人工知能は、多くの組織において急速に基盤技術となりつつあります。高度な AI 自動化機能から高精度の予測分析やパーソナライズされたカスタマーサービスエクスペリエンスまで、AI はデジタルトランスフォーメーションを再定義しています。そればかりか、AI は今後の 10 年 (およびそれ以降) における最も影響力のあるテクノロジーの 1 つになるでしょう。
とはいえ、AI は単一のテクノロジーではなく、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、ニューラルネットワーク、コンピュータービジョン、エッジ AI、クラウドコンピューティング (これらはほんの一部です) など、さまざまな進歩の組み合わせであり集大成です。同様に、ビジネスで使用される AI アプリケーションは、これらのテクノロジーのきわめて目立った要素に過ぎず、それらは、連携して機能することで AI ソリューションを実現するハードウェアとソフトウェアのコンポーネントの強固な基盤上に構築されています。この「AI インフラストラクチャ」は、最新の AI ツールのバックボーンです。
AI インフラストラクチャが、AI ソリューションをサポートするさまざまなハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントを指すことから、この用語は「IT インフラストラクチャ」の同義語として使われることがあります。しかし実際のところ、AI インフラストラクチャと IT インフラストラクチャは異なる要件のもとに設計されており、それぞれが独自の目的を果たします。
AI インフラストラクチャは、AI と機械学習の作業負荷をサポートすることに特化して構築されており、高性能なコンピューティングリソースに大きく依存しています。これとは対照的に、従来の IT インフラストラクチャは、より一般的なコンピューティングタスク向けに設計されており、もっと汎用性の高いハードウェアとソフトウェアによって広範な IT 運用をサポートします。
言い換えれば、IT インフラストラクチャは日々のビジネスオペレーションと一般的な IT サービスをサポートし、AI インフラストラクチャは AI ソリューションの開発、展開、拡張向けに最適化されています。これにより、組織は AI の力を活用して競争優位性を獲得できます。
AI インフラストラクチャは、連携して AI モデルをサポートするように設計された複数のレイヤーで構成されています。これらのレイヤーには、アプリケーションレイヤー、モデルレイヤー、インフラストラクチャレイヤーがあります。
- アプリケーションレイヤー
このレイヤーには、AI チャットボット、推奨システム、予測分析ツールなど、エンドユーザーが操作する AI を活用したアプリケーションとソリューションが含まれます。 - モデルレイヤー
このレイヤーでは、AI アプリケーションを強化する機械学習モデルの構築とトレーニングが行われます。ここには、それらのモデルの開発に必要なアルゴリズムとプロセスが含まれます。 - インフラストラクチャレイヤー
このレイヤーは AI の基盤であり、モデルレイヤーとアプリケーションレイヤーをサポートするために必要なハードウェアとソフトウェアのコンポーネントを提供します。
インフラストラクチャレイヤーは、データの効率的な処理、保存、管理を可能にするとともに、AI モデルのトレーニングと展開に必要な計算能力を実現するため、非常に重要です。AI インフラストラクチャの主要コンポーネントは、通常「ハードウェア」と「ソフトウェア」のどちらかに分類できます。
ハードウェアは、AI 運用に必要な計算能力とストレージ容量を提供する物理的なデバイスと機器を指します。その一部をご紹介します。
- GPU サーバー
グラフィックプロセッシングユニット (GPU) は並列処理を実行する能力があることから AI タスクに不可欠で、機械学習モデルのトレーニングに最適です。GPU サーバーは、大規模なデータセットや複雑な計算を効率的に処理するために必要な計算能力を提供します。 - AI アクセラレーター
AI アクセラレーターは、AI アプリケーションのパフォーマンスを最適化することを目的として設計された専用ハードウェアです。カスタムチップやコプロセッサーを搭載し、機械学習タスクの速度と効率を向上させ、トレーニングや推論に必要な時間を短縮します。 - TPU
Tensor Processing Unit (TPU)は、機械学習の作業負荷を加速することに特化して開発された専用プロセッサーです。ニューラルネットワークにおける一般的な操作であるテンソル計算向けに最適化されており、深層学習モデルのトレーニングと展開を大幅に迅速化します。
ソフトウェアは、AI システム内で動作するデジタルプログラム、アプリケーション、フレームワークを指します。主なソフトウェアコンポーネントには次のようなものがあります。
- データストレージ
データストレージは、AI モデルのトレーニングと検証に必要な大量のデジタル情報を保持するために極めて重要です。信頼性の高いデータストレージシステム (データベース、データウェアハウス、データレイクなど) により、データを整理し、安全に保ち、取得しやすくすることができます。 - データ処理ライブラリ
データ処理ライブラリは、AI アプリケーションのデータを準備するために不可欠です。これにより、大規模なデータセットのクリーニング、変換、構造化が可能になり、分散処理によってこれらのタスクを迅速化できます。効率的なデータ処理は、正確で信頼性の高い AI モデルをトレーニングするために欠かせません。 - データ管理
データ管理には、データを効果的に収集、保存、使用するプロセスが含まれます。データがアクセス可能でプライバシー規制に準拠している状態を確保します。適切なデータ管理は、AI プロジェクトにおける情報に基づく意思決定に必要な分析インサイトをサポートします。 - 機械学習フレームワーク
機械学習フレームワークは、機械学習モデルの設計、トレーニング、検証に必要なツールとライブラリを提供します。自動微分、最適化、ニューラルネットワークレイヤーなど、さまざまな機能をサポートし、多くの場合、GPU アクセラレーションで計算を高速化しています。 - MLOps プラットフォーム
機械学習オペレーション (MLOps) は、データ収集やモデルトレーニングから展開や監視までのプロセスを自動化して管理することで、機械学習のライフサイクルを簡素化します。こうしたプラットフォームは、バージョン管理、自動トレーニング、デプロイパイプライン、モデルのパフォーマンスの追跡を円滑化し、データサイエンティストと ML エンジニアのコラボレーションを強化します。
AI インフラストラクチャは、こうしたコンポーネントの統合を通じて機能し、それらが連携して動作することで AI と ML のアプリケーションを支えています。
データストレージと処理フレームワークは、大規模なデータセットの管理や準備を行い、それらがクリーンで構造化されている状態を維持します。GPU や TPU などのコンピューティングリソースは、AI モデルのトレーニングと実行に必要な計算能力を提供し、機械学習フレームワークはモデルの設計と展開を円滑化します。MLOps プラットフォームは、これらすべてを通じて、ライフサイクル全体を自動化して最適化します。こうした種類の一貫性のあるシステムを正しく使用することで、効率的でスケーラブルかつ効果的な AI 運用が可能になります。
AI インフラストラクチャは、AI を円滑かつ効率的に機能させるために不可欠です。データへの容易なアクセスが実現するため、データサイエンティストや開発者が AI モデルを迅速に構築して展開できるようになります。この仕組みにより、通常であれば課題 (データのクリーニングやモデルトレーニングなど) を伴う可能性のあるタスクを簡素化し、時間と労力を削減して、イノベーションを加速できます。
AI インフラストラクチャのもう 1 つの重要な側面は、リアルタイムでデータを処理する機能です。これは、画像認識や言語翻訳などのタスクに不可欠です。専用のハードウェアとソフトウェアが連携して大容量のデータや複雑な計算を処理し、より迅速に精度の高い結果を実現します。さらに、AI インフラストラクチャは組織のニーズに合わせて成長するようにも設計されているため、進化するビジネスにとって確実な投資となります。
「AI ファクトリー」のコンセプトは、AI 開発プロセス全体の統合システムを構築することで、これをさらに進化させたものです。このアプローチは、AI プロジェクトを自動化して拡張し、さまざまな業界で継続的なイノベーションを可能にします。AI ファクトリーを使用することで、組織は競争力を維持しながら、AI テクノロジーを最大限に活用して変化する目標に対処し、適応することができます。
AI インフラストラクチャを設計する際には、組織のニーズを確実に満たすために、いくつかの重要な要素に対処する必要があります。特定のアプローチに取り組む前に、以下に示した成功する AI インフラストラクチャの要素を検討してください。
- 効率的なワークフロー
AI インフラストラクチャは、データ取り込み、前処理、モデルのトレーニング、検証、展開のための円滑なワークフローを促進するものでなければなりません。効率的な AI ワークフローは、インサイト取得までの時間を短縮し、生産性を高め、AI モデルの正確で迅速なトレーニングを実現します。 - 適切なストレージ
AI アプリケーションに必要な大量のデータを管理するには、十分なストレージシステムが必要です。効率的に管理されたストレージソリューションは、計算リソースを常に稼働させ、利用率を最大化し、全体的なコストを削減します。 - 適応性とスケーラビリティ
AI インフラストラクチャは、拡張性と柔軟性を備えて拡大するデータセットと進化する AI モデルに対応できるようにする必要があります。クラウドベースのソリューションはスケーラブルで、組織は必要に応じてリソースを拡大または削減し、さまざまな作業負荷を効率的にサポートできます。 - 効果的なセキュリティとコンプライアンス
セキュリティとコンプライアンスは、機密データを保護するための最重要事項です。AI インフラストラクチャは、包括的なセキュリティ対策と統合されたガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC) 戦略を備え、データプライバシーを維持し、定められた法律、ポリシー、規制の遵守を維持する必要があります。 - 統合の容易さ
既存の IT システムとのシームレスな統合により、既存のデータとインフラストラクチャを活用して AI アプリケーションをサポートすることができます。適切な統合を実行することで、AI イニシアチブと全体的な IT 戦略を整合させ、組織全体にわたって一貫性と効率性を確保できます。 - 将来への対応
AI インフラストラクチャは、短期的なソリューションにとどまらず、将来の進歩に適応できるものでなければなりません。モジュール式のアップグレード可能なシステムに投資し、新たな AI 動向について常に情報を把握することで、組織はテクノロジーの進歩に合わせて進化する最先端のインフラストラクチャを維持することができます。
適切な考慮事項に対処したら、次に AI インフラストラクチャの設計と展開を進めることができます。これには、ソリューションがビジネスのニーズを確実に満たすようにするための戦略計画の策定と実行が含まれます。以下のステップはこのプロセスの主要な要素です。
- 目標を特定する
まず、AI インフラストラクチャが達成すべき目標を明確に定義します。AI インフラストラクチャで解決する問題と、そこから期待される具体的な成果を決定します。こうした明確さが、ツールとリソースに関する他の意思決定の指針となります。 - 予算を設定する
AI の目標に沿った現実的な予算を設定します。ハードウェア、ソフトウェア、クラウドサービス、メンテナンスのコストを考慮します。予算を明確に定義することで、投資の優先順位を付け、リソースを効率的に割り当てることができます。 - 適切なハードウェアとソフトウェアを選定する
組織の AI ニーズに合った適切なハードウェアとソフトウェアを選定します。これには、GPU、TPU、データストレージソリューション、機械学習フレームワーク、MLOps プラットフォームが含まれます。選定したコンポーネントが互換性があり、AI の作業負荷を効果的に処理できることを確認します。 - 効果的なネットワークソリューションを特定する
信頼性の高い高速なデータ転送は、ほとんどの AI 運用の前提条件となります。広帯域で低遅延のネットワークソリューションに投資して、ストレージユニットと処理ユニットの間のシームレスなデータの流れをサポートします。5G などのテクノロジーでパフォーマンスとセキュリティを強化することを検討してください。 - さまざまなコンピューティングオプションの評価
AI インフラストラクチャをクラウドとオンプレミスのどちらに展開するか決定します。クラウドソリューションは従量制モデルでスケーラビリティと柔軟性を提供しますが、オンプレミスソリューションは特定の作業負荷に対してより緻密な制御が可能で優れたパフォーマンスを発揮できる場合があります。 - コンプライアンス対策を組み込む
実績のあるコンプライアンス対策を実装して、データプライバシー関連の規制と業界基準を遵守します。AI インフラストラクチャに、機密データを保護し、規制コンプライアンスを維持するためのセキュリティプロトコルとガバナンスフレームワークが含まれているようにします。 - インフラストラクチャを展開する
AI インフラストラクチャの展開計画を実行し、すべてのコンポーネントを適切に連携させ構成します。このフェーズでは、ハードウェアのセットアップ、ソフトウェアのインストール、ネットワーク接続の確立を行います。 - インフラストラクチャを経時的に追跡、維持、改善する
AI インフラストラクチャのパフォーマンスを定期的に監視します。メンテナンスを実施してあらゆる問題に対処し、パフォーマンスを最適化します。インフラストラクチャを継続的に評価して改善し、テクノロジーの進歩と進化するビジネスニーズに適応させます。
効果的な AI インフラストラクチャを確立することで、組織は AI の可能性を最大限に活用できます。残念ながら、これは複雑で困難なタスクになることもあります。ServiceNow は、受賞歴のある Now Platform® を通じて強力なソリューションを提供することで、このプロセスを簡素化します。
Now Platform は、高度なビルトイン AI 機能で業界をリードしており、組織がインフラストラクチャをゼロから構築することなく人工知能を統合して活用できるようにしています。ServiceNow のアプリケーションは、ワークフローの簡素化、複雑なタスクの自動化、生産性の向上を実現する強力な AI 機能を備えています。これらはすべて完全に統合され、一元化されているため、包括的な可視性を提供し総合管理が可能です。
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