エンタープライズ AI とは
エンタープライズ AI の実現とは、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や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、人材とリソースはそのままでより多くの業務をこなせるように AI 技術を導入しています。企業では特に、チームやワークロードをまたいで活用できる大規模な AI ソリューションが求められています。
多くの企業が業界での競争力を高めるために AI を活用しています。医療、通信、銀行などの業界では、財務の効率化、顧客体験の向上、業務の効率化に AI が活用されています。企業は、生成 AI と予測 AI の両方を日常業務や複雑で長期的な問題の解決に適用する方法を急速に学びつつあります。
また、大規模言語モデル (LLM)、検索拡張生成 (RAG)、機械学習運用 (MLOps) といった AI ツールや技術が、運営方法の刷新、新サービスの導入などに活用されています。
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。AI 技術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て、新しいビジネスアイデアを迅速かつ安心して試すことが可能になりました。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たのです。
このような機会がどのようなかたちで現れるか、どのようにビジネスに役立つか、そして AI がもたらす課題にはどのように対処できるかを理解しておくことは有用です。
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 ソリューションは、優れたビジネスモデルの構築と、ビジネスを失速させる障壁の軽減を後押しします。
具体的には以下のようなメリットがあります。
- コスト削減：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特定のタスクに注力できます。
- 顧客体験の向上：AI は、データ分析や、人の行動を含めたパターン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、パターンの識別だけでなく、異常などの将来の状況を予測する能力も備えています。予測 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。
企業での AI が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。これなしには、それ以外のメリットを企業レベルで享受できません。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、コミュニケーションが行き違う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使用する場合です。
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。こうしたリスクを理解すると、事前に準備し、予測不可能な状況を軽減できます。
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、この時に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 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、精度が高まり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 (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。これらには、単に不快に感じるだけのもの (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。
- セキュリティ上のリスクと法的リスク：AI システムでは、セキュリティ上のリスクが生じる可能性があります。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、影響力を持つまでには、多大なリソースと継続的なコラボレーションが必要です。
企業では、一般的に次のような課題が生じます。
- スキルギャップ：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がかかります。
- 高コスト：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 技術を稼働させるためのコンピューティング性能と、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。
- スケーラビリティの欠如：データ、ハードウェア、ソフトウェアが分散していると、大企業では AI アプリケーションの統合がさらに困難になります。
- AI への不信感：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。チームからの支持を獲得し、成功するために必要なコラボレーションを促すためには、追加の努力が必要になる場合があります。
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が、他のテクノロジースタック同様、エンタープライズ AI スタックは、さまざまなソースから得られるツール、サービス、プラットフォーム、ソフトウェアが組み合わさって、包括的なソリューションを提供します。
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ます。
スタックは、柔軟に構成でき、企業のユースケース、目標、利用可能なリソースなどの要因に応じて変更可能です。
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を覚えておくのは重要です。各要素は必ずしもサンドイッチのように重なり合っている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 スタックの目的は、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、スタックがソリューションとしてどのように機能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 導入チームを編成したり、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したら、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判断できます。
データの健全性を確認する：AI 戦略成功のカギ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。
小規模で始める：すべての環境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の実験を行います。InstructLab を利用すると、ノートパソコンを使って、自分のモデルをローカルでファインチューニングできます。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と、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、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
まったく同じ企業は一つとして存在しません。あなたの会社も唯一無二であり、AI 導入の目標も独自のものとなるでしょう。
Red Hat® AI は、包括的でアクセスしやすい AI プラットフォームを含むソリューションのポートフォリオです。大小を問わず、企業固有の目標を達成するお手伝いをします。
この AI ポートフォリオには、以下の内容が含まれます。
- チーム間でコラボレーションを行える AI プラットフォーム。
- IBM Granite などの小規模な専用モデル。
- InstructLab を使用したアクセスしやすいモデルチューニング機能。
Red Hat なら選択できるパートナーベンダーも幅広いため、拡張の際にも柔軟性が維持されます。
Red Hat AI を導入すると、クラウド、オンプレミス、エッジのどこででも、生成 AI と予測 AI の両機能を制御できます。また、データがどこに存在しても、Red Hat の AI プラットフォームは、ハイブリッドクラウド全体で一貫したデプロイを支援します。
未来を切り開く：エグゼクティブガイド
絶え間ないイノベーションの時代に対応するためのエグゼクティブ向けガイド
