信頼のスピード：グローバルリーダーが AI をラボからライフサイクルへと移行させている方法

企業の世界では、AI ブームはついに現実と向き合う時を迎えました。企業はもはや AI が役に立つかどうかを問うのではなく、コストやインフラを圧迫することなく、どれだけ迅速に価値を提供できるかを問うようになっています。

Red Hat では、ある共通のパターンを目の当たりにしています。最も成功しているAI の先駆者たちは、より優れたモデルを構築するだけでなく、それらのモデルを管理するためのより優れた環境を構築しているのです。イスタンブールの銀行からスペインの行政サービスまで、Red Hat AI が数週間の待ち時間を数分の実行時間へと変えている事例をご紹介します。

ユースケース 1：データサイエンスの生産性の向上

AI におけるイノベーションの代償は、多くの場合、時間という形で支払われます。多くの組織は、断片化されたツールセットと手動によるプロビジョニングに苦慮しており、最も高価な人材であるデータサイエンティストが、パートタイムのシステム管理者としての役割を担わざるを得ない状況に陥っています。Red Hat OpenShift AI で環境を標準化することで、企業は、最初のコードを書く前にプロジェクトを停滞させてしまう技術的負債を解消しています。

• DenizBank：120 人以上のデータサイエンティストに自律的で標準化されたツールを提供することで、環境のセットアップ時間を 1 週間からわずか 10 分に短縮しました。
• Aramco：このエネルギー大手企業は、Red Hat のテクノロジーで生成 AI 基盤を構築することにより、開発者がインフラストラクチャではなくイノベーションに集中できるようにしました。このプラットフォームにより、1 時間足らずで新しい AI モデルのオンボーディングを完了できるため、掘削エンジニアやプラントエンジニアは反復的なデータ分析タスクを 10 倍速く完了でき、各ユーザーは毎日平均 2 時間の手作業を削減できています。
• ターキッシュ エアラインズ：同社はスタートを早めただけでなく、完了までも加速させました。以前は市場投入までに数日かかっていた新しいマイクロサービスモデルが、現在は 10 分で稼働できるようになり、デプロイ全体の速度は 2 倍になりました。
• Banco Galicia：法人顧客の確認に 3 週間もかかっていた同行は、AI を活用した NLP ソリューションを使用して、その時間を数日から数分に短縮しました。90% の精度を実現し、顧客の大きな不満点を競争上の優位性へと転換させたのです。
• Clalit Health Services：世界最大級の公的医療機関である Clalit は、Red Hat OpenShift AI を使用して、20 年分の患者履歴を含む膨大なデータプールを管理しています。このプラットフォームは、Harvard との共同プロジェクトから社内の LLM プログラムまで、あらゆる研究を支える標準化された GPU 対応の研究環境を提供し、複雑な研究環境のデプロイを迅速化し、管理を大幅に容易にしています。

ユースケース 2：運用効率と内部変革の推進

生成 AI は「あれば便利なもの」と見なされることが多いですが、グローバル組織にとっては社内業務の基盤になりつつあります。真の投資対効果 (ROI) を達成するには、AI は単純なチャットボットを超えて、企業の「基盤」となる部分、つまり複雑なドキュメント作成の自動化、サポートワークフローの最適化、グローバル IT 資産のオーバーヘッド削減といった業務に深く浸透していく必要があります。

• ARSAT：アルゼンチンの国営通信会社は、Red Hat OpenShift AI 上にエージェント型 AI プラットフォームを構築することで、業務の効率化を図りました。わずか 45 日で構想段階から本番稼働までを実現し、複雑なサプライチェーンのプロセスと顧客対応を自動化することで、運用コストを 30% 削減し、エンジニアがイノベーションに集中できる時間を大幅に増やすことができました。
• ウィーン市： 今後 5 年間で予測される 30% の職員の退職に対処するため、ウィーン市は AI ベースの仮想アシスタント「WienKI」を導入しました。Microsoft Azure Red Hat OpenShift 上に構築されたこのプラットフォームにより、70,000 人の職員が複雑な行政データに即座に正確にアクセスできるようになり、ウィーン市はより少ないリソースで高品質な市民サービスを提供できるようになりました。
• Red Hat の社内事例：AI を使用してトラブルシューティングとサポートを最適化することにより、Red Hat は 500 万ドル以上のコスト削減を見込んでいます。1 つのトラブルシューティング最適化プロジェクトだけでも、わずか 10 カ月で 150 万ドルのコスト削減を実現しました。
• 公共部門のスピードアップ：カスティーリャ・ラ・マンチャ州政府 (JCCM) は、AI を使用して環境影響評価 (EIA) 書類の処理にかかる時間を 2 カ月分短縮し、AI が行政手続きを市民の求めるスピードで進められることを証明しました。

ユースケース 3：リスクと物流に関するハイリスク予測分析

AI をコアビジネスロジックに直接統合すると、その重要性は効率性から存続可能性へと移行します。これらのユースケースでは、人間の直感や従来のソフトウェアでは予測できないほど複雑すぎる結果を予測するために、高性能計算 (HPC) とリアルタイムのデータ処理が必要になります。財務上の支払能力の管理やグローバルサプライチェーンの最適化など、目的はいずれも大量のデータセットをすぐに実行可能な意思決定に変えることです。

• 財務リスク： DenizBank は予測 AI を使用して、延滞ローンリスクを 7.51% から 5.79% に低下させ、多額の資本を維持しました。
• 燃料・物流： ターキッシュ エアラインズは、燃料消費量に基づいて特定の航空機を特定のルートに割り当てる「テールアサインメント」を AI で最適化することで、1億ドルの財務効果を目指しています。
• 患者の治療成果：Guidehouse と VA のコラボレーションにより、AI モデルがわずか数日で開発され、リスクの高い退役軍人を特定してタイムリーな介入を行うことが可能になりました。これは究極のユースケースと言えるでしょう。本稼働までのスピードは、単なる ROI ではなく、人命を救うことに直結します。 

まとめ：AI は戦略で機能ではなく、戦略

これらの成功事例に共通するのは、単に AI を活用しているという点だけではなく、Red Hat OpenShift AI を活用して、再現性と拡張性に優れたライフサイクルを構築している点です。

AI の導入、セキュリティ、環境構築といった、煩雑な作業を標準化することで、これらの組織は、1 億ドルのコスト削減、10日間での成果達成、および人命救助といった、素晴らしい成果を実現するための道筋を切り拓きました。

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