エンタープライズ AI とは
エンタープライズ AI とは、人工知能 (AI) ツールと機械学習ソフトウェアを大規模な運用およびプロセスに統合することを意味します。
ほぼすべての業界の組織が、効率を向上させるために、また現在の人材とリソースのままでより多くの業務をこなせるようにするために、AI テクノロジーを導入しています。エンタープライズは特に、さまざまなチームやワークロードに対して大規模に活用できる AI ソリューションが求められています。
医療、通信、銀行などの業界では、業界での競争力を高めるために AI が活用されています。その目標は、財務の最適化やカスタマーエクスペリエンスの向上、業務の効率化などさまざまです。エンタープライズは、生成 AI と予測型 AI の両方を、日常業務や複雑で長期的な問題解決に適用する方法について急速に学びつつあります。
エンタープライズ AI が重要な理由
エンタープライズ AI は、ビジネスを異なる視点から考える機会を生み出します。これにより、企業は問題を年単位ではなく数週間で解決できるようになっています。
AI テクノロジーのスピードと精度により、大企業は膨大な量のデータを分析し、新しいビジネスアイデアを迅速かつ自信を持って試すことができるようになりました。そこで役立つのは、そのような機会がどのような形で現れるか、ビジネスにどのように役立つか、そして AI がもたらす課題にどのように対処できるかを理解しておくことです。
また、推論も同等に重要であると理解することも大切です。簡単に言うと、推論を行わない AI は存在しません。そして、巨大なモデルでエンタープライズレベルの戦略を実行する場合、状況が複雑になる可能性があります。そのため、AI 戦略の成否はエンタープライズ AI 推論機能をサポートするハードウェアとソフトウェアにかかってきます。
AI ワークロードの大規模なデプロイが成功するかどうかは、各構成要素がどれだけ効率的かつ効果的に連携するかによって決まります。具体的には、AI ワークロードをエンタープライズ向けにスケールさせるには、より大規模な AI モデル (LLMなど) やより複雑な推論機能をサポートできる推論サーバーが不可欠です。
次の AI ツールは、推論をより強力なものにし、エンジニアがリソースをより効率的に使用できるようにします。
- llm-d：LLM のプロンプトは複雑であったり、形式が不特定であったりします。大量のデータを処理するためには、通常、大規模なコンピュートリソースとストレージが必要です。llm-d などのオープンソースの AI フレームワークにより、開発者は分散推論などの手法を使用して、LLM のような複雑で大規模な推論モデルに対する需要の増加に対応できます。
- 分散推論：分散推論では、相互接続されたデバイスのグループに対して推論の労力が分割されるため、AI モデルでワークロードをより効率的に処理できます。これは、「人手が多ければ仕事は楽にできる」ということわざどおりのソフトウェアです。
- vLLM：vLLM とは、仮想大規模言語モデルの略で、vLLM コミュニティによって維持管理されているオープンソースコードのライブラリです。GPU ストレージをより効率的に使用して、LLM が大規模な計算をより効率的に実行できるようにします。
Red Hat AI
エンタープライズ AI のメリット
エンタープライズ AI ソリューションがもたらすメリットは、より優れたビジネスモデルを構築し、ビジネスを失速させる障壁を軽減するために役立ちます。
そのメリットには次のようなものがあります。
- コストの削減： AI 自動化によって、日常業務が自動化され、反復作業が減少するため、従業員は最も重視すべきタスクに注力できます。
- カスタマーエクスペリエンスの向上： AI は、データ分析や、パターン (人の行動を含む) の識別に非常に優れています。こうしたリアルタイムのインサイトを活用すれば、顧客のブランド体験を改善できます。
- エラーの防止： AI は、パターンを識別するだけでなく、異常など、次に何が起こるかを予測する能力も備えています。予測型 AI は、エラーや不具合を未然に検知して、長時間のダウンタイムを回避したり、生産性の大幅な低下を防いだりするのに役立ちます。
AI がエンタープライズにもたらす主なメリットの 1 つとして、部門横断的なコラボレーションの効率化が挙げられます。これがなければ、エンタープライズレベルでそれ以外のメリットを享受することはできません。エンタープライズ AI プラットフォームを導入すると、チーム間のコラボレーションが容易になり、これまでならコミュニケーションが行き違っていたような状況が改善されます。
チームでの作業が以前よりも迅速かつスマートに進むようになると、非効率性が全体的に低下します。特に、全員が同じプラットフォームを活用できると効果的です。
エンタープライズ AI のリスク
エンタープライズ AI ソリューションは、企業に成長の機会をもたらす一方で、潜在的なリスクも生み出す可能性があります。リスクを理解することで備えておくことができ、事前に予測していない事態を経験することが少なくなります。
一般的なリスクを次に示します。
- 有害なバイアス： 機械学習モデルは過去のデータから学習しますが、人間の意思決定に影響を与える可能性があるバイアスや差別をモデルが学習してしまうことがあります。バイアスは、生成 AI の場合は誤った回答として、予測型 AI では不正確な予測として現れることがあります。データの健全性を確保できれば、精度が向上し、予測も正確になります。
- 信頼性の低い情報：AI では、ハルシネーションという、一見正しそうに見えるが実際には誤っている情報が生成される場合があります。この中には、単に違和感を覚えるだけのもの (手の指が 6 本ある人間の画像) もあれば、危険を伴うもの (誤った医療アドバイスを提供するチャットボット) もあります。
セキュリティと法的リスク： AI システムはセキュリティリスクをもたらす可能性があります。 ユーザーがセキュリティ対策のないアプリケーションに機密情報を入力すると、データ侵害のリスクが高まります。さらに、生成 AI による応答は、著作権で保護されたコンテンツを複製したり、実在の人物の声やアイデンティティを本人の同意なしに流用したりすることで、法的リスクをもたらす可能性があります。
エンタープライズ AI の課題
エンタープライズ AI プラットフォームは、豊富な機会を提供しますが、影響力を発揮するまでには、多大なリソースと一貫したコラボレーションが必要です。
エンタープライズでは、一般的に次のような課題が生じます。
- スキルギャップと人材ギャップ：AI を理解し活用するには、新たなスキルセットが必要です。チームメンバーの採用、オンボーディング、トレーニングには、かなりの時間とリソースを要します。
- 高コスト： エンタープライズが AI システムを管理し、スピード感を持って運用するには、膨大なリソースが必要です。AI テクノロジーを稼働させるためのコンピューティング能力と、トレーニングを受けた人材を確保するには高額の費用がかかります。
- スケーリングできない： 企業で AI をスケーリングするには、膨大なコンピュートリソースとストレージリソースが必要です。高度で大規模な推論モデルは複雑で不均一になる可能性があり、それらが原因となって推論が遅くなります。分散推論の課題を解決する llm-d のようなフレームワークにより、開発者や AI エンジニアは回復力と可観測性の高いシステムを活用して推論を大規模に高速化することができます。
- AI に対する不信感： 急速に変化し未知の要素が多い状況に適応するのは、容易ではありません。AI は得体が知れず信頼できないと感じられることがあります。チームの賛同を集め、成功するために必要なコラボレーションを促進するには、さらなる労力が必要になる場合があります。
エンタープライズ向け vLLM
AI 推論は、大量のボリュームを扱うユースケースや非常に多様なユースケースで使用されています。しかし、一貫性を持って大規模に LLM をデプロイするには、多くのコンピューティングパワー、リソース、専門的な運用スキルが必要です。
vLLM は、企業での AI 推論をサポートするために必要なハードウェアの使用を効率化し、これらの課題の克服に貢献します。そのため vLLM は、スピードに加えて柔軟性と制御性を必要とする業界にとって特に魅力的な選択肢です。
オープンソース・ソリューションである vLLM により、企業は次のことが可能になります。
- GPU を所有および管理する
- データを制御する。
- 最先端のモデルがリリースされたらすぐに試してみる。
vLLM は、NVIDIA GPU や AMD GPU、Google TPU、Intel Gaudi、AWS Neuron など、さまざまなハードウェアにデプロイできます。また、vLLM は特定のハードウェアに制限されるものではなく、クラウド、データセンター、エッジのいずれでも機能します。
エンタープライズ AI のテクノロジースタックとは
AI では、さまざまな要素が連携し合っています。他のテクノロジースタックと同様、エンタープライズ AI スタックはさまざまなソースのツール、サービス、プラットフォーム、ソフトウェアで構成されることになり、これらが組み合わさって完全なソリューションが実現します。
AI テクノロジースタックは、大規模言語モデル、ランタイム、ハードウェア・アクセラレーターのほか、企業固有のデータも含め、さまざまなレイヤーで構成されることになります。モデル・コンテキスト・プロトコル (MCP) などのプロトコルは、AI スタックのさまざまな要素を連携させるのに役立ちます。
スタックは柔軟に構成でき、エンタープライズのユースケース、目標、利用可能なリソースなどの要因に応じて指定できます。
覚えておくべきなのは、AI テクノロジースタックに厳格な決まりはないということです。各要素は必ずしもサンドイッチのように重なり合うわけではありません。スタックは相互に連携し、各層が全体の目的のために特定の役割を果たすように機能する必要があります。
スタックの構成がどうであれ、AI スタックの目標は、AI ソリューションのすべての要素を統合する基盤を提供することです。これにより、改善すべき具体的な領域を特定し、スタックがどのように連携しているかを評価できます。
エンタープライズ AI の導入戦略
AI 戦略には、専任の AI 導入チームの編成や、予算の一部を AI 製品やサービスに割り当てるといった取り組みが含まれます。
自社で AI の導入、実装、拡張を行う場合は、次の点を念頭に置きましょう。
目標を決定する： AI がビジネスにどのように役立つかを理解すると、ビジネスをどのように成長させたいかを明確にできます。最終目標を明らかにすることで、逆算してどこから始めるべきかを判断できます。
データの健全性を確認する： AI 戦略の成功の鍵を握るのはデータです。健全なデータがなければ、ソフトウェアやプラットフォームは空の容器に過ぎません。正確でバイアスのない最新データがあれば、テクノロジースタックを最大限に活用できます。
小さく始める： すべての環境全体で拡張する準備ができていない場合は、自社ハードウェアで小規模モデルを実験してみましょう。初心者レベルで AI に慣れておけば、拡張する際の課題に備えられます。
エキスパートに頼る： AI は簡単ではありません。短期間でかなり複雑になる可能性もあります。技術に精通したチームと協力することは一般的であり、推奨されます。
AI を運用化する：AI の運用化に特化した AI プラットフォームを導入することで、AI アプリケーションのライフサイクル管理を単純化できます。また、このプラットフォームにより、前述の部門横断的なコラボレーションを促進し、すべてのチームと連携しながら拡張を行えます。
Red Hat のサポート内容
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Red Hat® AI は、AI 導入の初期段階にある企業から、AI を拡張する準備ができている企業まで、AI 導入のあらゆる段階で役立つ製品およびサービスのプラットフォームです。企業独自のユースケースに応じて、生成 AI および予測型 AI のいずれの取り組みもサポート可能です。
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戦略の主権をどの程度保持していますか？Red Hat Sovereignity Readiness Assessment ツールの概要
Red Hat Sovereignty Readiness Assessment ツールは、Web ベースのセルフサービス評価ツールであり、7 つの重要ドメインにわたる組織のデジタル管理についての明確で客観的なベースラインを提供します。
