資料の紹介

　生成AIと大規模言語モデル（LLM）は、様々な業界に新たな可能性をもたらし、企業や組織のイノベーションを加速させている。だがその一方で、コスト、パフォーマンス、セキュリティに関する新たな課題も生み出している。インフラはますます複雑になり、AI活用のワークロードが増大するにつれて、企業はインフラ戦略の見直しを迫られることになる。

　そこで改めて注目したいのが、インフラに柔軟性と効率性を与えるコンテナ技術だ。新しいアプローチを考える必要はない。Kubernetesで構築された既存のコンテナ環境は、AIを活用したアプリケーションの大規模開発や展開、運用管理に適しており、競争優位性やイノベーションの加速、運用コストの削減、信頼性向上への近道となるからだ。

　本資料では、Kubernetesを活用して、既存のインフラをAI時代に向けて変革する方法について述べている。成果を上げた例として、顧客サポートのコストを85％削減、TCO（総所有コスト）を半減、運用コストを66％削減したAIエージェント開発企業や、コストを40％削減、推論速度を2.5倍向上させた生成AIモバイルアプリ開発企業などの取り組みも紹介する。

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