IT投資の三つの課題を「AIファースト」の環境構築で解決する

[Publisher] VentureBeat

この記事はVentureBeatのVb Staffが執筆し、Industry Dive Content Marketplaceを通じてライセンスされたものです。ライセンスに関するお問い合わせはlegal@industrydive.comにお願いいたします。 

データベースから仮想化、ビッグデータまで、過去20年に押し寄せた企業向けテクノロジーの波は、重要な教訓を与えてきました。AIと、それを可能にするインフラも例外ではありません。テクノロジーが勢いを得て広く採用され、イノベーションを引き起こす起爆剤として普及するのには、標準化、コスト管理、ガバナンスが必要です。しかし残念ながら、多くの組織が現在、これら三つのすべてで苦戦しています。

多くの企業では、多種多様なツール、モデル、テクノロジーが折衷的に導入され、無秩序に増殖した結果として、コストアップが生じています。個々のデータサイエンティストやエンジニアによって選択が異なることもあり、一貫したシステムを構築できないこともあるのです。これではグループ間の作業や連携が不十分になり、試験版を本番環境に移行することすらも困難でしょう。

多くの企業やITリーダーにとって、AIコストの管理は依然として難しい課題です。新しいプロジェクトを安価に始めることは可能であっても、急速に制御できなくなってしまう場合があります。AIに必要とされる強固ですべてを満たすインフラの選択、構築、統合にかかるコストは、特に自社運用のオンプレミス環境では、すぐに予算を超えてしまいます。

AIの取り組みが部門間で情報連携されず、チームやグループ、部門に分散してしまい、結果として、ガバナンスにおいてもIT担当者の監視が行き届かなくなる事態が頻発しています。どのような技術がどこで使われているか、モデルや貴重な知的財産(IP)、顧客データなどが、安全な状態でコンプライアンスに適合しているかといったことを判断するのが困難、または不可能になってしまうのです。

「AIファースト」なインフラの力

エヌビディア社の企業向けコンピューティング部門を統括するマヌバー・ダス氏は、クラウドベースでエンドツーエンドの専用AI環境があれば、前述した三つの要件すべてに関して、効果的に対応できると述べています。

NVIDIA AI Enterpriseのような標準化されたクラウド、ツール、プラットフォームは、多種多様なシステムや技術が組織全体に無秩序に存在する状況を解決し、最適化されたエンドツーエンドの環境構築を実現します。すべてのハードウエア、ソフトウエアのネットワークが連携する設計になっており、企業が仮想化をVMware、データベースをOracle、CRMをSalesforceで標準化するのに似ている、とダス氏は説明します。

標準化によって、技術スタックの選択、構築、維持と保守にまつわる複雑さが解消され、サジェストやオープンソースにありがちな不意打ちのトラブルを排除できます。主な利点はシンプルさ、効率性の向上、開発・運用・トレーニング・保守・サポート・成長のスピード向上などです。これらのプラットフォームは、ソリューションのテストと実行、また最新の状態に保つのに必要な専門知識を持つ専任パートナーによって支えられています。

「これらすべての領域において、もう自分たちですべての下準備を行う必要はありません」とダス氏は断言します。「標準化されたプラットフォームがあれば、チームはこれまでよりはるかに早く、生産性のある仕事に着手できます。また、プロセッサー(コンピューター本体の処理装置)のレベルだけでなく、ストレージやネットワーキングなど全体の処理速度が高速化されているため、作業開始後もはるかに迅速に対応できるようになります」

コスト管理とガバナンスの簡素化

現在は、企業のワークロード(業務量や作業負荷)に応じたインフラの最適化が可能になっています。大規模な機械学習を行う巨大コンピューターが必要ない場合は、小さなコンピューター用の標準化されたプラットフォームを利用することで、コストを劇的に削減できます。

そこからさらに、いくつかの方法でコストをコントロールすることができます。まず、誰が何を購入しているかを完全に把握できるようになり、IT部門が再び支出の監視役を担えるようになるでしょう。次に、標準化された環境は、購買や統合に「規模の経済」をもたらします。第三に専用のAIインフラが、AIワークロードの処理を高速化します。つまり、トレーニング、推論、スケールアップのためにクラウド料金がかさむのを減らすことができるのです。その結果として、新たなAIのユースケースの開発や、機会の開拓のための資金を確保できます。何より企業全体にAIイノベーションの文化が浸透し、より多くのチームがアイデアを構想し、実行できるようになるはずです。

「AIに取り組むチームは、社内でプロジェクトを立ち上げる資金を獲得するのに苦労しています」とダス氏は言います。「いったん社内でプラットフォームとして標準化されれば、次のAIプロジェクトを始めるのがとても簡単になります。そしてあらゆるチームが、自分たちの業務をより良くするためにAIを活用する機会を得られるようになるでしょう」

ガバナンスの面でも非常に有効で、標準化されたAIクラウドインフラは、コスト、価値、可監査性、法令順守といった重要な指標を測定できるため、説明責任を果たすことに役立ちます。さらに、専用インフラのあらゆる面にセキュリティーレイヤーが組み込まれているため、悪意のある行為に対する防御力を高め、ビジネスに不可欠なデータのプライバシーを守ることができます。

組織全体でAIへのアクセスを可能に

ダス氏は、「テクノロジーとイノベーションの波に乗るため、企業は全社で利用できるAIプラットフォームに賭けるべきです」と提言しています。「標準化された専用プラットフォームがあれば、ゼロから始める必要がなくなり、AIがより多くの従業員の手に渡り、より小さなチームでコストを抑えながら、より多くのことができるようになります。混乱や無駄な労力を減らし、プロジェクトの立ち消えを防ぐことができるのです」

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