データが鍵となるAI運用の成功

人工知能（AI）は革命的な存在、あるいは経済を大きく動かすゲーム チェンジャー、あるいは過大評価または過小評価されている「獣」のような存在として、最近ではさまざまな側面から語られています。私は、これまでに人類を前進させてきた素晴らしいツールの中でも、AIは新たなフロンティア的存在であると考えています。それは、産業革命や科学革命と同じように、情報革命の次のステップとなる存在です。そして、過去に起こった重要なイノベーション同様、AIは便利なツールである反面、混乱のもとにもなりかねません。

AIを利用したビジネスは、大きな可能性を秘めています。たとえば、機械学習を基盤とする予測AIは、パターンを認識し、効率を大幅に向上させ、ビジネスや社会の問題をこれまで以上に迅速かつ的確に解決するために、すでに活用されています。生物学的機能に影響を与えるたんぱく質の折りたたみ構造の予測など、医学研究の発展にも利用できます。金融詐欺を検出して、顧客と会社の両方の収益を保護するのにも役立ちます。自然災害の危機的状況やその波及効果の予測を向上させることで、災害対策を支援することもできます。これは、お客様によるAIベースの目標達成をNetAppが長年にわたって支援してきたからこそ知り得たことです。

生成AIは、パターンを認識するだけでなく、新しいパターンの生成も行います。これにより、ソフトウェア開発者の生産性が向上し、コンテンツ制作者がよりリアリティ溢れる没入型エクスペリエンスを提供できるようになり、お客様、従業員、市民、学生達が必要な情報を簡単に見つけられるようになります。

これらの可能性はすべて、ある1つのものから実現されます。それは、データです。長年にわたる事実として、データセットの質が向上したことで、前世代のAIツールで予測精度が向上し、また大規模なデータセットを使用することで大規模言語モデルにおける生成AIが強化され、新たなレベルの機能を実現できるようになりました。現在のイノベーションでは、お客様のプライベート データを使用してこれらの基盤となるモデルを急速に改善することで、より良いコンテキストを提供したり、既存のモデルを微調整してより的確な意思決定を行ったりできるように進化しています。著名なコンピュータ サイエンティストであるPeter Norvig氏は、「より多くのデータは賢いアルゴリズムに勝るが、より良いデータはより多くのデータに勝る」と述べています。

つまり、データを基盤として構築されているAIからデータの情報や分析結果を得るには、データの保管、安全性、アクセス性がきわめて重要です。また、組織のAI運用能力は、その原動力となるデータに大きく左右されます。 

AIを運用するには、複数のバージョンのモデルを管理し、最新のデータセットを使ってそれらのモデルを最新の状態に維持する必要があります。つまり、企業独自のデータであっても、お客様がAIシステムの改善に使用するその他の関連データセットであっても、膨大な量のデータがスムーズに流れなければなりません。もちろん私達はそれが、ダムの放水路を開放するのとは違うということを、誰よりも理解しています。データは膨大で増え続けているだけでなく、散在し、構造化されていないことが多いため、保護される必要があります。複雑なテクノロジや、組織内の部門およびデータのサイロ化は、AIプロジェクトを実行するうえでの大きな障害になります。AIのメリットを最大限に活用するには、従来のデータ サイロのボトルネックを解消する、最も包括的かつパワフルでサステナブルなソリューションが求められます。AIの基盤となるのは、最新のインテリジェントな統合ハイブリッド クラウド データ インフラです。

ここでは、ビジネスの規模にかかわらず、データ エンジンを最適化してインテリジェントなテクノロジ革命を活用する方法をご紹介します。 

• データとAIを運用する組織を確実に統合：組織がAIを活用したデータ主体の未来に向けた準備を進めるうえで、多くの場合に最大の問題となるのは、データの所有権が分断され、データ プラットフォームとインフラがサイロ化し、運用に携わるさまざまなスペシャリストも連携がとれなくなることです。たとえば、多くの組織には、データについて深い知識があるデータ アナリストとエンジニア、そのデータに最新のデータ分析ツールを適用できるデータ サイエンティスト、データやAIの推奨事項を活用してビジネスの成長を促進させるビジネス アナリストがいます。これらの担当者は、AIによる影響を加速するために、1つのチームとして緊密に連携する必要があります。

• 非構造化データを評価して統合：企業は長年にわたり、データベース、データ ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス ツールなどの構造化データから価値を引き出すツールに投資してきましたが、生成AIは、企業データの大部分で最も急速に成長している部分、つまり非構造化データから価値を引き出す強力なエンジンを提供します。ほとんどの組織ではテキスト形式のデータが主流で、ドキュメント、オーディオ ファイル、画像やビデオなどの大きなファイルが、企業データの最大の割合を占めています。自然言語処理（NLP）とコンピュータ ビジョン（CV）は、最も成熟したAIツールの1つであり、また生成AIの中でも最速のアプリケーションであることは間違いありません。非構造化データ環境および関連するアプリケーションの最新の状態を把握し、ビジネス向けの生成AIアプリケーションで活用できるように備えましょう。

• インテリジェントなハイブリッド マルチクラウド インフラでワークロードとデータを統合：データのボリューム、種類、スピードはどんどん増加しています。膨大な量のデータを処理するために、簡易化と統合は欠かせません。データ パイプラインとは、データの収集、転送、処理、変換、格納、読み出し、表示を行うために構造化された効果的なシステムです。今日の最先端のAIチームは、ハイブリッド クラウド データ パイプラインを構築することで、パブリック クラウドの特徴である拡張性および絶え間ないイノベーションを、オンプレミス環境の特徴であるセキュリティおよびガバナンスと組み合わせたいと考えています。

• データのセキュリティとガバナンスの優位性：「大いなる力には大いなる責任が伴う」という格言はありきたりかもしれませんが、その普遍性には理由があり、特にAIには少なからず関連があります。AIには、サイバー脅威をリアルタイムで特定し、エラー検出のモデルを作成するなど、セキュリティの観点上のメリットがありますが、その反面リスクも伴います。AIを使用するとプライベート データの価値ははるかに高くなりますが、モデルのエラーや偏りなど、不正確な結果を引き起こす原因となる可能性があります。そのため、データのセキュリティを十分に確保し、確実に管理する必要があります。

データ エンジンを最適化することで、信頼性、安全性、コスト パフォーマンスを維持しながら、AIの能力を最大限に引き出すための強固な基盤を構築できます。

NetAppでは、データとデータ インフラを最大限に活用しています。NetAppの専門知識を活用することで、運用をすぐに開始して、お客様のニーズに集中して対応することができます。

NetAppは30年にわたり技術とビジネス モデルの革新を続けてきましたが、これらの変化にただ耐えるだけでなく、それぞれの変化を活用し、専門知識を深め、お客様が変化する世界に対応できるよう後押しして、ビジネスの成功を推進してきました。クライアント / サーバ コンピューティングが標準となり、企業が販売をインターネットに移行し、クラウドが「破壊的テクノロジ」となり、ハイブリッドがソリューションの主流になったときにも、NetAppはその変化に対応してきました。その結果、テクノロジが変化しても、私達はビジネスに何が必要であるかを常に理解しています。AIも例外ではありません。NetAppは、お客様がAIの技術を使用して医薬品開発や病気の診断を推進し、製造プロセスやカスタマー サービスを改善し、リースの不正使用、無駄、リスクを削減できるように支援してきました。私達は日々AIを活用して、製品やサービスをより良いものにすることを目指しています。

データのライフサイクル全体を統合し、アクセスや管理を可能にして、AIを含むあらゆるデータやアプリケーションをどこからでも実行できるのは、NetAppだけです。

AIとデータの未来や、この重要なテクノロジの集合体におけるNetAppの位置付けについてさらに詳しい情報をお知りになりたい場合は、データやインフラに関する専門家、リーダー、アーキテクトを対象としたNetAppの世界的な技術カンファレンス、NetApp Insight^® 2023にぜひご登録ください。 

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