesforce、SAP、Tencentです。AlibabaとBaiduは、製品が「少なくとも2つの主要地域」にまたがるという要件のため除外されました。
ガートナーのクラウドAI開発サービスに関するマジック・クアドラント
AWSは、昨年末に発表された機械学習モデルを自動生成するSageMaker AutoPilotを含む、幅広いサービスで高く評価されました。しかし、アナリストによると、SageMakerには調査の過程でいくつかの欠点が解消されました。ただし、SageMakerは複雑なポートフォリオであり、混乱を招く可能性があります。さらに、「ユーザーが開発環境から本番環境に移行する際、実行コストが予想よりも高くなる可能性があります」と述べています。ガートナーは、開発者が早い段階で本番環境コストのモデル化を試みること、そしてコスト効率が高い可能性があるため、コンピューティング集約型のワークロードをオンプレミスに移行することを計画していることを示唆しています。
Googleは「ビジョンの完全性」ではMicrosoftをわずかに上回りましたが、「実行能力」ではわずかに遅れをとりました。ガートナーのアナリストは、Googleの強力な言語サービスと、機械学習モデルを検査して説明可能性（AIシステムがなぜその結果を出すのかを判断する技術）を向上できる「what-if」ツールに感銘を受けました。また、Googleの画像認識サービスはオンプレミスのコンテナに導入できることも強みの一つです。問題点は？レポートでは、Googleのクラウドプラットフォームの成熟度不足が指摘されています。「組織は依然として大きな変化の真っ只中にあり、その影響が完全に現れるまでにはしばらく時間がかかるだろう」
マイクロソフトは、Azureとオンプレミスの両方でAIサービスを展開できる柔軟性、幅広い言語サポート、そしてAIへの多額の投資で高い評価を得ました。アナリストによると、弱点は自然言語生成（NLG）サービスの欠如ですが、ロードマップには含まれています。また、レポートでは、「マイクロソフトは、AzureコグニティブサービスやCortanaサービスなど、複数の事業部門にまたがる複雑なブランディング戦略のため、顧客との関わりが難しい場合があります。この重複は、顧客を混乱させ、不満を抱かせる可能性があります」と指摘しています。さらに、「マイクロソフトのどの部門に連絡すればよいか判断が難しい場合もあります」とも述べています。
IBMは他の3社に比べるとやや劣るものの、「堅牢なAI・MLサービス群」を備えていると評価されています。さらに、「ユーザーによると、IBMのWatson Assistantプラットフォーム上での会話型エージェントの開発は比較的容易だ」とのことです。とはいえ、Microsoftと同様に、IBMとの連携は難しい場合があり、「異なる部門からの異なる製品、複数の開発チームによる開発、そして多様な価格体系」を抱えているとアナリストらは指摘しています。
ガートナーのレポートでは、3社のリーダーが僅差で、クラウド製品全体では規模が小さいIBMもそれほど差をつけていないという結果が出ており、4社はいずれも安心できるかもしれない。既存のビジネス関係や、利用したいAIサービスの詳細といった要素によって、特定のプロジェクトにおいて、いずれか1社がトップの座に就く可能性もある。
研究者らが強調した点の一つは、コンピューティング集約型のワークロードをオンプレミスで実行する方がコストが抑えられる可能性があることです。標準ツールを使用することで柔軟性が最も高まり、この点において、Googleが最近発表したKubernetes（K8s）上でMLワークフローを実行できるKubeflow 1.0は注目に値します。開発者は、OpenShiftを含むあらゆるK8sクラスタでKubeflowを使用できます。Googleは、次期リリースでAnthosを使用したオンプレミスでのMLワークロード実行をサポートすると述べています。®
