専用AI構築プラットフォームが使いにくいと言われる主な理由
専用AI構築プラットフォームは、機械学習モデルの開発や運用に特化した機能を数多く備えていますが、その分だけ操作が複雑になりやすい傾向があります。導入企業の声を確認すると、専門用語の多さや設定項目の多さが使いにくさの原因として挙げられることが多くあります。
専門知識が求められる操作画面
専用AI構築プラットフォームの多くは、データサイエンティストやエンジニアを主な利用者として設計されているため、画面上の用語や設定項目が専門的です。GPU(画像処理などを高速に行う演算装置)の割り当てやモデルのパラメーター調整といった作業は、専門知識がない担当者にとって理解しづらい部分といえます。特に部門横断で利用する場合、担当者ごとに理解度の差が生まれやすい点も課題です。
実際に導入企業からは、マニュアルを読んでも操作の意図が分かりにくいという意見も見られます。専門用語の解説やチュートリアルが充実しているか、導入前にデモやトライアルで確認しておくことが重要です。あわせて、社内で操作方法を共有できる資料が用意できるかも検討しておくと安心です。
初期設定に時間がかかる仕組み
専用AI構築プラットフォームは、環境構築の段階で複数の設定を組み合わせる必要があり、導入初期の負担が大きくなりがちです。サーバーやネットワークの設定、外部システムとの接続設定など、確認すべき項目が多いことが要因として挙げられます。設定の順序を誤ると、後戻りして作業をやり直す必要が生じることもあります。
特に社内にAI基盤の構築経験を持つ担当者が少ない場合、想定より導入期間が延びるケースがあります。導入支援サービスの有無や、設定手順が明文化されているかを事前に確認しておくと、スムーズに進めやすくなります。同業種での導入実績を確認しておくと、自社に近い状況での設定期間の目安をつかみやすくなります。
サポート対応の遅さが不満につながるケース
専用AI構築プラットフォームに関する不満の中には、トラブル発生時のサポート対応が遅いという声も含まれます。海外製の製品では、問い合わせ窓口が英語対応のみだったり、時差の影響で回答までに時間がかかったりする場合があります。緊急性の高いトラブルほど、対応の遅さが業務への影響として表れやすくなります。
国内代理店やパートナー企業が日本語サポートを提供しているかどうかは、導入前に確認しておくべきポイントです。サポート窓口の対応時間や問い合わせ方法を比較することで、導入後のトラブルによる業務停滞を防げます。契約前に実際の対応スピードを確かめておく方法もあわせて検討しましょう。休日や夜間の緊急対応が可能かどうかも、事前に確認しておきたい項目です。
使いにくさにつながる初期設定のつまずきポイント
初期設定の段階でつまずくと、その後の運用にも影響が及びます。ここでは環境構築や既存システムとの連携で発生しやすい課題を整理します。
環境構築とインフラ準備の複雑さ
専用AI構築プラットフォームの導入では、GPUサーバーやストレージなど、AIモデルの学習・運用に必要なインフラを事前に用意する必要があります。オンプレミス環境かクラウド環境かによっても準備すべき内容が異なり、社内リソースだけでは対応しきれない場合があります。想定していた台数や容量では不足し、追加調達が必要になるケースも見られます。
クラウド型のサービスであれば、インフラの準備を大幅に簡略化できることがあります。自社の運用体制にあわせて、オンプレミス型とクラウド型のどちらが適しているかを比較検討することが大切です。将来的な利用規模の拡大も見据えて選定すると、後の変更コストを抑えやすくなります。導入前に見積もりを複数社から取得し、費用感を比較しておくことも役立ちます。
既存システムとの連携設定
社内で既に利用している業務システムやデータベースとの連携設定も、初期設定でつまずきやすい部分です。APIの仕様が複雑な場合、連携作業に想定以上の工数がかかることがあり、担当者の負担が増える一因といえます。連携先が複数にまたがるほど、確認すべき項目も比例して増えていくため、着手前の洗い出しが欠かせません。
連携実績が豊富な製品を選ぶことで、設定作業の負担を軽減できる場合があります。導入前に、自社が利用しているシステムとの連携事例があるかを確認しておくと安心です。ベンダーに具体的な連携手順や必要な工数の目安を質問しておくことも、有効な確認方法の一つです。既存システムの担当部署にも早い段階から相談しておくと、後の調整がしやすくなります。
サポート体制とスマホ利用時の制限を確認する
導入後に困らないためには、サポート体制やモバイル環境での利用可否も事前に確認しておく必要があります。ここでは確認すべき観点を紹介します。
サポート対応のスピードを見極める方法
サポート対応の速さを見極めるには、契約前の問い合わせ対応を実際に試してみることが有効です。トライアル期間中に質問を送り、回答までの時間や内容の丁寧さを確認することで、契約後の対応品質をある程度予測できます。返信の文面から、担当者の専門知識の深さを推し量ることもできます。回答内容が具体的かどうかも、対応品質を判断する材料の一つです。
また、チャットサポートや電話窓口など複数の問い合わせ手段が用意されているかも確認すべき基準です。緊急時に連絡できる手段が限られていると、トラブル対応が遅れる原因になりやすいため注意が必要です。導入企業の口コミでサポート対応の評判を調べておくことも、判断材料として役立ちます。
スマートフォンからの利用における制約
専用AI構築プラットフォームは、モデルの学習や詳細設定など負荷の高い処理を扱うため、スマートフォンからの操作に制限がある製品が多くあります。画面がパソコン向けに最適化されており、スマホでは一部の機能しか利用できないケースも見られます。細かい設定変更はパソコンでの操作が前提になっている製品も少なくありません。
外出先で状況確認だけを行いたい場合は、進捗確認やアラート通知など、スマホでも利用できる範囲を事前に確認しておくと安心です。すべての操作をスマホで完結させたい場合は、対応状況を製品ごとに比較する必要があります。専用アプリの有無や、対応OSの範囲についてもあわせて確認しておくとよいでしょう。ブラウザ表示のみ対応で専用アプリがない製品もあるため、実機での確認をおすすめします。
使いにくさを感じにくい製品選びのポイント
最後に、導入後の「使いにくい」という不満を避けるために、選定段階で確認しておきたい着眼点を紹介します。
操作性を事前に確認する方法
操作性は製品資料だけでは判断しづらいため、無料トライアルやデモ環境を活用して、実際の画面構成や操作の流れを確認することが重要です。自社の担当者が日常的に使う機能を中心に試すことで、導入後のギャップを減らせます。実際に複数人で操作してみると、担当者ごとの感じ方の違いも把握できます。
あわせて、操作マニュアルやFAQ(よくある質問)が日本語で整備されているかも確認しましょう。社内での定着のしやすさに直結するポイントであり、担当者が交代した場合の引き継ぎにも影響します。研修会や勉強会を開催しているベンダーかどうかも、比較する際の確認材料の一つといえます。動画マニュアルなど複数の学習手段が用意されているかも確認すると安心です。
導入後のサポート体制を比較する観点
導入後に安心して運用を続けるためには、サポート体制の比較も欠かせません。導入支援の有無、運用開始後の問い合わせ窓口、追加費用の発生条件などを事前に整理しておくことで、想定外のトラブルを防ぎやすくなります。契約更新時の条件変更についても、あらかじめ確認しておくと安心です。解約時の手続きや違約金の有無も、契約前に確認しておきたい項目です。
複数の製品を比較する際は、サポート内容が契約プランによってどう変わるかも確認しておくと、導入後の対応範囲を正確に把握できます。上位プランでのみ手厚いサポートが受けられる製品もあるため、料金体系とあわせて確認することが大切です。担当者の異動や増員に備え、社内で問い合わせ窓口の情報を共有しておくことも、円滑な運用につながります。
サポート体制と導入形態の柔軟性で比較したい製品
ここまで見てきたように、使いにくさへの不満は初期設定の負担やサポート対応の遅さに起因することが多いため、導入形態を選べる柔軟性やサポート体制が整っているかという観点で製品を比較しておくと安心です。
Jitera
- 従来の開発よりも3倍速くできる開発自動化プラットフォーム
- 平均コスト削減は70％で、平均開発時間削減は80％
- 最短の投資回収期間は6か月
株式会社イーゼが提供する「Jitera」は、AIエージェントによる開発自動化や業務自動化を支援するプラットフォームです。クラウド型だけでなくオンプレミス(自社内設置)型での運用にも対応しており、社内ネットワークが制限された環境でも導入しやすい点が特徴です。監査ログやシングルサインオン、2段階認証、IPアドレス制御といったセキュリティ機能を備えています。導入後はテクニカルアカウントマネージャーによる伴走支援や定例ミーティングが用意されており、Teams・Slack・メールでの問い合わせにも対応しています。専門知識がない担当者でも運用に伴走してもらえる体制が整っている点は、初期設定やサポート対応への不安を軽減したい企業にとって参考となります。
CUVIC GPU Zero （伊藤忠テクノソリューションズ株式会社）
- AIエージェント開発機能を含む生成AI基盤を提供。
- オンプレミス環境で機密データを活用できるAI基盤。
- 導入・保守・運用までを含むフルマネージドサービス。
Cisco AI Infrastructure （シスコシステムズ合同会社）
- コンピュート・ネットワーク・ストレージを統合したAI基盤。
- 事前検証済みの設計に基づくAIインフラ構成を提供。
- モジュール型設計によりAI環境の拡張に対応。
Lenovo ThinkSystem AI Infrastructure （レノボ・ジャパン合同会社）
- AI処理向けに設計されたサーバーとストレージ構成。
- AI学習・推論やデータ分析などのワークロードに対応。
- エッジからクラウドまでのITインフラ環境に対応。
NVIDIA DGXプラットフォーム （NVIDIA Corporation）
- AI開発向けにソフトウェアとハードウェアを統合した基盤。
- AIアプリケーションの開発・展開を支援するAIプラットフォーム。
- オンプレミスやクラウドなど柔軟な導入形態に対応。
まとめ
専用AI構築プラットフォームが使いにくいと感じられる背景には、専門的な操作画面や初期設定の複雑さ、サポート対応の速さ、スマホ利用時の制限といった複数の要因があります。導入前にトライアルやサポート体制を確認し、自社の運用体制にあった製品を選ぶことで、こうした課題を軽減できます。製品選定の参考にしてください。
