AIコンピューティングとは

このプロセスは、生成AI、エッジコンピューティング、IoT（モノのインターネット）などの多くの最先端テクノロジーにとって極めて重要であり、大規模なデータ・セットに対するアルゴリズムのトレーニングを通じてAIモデルを開発することに依存しています。

ここ数年で、AIは間違いなく、現代において最も変革的なテクノロジーとなっており、テクノロジー、金融、ヘルスケア、小売、エンターテインメントなど、さまざま業界で画期的な進歩を支えています。AIコンピューティングとそれを可能にするシステムおよびプロセスは、こうした多くのトランスフォーメーションの中心にあります。

AI コンピューティングには実世界の多くの用途があり、そのサービス市場は急激に成長しています。Forbes誌によると、2024年には企業の64%がAIによる生産性向上を期待していると回答し、その市場規模は2027年までに4070億米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）は、コンピューターや機械が、問題解決や意思決定など、人間が学習し、同じスキルの多くを開発する方法をシミュレートできるようにするテクノロジーです。

AIを使用するアプリケーションは、オブジェクト認識のと識別、人間の言語プロンプトの理解と応答、ユーザーや専門家への提案など、さまざまなことを行えます。AIコンピューティングは、AIとその多くの応用を可能にするプロセスを支えています。

機械学習（ML）は、データに基づいて予測や決定を行うアルゴリズムをトレーニングしてAI モデルを作成するプロセスです。機械学習（ML）は、コンピューターが特定のタスクのために明示的にプログラムされることなく、データから学習し、データに基づいた推論を行えるようにする幅広い手法が含まれます。AIモデルとは、人間の支援なしに特定のパターンを認識し、それに関する意思決定を下すように、一連のデータに基づいてトレーニングされたプログラムです。

AIコンピューティングは、2つの概念に大きく依存しており、ビジネス・ユースケースでテクノロジーを検討する前に理解しておくことが重要です。それは、ニューラル・ネットワークとディープラーニングです。

ニューラル・ネットワークは、人間と同じような意思決定を行うようにトレーニングされた機械学習プログラムです。人間の脳では、生物学的ニューロンが協働して現象を特定し、選択肢を検討し、決断に達します。ニューラル・ネットワークは、ノード、人工ニューロン（入力層とも呼ばれる）、出力層で構成されるネットワークを通じて、このプロセスを模倣します。

ニューラル・ネットワーク内の各ノードは他のノードに接続されます。個々のノードのいずれかの出力が指定された値を超えると、そのノードがアクティブ化されて、ネットワーク内の別の層にその情報が送信されます。このようにして、データはネットワークの層を通過し、ニューラル・ネットワークは人間の脳と同じように機能できるようになります。

機械学習のサブセットであるディープラーニングは、ディープ・ニューラル・ネットワークとも呼ばれる、多くの層で構成されたニューラル・ネットワークを使用して、人間の意思決定プロセスをシミュレートします。ディープ・ニューラル・ネットワークは、入力層と出力層、および数百の隠れ層で構成されており、標準のニューラル・ネットワーク（通常は1つか2つのみの隠れ層で構成される）とは区別されます。

ディープ・ニューラル・ネットワークの複数の層は、教師なし学習と呼ばれるプロセスを促進し、機械が大規模な非構造化データ・セットから情報を抽出できるようにします。教師なし学習により、大規模な機械学習が可能になります。また、これは自然言語処理（NLP）やコンピューター・ビジョンなど、大量のデータから複雑なパターンを高速かつ正確に識別するAIコンピューティングの最も複雑なタスクの多くに適しています。

AIコンピューティング・プロセスは、抽出、変換、ロード（ETL）、AIモデルの選択、データ分析という3つの基本的なステップで構成されています。ここでは、各ステップを詳しく見ていきます。

1. 抽出、変換、ロード（ETL）：データサイエンティストは、抽出、変換、ロード（ETL）と呼ばれるプロセスを通じてデータセットを準備します。ETLとは、複数のソースからのデータを結合、クリーンアップ、整理するデータ統合の手順のことです。ETLが実行された後、データはデータウェアハウス、データレイク、またはその他のターゲット・システムに保管されます。ETLは、AIコンピューティングとAIアプリケーションにとって極めて重要なデータ分析とMLワークストリーム用にデータを準備します。ETLパイプラインは多くの場合、レガシー・システムからデータを抽出して改良し、データ品質をクリーンアップおよび改善し、データの一貫性を高めるために使用されます。
2. AIモデルの選択：AIコンピューティング・プロセスの2番目のステップは、目的のビジネス・アプリケーションに適したAIモデルを選択することです。ビジネス・ユースケースに適したモデルはそれぞれ異なります。適切なAIモデルを選択するのに役立つ質問には、次のようなものがあります。AIモデルはどのようなデータでトレーニングされたのか。開発者は誰か。また、どのような安全機構やガードレールがあるのか。
3. データ分析：データ分析のステップは推論とも呼ばれ、AIコンピューティング・プロセスの最終ステップです。このステップでは、データサイエンティストが選択したAIモデルを通じてデータをプッシュし、実行可能な洞察とビジネス・インテリジェンスを生成します。これは、AIコンピューティングが企業にビジネス価値をもたらす瞬間であるため、AI コンピューティング・プロセスの最も肝要な部分です。

1999年にNVIDIA が最初のGraphics processing units（GPU）を開発して以来、GPUはAIコンピューティングの重要なコンポーネントとなっています。GPUは当初、コンピューター・グラフィックスと画像処理を高速化する目的で設計されましたが、その高性能と数学的計算を高速化し、従来のCPUよりも高速で解決する能力を備えています。GPUは、コンピューターが複数のプログラムを実行するために必要な時間を短縮し、AIやMLのワークロードを高速化するのに役立ちます。

今日、GPUは、ますます大規模になるデータ・セットのトレーニングのために高速性を必要とする、 IBMのクラウドネイティブなAIスーパーコンピューターであるVelaなど、多くの主要AIアプリケーションを駆動しています。AIモデルはデータセンターのGPUでトレーニングおよび実行され、通常、科学研究やその他のコンピューティング集約タスクを行う企業によって運用されます。

今日、ある特定のタイプのAIが一層注目されています。それは、生成AI（GenAI）と呼ばれるものです。さまざまな業界において、オリジナルのテキスト、画像、動画、その他のコンテンツを作成できる生成AIは、AIのユースケースをエキサイティングな新領域へと後押ししています。

生成AIは、2022年のMicrosoftのOpenAIによるChatGPTの開発など、AIコンピューティングにおける最近の画期的進歩の多くを支えてきました。これは、現代の企業がビジネス・ニーズに適用したいと考える多くの生産性上のメリットをもたらします。McKinseyによると、1つ以上のビジネス機能で生成AIを定期的に使用している組織は全体の3分の1に上ります ² 。

生成AIのトレーニングには、さまざまな種類の生成AIアプリケーションの基盤となるディープラーニング・モデルの生成が含まれます。膨大な量のデータでトレーニングされた基盤モデルのカテゴリーである大規模言語モデル（LLM）は、重要な役割を果たします。複数の種類のコンテンツ生成をサポートできる、マルチモーダル基盤モデルまたは単にマルチモーダルAIと呼ばれる基盤モデルもあります。

AIコンピューティングは、成功を収めた多くの現代企業のデジタル・トランスフォーメーションの取り組みに不可欠であり、デジタル・テクノロジーを既存のプロセスやオペレーションにシームレスに統合するのに役立ちます。ここでは、AIコンピューティングが企業にもたらす最も一般的なメリットを5つ紹介します。

AIは、日常的かつ反復的なタスクを自動化し、効率を高め、従業員の燃え尽き症候群を軽減するのに役立ちます。データ収集や処理、倉庫での在庫管理や追跡、製造現場での定型的なタスクの実行、遠隔地のシステムや機器の管理など、さまざまタスクに役立ちます。AIコンピューティングは、労働者がより創造的でスキルを必要とするタスクに集中できるようにする上で重要な役割を果たします。

AIコンピューティングは、データから得られる強力な洞察によってより優れた意思決定をサポートしたり、独自のデータ駆動型の意思決定機能に基づいて意思決定プロセスを完全に自動化したりすることができます。AIは、コンピューティング能力、サポート、自動化を組み合わせて、あらゆる規模の企業がより賢明な意思決定を行い、人間の介入なしに複雑な問題にリアルタイムで対応できるよう支援します。

人間と違って、AIは、睡眠や食事、充電のための休憩を取りません。常時稼働し、いつでも利用できます。チャットボットやバーチャル・アシスタントなどのAIツールは、企業が24時間365日、顧客にサービスを提供できるように支援します。製造ツールや倉庫管理ツールなど他のタイプのアプリケーションでは、AIコンピューティングは、品質管理やアウトプット・レベルの維持、在庫の監視に役立ちます。

AIコンピューティングは、人為的ミスによる作業停止の可能性を減らすのに役立ちます。AIコンピューティングは、洞察と支援によって従業員のパフォーマンスを向上させることから、潜在的な問題を従業員に警告すること、そして重要なプロセスを完全に自動化することまで、より効率的で効果的なビジネス・プロセスを生み出す最前線で活躍しています。また、その柔軟で適応性の高い性質により、AIモデルは常に学習して改善することができ、新しいデータに触れることでエラーの可能性をさらに減らすことができます。

AIコンピューティングは、軍需品の廃棄や遠隔地の危険な状況下での機器の修理など、危険な作業の自動化に役立ちます。例えば、AIドローンは、人間を送り込むことが困難で危険な、水中深くのパイプラインや、地球から数マイル上空に浮かぶ軌道に浮かぶ衛星を修理することができます。さらに、遠隔操作のドローン、自動車、軍用車両などの多くの自動運転車両は、最も重要なタスクを実行するためにAIコンピューティングに大きく依存しています。

ここでは、AI コンピューティングが提供する最もエキサイティングなビジネスへの応用をいくつか紹介します。

AIプラットフォームは、いくつか重要な形でクラウド・コンピューティングを実現します。主として、AIシステムは強力な意思決定の機能を備えているため、ITエコシステムに最適です。クラウド・プロバイダーはAIを使用して、データセンターでの幅広いクリティカルな運用を自動化します。AIは、サービスのプロビジョニングと拡張、問題の検知、サイバーセキュリティー上の潜在的な脅威の発見に役立ちます。

IoT（モノのインターネット）や生成AIなどAI搭載の新しいアプリケーションが導入され、AIコンピューティングのユースケースが増加するにつれて、クラウドAIは急速に、AIサービスをビジネス・ソリューションに組み込む手段になりつつあります。

AIコンピューティングの最も一般的な用途の1つは、カスタマー・サポートです。チャットボットやバーチャル・アシスタントが顧客からの問い合わせやサポート・チケットなどに対応します。AIコンピューティング・ツールは、自然言語処理（NLP）と生成AIを利用して、顧客の問題を迅速かつ総合的に解決します。また、人間とは異なり、チャットボットやバーチャル・アシスタントは年中無休で利用できるため、従業員はより重要なタスクに時間を割くことができます。

MLやディープラーニング・アルゴリズムのようなAIコンピューティング・ツールは、取引などのビッグデータ・ソースで異常を発見できるため、企業が犯罪行為を未然に発見するときに威力を発揮します。例えば、銀行はAIコンピューティング・ツールを使って、異常な支出パターンや、未確認の場所からの顧客のログインにフラグを設定できます。さらに、AIで強化された不正防止機能を利用する組織では、脅威に関する検知と対応が容易になるため、顧客への影響を抑えることができます。

多くの企業は、パーソナライズの進んだ顧客体験や、特定のオーディエンスに訴えやすいキャンペーンを作成するために、AIの活用をさらに拡充しつつあります。顧客の購入履歴や閲覧履歴のデータを利用することで、AIコンピューティングは、より幅広い層ではなく、個人の関心に合わせた商品やサービスを推奨することができます。

人事部門はAIコンピューティング・ツールを活用して採用プロセスを合理化しています。履歴書のスクリーニングや、候補者と雇用者とのマッチングなど、人材の最適化をAIは支援します。また、AIシステムは採用プロセスのステップを自動化するので、候補者に応募状況を通知する時間を短縮するときにも効果的です。

AIコンピューティングは、今日の最も革新的なアプリケーションの開発プロセスを強化しています。生成AIでコードを生成すると、コーディング・プロセスが短縮し、レガシー・アプリケーションのモダナイゼーションを加速できます。AIコンピューティングは、コードの一貫性を強化し、開発プロセスで人為的ミスの可能性を減らすことにも貢献しています。