既存のインフラと運用スキームではAI活用は進まない

 デジタルトランスフォーメーション(DX)の実現に向け、AIの期待がますます高まっている。

 AIは人では到底処理しきれない膨大なデータを読み解き、深い洞察を導き出す。「高精度な需要・在庫予測を基に発注を自動化する」あるいは「設備稼働の重大因子をとらえ、故障する前に部品を交換する」といったことはその1つだ。また、定型業務をAIが代行したり、様々なシミュレーションを行い、人の判断や意思決定をサポートしたりすることもできる。既に一部の先進企業はこうしたAI利用を実現している。

 ただし、AIを活用すれば、必ず成果があがるわけではない。成功に向け何が必要となるのか。様々な要素が必要となるが、IT部門が押さえておくべき重要なポイントは大きく2つある。それは「インフラ」と「運用体制」の整備である。

 まず「インフラ」面では、GPUを活用したAI基盤の整備が必要となる。画像データをはじめとする高負荷のワークロードを高速に処理しなければならないからだ。

 一方の運用体制については、IT管理者とAIモデル開発者やデータサイエンティストなどのAI人材がタッグを組むことが重要だ。インフラに強いIT管理者がAI活用の環境を整え、AI人材がデータサイエンスやモデルの開発・検証に注力する。これによって予測や分析の精度が高まっていく。

 しかし、この2つは“言うは易く行うは難し”だ。というのも、IT管理者とAI人材の間には、容易に埋めがたい“溝”があるからだ。IT管理者は既存のITインフラと異なるAI基盤の構築・運用ノウハウに乏しい。既存のアプリケーションと共存した上でパフォーマンスや安定性の確保も考えなければならない。ただでさえ手一杯なのに、新たにAI基盤の面倒まで見切れないというのが本音だろう。

 AI人材が求めるのは、必要なときに必要なデータやコンピュートリソースを調達し、データサイエンスに専念すること。インフラの管理に煩わされたくないと考えている。そもそもAI人材は既存のITインフラには詳しくない。そこに手間と時間をとられるなら、自分たちでパブリッククラウドを使いたいと考える。そうなると今度はシャドーITが問題になり、IT管理者との関係はますますギクシャクしてしまう。

 インフラと運用体制は、実はコインの裏表の関係にある。大切なことは“運用まで考えた最適なAI基盤を構築する”ことである。次ページ以降で、その実現方法を詳しくしていきたい。

この先は日経クロステック Active会員の登録が必要です

日経クロステック Activeは、IT/製造/建設各分野にかかわる企業向け製品・サービスについて、選択や導入を支援する情報サイトです。製品・サービス情報、導入事例などのコンテンツを多数掲載しています。初めてご覧になる際には、会員登録(無料)をお願いいたします。