AI環境を自前でつくる：ベンダー4社が解説するインフラ構築のポイントとは？

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検証環境や人材不足の問題がAI活用を阻む

　ChatGPTが火をつけた昨今の生成AIブーム。これが追い風となり、各事業会社におけるAI活用の機運が大きく高まっている。

　各社の取り組みを支援するIT企業においては、ニーズに応えるための体制見直しやAI環境の構築などが急務だ。多面的な取り組みを進めるIT企業は多いだろう。

　だが、そこではいくつかの課題も見えてきている。例えば、多くの企業が直面しているのが「検証環境」の問題である。あるAIアプリケーションを開発しようと考えているが、検証に必要なハードウエア／ソフトウエアの適正スペックが分からない。環境構築にはそれなりの投資を伴うため、安易に判断ができず困っている企業は少なくないはずだ。あるいは、スペックは想定できても、世界的な半導体ニーズの高まりによって機器がそろわないという問題もある。これでは、顧客に的確な提案を行うことは難しい。

　また「人材不足」も問題だ。PoCまでは実践できても、その後のビジネスにつなげる知見や技術力を持った人材がいない。そのため、持続可能なサービスとして確立することが難しいのである。

　さらには、自社のAI活用における基本方針やルールもあらかじめ考えておく必要がある。AI活用は、それ自体にリスクが潜んでいることを忘れてはならない。例えば、クラウド上の生成AIサービスに機密データを入力してしまうと、その内容が再学習されて他者に公開されてしまう恐れがある。IT企業は、このようなリスクをどう排除するかを事前に検討しなければ、思わぬ事故に足元をすくわれてしまう。

　このような問題を解決し、求められるAIサービスの提供体制を確立するためにはどうすればよいのか。今回は、AIに詳しいソリューションベンダー4社の専門家のアドバイスを基に考えてみたい。