エンタープライズ AI とは

エンタープライズ AI とは、人工知能 (AI) ツールと機械学習ソフトウェアを大規模な運用およびプロセスに統合することを意味します。  

ほぼすべての業界の組織が、効率を向上させるために、また現在の人材とリソースのままでより多くの業務をこなせるようにするために、AI テクノロジーを導入しています。エンタープライズは特に、さまざまなチームやワークロードに対して大規模に活用できる AI ソリューションが求められています。

Red Hat AI の詳細

多くの企業が業界での競争力を高めるために AI を活用しています。医療、通信、銀行などの業界では、財務の効率化、カスタマーエクスペリエンスの向上、業務の効率化に AI が活用されています。エンタープライズは、生成 AI と予測型 AI の両方を日常業務や複雑で長期的な問題の解決に適用する方法について、急速に学びつつあります。 

また、大規模言語モデル (LLM)、検索拡張生成 (RAG)、機械学習運用 (MLOps) といった AI ツールおよび技術が、運用の刷新や新サービスの導入に活用されています。 

Red Hat AI のお客様事例を読む

エンタープライズ AI は、ビジネスを異なる視点から考える機会を生み出します。AI テクノロジーのスピードと精度により、大企業は膨大な量のデータを分析し、新しいビジネスアイデアを迅速かつ自信を持って試すことができるようになりました。これにより、企業は問題を年単位ではなく数週間で解決できるようになっています。 

そこで役立つのは、そのような機会がどのような形で現れるか、ビジネスにどのように役立つか、そして AI がもたらす課題にどのように対処できるかを理解しておくことです。 

生成 AI のユースケースの詳細

予測型 AI のユースケースの詳細

エンタープライズ AI ソリューションがもたらすメリットは、より優れたビジネスモデルを構築し、ビジネスを失速させる障壁を軽減するために役立ちます。 

そのメリットには次のようなものがあります。 

• コストの削減： AI 自動化によって、日常業務が自動化され、反復作業が減少するため、従業員は最も重視すべき特定のタスクに注力できます。
• カスタマーエクスペリエンスの向上： AI は、データ分析や、パターン (人の行動を含む) の識別に非常に優れています。こうしたリアルタイムのインサイトを活用すれば、顧客のブランド体験を改善できます。
• エラーの防止： AI は、パターンを識別するだけでなく、異常など、次に何が起こるかを予測する能力も備えています。予測型 AI は、エラーや不具合を未然に検知して、長時間のダウンタイムを回避したり、生産性の大幅な低下を防いだりするのに役立ちます。 

AI がエンタープライズにもたらす主なメリットの 1 つとして、部門横断的なコラボレーションの効率化が挙げられます。これがなければ、エンタープライズレベルでそれ以外のメリットを享受することはできません。エンタープライズ AI プラットフォームを導入すると、チーム間のコラボレーションが容易になり、これまでならコミュニケーションが行き違っていたような状況が改善されます。 

チームでの作業が以前よりも迅速かつスマートに進むようになると、非効率性が全体的に低下します。特に、全員が同じプラットフォームを活用できると効果的です。 

エンタープライズ AI の詳細なユースケースを読む

エンタープライズ AI ソリューションは、企業に成長の機会をもたらす一方で、潜在的なリスクも生み出す可能性があります。リスクを理解することで備えておくことができ、事前に予測していない事態を経験することが少なくなります。

一般的なリスクを次に示します。  

• 有害なバイアス：  機械学習モデルは過去のデータから学習しますが、人間の意思決定に影響を与える可能性があるバイアスや差別をモデルが学習してしまうことがあります。バイアスは、生成 AI の場合は誤った回答として、予測型 AI では不正確な予測として現れることがあります。データの健全性を確保できれば、精度が向上し、予測も正確になります。
• 信頼性の低い情報：AI では、ハルシネーションという、一見正しそうに見えるが実際には誤っている情報が生成される場合があります。この中には、単に違和感を覚えるだけのもの (手の指が 6 本ある人間の画像) もあれば、危険を伴うもの (誤った医療アドバイスを提供するチャットボット) もあります。

• セキュリティと法的リスク： AI システムはセキュリティリスクをもたらす可能性があります。 ユーザーがセキュリティ対策のないアプリケーションに機密情報を入力すると、データ侵害のリスクが高まります。さらに、生成 AI による応答は、著作権で保護されたコンテンツを複製したり、実在の人物の声やアイデンティティを本人の同意なしに流用したりすることで、法的リスクをもたらす可能性があります。 

  AI ワークロードを保護する方法

エンタープライズ AI プラットフォームは、豊富な機会を提供しますが、影響力を発揮するまでには、多大なリソースと一貫したコラボレーションが必要です。 

エンタープライズでは、一般的に次のような課題が生じます。

• スキルギャップと人材ギャップ：AI を理解し活用するには、新たなスキルセットが必要です。チームメンバーの採用、オンボーディング、トレーニングには、かなりの時間とリソースを要します。
• 高コスト： エンタープライズが AI システムを管理し、スピード感を持って運用するには、膨大なリソースが必要です。AI テクノロジーを稼働させるためのコンピューティング能力と、トレーニングを受けた人材を確保するには高額の費用がかかります。
• スケーリングできない： 企業で AI をスケーリングするには、膨大なコンピュートリソースとストレージリソースが必要です。高度で大規模な推論モデルは複雑で不均一になる場合があり、それによって推論の速度が下がります。分散推論の課題を解決する llm-d のようなフレームワークを使用すれば、開発者や AI エンジニアは回復力と可観測性の高いシステムを活用して推論を大規模に高速化することができます。
• AI に対する不信感： 急速に変化し未知の要素が多い状況に適応するのは、容易ではありません。AI は得体が知れず信頼できないと感じられることがあります。チームの賛同を集め、成功するために必要なコラボレーションを促進するには、さらなる労力が必要になる場合があります。 

ビジネスにおけるエージェント型 AI の有用性の詳細

AI では、さまざまな要素が連携し合っています。他のテクノロジースタックと同様、エンタープライズ AI スタックはさまざまなソースのツール、サービス、プラットフォーム、ソフトウェアで構成されることになり、これらが組み合わさって完全なソリューションが実現します。 

AI テクノロジースタックは、大規模言語モデル、ランタイム、ハードウェア・アクセラレーターのほか、企業固有のデータも含め、さまざまなレイヤーで構成されることになります。モデル・コンテキスト・プロトコル (MCP) などのプロトコルは、AI スタックのさまざまな要素を連携させるのに役立ちます。 

スタックは柔軟に構成でき、エンタープライズのユースケース、目標、利用可能なリソースなどの要因に応じて指定できます。 

覚えておくべきなのは、AI テクノロジースタックに厳格な決まりはないということです。各要素は必ずしもサンドイッチのように重なり合うわけではありません。スタックは相互に連携し、各層が全体の目的のために特定の役割を果たすように機能する必要があります。 

スタックの構成がどうであれ、AI スタックの目標は、AI ソリューションのすべての要素を統合する基盤を提供することです。これにより、改善すべき具体的な領域を特定し、スタックがソリューションとしてどのように機能しているかを評価できます。 

AI 戦略には、専任の AI 導入チームの編成や、予算の一部を AI 製品やサービスに割り当てるといった取り組みが含まれます。 

自社で AI の導入、実装、拡張を行う場合は、次の点を念頭に置きましょう。 

• 目標を決定する： AI がビジネスにどのように役立つかを理解すると、ビジネスをどのように成長させたいかを明確にできます。最終目標を明らかにすることで、逆算してどこから始めるべきかを判断できます。 

• データの健全性を確認する： AI 戦略の成功の鍵を握るのはデータです。健全なデータがなければ、ソフトウェアやプラットフォームは空の容器に過ぎません。正確でバイアスのない最新データがあれば、テクノロジースタックを最大限に活用できます。 

• 小さく始める： すべての環境全体で拡張する準備ができていない場合は、自社ハードウェアで小規模モデルを実験してみましょう。初心者レベルで AI に慣れておけば、拡張する際の課題に備えられます。 

• エキスパートに頼る： AI は簡単ではありません。短期間でかなり複雑になる可能性もあります。技術に精通したチームと協力することは一般的であり、推奨されます。 

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• AI を運用化する：AI の運用化に特化した AI プラットフォームを導入することで、AI アプリケーションのライフサイクル管理を単純化できます。また、このプラットフォームにより、前述の部門横断的なコラボレーションを促進し、すべてのチームと連携しながら拡張を行えます。 

長期的な成長に向けた AI 戦略を構築する方法 → 

まったく同じ企業は一つとして存在しません。あなたの組織も唯一無二であり、AI 導入の目標も独自のものになります。 

Red Hat® AI は、包括的でアクセスしやすい AI プラットフォームを含むソリューションのポートフォリオです。大小を問わず、企業固有の目標の達成に役立ちます。 

Red Hat の AI ポートフォリオには、以下の内容が含まれます。

• チーム間のコラボレーションを実現する AI プラットフォーム
• IBM の Granite など、目的特化型の小規模なモデル
• アクセスしやすいモデルチューニング機能

Red Hat なら選択できるパートナーベンダーも幅広いため、拡張の際にも柔軟性を維持できます。 

Red Hat AI を導入すると、クラウド、オンプレミス、エッジのどこででも、生成 AI と予測型 AI の両方の機能を制御できます。また、データがどこに存在しても、当社の AI プラットフォームはハイブリッドクラウド全体で一貫したデプロイを支援します。

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