Red Hat AI Enterprise：実験段階から本番段階への橋渡し

Red Hat AI Enterprise の一般提供が開始されました。これにより、ハイブリッドクラウド全体で AI を活用したアプリケーションの開発、デプロイメント、管理を単純化するように設計された 統合 AI プラットフォームをご利用いただけます。この新しいオファリングを通して、Red Hat は、生成 AI、予測型 AI、およびエージェント型 AI を大規模に運用するための、最適化されたコスト効率の高い選択肢を提供します。

Red Hat AI Enterprise とは

Red Hat AI Enterprise は、ハイブリッドクラウド環境全体で効率的でコスト効果の高い AI モデル、エージェント、およびアプリケーションをデプロイおよび管理するための統合 AI プラットフォームです。このプラットフォームは、包括的なオールインワンのエクスペリエンスを提供し、AI モデルとアプリケーションのライフサイクルを統合し、運用効率を高め、提供を迅速化し、リスクを軽減します。

このプラットフォームはとくに「本番環境とのギャップ」を解消するために設計されており、AI を断片的で個別に調整された取り組みとして扱うことから脱却し、拡張性があり、繰り返し可能なファクトリー型のプロセスへと変革することを支援します。環境を標準化することで、組織は従来のソフトウェアと同様のエンタープライズグレードの一貫性を保ちながら、概念実証 (POC) から本番環境への移行を実現できます。

統合 AI プラットフォームである Red Hat AI Enterprise は、モデルの開発やチューニングから高性能な推論に至るまでのライフサイクル全体を、Red Hat OpenShift を基盤とする一元化されたインフラストラクチャ上に統合します。これらの機能をバンドルすることで、IT 部門の意思決定者、ハイパースケーラー、およびネオクラウドプロバイダーは、ハイブリッドクラウド全体で AI の独立性を維持できます。モデル、ハードウェア、クラウドに関して選択肢を確保しながら、あらゆる環境でモデルや AI を活用したアプリケーションを開発、デプロイ、拡張できます。 

Red Hat AI Enterprise のビジネス上のメリット

AI ファーストの経済において競争力を維持するには、企業は実験段階から一歩進んで、AI による価値創出のための持続可能なモデルを確立する必要があります。Red Hat AI Enterprise は、ハイブリッドクラウド基盤の一貫性を活用することで、今日のリーダーが直面するコスト、複雑さ、制御という 3 つの主要な課題に対処します。

• 価値実現までの時間の短縮：このプラットフォームのすぐに使用できる環境により、チームはコードを書き換えることなく「一度開発すればどこにでもデプロイ」することが可能になります。これにより、焦点は複雑なインフラの管理から、インパクトの大きいビジネス価値の提供へと移行します。
• 運用効率の向上：このプラットフォームは、コードのコミットからモデルの提供に至るまでのワークフローを単純化します。インテリジェントなリソース割り当てにより、組織は環境全体で GPU などの高価なインフラの価値を最大化し、コスト管理に貢献できます。
• リスクの軽減とガバナンス：このフルサポートのソリューションは、デジタル主権の基盤を提供し、組織はデータとモデルの保存場所を完全に制御できます。すべてのフットプリントにまたがる統一された管理レイヤーにより、厳格な規制やデータレジデンシーへの準拠プロセスを単純化しつつ、ビジネスの継続性を確保できます。

このアーキテクチャの制御により、組織は選択した環境内の機密データとモデルに対する主権を維持し、データセキュリティ要件とクラウドの柔軟性のニーズとの間にあるギャップを解消することができます。企業は、外部のマネージドサービスだけに頼るのではなく、ハイブリッドクラウド全体を対象とする Model as a Service (MaaS) アプローチを導入することができます。これにより、IT 部門は一元化された社内 AI プロバイダーとして機能し、オンプレミス・インフラストラクチャとパブリッククラウド環境の両方で、API エンドポイントを介して厳選されたモデルを提供できます。このようにして、組織は知的財産 (IP) とコスト構造の完全な所有権を維持しながら、各ワークロードについての最適な場所を選択できます。

技術的なメリット

プラットフォームエンジニア、AI エンジニア、およびアプリケーション開発者向けに、Red Hat AI Enterprise は最新の AI ワークロードの基盤を提供します。

• AI ライフサイクル管理： 予測型 AI、生成 AI、およびエージェント型 AI のトレーニングやファインチューニングから、サービスの提供や監視に至るまで、エンドツーエンドのプロセスを単一のプラットフォームで管理します。AI ライフサイクルの自動化の詳細については、こちらのブログ記事をご覧ください。
• 大規模な高性能の推論：このプラットフォームは、vLLM や llm-d フレームワークなどの最適化されたランタイムを使用して、高スループット、低レイテンシーのモデルサービスを提供します。vLLM はメモリー使用量を最大化し、GPU 使用率を高めるため、企業は大幅に低いレベルに引き下げたレイテンシーとリソース消費でモデルを実行できます。こちらのデモで vLLM の概要をご覧ください。
• エージェント型 AI のイノベーション：Red Hat AI Enterprise は、単純なチャットボットにとどまらず、標準化された API レイヤー (Llama Stack) を提供し、標準の OpenAI 応答 API の背後にあるモデルコンテキストプロトコル (MCP) をサポートします。MCP は、モデルと外部ツール間の標準化された「変換機能」として機能し、開発者はデータソースごとにカスタム統合を構築する必要がなくなります。Red Hat を使用したエージェント AIのデモをご覧ください。
• 統合された可観測性とパフォーマンスの監視： 事前構成済みの監視スイートを使用して、AI ライフサイクル全体にわたるフルスタックの可視性を得ることができます。このプラットフォームは、ハードウェアレベルの GPU 使用率から、トークンレベルのレイテンシーなどの LLM 固有のメトリクスまで、リアルタイムのパフォーマンスに関するインサイトを提供し、ハイブリッドクラウド環境全体で高スループット、低レイテンシーのモデルサービスを可能にします。組織にとって可観測性が重要な理由について詳細をご覧ください。
• 信頼できる AI と継続的な評価： ドリフト検出、バイアス監視、およびモデルの説明可能性を可能にするための組み込みツールにより、本番環境における信頼性を得ることができます。これには、検索拡張生成 (RAG) ベースのシステムの品質を測定および改善するための RAGAS などの評価フレームワークが含まれます。これらのツールを組み合わせることで、保護され、透過的で、追跡可能な AI ソリューションをデプロイするために必要な技術基盤が提供されます。詳細情報： AI リスクに対応する

Day 2 オペレーションにおける卓越性

このプラットフォームの真の強みは、Day 2 の機能にあります。他のプラットフォームは初期設定のみに焦点を当てていますが、Red Hat は長期的な本番環境の安定性を向上させるためのツールを提供しています。

• 動的なリソーススケーリング： ワークロードの需要に基づいてコンピュートリソースと GPU リソースを自動的に調整し、パフォーマンスとコストを最適化します。
• 統合モニタリング：簡単に実装できるダッシュボードは、ハードウェアアクセラレーターの健全性とモデルのパフォーマンス (レイテンシーやドリフトなど) の両方を追跡し、最高の信頼性を維持します。
• 統合されたセキュリティ：強化されたコンテナーセキュリティとロールベースのアクセス制御 (RBAC) により、機密性の高いエンドポイントを不正なユーザーから保護します。
• ダウンタイムがゼロのメンテナンス：ローリングプラットフォームの更新により、アクティブな推論サービスを中断することなく、AI スタック全体を最新の状態に保ち、保護します。

エンタープライズ AI の未来

Red Hat AI Enterprise は、単なるツールのコレクションではなく、AI 主導の時代に向けた戦略的な基盤です。実験と本番環境のギャップを埋めることで、組織は現在のエンタープライズに必要なセキュリティ体制と制御を維持しながら、イノベーションを加速させることができます。自律型のエージェントを構築する場合でも、プライベート LLM を微調整する場合でも、Red Hat AI Enterprise は AI 戦略の持続可能性、拡張性、および主権性を高めるのに役立ちます。

AI への取り組みを変革する方法の詳細については、製品ページにアクセスするか、最新の e ブックをダウンロードして、AI の大規模な運用について詳しくご覧ください。