ターキッシュ エアラインズ、Red Hat OpenShift AI でイノベーションを実現

トルコの国営航空会社であるターキッシュ エアラインズは、航空業界で競争上の優位性を獲得するために、データ駆動型の変革プログラムに着手しました。同社は、データサイエンティストが最新の人工知能 (AI) モデルを開発して多様なユースケースに活用できるようにすることで、ビジネス全体を AI 駆動型へと効果的に変化させていきたいと考えていました。この変革を促進するために、同社のテクノロジー部門である Turkish Technology が、スケーラブルでクラウド対応の技術インフラストラクチャを開発するプロジェクトを立ち上げました。そして、同社における Red Hat OpenShift AI の実装と実験文化の育成を Red Hat コンサルティングが支援しました。その結果、運用チームは数日ではなく数分でワークスペースを作成できるようになり、データサイエンティストは AI モデルを自分でデプロイできるようになってデプロイ時間が半分に短縮されました。同社では AI イニシアチブに必要なツールがすべて揃い、組織全体でイノベーションの文化を継続的に育成していけるようになりました。

メリット：

• ワークスペースを数分で作成、デプロイ時間を半減
• イノベーションを促進するオープンな企業文化を社内全体で育成
• データサイエンティストに GPU などの主要リソースへのアクセスを提供
• 自動化されたプロセスと標準化されたテンプレート

ターキッシュ エアラインズ (正式名称 Türk Hava Yolları Anonim Ortaklığı、略称 THY) は、ヨーロッパ、アジア、オセアニア、アフリカ、アメリカ大陸の 353 都市に定期便を運航しています。さまざまな業界の個人顧客、法人顧客、パートナーが、同社の広範なグローバルネットワークを利用して移動ニーズを満たしています。

航空業界における競争上の優位性を構築するために、ターキッシュ エアラインズは組織全体でデータ駆動型の変革プログラムに着手しました。その実現のために、同社のテクノロジー部門である Turkish Technology は、データサイエンティストが最新の AI モデルを開発してデータリソースを最大限に活用できるようサポートしたいと考えました。ターキッシュ エアラインズはビジネス全体を AI 駆動型にすることも目指し、すべての事業領域に機械学習 (ML) および生成 AI プロジェクトの実施を課しました。

「当社の CEO は、事業部門の従業員がシチズン・データサイエンティストとなって、収益の最大化、業務の最適化、カスタマーエクスペリエンスの向上、従業員の生産性向上などを目的とした独自の AI プロジェクトを立ち上げることを期待していました」と、Turkish Technology のデータおよび AI 統括責任者、Emre Yavuz 氏は述べています。

Turkish Technology ではまず、ターキッシュ エアラインズのテクノロジー・インフラストラクチャが大量のデータを処理し、拡大するユーザーベースをサポートできるようにする必要がありました。「Jupyter Notebook とコンピュートリソースの間にコンテナ・オーケストレーション・プラットフォームがなかったので、スケーリングが課題となっていました」と Yavuz 氏は言います。「誰かがすべてのコンピュートリソースを消費し、他の人が使えるリソースをまったく残さないこともできるような状態でした。」

Turkish Technology は、時間のかかる手動のデータ接続作業をなくすことができるプラットフォームを探し始めました。また、モデル開発環境の複雑なプロビジョニング・プロセスを単純化し、モデルのデプロイを効率化するプラットフォームも必要でした。

「私たちは、データサイエンティストが簡単かつ管理された方法でデータにアクセスできるようにしたいと考えました。さらに、ワークスペースの作成を自動化し、コードとデプロイのプロセスを標準化し、コンピュートリソースを管理したいとも思っていました」と Yavuz 氏は言います。「要するに、規制に従いつつクラウドのスケーラビリティを活用できるクラウド対応ソリューションを必要としていたのです。」

Turkish Technology はベンダー 10 社のソリューションを比較検討し、最終的に OpenShift AI を選択しました。「Red Hat を選んだのは、同社のオープンソース・ソリューションへの取り組みが私たちの価値観や戦略と一致していたからです」と Yavuz 氏は言います。「AI の急速な変化に対応していくには柔軟性と適応性が欠かせませんが、これを提供できるのはオープンソース・テクノロジーだけです。オープンソースを活用することで、私たちは新しいテクノロジーを生み出し、統合して、イノベーションの最前線に立ち続けることができます。」

Red Hat はターキッシュ エアラインズと共に概念実証を成功させ、その後、その範囲をサービス提供へと大きく進化させました。その際には、5 人の Red Hat コンサルタントからなるチームが、Turkish Technology の DevOps、インフラストラクチャ、プラットフォーム管理、データサイエンスの各チームと連携して、ソリューションの設計とオンプレミスのベアメタルへの実装を支援しました。

Red Hat チームは、完全にカスタマイズされた OpenShift AI 環境を提供し、それを既存のシステムおよび要件と統合しました。具体的には、カスタム開発環境、モデルとパイプラインの自動デプロイ、カスタムの監視とアラートの作成などを行いました。

「Red Hat コンサルティングには明白に優れた技術的専門知識とコミュニケーションスキルがあり、それが当社の成功に役立ちました」と Yavuz 氏は言います。「Red Hat のチームはメンターシップを提供してくれるとともに、1 対 1 で連携してくれました。おかげで標準化とベストプラクティスを導入し、OpenShift AI の機能を最大限に活用できるようになりました。」

ターキッシュ エアラインズでは現在、OpenShift AI がグラフィックス・プロセッシング・ユニット (GPU) コンピュートリソースのリソース割り当てを管理するコンテナ・オーケストレーション・レイヤーを提供しています。同社の OpenShift AI エコシステムには、分散クエリエンジンの Dremio も含まれています。このデータ取り込みレイヤーは、さまざまなデータソースから厳選されたデータを保存して、OpenShift AI がモデルの実験とトレーニングに使用できるようにします。

現在、ターキッシュ エアラインズの AI イニシアチブで活用されているライブモデルは 60 以上に上ります。そのユースケースには、乗客および行動データに基づいてリアルタイムに変動するダイナミックプライシング、支払い不正行為の検出、路線オペレーションなどがあります。また、AI は機材の地上滞在時間の予測、機体割り当て、定時運航率の予測に役立ち、運用チームはプロアクティブな意思決定と運用の最適化に必要な知見を得ることができます。さらに、従業員のエクスペリエンスや生産性を向上させる複数の生成 AI ケースも OpenShift AI プラットフォーム上で運用されています。

ワークスペースを数分で作成、デプロイ時間を半減

OpenShift AI により、ターキッシュ エアラインズにおける AI モデルの開発効率とデプロイスピードはともに大きく向上しました。「OpenShift AI は、データアクセス、開発、デプロイメントを 1 つのスイートにまとめ、AI モデルの実験と実用化のフェーズを加速させます」と Yavuz 氏は述べています。

AI モデル開発プロジェクトでは時間の約 80% がデータの収集と準備に費やされますが、今では OpenShift AI により、さまざまなデータリサーチリソースへの接続の構築といった手作業が軽減され、重要な時間の節約になっています。また、Llama (大規模言語モデル (LLM) ファミリーの 1 つ) などのコアモデルは急速に変化しているため、モデルの実験フェーズではスピードが非常に重要です。ターキッシュ エアラインズでは事前定義されたテンプレートとイメージを使用することによりモデル開発環境の作成プロセスが効率化され、迅速な構築が可能となっています。

「データサイエンティストは必要なメモリーと中央処理装置 (CPU) の容量をリクエストし、私たちはそれに合わせてワークスペースを作成します」と Yavuz 氏は言います。「以前はワークスペースの作成に数時間かかっていましたが、OpenShift AI を使用すれば数分で完了できます。」

さらに、部分的には標準化により、またデータサイエンティストが運用チームやインフラストラクチャチームに依存しなくてよくなったこともあり、デプロイのスピードは 2 倍になりました。「YAML は人間が読めるデータシリアライズ言語であり、設定ファイルによく使用されますが、当社のデータサイエンティストはその YAML ファイルに、プロダクション環境への導入に必要なすべての要件を記述しています」と Yavuz 氏は言います。「そのようにして、OpenShift AI は彼らがプロダクション環境への移行を容易に行うためのツールを提供してくれています。」

イノベーションを促進するオープンな企業文化を社内全体で育成

ターキッシュ エアラインズでは現在、200 名以上の従業員が AI ベースの開発に取り組んでいます。ターキッシュ エアラインズのスタッフがプラットフォームに対する信頼を構築し、その利用を拡大していくにあたっては、Red Hat コンサルティングによる取り組みが役立ちました。Red Hat コンサルティングはデータサイエンティストが OpenShift AI を使用したり新たなコミュニケーション手段を確立したりするのも支援し、チーム間の障壁の除去にも貢献しています。

今では組織全体で、新しいパッケージ、拡張機能、テクノロジーを使用してオープンなアプローチで実験やイノベーションに取り組む姿があちこちで見られるようになっています。「これまで実験は、開発環境全体を破壊のリスクにさらすこともある複雑でリスクの高いプロセスでした」と Yavuz 氏は言います。「シチズン・データサイエンティストとしての顔も持つ当社のビジネスチームは、Red Hat と OpenShift AI のおかげで、それぞれ独自のモデルを独力で迅速に構築できるようになりました。」

今では、さまざまなビジネス部門がオンデマンドで独自の AI プロジェクトを開始でき、データサイエンティストは新しい LLM を簡単にダウンロードして試すことができます。誰もが新しいアイデアをテストして、結果とベストプラクティスを Yavuz 氏のチームと共有できます。受け取った Yavuz 氏のチームは新しいイメージを作成し、他のデータサイエンティストが使用できるようにします。「たとえば、データクレンジングの問題を解決したデータサイエンティストがいれば、私たちはそれをテンプレート化して、同じ問題に出会った人が使えるようにできます」と Yavuz 氏は述べています。

データサイエンティストに GPU などの主要リソースへのアクセスを提供

OpenShift AI を導入したことで、ターキッシュ エアラインズは増大するビジネスニーズに効果的に対応できるようになりました。この高度なインフラストラクチャによって、データサイエンティストが GPU 機能などのリソースにアクセスすることも可能になり、AI 開発プロセスが強化されました。

「以前は、必要なすべての AI モデルを作成するのに十分なプラットフォームやコンピュートリソースがありませんでした」と Yavuz 氏は言います。「OpenShift AI により、データ準備の効率化と AI モデル開発の加速だけでなくコンピュートリソースの拡張もできる、高度なツールとインフラストラクチャを得ることができました。」

OpenShift AI はコンピュートリソースの使用率も最適化できるため、個々のワークロードが他のワークロードに与える影響に関する懸念が軽減されます。「OpenShift AI ではコンピュートリソースの割り当てが可能なため、割り当てを超える人がいても他の人に影響はありません」と Yavuz 氏は述べています。

データサイエンティストもプロジェクトも状況に応じてスケールアップやスケールダウンする必要があり、プロジェクトによっては瞬時に強力なコンピューティング機能が必要になります。現在では、Red Hat OpenShift の自動スケーリングおよび自己修復機能が、重要なコンピュートリソースへのアクセスを保護し、運用チームの負担を軽減しています。

自動化されたプロセスと標準化されたテンプレート

OpenShift AI では、新しい環境が作成されるたびに、コンピュートリソースとデータソースに対するアクセス権がデータサイエンティストに割り当てられます。自動化されたプロセスと標準化されたテンプレートが使用されるため、手動での接続の構築に伴うリスクが軽減され、規制要件も常に満たされます。

「OpenShift AI は、標準化されたデータ接続レイヤーを提供してくれます」と Yavuz 氏は言います。「チームがデータソースに接続する必要が生じるたびにオペレーターがデータベースへのアクセスを構成したり、ユーザー名とパスワードを手動で入力したりする必要がなくなりました。」

さらに、データサイエンティストは、必要なデータソースやコンピュートリソースのみに限定してアクセスが許可されます。統合された Git リポジトリにより、AI モデルに対する適切なアクセス (読み書き可能または読み取り専用) が付与されます。アクセス管理は Active Directory とも統合されているため、ユーザーは同じログイン情報を使用して、必要なものすべてにアクセスできます。

プロジェクト範囲が拡大するにつれて、Red Hat コンサルティングがサポートするユースケースも新しく広がっていきました。そうした新しいユースケースには、ログをフィルタリングして外部監査システムに転送する必要性の判定、Kubernetes での Mutating Webhook を使用した開発者向けカスタムワークベンチの実装、ユーザーが GitHub にプレーンテキストのシークレットを保存できないようにするための Sealed Secrets の実装などがあります。

ターキッシュ エアラインズはさらなる AI 活用機会を模索してイノベーションの文化の発展と効率性の向上を目指していますが、OpenShift AI の導入はすでに大きな価値を生み出しています。

「当社では、AI プロジェクトによる収益の増加、運用コストの削減、効率の向上を通じて 1 億米ドル以上の財務的影響を生み出すことを目標にしています」と Yavuz 氏は言います。「そして、社内の事業部門からより多くの新しいシチズン・データサイエンティストを誕生させたいと考えています。OpenShift のおかげで、AI のコモディティ化が進んでいます。今ではビジネスのあらゆる部門で AI モデルを構築することが可能になりました。私たちの歩みが業界における先例となって他の組織に影響を与え、同様のテクノロジーを導入するきっかけとなれば幸いです。」