AI のスケーリングとは
AI のスケーリングとは
AI のスケーリングとは、ビジネス価値を最大化するために、組織の運用のあらゆる側面にわたって AI の使用率と範囲を拡大することです。ほとんどの組織は、特定の問題の解決に焦点を当てたいくつかの AI プロジェクトから始めます。AI のスケーリングとは、プロジェクトにとどまらず、AI を組織のコアサービス、製品、またはビジネスプロセスに広く深く統合することです。
このプロセスには、強化された技術的機能が必要です。さまざまなデータセットを使用してさまざまな AI モデルを開発およびトレーニングし、変更管理とバグ修正のために体系的にデプロイする必要があります。技術的な課題の解決とは別に、AI スケーリングには、あらゆる面でイノベーションを推進するための考え方とプロセスの転換も必要です。
AI のスケーリングにはどのようなメリットがありますか?
AI のスケーリングとは、実験的な人工知能から応用的な人工知能への移行を意味します。幅広いエンタープライズアプリケーションがあり、業界を混乱させる可能性があります。これは競争環境を根本的に変えるゲームチェンジャーです。組織は、より少ないコストでより多くの価値を提供し、そのセクターで競争力を高めることができます。主なメリットを以下にまとめます。
新しい収入源
AI システムはすでに製品とサービスの改善に貢献しています。例えば、生成 AI 技術は製品設計のスピードアップに利用されており、チャットボットは顧客がサポートやサービスにアクセスし、それを受ける方法を変えています。それを念頭に置くと、企業全体での AI の導入は、この範囲をはるかに超えたイノベーションを推進する可能性があります。たとえば、日本の大手建設会社である竹中工務店は、AI を使用して Building 4.0 デジタルプラットフォームを開発しています。これにより、作業者は、建設業界の法律から規制、ガイドライン、ベストプラクティスまでの情報を簡単に見つけることができます。このプラットフォームは、社内の効率を高め、組織の新しい収入源を創出します。
顧客満足度が向上
企業全体で AI を採用することで、組織はカスタマージャーニーのあらゆる段階で価値を提供できます。パーソナライズされた推奨からより迅速な提供、リアルタイムのコミュニケーションにいたるまで、組織は顧客の問題を解決し、変化する顧客の要件に対応できます。たとえば、大手メディア企業の FOX は、データインサイトを加速させることで、消費者、広告主、放送局に対して文脈に即した AI 駆動型の製品を、ほぼリアルタイムで提供しています。広告主はこのシステムを利用して、特定の関連性の高い動画の瞬間に製品を効果的に配置することができ、FOX との関係からより大きな価値を引き出すことが可能になります。同時に、視聴者は、適切なタイミングで最も関連性の高い製品の推奨事項を受け取ることもできます。
無駄の削減
AI のスケーリングとは、顧客と接する分野から、バックオフィスやミドルオフィスの業務に AI 機能を導入することを意味します。これにより、管理作業の負荷が軽減され、従業員はより創造的な作業やワークライフバランスの向上に専念できます。同様に、AI システムは重要なプロセスをモニタリングして、ボトルネックやチョークポイントを特定して取り除くこともできます。たとえば、研究集約型のバイオ医薬品企業である Merck は、知識マイニングや市場調査タスクのための AI アプリケーションを構築しました。彼らの目標は、製薬企業のバリューチェーン全体にわたって、より影響力のある作業を損なう、手作業で時間のかかるプロセスを削減することです。
AIの スケーリングには何が必要ですか？
1 つまたは 2 つの AI モデルを試すことは、企業全体を AI で運営することとは大きく異なります。AI の採用が拡大するにつれて、複雑さ、コスト、その他の課題も増大します。AI のスケールを成功させるには、人材、テクノロジー、プロセスという 3 つの主要分野にリソースと時間を投資する必要があります。
人員
AI プロジェクトは通常、データサイエンティストと AI 研究者の領域です。ただし、大規模な AI には、領域に関する専門知識から IT インフラストラクチャ管理やデータエンジニアリングまで、幅広いスキルが必要です。組織は、企業全体でさまざまな AI 実装のために協力できる複数の専門分野にまたがるチームの構築に投資する必要があります。アプローチには、ポッドとデパートメントの 2 つがあります。
ポッド
機械学習の専門家、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアからなる小さなチームが、特定の企業部門向けの AI 製品開発を担当します。ポッドは AI 開発を加速させることができますが、落とし穴もあります。その結果、知識のサイロ化や、企業全体でさまざまな AI テクノロジーやツールが場当たり的に使用される状況が引き起こされる可能性があります。
部署
組織全体での AI 開発の優先順位付け、監督、管理を行う独立した AI 部門または部署。このアプローチでは、より多くの先行コストが必要であり、導入までの時間も長くなる可能性があります。ただし、その結果、より持続可能で体系的な AI スケーリングが可能になります。
テクノロジー
AI をスケーリングするには、さまざまな環境に何百もの機械学習モデルを構築してデプロイする必要があります。組織は、継続的なメンテナンスと生産性を促進しながら、モデルを実験から本番環境に効率的に移行させるテクノロジーを導入する必要があります。このテクノロジーは、既存の IT インフラストラクチャおよびソフトウェア開発手法と統合する必要があります。データサイエンティストと組織内の他の利害関係者とのコラボレーションをサポートする必要があります。
プロセス
AI 開発は、継続的な改良を必要とする反復プロセスです。データサイエンティストはデータを準備し、モデルをトレーニングして調整し、本番環境にデプロイします。彼らは出力とパフォーマンスを監視し、ステップを繰り返して次のバージョンをリリースします。効率的にスケールするには、プロセス全体を標準化する必要があります。組織は、AI ライフサイクル全体でプロセスを自動化および標準化するための一連の手法である機械学習運用 (MLOps) を実装する必要があります。ライフサイクル全体のガバナンスも、安全で規制された、倫理的な AI 開発を確保するために不可欠です。
AI のスケーリングにおいて重要なテクノロジーは何でしょうか?
AI の進歩には、専門的なテクノロジーとツールが不可欠です。いくつかの例を以下に示します。
特徴量ストア
特徴量ストアは、異なる ML モデル間での特徴量の再利用を容易にします。特徴量とは、未加工のデータから導き出された個々の測定可能な属性です。年齢、収入、クリックスルー率などの単純な属性の場合もあれば、変換や集計によって作成されたより複雑なエンジニアリング済みの特徴量の場合もあります。
特徴量ストアは、これらの特徴量とそのメタデータ (定義、計算ロジック、依存関係、使用履歴など) を整理して管理します。データサイエンティストと機械学習エンジニアは、特徴量を効率的に再利用、共有、発見できるため、作業の重複を減らすことができます。
コードアセット
ライブラリ、フレームワーク、カスタムコードベースなどの再利用可能なコードアセットにより、効率が向上します。特定のライブラリやフレームワークを標準化することで、組織は自社の AI ソリューションがベストプラクティスに基づいて開発され、長期的に保守しやすくなるようにすることができます。再利用可能なコードアセットを使用すると、プロジェクト間の一貫性も向上します。繰り返し作業を減らし、イノベーションのためのフレームワークを提供します。
運用のオートメーション
自動テストや継続的インテグレーション/継続的デプロイ (CI/CD) などのオートメーションは、AI スケーリングプロセスにおいて非常に重要です。これにより、組織は AI モデルを迅速に反復処理し、AI 実装の俊敏性を高めることができます。RAG のような手法は、ゼロから新しい言語モデルをトレーニングするのではなく、生成 AI における大規模言語モデルの既存のトレーニングを強化するために使用できます。ストリーミングデータテクノロジーは、機械学習の運用に必要となるリアルタイムデータ処理の準備や分析などのデータ処理タスクの自動化に不可欠です。
クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングとスケーラブルなインフラストラクチャは、AI ワークロードのニーズに合わせて動的に割り当てることができる柔軟でスケーラブルなリソースを提供します。需要に応じてリソースをスケールアップまたはスケールダウンできるため、組織は AI モデルのパフォーマンス要件を満たしながらコストを効率的に管理できます。たとえば、複雑なモデルのトレーニングにはハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) インスタンスを使用し、大規模なデータセットの管理にはスケーラブルなストレージソリューションを使用できます。AWS クラウドサービスには、開発とデプロイをさらに加速できる専用の AI および機械学習ツールも含まれています。
AI のスケーリングにはどのような課題がありますか?
AI のスケーリングを成功させるには、組織は次の課題を克服する必要があります。
モデルの運用化
開発されたモデルが、運用ツールとしてのポテンシャルを十分に発揮していない理由はいくつかありますが、その一部を以下に示します。
- モデルの開発は、実際のビジネス成果とは関係のない 1 回限りのプロセスでした。
- チーム間のモデルの引き渡しは、文書化、プロセス、構造なしで行われます。
- モデルの開発プロセスは、エンドユーザーや組織全体、専門家からの意見が取り入れられないサイロ化された状態で進められます。
- モデルはレガシーシステムに個別にデプロイされます。
静的な 1 回限りのデータプルによって裏付けられたモデルは、すぐに古くなり、不正確になります。継続的な改善を実施しなければ、モデルのパフォーマンスは最終的に低下するか、時代遅れになるリスクがあります。
文化的抵抗
AI を大規模に採用するには、組織文化とワークフローに大きな変化が必要です。変化への抵抗と AI の能力に対する理解の欠如がこのプロセスを妨げています。AI を既存のビジネスプロセスや IT システムに統合することも、互換性の問題やレガシーシステムのために複雑になる可能性があります。データチームは、複雑さの増大、チーム間の不十分なコラボレーション、標準化されたプロセスとツールの欠如によって、生産性の維持に苦労する可能性があります。
複雑さの増大
運用 AI モデルは、変化する環境において正確かつ効果的でなければなりません。定期的な更新や新しいデータによる再トレーニングなど、継続的なモニタリングとメンテナンスは必須です。ただし、AI モデルがより高度になるにつれて、トレーニングと推論のためにより多くの計算リソースが必要になります。変更を加えたり、バグを修正したりすることは、後のイテレーションではより高価で時間がかかります。
規制上の懸念
データと AI モデルのセキュリティとプライバシーを確保することは課題です。実験的な AI プロジェクトでは、組織のデータをより柔軟に使用できます。ただし、運用を成功させるには、企業に適用されるすべての規制フレームワークを満たす必要があります。AI 開発では、すべてのステップで承認されたデータアクセスが確実に行われるよう、慎重な管理が必要です。たとえば、承認されていないユーザーが AI チャットボットに機密情報に関する質問をした場合、回答で機密情報を公開してはなりません。
AWS は AI のスケーリングの取り組みをどのようにサポートできますか?
AWS は、最も包括的な人工知能 (AI) サービス、インフラストラクチャ、および実装のリソースを提供し、ML 導入のあらゆる段階でお客様をサポートできます。企業全体で AI をより迅速かつ効率的にスケールできます。例えば、次のことができます。
- Amazon Bedrock を使用して、独自のデータを使用して業界をリードする基礎モデルを選択、カスタマイズ、トレーニング、デプロイできます。
- Amazon QDeveloper を使用すると、コード生成、コードベースの分析、問題のデバッグ、AWS ベストプラクティスに基づくアーキテクチャガイダンスの提供などを通じて、ソフトウェア開発を加速できます。これらはすべて、IDE または AWS マネジメントコンソール内での自然言語操作を通じて行われます。
- Amazon Q を使うと、差し迫った質問に対する迅速で適切な回答を得たり、問題を解決したり、コンテンツを生成したりできます。また、会社の情報リポジトリ、コード、エンタープライズシステムにあるデータと専門知識を使用して行動することもできます。
- Amazon SageMaker Jumpstart を使用して、機械学習ハブで基礎モデルを構築、トレーニング、デプロイすることで、AI 開発を加速します。
Sagemaker for MLOps ツールを使用して AI 開発プロセスを合理化することもできます。例:
- SageMaker Experiments を使用すると、パラメータ、メトリクス、データセットなど、モデルトレーニングジョブに関連するアーティファクトを追跡できます。
- SageMaker パイプラインを設定すると、定期的に、または特定のイベントがトリガーされたときに自動的に実行できます。
- SageMaker Model Registry を使用すると、モデルのバージョンとメタデータ (ユースケースのグループ分けやモデルパフォーマンスメトリクスのベースラインなど) を中心的なリポジトリで追跡できます。この情報をもとに、ビジネス要件に応じた最適なモデルを選択できます。
今すぐ無料のアカウントを作成して、AI on AWS の使用を開始しましょう。