ユースケース
Red Hat AI を使用してデータをモデルとエージェントに接続する
エンタープライズの知識を AI インサイトに変換する
AI モデルの価値は、それを支えるデータの品質によって決まります。既存データの価値を引き出すには、エンタープライズの知識ソースと AI モデルを結びつける架け橋が必要となります。
まさにそれを実現するために、Red Hat® AI は柔軟性の高いオープンソース・ツールキットを提供しています。このツールキットを活用することで、検索拡張生成 (RAG) システムを強化できるほか、複雑なデータを高品質のトレーニングセットに変換し、モデルのファインチューニングやエージェント型ワークフローにおけるドメイン知識の精度を向上させることができます。
AI 導入のどの段階にいるかにかかわらず、Red Hat は組織が持っている知識を競争上の優位性へと転換できるようにお手伝いします。
散在するドキュメントを、モデルトレーニング用の機械可読データに変換します。
スケーラブルなオープンソースのパイプラインでモデルのファインチューニングを単純化します。
エンタープライズグレードのツールが、あらゆる環境における AI ワークロード全体で、データのアクセス制御、ガバナンス、トレーサビリティを保証します。
できること
Red Hat AI は、柔軟に接続、生成、トレーニングを行うための制御機能を提供します。モデルの構築、エージェントの作成、RAG アプリケーションの強化など、どのような作業であっても、そのプロセスは常に再現性、信頼性、拡張性に優れています。
営業エリア戦略ストラテジスト
モデルを顧客関係管理データおよび地域の業績記録に接続します。過去のコンバージョン率と最新の市場情報に基づいて、地域における推奨事項を明確化します。
規制業界のアシスタント
プライベートネットワーク内のみで稼働する専門的なアシスタントをデプロイします。すべての回答について情報ソースが明記されるため、監査が容易になり、データが監視下から外に出ることは決してありません。
製造業の品質管理
製造仕様に従って、AI をセンサーデータにリンクさせます。文書化された「標準」からプロセスがいつ逸脱したのかを特定し、現場で修正措置を講じられるようにします。
調達のアシスタント
モデルを使用して、過去の発注書やベンダーとの契約を分析します。新しい見積もりが過去の平均値から逸脱した場合はシステムがフラグを立て、より適正な交渉を可能にします。
R&D 知識検索
数十年にわたる社内のラボノートや試験結果を照会し、関連する過去の実験を見つけます。これにより、チームは過去の作業を重複して行わずに済みます。
テクニカルサポートのアシスタント
対応中のチケットを、製品マニュアルや過去の解決事例と照らし合わせます。根拠に基づく、出典付きの回答をサポートチームに提供し、繰り返し発生するトラブルシューティングの時間を削減します。
エンタープライズ向け RAG
RAG は不要になったわけではありません。シンプルなチャットボットが複雑なエージェントに置き換わりつつある今、その重要性は増しています。エンタープライズ向け RAG の構築方法をご覧ください。
AI クイックスタート
現在 Red Hat をご利用のお客様は、AI クイックスタートを利用できます。これは AI ワークフローを実験段階からプロダクション環境へ迅速に移行するためのブループリントです。これらを始めとするユースケースのクイックスタートガイドをご覧ください。
詳細を見る
価値ある知識はさまざまな形式で存在しますが、手作業によるデータの準備には時間がかかります。Red Hat AI により、組織はデータを最大限に活用できるようになります。
非構造化ドキュメントを強力なデータに変換
Red Hat AI と直接統合されている Docling により、大量のドキュメントのコレクションを大規模に処理しながら、ソースドキュメントから AI 出力までのリネージュとトレーサビリティを維持することができます。
高品質な合成データを生成
SDG Hub は、合成データ生成パイプラインを構築するためのフレームワークです。これを活用することで、検証済みで監査可能、かつダウンストリームで安全に利用できる、高品質でドメイン固有のデータセットを作成できます。
ファインチューニングを効率的に実行
Training Hub は、大規模言語モデル (LLM) のトレーニング、継続学習、および強化学習技術のための、アルゴリズムに特化したインタフェースです。データセット、トレーニング入力、およびモデルの更新に対するガバナンスを提供します。
開発した AI がプロダクション対応であることを実証
EvalHub が、AI モデルとアプリケーションをプロダクション環境向けに評価、ベンチマーキング、認証するための、統一されたインタフェースと API を提供します。結果は不変のアセットとして公開されるため、検証可能かつ監査可能な記録となります。
データ取得までのプロセスを自動化
データ駆動型のアプローチに基づく AutoRAG により、手動による試行錯誤のチューニングが排除され、RAG パイプラインの構築と最適化が単純化されます。
モデルの選定、最適化、圧縮を効率化
AutoML の機能が、トレーニングからプロダクション運用までの主要なステップを自動化します。モデルの評価、圧縮、およびハードウェアの最適化に役立ちます。
ソブリン AI 向けのセットアップ
エージェントをエンタープライズデータとツールに接続
モデルコンテキストプロトコル (MCP) ゲートウェイにより、エージェントは ID ベースのアクセス制御と組み込みのガードレールを使用して、ライブのエンタープライズデータ、API、およびツールにアクセスできます。カスタムコードは不要です。
Red Hat OpenShift AI トレーニングが 50% オフ
Red Hat OpenShift AI を使用して予測型 AI と生成 AI の両モデルを大規模にトレーニング、テスト、デプロイ、監視するためのコアスキルを習得できます。 このオファーは 2026 年 12 月 31 日に終了します。
Red Hat AI による検証済みモデルを見る
Red Hat による検証済みのサードパーティ製モデルをご覧ください。当社のパートナーエコシステムは、柔軟性、スケーラビリティ、エンタープライズグレードのサポートを提供します。
Red Hat AI で 233% の投資対効果 (ROI)
Red Hat が委託した Forrester Consulting の調査によると、Red Hat AI をお使いのお客様をベースとした調査対象組織の全体において、Red Hat AI のデプロイによって 233% の投資対効果 (ROI) が実現していることがわかりました。1
ベンダーを選択するのはお客様です
Red Hat は、ソフトウェアベンダー、ハードウェアベンダー、オープンソース・コミュニティと連携し、包括的な AI ソリューションを提供しています。
当社のテクノロジーで動作するようテスト、サポート、認定されたパートナー製品およびサービスをご利用いただけます。
Red Hat へのお問い合わせ
1 Forrester Consulting による調査 (Red Hat からの委託)、「Forrester Total Economic Impact™ Of Red Hat AI」、2026 年 2 月。
