実世界の AI はどのように価値を提供するのかAsk Red Hat の事例

Red Hat Summit 2025 で、Red Hat は Ask Red Hat を発表しました。これは、お客様向けのインテリジェントなフロントドアとなることを目指して設計された対話型 AI です。この取り組みは、オープンソース AI がサポート・エクスペリエンスを変革できることを証明するための、わずか 12 週間で迅速に開発されたプロジェクトとして始まりました。

現在、Ask Red Hat は概念実証 (PoC) から、洗練された実運用環境へと進化しています。2025 年後半の時点で、5 万人を超えるユニークユーザーにサービスを提供し、45 万件以上のメッセージを処理しました。もはや単なるスタンドアロンのツールではなく、製品横断的なオーケストレーションレイヤーとして、docs.redhat.com や Red Hat カスタマーポータルでの新しいサポートケース作成機能に直接統合されています。Ask Red Hat は、問題が発生したその瞬間に、お客様が自ら解決できるよう支援するという目標を確実に達成しています。

技術基盤：Granite と信頼のガードレール

業界の多くが依然としてモデルを個別に試行している中、Red Hat は IBM Granite ファミリーを実運用に導入し、特定のお客様の具体的な課題を解決しています。この分野における Red Hat のリーダーシップは、性能と精度のバランスをどのように取るかによって定義されています。

• モデル：RAG (検索拡張生成) における高い効率性と精度を考慮して Granite-3.x 8B-Instruct バリアントを使用しており、近い将来 Granite-4.x Small に移行する予定です。
• セーフティーネット：「ガードレール」として機能する Granite Guardian モデルを使用して、堅牢な安全性アーキテクチャを実装しました。これらは、ユーザーの入力と AI の出力の両方をリアルタイムで評価してジェイルブレイクを防ぎ、アシスタントがタスクから逸脱しないよう支援します。
• 高精度の検索：2025 年 12 月、検索最適化フェーズを開始し、その結果 MRR (平均逆順位) が 45% 向上しました。これにより、お客様は製品に関するドキュメントをリクエストするたびに、常に適切なバージョンの情報を得られるようになりました。

目に見えない価値を測定する：AI と Ask Red Hat の価値

今日の企業にとっての最大の問いは、「AI の成功をどのように測定するか」ということです。インテリジェントなフロントドアへの第一歩として、Ask Red Hat は何らかの形で Red Hat のほぼすべてのチームに影響を与えています。当初の設立目的は、可能な限りお客様の自己解決を支援することでした。 

この目標をさらに強調する例として、当社のリードバックエンドエンジニアは初期に Red Hat のテクニカルサポートとして勤務していましたが、かつてこう語りました。「5 分で自分で問題を解決できるなら、たとえ 1 時間でもサポートからの折り返しの電話を待つよりは、自分で解決したい。」本来ならサポートケースを作成せざるを得なかったお客様を支援できれば、お客様の満足度は高まり、Red Hat はその満足度を Red Hat サポートにおけるコスト回避として測定できます。 

Red Hat では、この成功を算出するために特定の社内フレームワークを使用しています。ユーザーが Ask Red Hat を利用した後にサポートケースを作成しないことを選択した事例を測定することで、ビジネスへの影響を定量化できます。

Red Hat のコスト回避の算式：

• コスト回避の合計 = Ask Red Hat を使用してお客様の自己解決により、潜在的なケースが成功裏に解決された件数 × サポートケースの算出コスト*
  *特定の内部コストは機密事項ですが、この計算式を使用することで、AI がもたらす財務上のレジリエンスを追跡できます。

2025 年だけでも、Ask Red Hat はテクニカルサポートケースの作成だけで約 150 万ドルのコスト回避に貢献しました。これらの各ケースは、Ask Red Hat が必要な情報を提供したことで、お客様やパートナーが Red Hat の迅速なサポート応答時間を待つことなく、自らより迅速に問題解決に取り組むことができた機会を示しています。  これは、エンタープライズ AI が単なる効率化の手段ではないことを証明しています。これは、サポートエンジニアの負荷を軽減しながらお客様の解決までの時間を短縮するという、カスタマーエクスペリエンス全体に価値を提供する方法における根本的な変化です。

今後の展望：エージェント型 AI へのロードマップ

私たちは、単に回答するだけのアシスタントから、能動的に行動するエージェントへと急速に移行しています。今後のロードマップは、カスタマーエクスペリエンスをさらに容易にすることに重点を置いています。

• 単一エントリーポイントによるオーケストレーション・レイヤー：私たちは、Ask Red Hat がさまざまな専門的な AI ツール間を連携させて、複雑で多段階の問題を解決できるマルチエージェント・エクスペリエンスの実現を目指しています。
• ほぼリアルタイムの RAG：私たちはすでにドキュメントの更新が 4 分以内に Ask Red Hat に反映されるようパイプラインを最適化済みであり、AI ツールは常に最新の信頼できる情報源と整合しています。

オープンソース、透明性のある ROI、厳格な安全対策に基づいた AI 戦略により、Red Hat は AI の実験段階を乗り越え、お客様の成功事例が実証された未来へと進んでいます。

Ask Red Hat の技術的詳細については AI システムカードを、Ask Red Hat ソリューションアーキテクチャについては Red Hat Architecture Center をご覧ください。