AIオーケストレーションとは

AIシステムには、AIモデルとAIエージェントに加えて、計算リソース、データ・ストア、組織全体でデータを転送するデータ・フローとパイプラインも含まれます。多くのAIシステムは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を介してモデルとツールを接続します。

効果的なAIオーケストレーションにより、あらゆる段階でエンドツーエンドのAIライフサイクルが合理化されます。オーケストレーション・プラットフォームは、AIワークフローを自動化し、タスク完了までの進行状況を追跡し、リソースの使用状況を管理し、データ・フローとメモリーを監視し、障害イベントを処理します。

大規模言語モデル（LLM）と生成AIの人気が高まるにつれ、組織はLLMオーケストレーション手法を実装して、より高性能なチャットボットやその他のAIアプリケーションを構築および維持しています。

統合されたAIシステムにより、企業は効率性、拡張性、応答性、有効性の向上というメリットを享受できます。

AIオーケストレーションは、AIワークフローのコンポーネント間のギャップを埋めることで機能します。AIワークフロー・オーケストレーションを促進する3つの柱は次のとおりです。

• AI統合

• AI自動化

• AI管理

AI統合は、AIソリューション内のAIツール、データベース、およびその他のシステム・コンポーネントを接続します。

AI統合に重要なのは、データ・パイプライン、つまり組織内でデータを整理、保存、移動する自動化されたプロセスです。データ・エンジニアは、効率的なデータ転送、信頼性の高いデータ品質、データの保守とアクセスの容易さを実現するデータ・パイプラインを設計および構築し、データの統合と分析を行います。データフロー図は、組織内のデータの動きを示す便利なツールであり、AIツールを構築するときに役立ちます。

統合には、機械学習（ML）モデル間のリアルタイム通信とコラボレーションも含まれ、関数呼び出し用のAPIを介してモデルとツールをリンクします。

オーケストレーション・プラットフォームを使用すると、複雑なワークフローでモデルを連結し、1つのモデルだけでは要求が厳しすぎる高レベルのタスクを自律的に実行するAIエコシステムを作成できます。

自動化とは、人間の介入なしにタスクを完了することです。自動化されたプロセスは、単純な「if-then」コードからアプリケーションのワークフロー全体まで多岐にわたります。

多くのAIアプリケーションはワークフローやプロセスの一部を自動化し、理論的にはユーザーの生活を簡素化します。例えば、AIアプリケーションはドキュメントの要約や翻訳、コード・スニペットの生成、コードのチェック、調査の実施などを行うことができます。

AIオーケストレーションの自動化とは、オーケストレーション・ツールを使用して、LLMからAPIを介したツールへの関数呼び出しなど、AI関連のプロセスと意思決定を自動化することです。

オーケストレーション・プラットフォームはコンピューティングの使用を自己管理し、緊急の要求に対応するために最も必要とされるメモリーとリソースを優先することもできます。

その他のケースでは、プラットフォームがAIシステムのエラーやパフォーマンスの低下を監視し、それらの問題に対処するため、自動化には継続的なメンテナンスが含まれることがあります。パッチ、アップデート、さらには新しいモデルも自動的にデプロイできるため、ユーザーや顧客体験への影響を最小限に抑えることができます。

AI管理は、組織がデータ・ガバナンスとAI倫理に継続的に取り組むために不可欠です。AI管理におけるオーケストレーションのユースケースは、AIアプリケーションのライフサイクル全体の監視をカバーします。

データサイエンティストは、AIモデルが正確な結果を得るために必要なクリーンかつ信頼性の高いデータを提供するデータ処理ワークフローのパフォーマンス監視からメリットを得ることができます。

管理は、組織のセキュリティー、レポート、コンプライアンスの義務を遵守する際にも重要です。強力なデータ保護機能により、企業は法的要件に準拠しながらユーザー・データを保護するという約束を守ることができます。

AIエージェントとは、タスクを自律的に計画および実行できる単一の機械学習モデルのことです。一方、AIオーケストレーションとは、AIエージェントを他のモデルやツール、データ・ソースと統合して、より大規模なAIシステムを自動化および管理することです。

AIエージェントを、交通量センサーに接続された信号機として想像するとよいでしょう。この信号機は、色を変えるタイミングを自律的に決定し、交差点での交通の流れを適切に管理します。

しかし、街全体の交通状況がどうなっているか、あるいは1ブロック先の次の信号がどうなっているかさえもわかりません。

信号が同期されていなかったり、タイミングが適切でなかったりする道路では、交通渋滞が発生することが多く、せっかちなドライバーが近隣住民に不満の声を聞かせることになります。

このシナリオにおけるAIオーケストレーション・ツールは、信号変更のタイミングを調整して、車両が道路に沿ってスムーズに移動し続けるようにするシステムになります。

AIオーケストレーションは、企業がAIテクノロジーを適用して、効率的に拡張し、スムーズに実行し、パフォーマンスの中断を回避するシステムとアプリケーションの作成とデプロイメントを行うのに役立ちます。AIオーケストレーションのメリットは次のとおりです。

• 拡張性の向上

• 効率性の向上

• より良いコラボレーション

• パフォーマンスの向上

• より信頼性の高いガバナンスとコンプライアンス

組織がAI戦略を策定する際に対処しなければならない主な懸念事項の1つは、ビジネスの成長とユースケースの変化に合わせてAIシステムをどのように拡張するかということです。オーケストレーションにより、企業は適切なリソースを適切な場所に配置して、変化する需要や変化するワークフローに適応できるようになります。

例えば、開発者はKubernetesを使用して、コンテナベースのAIアプリケーションの展開、管理、スケーリングを自動化および管理できます。オーケストレーション・プラットフォームは、ビジネスの規模やニーズの変化に応じて変化する需要と優先順位に対応するために、リアルタイムでリソースを動的に割り当てます。

オーケストレーションにより、反復的で面倒なタスクの必要性を排除する自動化されたワークフローが作成されます。このシームレスな統合によってビジネス慣行がどのように最適化されるかの例として、従業員が会社のデータを定期的に参照する必要がある状況を考えてみましょう。

従来、必要な情報を見つけるには、マニュアルやトレーニング動画、またはスプレッドシートを参照したり、他の部門の同僚に尋ねたりしていました。

一方でAIは、代替ソリューションを提供します。オープンソースのオーケストレーション・フレームワーク（LangChainなど）を使用すると、AIアプリケーションをモジュール形式で構築できます。一部のフレームワークでは、ローコードまたはノーコードのインターフェースが提供されています。

検索拡張生成（RAG）は、データベースを自然言語処理（NLP）LLMに接続し、対話プロンプトを通じてユーザーが内部データにアクセスできるようにするチャットボットを作成します。組織はこのようなアプリケーションを導入して、従業員が必要なデータに効率的にアクセスできるようにすることができます。

他の種類のクラウドベースのプラットフォームと同様に、オーケストレーション・ツールは、チームが社内およびプロジェクトの他のチームと共同作業できる集中型のワークスペースを提供します。AIアプリケーションの各コンポーネントを個別のサイロに保持するのではなく、すべてのプロジェクト関係者が同じ環境で連携して作業できます。

独自のワークスペースによる強化された知識共有とコラボレーションは、AI製品のライフサイクルのデプロイ後の段階にまで拡張されます。また、バグやその他の課題が発生した場合、全員が協力して問題を効果的にトラブルシューティングし、解決することができます。

AIオーケストレーションにより、AIアプリケーション作成者は複数のモデルやツール、データ・ソース、その他の資産を使用できるようになるため、より複雑な問題解決が可能になります。

AIモデルはスペシャリストです。機械学習アルゴリズムは、特定のタスクを達成するように設計されています。オーケストレーションにより、さまざまなモデルの長所を、独自に解決するように設計された課題に適用するAIシステムの作成が容易になります。

例えば、コンピューター・ビジョン・モデルと自然言語処理モデルを連携させて、物理的なドキュメントをスキャンして要約することも可能です。前者は光学文字認識でテキストを「読み取り」、後者は「要約」を行います。

多くのオーケストレーション・ツールが提供するリアルタイム監視機能によって、トラブルシューティングも強化されます。組織は、継続的なパフォーマンス・データを活用してワークフローをファイン・チューニングし、モデルをファイン・チューニングして出力を改善し、必要に応じてデータ・フローを調整できます。

AIオーケストレーション・ツールは、AIアプリケーション、システム、ワークフロー全体を一元的に制御するツールです。すべてのコンポーネントを一元管理できるため、組織はAIイニシアチブが法律や規制の要件を満たしていることをより確実に把握できるようになります。

AIシステムの状態はリアルタイムで追跡および監視できるため、動作中のプロセスに関する洞察と透明性が得られます。

透明性は、医療におけるAIの責任ある使用や機密データを扱うその他の業界にとって最も重要であり、オーケストレーション・プラットフォームはわかりにくいAIシステムの説明を容易にするのに役立ちます。

信頼性の高いガバナンスとコンプライアンスは、金融、医療、法律における生成AIを適用する場合など、厳格なプライバシー規制がある分野では特に重要です。