近年のAI技術の発達により、AIが商用サービスとして広く提供されるようになった。複数の企業が競合してサービス化しているため同じ機能を提供するサービスも多数存在する。例えば、人物画像から性別や年齢を分類する機能はその代表的なものである。それぞれの企業はすべて独自にサービス開発を行っており，画像によって分類精度に得意・不得意の差が生じる。そこで本研究では、AIサービスが独自の学習を行うことによって生じた得意・不得意を学習し、最適なサービスを推薦するモデルを提案する。つまり，クラウドAIサービスの出力をメタ情報として学習するメタラーニング、「AIを選ぶAI」である。実験の結果提案モデルはいずれのAIサービスよりも高い正解率を示し、各AIサービスの得意・不得意な特徴を学習し、人物画像ごとに適切なAIサービスを推論することが可能であることが示された。また、サービス利用料を抑えつつ分類精度を高めることに成功した。