AIインフラストラクチャーとは

このテクノロジーはAIスタックの一部であり、AIライフサイクル全体にわたってAIソリューションの構築と実行をサポートするフレームワーク、ツール、サービスも含まれます。適切なAIインフラストラクチャーによって、開発者はバーチャル・アシスタント、顔・音声認識 、コンピューター・ビジョンなどのAIや機械学習（ML）アプリケーションを効率的に作成し、デプロイすることができます。

AIインフラストラクチャーはまた、エージェント型AI、生成AI（Gen AI）、IT運用のためのAI（AIOps）およびその他のAIユースケースを大規模に採用・拡大しようとする組織にとっても重要となっています。ドイツのオンライン・プラットフォームを提供するStatista社の調査によると、AIインフラストラクチャーへの世界の支出は2029年までにほぼ3倍になると予想されています。市場規模は2025年の3,340億ドルから2029年までに9,000億ドル以上に成長すると予測されています。¹

AIインフラストラクチャーは、急速に拡大するエンド・ツー・エンドのAIエコシステムとともに、次に進む。例えば、組織は、トレーニング用のクラウド・サービスの拡張性と、信頼性の高い大量AI推論のためのオンプレミスインフラストラクチャーを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しています。

オンプレミスやプライベート・データセンターの環境では、IBM Z®のようなメインフレームに組み込まれたAIアクセラレーターが、開発者の生産性とモダナイゼーション目標のスピードアップに貢献しています。これは、厳格な規制によってデータの保管および処理場所が規定されることが多い業種・業務の金融や保険などの分野にとって特に重要です。

分散型ハイブリッド・インフラストラクチャ―設定のエンドポイントでは、エッジAIがカメラやセンサーなどのローカル・デバイス上でAIモデルを実行することを可能にします。このアプローチにより、組織はクラウド・インフラストラクチャーの処理に依存することなく、即座に洞察を得ることができます。

エージェント型AIは、AIインフラストラクチャーのランドスケープも変革しています。個々のクエリーに応答する従来のAIツールとは異なり、これらの自律型AIシステムは推論、計画、行動が可能です。企業環境では、エージェント型AIが複雑な複数ステップのワークフローをサポートし、セキュリティー、コンプライアンス、リアルタイムの意思決定を優先します。

データ・ガバナンスとデータ主権は、AI駆動型データが多くの異種のソースから大量に拡散している昨今、主な懸念事項となっています。その結果、企業はAIインフラをカスタマイズしてAI主権目標を達成するようになっています。これにより、企業はAIモデルを直接制御できるようになり、組織の独立性、セキュリティー、コンプライアンスを確保できます。

IBM® Institute of Business Value（IBV）の調査によると、回答者はAIへの投資が現在から2030年までに約150％増加すると予測しています。同時に、調査済みの経営幹部の68％は、コア・ビジネスと統合されていないため、AIの取り組みが失敗するのではないかと心配していました。

同じ調査では、調査済みのビジネス・リーダーの57％が、自社の競争優位性は主にAIモデルによってもたらされると考えていることが明らかになりました。そのためには、ビジネスにおけるAIの役割が拡大し続けるにつれて、安全で専用のAIインフラストラクチャーが不可欠になっています。

規模や業種・業務を問わず、あらゆる企業がAIの目標を実現するためにAIインフラに頼っています。AIインフラストラクチャーとその仕組みについて深く知る前に、いくつかの基礎テクノロジー、すなわち人工知能、機械学習（ML）、ディープラーニングについておさらいしておく価値があります。

AIは、人間の考え方をコンピューターがシミュレートし、問題を解決できるようにするテクノロジーです。インターネット、センサー、ロボティクスなどの他のテクノロジーと組み合わせることで、AIは通常は人間のインプットを必要とするタスクを実行できます。これらのタスクには、車両の運転、質問への回答、または大量のデータからの洞察の提供が含まれます。

最も一般的なAIアプリケーションの多くは、データとアルゴリズムに特化したAIの分野である機械学習モデルに依存しています。

MLは、データとアルゴリズムを使用して人間の学習方法を模倣し、時間の経過とともに回答の精度を向上させるAIの重点分野です。MLは、いくつかの主要なプロセスに依存しています。

• 予測を行ったり、情報を分類したりするための意思決定プロセス
• 仕事の精度を評価する誤差関数
• 既知の例とモデルの推定値の不一致を減らすモデル最適化プロセス

MLアルゴリズムは、定義されたモデルの閾値精度が満たされるまで、この「評価と最適化」のプロセスを繰り返します。

MLのサブセットであるディープラーニングは、大規模言語モデル（LLM）やその他の生成AIアプリケーションの基盤を形成します。

これは、人間の脳をモデルにした多層ニューラル・ネットワークで構成されています。これらのアルゴリズムは、非構造化データ（画像、音声、テキストなど）の複雑なパターンを認識する方法を継続的に改良することで学習します。この機能により、ディープラーニングは自然言語処理に適しており、チャットボット、翻訳ツール、顧客需要予測のための予測分析を支えます。

これらのテクノロジーの微妙な違いについて詳しく知りたい方は、私たちのブログ「AI versus machine learning versus deep learning versus neural networks: What’s the difference?」をご覧ください。

ITインフラストラクチャーとは、企業がIT環境を効果的に管理・運用するために必要なハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク参考情報を指す広範な用語です。

step by stepITインフラストラクチャーとAIインフラストラクチャーはどちらも、仮想化、ハイパーバイザー、コンテナ、オープンソースのKubernetes、AIワークロードを大規模にデプロイおよびオーケストレーションするためのマイクロサービスなどの基盤となる最新テクノロジーを共有しています。ITインフラストラクチャーは一般的なビジネス・アプリケーションをサポートするテクノロジーで構成されていますが、AIインフラストラクチャーは、AIモデルを実行してトレーニングするには、特殊なハードウェアとソフトウェアが必要です。

企業がAIを活用する方法をさらに発見するにつれて、その開発をサポートするために必要なインフラストラクチャーの構築が最も重要になってきています。サプライチェーンのイノベーションを促進するためにMLをデプロイする場合でも、生成AIを活用したバーチャル・アシスタントのリリースを準備する場合でも、適切なインフラストラクチャーを整えることが重要です。

AIプロジェクトがオーダーメイドのインフラストラクチャーを必要とする主な理由は、AIワークロードの実行に必要なパワーが非常に大きいためです。このようなパワーを実現するために、AIインフラストラクチャーはクラウド・コンピューティング環境の低レイテンシーに依存しています。また、従来のITインフラストラクチャー環境で使われる中央処理装置（CPU）ではなく、グラフィックス処理ユニット（GPU）の処理能力に依存しています。

さらに、AIインフラストラクチャーは、AIおよびMLタスクをサポートする分散ハイブリッド・アーキテクチャー向けに特別に設計されたハードウェアとソフトウェアに集中しています。

AIインフラストラクチャーは、最新のハードウェアとソフトウェアの組み合わせに依存しています。この統合スタックには、コンピューティング、ネットワーク、ストレージ・ソリューション、およびモデルのトレーニング、デプロイメント、継続的な管理にわたるAIライフサイクル全体をサポートするその他のリソースが含まれています。

ここでは、高度なAIインフラストラクチャー・コンポーネントについて詳しく説明します。

• 専用サーバー：AIインフラストラクチャーでは、高速データ移動と高性能ストレージ機能をサポートする専用サーバーとサーバーのクラスターを使用します。このハードウェアは、オンプレミスのAIチップ・サーバー（Telumプロセッサーを搭載したIBM® Zなど）から、エネルギー効率の高いエッジAIサーバー、クラウド・ベースの高密度サーバーまで多岐にわたります。
• 参考情報：MLやAIのタスクは大量の計算能力を必要とします。適切に設計されたAIインフラストラクチャーには、多くの場合、画像処理装置（GPU）やテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）などの特殊なハードウェアが含まれており、並列処理機能を提供し、MLタスクを高速化します。
• グラフィックス処理ユニット（GPU）：NVIDIAやIntelが製造するGPUは、一度に多くの処理を実行できる独自の能力を持つため、AIモデルのトレーニングや実行に使用される電子回路です。通常、AIインフラストラクチャーには、AIタスクで一般的な行列計算やベクトル計算を高速化するためのGPUサーバーが含まれています。
• テンソル処理ユニット（TPU）：TPUは、AIワークロードのテンソル計算を高速化するためにカスタム構築されたAIアクセラレーターです。高いスループットと低遅延によって、多くのAIアプリケーションやディープラーニング・アプリケーションに最適です。
• データ・ストレージ：AIアプリケーションが効果を発揮するためには、大規模なデータ・セットでトレーニングする必要があります。AI製品やサービスをデプロイしようとする企業は、スケーラブルなデータ・ストレージや管理ソリューションに投資する必要があります。オンプレミスやクラウド・ベースのデータベース、データウェアハウス、分散ファイルシステム、データレイクなどが含まれます。
• ネットワーキング：AIインフラストラクチャーには、AIとMLを使用してAIワークロードを大規模にサポートし、ネットワークのインテリジェンス、AIネットワーキングシステムの性能、セキュリティーを向上させるシステムが組み込まれています。主要コンポーネントには、低遅延と高帯域幅の性能を実現する高性能スイッチとルーター、互接続装置、コンピューティング・アクセラレーターが含まれています。
• AIデータセンター：AIデータセンターは、AIアプリケー�ションやサービスをトレーニング、デプロイ、提供するために必要な特定のITインフラストラクチャーを収容する施設です。これらのデータセンターは、AIワークロードを処理するために必要なエネルギーと冷却能力に加えて、高度なコンピューティング能力、ネットワーク、ストレージ・システムを提供する機能を備えています。

• データの前処理とフィルタリング：複数のソースからのデータの取り込みは、まずモデルトレーニングで行われます。そこから、Pandas、SciPy、NumPyなどのデータ処理フレームワークとライブラリーが大規模なデータを処理およびクリーニングできます。
• 機械学習のフレームワークとライブラリー：MLフレームワークは、AIがMLモデルを設計、トレーニング、展開するために必要な特定のリソースを提供します。MLフレームワークのようなTensorFlowやPyTorchは、AIアプリケーションに必要なさまざまな機能をサポートしています。これらの機能には、GPUタスクの高速化や、教師あり、教師なし、強化学習の3種類のMLトレーニングにクリティカルな機能が含まれます。このようなフレームワークは、機械学習のプロセスを高速化し、AIアプリケーションの開発とデプロイに必要なツールを開発者に提供します。
• MLOpsとAIOpsプラットフォーム：MLOps（機械学習オペレーション）は、機械学習の自動化とスピードアップを支援する一連の具体的なプラクティスを含むプロセスです。MLOpsプラットフォームは、開発者やエンジニアがデータ収集やモデルトレーニングを行う際に、検証、トラブルシューティング、そしてアプリケーション起動後の監視といった作業を支援します。これらのプラットフォームはAIインフラストラクチャーの機能を支え、データサイエンティストやエンジニアなどが新しいAIツールや製品、サービスを立ち上げられるよう支援します。AIOpsはMLOpsプロセスをさらに拡張し、AIとMLを活用してリソース・デプロイメント、スケーリング、継続的な監視・オブザーバビリティー、AIワークフロー向けに設計されたCI/CDパイプラインをインテリジェントに自動化します。
• セキュリティー・ツール：AIインフラストラクチャーは、脅威インテリジェンス・フィードやセキュリティー情報およびイベント管理（SIEM）システムなどの既存のサイバーセキュリティー・インフラストラクチャーにAIセキュリティー・ツールを統合します。暗号化とアクセス制御は、攻撃対象領域全体にわたって組織がAIシステムと機密データを保護するのに役立ちます。

サービスとしての人工知能（AIaaS）とは、AIツールと機能をオンデマンド料金体系で提供するサービスプラットフォームを指します。このクラウド・ベースのソフトウェアにより、ユーザーは独自のAIモデルを構築しなくてもこれらの機能にアクセスできます。

開発チームやその他のユーザーは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）やソフトウェア開発キット（SDK）を通じてこれらのツールにアクセスし、AI機能をアプリケーションやサービスに統合することができます。例えば、AIaaSは顧客の感情を分析する自然言語処理ツールを提供し、企業がモデルを構築することなく顧客体験を向上させるのに役立ちます。

AIインフラストラクチャーに投資する企業は、顧客向けの最先端のアプリケーションの開発をサポートするだけでなく、通常、プロセスとワークフローの大幅な改善を実現します。

強力なAIインフラストラクチャーを開発した企業が期待できる最も一般的な6つのメリットをご紹介します。

• 拡張性と柔軟性の向上
• 性能と速度の向上
• 連携の増加
• コンプライアンスの向上
• コスト削減
• 生成AIとエージェント型AIの機能強化

AIインフラストラクチャーは通常、クラウド・ベースであるか、エッジにデプロイされているため、スケーラブルで柔軟性があります。AIアプリケーションを強化するために必要なデータ・セットがより大規模かつ複雑になるにつれて、AIインフラストラクチャーはそれに合わせて拡張するように設計されており、組織は必要に応じて参考情報を増やせるようになります。

柔軟なクラウドおよびエッジ・インフラストラクチャーは適応性が高く、企業の要件の変化に応じて、従来のITインフラストラクチャーよりも簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。

AIインフラストラクチャーは、GPU、TPU、スーパーコンピューティングシステムなどの最新の高性能計算（HPC）テクノロジーを活用し、AI能力を支えるMLアルゴリズムを支えています。AIエコシステムには並列処理機能があるため、MLモデルのトレーニングに必要な時間を大幅に短縮できます。

高頻度取引アプリや自動運転車など、多くのAIアプリケーションでは速度が非常に重要であるため、速度と性能の向上はAIインフラストラクチャーの重要な機能です。

強力なAIインフラストラクチャーとは、ハードウェアとソフトウェアだけではなく、AIアプリの構築時に開発者やエンジニアが効果的に連携するために必要なシステムとプロセスも提供します。

MLOpsを活用することで、MLモデルの作成を合理化し自動化するためのAI開発のライフサイクルが構築され、AIシステムはエンジニアがAIプロジェクトをより効果的に構築、共有、管理できるようにします。

データ・プライバシーとAIに関する懸念が高まるにつれ、規制環境はより複雑化し、データ所在地やAI主権といった問題も含まれるようになりました。そのため、堅牢なAIインフラストラクチャーでは、新しいAIアプリケーション開発におけるデータ管理とデータ処理で、プライバシー法が厳格に遵守されるようにする必要があります。

AIインフラストラクチャー・ソリューションを使用すると、企業は適用されるすべての法律と基準に準拠し、AIコンプライアンスを実施できます。また、ユーザーデータを保護し、法的損害や風評被害を防ぎます。

AIインフラストラクチャーへの投資は高額になる可能性がありますが、従来のITインフラストラクチャー上でAIのアプリケーションや機能を開発しようとすると、さらにコストがかかる可能性があります。多くの場合、このアプローチは専用のAIインフラストラクチャーに投資するよりも費用対効果が低くなります。

AIインフラストラクチャーは参考情報を最適化し、利用可能な最高のテクノロジーを適用してAIプロジェクトの開発とデプロイを行います。また、時代遅れの非効率なITインフラストラクチャーでAIに対する取り組みを達成しようとするよりも、投資収益率（ROI）が向上します。

生成AIは、単純なユーザー・プロンプトから独自のコンテンツ（テキスト、画像、動画、コンピューター・コードなど）を独自に作成できます。この機能は、ChatGPTやClaude AIのようなプログラムや、カスタマーサポートから投資分析に至るまでのビジネスでのユースケースに見られるように、企業と個人の双方の生産性を向上させることができます。エージェント型AIはさらに進化し、AIシステムがマルチステップタスクの計画と実行において自律的に行動できるようにします。

生成AIとエージェント型AIの両方を中心とした強固なフレームワークを備えたAIインフラストラクチャーは、企業がこれらの機能を安全かつ責任を持って開発するのに役立ちます。

ここでは、あらゆる規模や業種・業務の企業が、必要なエンタープライズAIインフラストラクチャーを構築するために実行できる6つのステップをご紹介します。