ディープラーニングや機械学習などのAI技術を実際のビジネスで使用するには、AI開発における一連のライフサイクルに対応した高性能なコンピューティングリソースが求められます。また、AIを使用する環境や目的、計算対象に応じたソフトウェア（ライブラリ）の選定や検証、環境構築にも多くの時間が必要です。AIの企業利用を進めるには、データの準備や学習、アプリケーション開発など、AIに関連する開発技術を体系的に整理・適用することが肝心です。

AI開発は、「データ要件」「AI要件」「アプリ要件」の3つのサイクルに分類することができます。データ要件は、分析対象とする各種データをリアルタイムに収集し、継続的に蓄積するサイクル。AI要件は、蓄積したデータを分析に適した形に加工し、課題解決につながる相関があるかどうかを分析、学習モデルをつくり推論エンジンへ反映していくサイクル。アプリ要件は、推論エンジンと疎結合するAIアプリケーションを実行モジュール化して効果測定、アプリケーションの改善やビジネス要求の変化に対応していくサイクルです。

CTCでは、各サイクルに必要な技術や要件を明確にした上で、関連するソリューションをマッピング。お客様の状況に適したコンサルティングサービスやソリューションを提供し、AI開発における設計から運用、継続的な改善を含めて総合的に支援しています。

第1弾として、AIを活用するためのハイブリッドクラウド環境「CTC Integrated AI Platform Stack」の提供を開始しました。このサービスは、これまでの企業データの分析／評価システムやディープラーニングシステムの構築実績に基づき、サーバやストレージ、パブリッククラウド、AIフレームワークを組み合わせたものです。データの収集、加工、分析などの各プロセスにおけるアクセス方法の選択、GPU使用の要否といったインフラ要件やセキュリティ、コストなど案件毎に異なる要件に柔軟に対応できる環境を備えています。「CTC Integrated AI Platform Stack」は、PoC（概念実証）からサービス提供までの全プロセスを効率化する継続的インテグレーションサービスです。

今後は、AIフレームワークや管理機能を拡充し、既存システムとAI開発を連携するソリューションや特定業務に特化したソリューションなども提供していきます。