更新日:2024年9月10日
寄稿者:Matthew Finio、Amanda Downie
AIの大規模な利用は、デジタル・ネイティブ企業だけでなく、製造業、金融、ヘルスケアなど、さまざまな業界に広がっています。企業がAIテクノロジーの導入を加速させるにつれて、単独のAIプロジェクトから、複数の部門や業務プロセスにわたってAIシステムを導入する、完全なデジタル・トランスフォーメーションへと進展しています。
一般的なAIプロジェクトには、データの収集と管理のモダナイズ、ITサービス管理の自動化と合理化(AIOps)などがあります。さらに、生成AI(オリジナル・コンテンツを作成できるAI)は、大量の作業を変革し、生産性を高めています。これには、コードのモダナイズ、ワークフローの自動化、AIを搭載したチャットボットによる顧客体験とサービスの改革が含まれます。
AIが最も価値を発揮するのは、それが組織のオペレーションの一部に組み込まれている場合です。しかし、AIの拡張には、1つか2つのモデルを本番稼動させる以上の明確な課題があります。
AIの導入が企業全体に拡大するにつれて、潜在的なパフォーマンスの低下やAIモデルの動作に対する可視化の制限など、リスクと複雑さが増大します。生成AIが普及するにつれて、データ量は飛躍的に拡大し続けています。組織はこれらのデータを活用してAIをトレーニング、テスト、改良する必要がありますが、その際にはガバナンスとセキュリティーを優先させる必要があります。
このため、AIの拡張に取り組む組織は、フィーチャー・ストア、コード資産、機械学習運用(MLOps)などの主要な実現手段に投資する必要があります。これらは、さまざまなビジネス機能にわたってAIアプリケーションを効果的に管理するのに役立ちます。
MLOpsは、迅速、安全、かつ効率的なAIの開発、導入、適応のためのベスト・プラクティスとツールを確立することを目的としています。これはAIの拡張性を成功させるための基盤であり、導入を制御し続けながら市場投入までの時間を短縮するために、プロセス、人材、ツールへの戦略的な投資が必要です。
MLOpsを導入することで、企業はAIの拡張に関する課題を克服し、AIの可能性を最大限に引き出して、持続可能なデータ駆動型のイノベーションと成長を促進できます。また、クラウド・サービスや大規模言語モデル(LLM)などのAIプラットフォームを、アプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)を通じて利用することで、AIへのアクセスを民主化し、専門的な人材を緩和することができます。
企業は、複数のIT環境にわたってAIを安全に拡張するために、理想的にはハイブリッドクラウド・インフラストラクチャーに基づいた、オープンで信頼できるテクノロジー・アーキテクチャーを採用する必要があります。このアーキテクチャーは、組織全体で使用できるAIモデルをサポートし、さまざまな事業部門間の安全で効率的なコラボレーションを促進します。
AIの拡張を成功させるには、総合的なエンタープライズ・トランスフォーメーションが必要です。つまり、AIを主な焦点としてイノベーションを進め、AIが製品イノベーション、事業運営、技術運用、さらには人材や文化を含むビジネス全体に影響を与え、それらの基礎となることを認識することです。
データ・セットの準備とAIモデルの採用において、適切なアプローチを選択する方法はこちら
対話型AIの拡張
AI+エンタープライズになる方法
AIの拡張には、機械学習(ML)とAIアルゴリズムの使用を拡大し、ビジネス需要のペースに合わせて日常のタスクを効率的かつ効果的に実行することが含まれます。これを実現するには、AIシステムには速度と規模を維持するための堅牢なインフラストラクチャーと大量のデータが必要です。
スケーラブルなAIは、ビジネスのさまざまな部分からの高品質なデータの統合と完全性に依存して、望ましい結果を達成するために必要な包括的な情報をアルゴリズムに提供します。
また、スケーラブルなAIがその可能性を最大限に発揮するには、AIの出力を解釈し、それに基づいて行動できる従業員を確保することが重要です。これらの重要な要素を導入したAI戦略により、組織はより迅速かつ正確で、パーソナライズされた革新的な運用を体験できるようになります。
AIをうまく拡張するために一般的に使用される重要な手順は次のとおりです。
組織内でAIを拡張することは、慎重な計画とリソースの割り当てを必要とするいくつかの複雑な要因により、困難になる場合があります。これらの課題を克服することは、AIの大規模な導入を成功させるために不可欠です。
AIはデータに大きく依存しています。データは、テキスト、画像、動画、ソーシャル・メディアのコンテンツなど、さまざまな形式で提供されます。データ管理 、 データ・セキュリティー 、データ・マイニング(膨大なデータ・セットの整理と分析)を含むデータ・エンジニアリングには、クラウド・ベースのデータ・レイクハウスなどのスケーラブルなデータ・ストレージ・ソリューションに対する専門知識と投資が必要です。データ・プライバシーとセキュリティーを確保することは、外部と内部の両方の脅威から保護するために最も重要です。
AIの拡張には反復的なプロセスが伴い、ビジネス専門家、IT、データサイエンスの専門家など、複数のチーム間のコラボレーションが必要になります。ビジネス・オペレーションの専門家は、データ・サイエンティストと緊密に連携して、AIの出力が組織のガイドラインに沿っていることを確認します。検索拡張生成(RAG)は、基盤となるモデルを変更することなく、組織データに基づいてAI出力を最適化できます。
AIの拡張に使用されるツールは、次の3つのカテゴリーに分類されます。データサイエンティストが機械学習モデルを構築するためのツール、ITチームがデータとコンピューティング・リソースを管理するためのツール、ビジネス・ユーザーがAI出力を操作するためのツールのです。MLOpsなどの統合プラットフォームは、これらのツールを合理化してAIの拡張性を強化し、監視、保守、報告を容易にします。
機械学習モデルの設計、トレーニング、導入に必要な深い領域知識を持つ人材を見つけることは、困難で費用がかかる可能性があります。クラウド・ベースのMLOpsプラットフォームと大規模言語モデルのAPIを使用することで、AIの専門知識に対する需要を一部軽減できます。
パイロット・プロジェクトから大規模なAIイニシアチブへと進める際には、大きな混乱を避けるため、管理しやすい範囲から始めることを検討してください。早い段階で成功すれば、自信がつき、専門知識の構築に役立ち、将来さらに野心的なAIプロジェクトへの道が開かれます。
AIプロジェクトが概念実証の段階を超えて移行すると、複雑さに応じて3~36カ月に及ぶことも多く、非常に時間がかかることがあります。データの取得・統合・準備とAI出力の監視に時間と労力を割く必要があります。オープンソース・ツール、ライブラリー、自動化ソフトウェアを使用すると、これらのプロセスを高速化できます。
これら6つの重要な課題に対処することで、組織はAIの拡張に伴う複雑さを克服し、AIの可能性を最大限に高め、運用を改善し、ビジネス価値を高めることができます。
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