AI 導入を加速する準備はできていますか？ AI クイックスタートが正式に利用可能になりました。
AI クイックスタートは、すぐに実行できる業界固有のユースケースに対応する新しいカタログで、オープンソース AI の機能を直接活用できるようにします。これらは、Red Hat AI を習得し、AI のアイデアを実験からプロダクションへと前進させるために必要なスキルを磨くためのプレイグラウンドです。それぞれの AI クイックスタートは、デプロイ、探索、拡張を容易に行えるように設計されており、エンタープライズ対応のオープンソース・インフラストラクチャ上で、AI がどのように現実世界のソリューションを強化するかをチームが実践的な方法ですばやく確認できます。
Red Hat では、AI の未来に備えるには、実践的な経験を積むことが最善の方法であると考えています。白紙の状態から始めるのではなく、これらの具体的なユースケース例を確認し、「もしも - であれば」ではなく、「次に何ができるか」に発想を変えましょう。
図 1：AI クイックスタートカタログのプレビュー
素晴らしいカタログのように見えますが、これは実際に優れたツールです。では、今すぐ使用を開始しましょう。まず、AI クイックスタートカタログにアクセスして、関連性のあるユースケースを参照してください。たとえば、「プライバシー重視の AI アシスタントをデプロイする」クイックスタートを取り上げてみましょう。これは、医療現場で個人情報をどのように識別し、保護するかを示します。例をクリックすると、最小要件やインストール手順など、ユースケースの詳細を確認できます。この AI クイックスタートは、患者データを扱わない組織にとっても検討の価値があります。データが何であれ、組織内の機密データを保護するためのシンプルで効果的な方法を示します。
医療 AI のクイックスタートがお客様のユースケースに適していない場合は、お試しいただけるユースケースを拡充したリストをご用意しています。その他の例には以下のようなものがあります。
- 企業向け RAG チャットボットで企業知識を一元管理する：この AI クイックスタートでは、検索拡張生成 (RAG) を使用して、企業固有のデータストアでモデルを強化し、より正確でコンテキストに対応する応答を出す方法を説明します。
- AI の推奨内容で商品の発見方法を変革する：ここでは、AI を活用した商品レコメンデーションと自動レビュー要約を e コマースストアに統合する方法を紹介します。
- 軽量な人事アシスタントを提供する：このチャットボットは、通常は保険契約の文書の検索などに費やされる時間を削減し、人事担当者がその時間をより価値の高い関係構築業務に費やせるように支援します。
図 2：「エンタープライズ RAG チャットボットで社内の知識を一元化する」アーキテクチャ図
図 3：AI クイックスタート「AI の推奨内容で製品の発見方法を変革する」のスクリーンショット
「軽量な人事アシスタントを提供する」AI クイックスタートは、GPU や特殊なハードウェアなしでデプロイできる点でとくに注目されます。CPU 上で TinyLlama を実行するので、誰でもそれを使用して Red Hat OpenShift AI を使い始めることができます。 実際に HR アシスタントを一緒にデプロイしてみましょう。
- クイックスタートの deploy section に移動して続行します。
- 別のブラウザータブで Red Hat OpenShift 環境の Web ターミナルを開きます。必要に応じて、oc をローカルで使用することもできます。
- リポジトリのクローンを作成してディレクトリを変更するだけです。
git clone https://github.com/rh-ai-quickstart/llm-cpu-serving.git && \ cd llm-cpu-serving/ 
図 4：Red Hat OpenShift に初めての AI クイックスタートをデプロイする
- 新しいプロジェクトを作成します。
PROJECT="hr-assistant" oc new-project ${PROJECT}- 次に、インストールします。
helm install llm-cpu-serving helm/ --namespace ${PROJECT} わずかな数のコマンドで OpenShift AI ダッシュボードの「hr-assistant」プロジェクトに移動し、自分専用のアシスタントを起動することができます。
図 5：「軽量な人事アシスタントを提供する」AI クイックスタートのガイダンス
AI クイックスタートの構築方法と今後のステップ
AI クイックスタートは、お客様の要求、つまりニーズとリクエストに基づいて構築されています。Red Hat では、これらが価値と実際の成果の両方への明確な道筋を示すものにしたいと考えており、AI を活用した具体的で関連性の高い事例を使ってこれを取り組んでいます。
Red Hat の AI エキスパート、ソフトウェアおよびデリバリーパートナーおよびオープンソース・コミュニティが協力してこれらのユースケースを開発してきました。Red Hat はオープンなアプローチを取り、お客様やパートナーに最新の AI クイックスタートをお試しいただき、新たな開発を支援したり、今後の開発に向けて新しい AI クイックスタートに関するご提案を寄せていただくようお願いしています。詳細は、紹介ページをご覧ください。
まず使い始めることを希望される場合は、AI クイックスタートカタログのページをご覧ください。 これには、最も人気のある AI クイックスタートのリストが含まれており、これらをすぐに見つけることができます。新しい AI クイックスタートを開発しリリースするにつれて、Red Hat のカタログはさらに拡充されていきます。
AI の真の価値は、その技術的な可能性だけでなく、現実世界のビジネス問題を解決できる能力にあります。何もないところからすぐに実行可能なユースケースに移行することで、チームは実験を続けるのではなく、Red Hat AI という信頼できるオープンな基盤上で具体的な結果を出すことができます。
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リソース
適応力のある企業：AI への対応力が破壊的革新への対応力となる理由
執筆者紹介
Karl Eklund is a Principal Architect aligning customer goals to solutions provided by the open source community and commercial vendors within the Red Hat OpenShift Data Science platform. Prior to joining Red Hat, Karl advised technology leaders on enterprise data and technology strategies and built machine learning models across multiple academic disciplines.
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