AI活用に不可欠なインフラストラクチャーNVIDIA AI Enterpriseについて【トゥモロー・ネット テックブログ】

近年生成AIなど、AIがブームになっており、AI活用なくして業務改は革できないとまで言われている中で、今後グローバル企業の6割の企業がすべての業務にAIを活用するようになると言われています。そんな中、本日はAI活用に不可欠なインフラストラクチャー（以下インフラ）のご紹介をいたします。

AIが活用できると思われる業務について

実際に各業務でAIを活用するとなるとどのような内容で活用できるのかを考えると、以下のような業務が適用可能であると考えられます。

人事（採用活動）

履歴書などのスキルと各部署の社員のスキルなどをマッチングさせることにより、採用する人材がどの部署で配属させるのかをAIを元に判断することで入社する社員のマッチングや離職率を軽減する雇用が可能になります。また応募者が多い企業においては、AIによるスクリーニングで、時間をかけずに適切な候補者を探し出すことが可能です。

営業・マーケティング（リコメンデーション）

営業データおよびマーケティングデータを分析することで、地域・年齢・季節（天候など）などを合わせたマーケティングキャンペーンや営業施策などを検討することができます。名刺データなどによる顧客開発、CRMなどと連携した商談に見える化などで、上司がリアルタイムに適切なアドバイスやフィードバックを実施することができ、MA（マーケティング・オートメーション）などにより顧客との接点がデジタル化していることで、顧客の関心事や課題について直接会わなくても把握することがAIを通じて可能になります。

IT部門（不正検知）

ランサムウェアなどのサイバー攻撃や社員などによるIT機器の不正利用などをいち早く検出するために、攻撃プロセス全体における未知の攻撃の検知や、その後の分析などの原因究明・被害範囲特定などAIを利用して効率化することができます。

保守・運用（予知保全）

工場などの機械や設備の状態を連続的に計測・監視することで、それらの劣化や異常を事前に予知し、実際に故障や不具合が発生する前にメンテナンスを行うことを予知保全と言います。AIが発達する前までは、予知保全の人の感覚や経験に頼ってきていましたが、大規模の工場などでは、収集されるデータ量が膨大な数となり、人の感覚だけでは対応は困難です。これらのデータをAI技術の進歩により上手に活用することによりA膨大なデータを分析を自動化することで、故障や異常が起きる前段階で予知することが可能となります。

カスタマーサービス（バーチャルアシスト）

コールセンターなどの業務で電話の件数が多すぎて対応しきれない、電話対応での顧客満足度を高くしたい、問い合わせやハードクレームへの対応が大変など、お客様対応が満足にできていないことから顧客満足度を下げるようなことがあります。AIを活用したチャットボットやボイスボットなどの自動応答をより応答率を向上させ、顧客満足度向上にもつながる業務が昨今増えてきています。

製品開発（デジタルプロトタイピング）

製品開発において、序盤で機能やデザインを確認する試作モデルが必要となりますが、プロトタイプは様々なパターンで作成されるケースが多くなり、試作品を大量に生産することはコストに響いて来ます。生成AIなどを利用してプロトタイプなどをAIで作成することで、手間をかけずにより精度の高い試作機を可視化することで、開発を高速化することが可能となります。

このように自社で多くのデータが蓄積されていて、AIによる活用事例が検討されている会社ではAIの活用が本格化するようになってきますが、いくつかの業務においては既存のITインフラとの統合を検討するケースも少なくはありません。その場合、AIソリューションが既存のインフラに統合する場合は非常にシステムが複雑化します。また、IT運用の担当者がAIインフラに関する知識があるわけではないため、既存ITインフラとAIインフラ統合が思った通りに進まないことが現状多くのお客様が抱えている悩みとなっています。

なぜAIインフラと既存ITインフラの統合が進まないのか？

AIインフラと既存ITインフラの統合が進まない背景には、AIインフラとITインフラにはそれぞれの特徴がありAIインフラに求める要件とITインフラの要件がマッチしていないことが原因の一つと考えられます。

AIインフラと既存ITインフラとの違い

AIインフラは投資が大きく、企業間の競争に勝ち抜くために積極的な導入を行うことが多い（大量のデータ処理および高パフォーマンスを要求）

従来のインフラと異なりサイロ化が起こるためにAIの開発者が運用することが多くあります。
また、既存のITインフラのように可用性は担保されておらず非効率となり、セキュリティリスク、ITスキルを持った管理者がいないため、サイバー攻撃の標的にもなりうることがあります。

新規構築するAIインフラの導入・サポート

AIインフラの導入におけるソフトウェアの構成管理はオープンソースがベースとなっていることが多く、ハードウェアおよびソフトウェアの観点で不安な要素が多くなります。

各種ソフトウェアのコンパチビリティ（互換性）などは管理者自身で行う必要があり、お客様自身で導入することになり知識がないエンジニアが導入すると導入期間が長期化することになり得ます。
またパフォーマンスについても、ハードウェアベンダー・ソフトウェアベンダーが担保するわけではないため、管理者自身がパフォーマンスを保証する必要があります。

AIインフラと既存インフラの統合管理

AIインフラで動作するアプリケーションの多くはOSSおよびコンテナ環境で動作しますが、従来のインフラではWindows、Red hat、VMwareなどがベースで動作しているアプリケーションが大半を占めます。

IT管理者から見ると全く違うインフラで従来通りの管理ができないことから、IT管理者がAIインフラを管理するためには異なる技術を習得する必要があります。

上記のようにAIインフラとITインフラを統合するためには高いハードルを越える必要があります。そのためにAIインフラおよびITインフラに関してお互いの理解を一致させる必要が出てきます。

企業が成功するためには、AIに対して新しいアプローチが必要　～NVIDIA AI Enterpriseとは～

従来のインフラとAIインフラに求める要件は違うものの、IT管理者はOSSやコンテナ環境であってもセキュリティを考慮して、ベンダーサポートが受けられるシステムであれば管理できるでしょう。またAI開発者の視点で見るとAIアプリケーション開発に専念することにより、社内のDX推進を加速させることができます。また、AI開発者が望むAIアプリ開発環境はクラウド・オンプレミスのロケーションを問わず購入後にすぐに利用したい要望もあります。

NVIDIA AI EnterpriseがAIインフラおよび既存ITインフラの統合をサポート

NVIDIA社が提供しているNVIDIA AI Enterpriseを利用することにより、AIインフラと既存ITインフラの統合を実現することが可能です。

最適化された検証済みのハードウェア（DELL社、HPE社、Supermicro社など）

NVIDIA社が事前にAIソフトウェアを動作するプラットフォームを検証しており、検証したハードウェアはNVIDIAの認定サーバーとして、NVIDIA AI Enterpriseのホームページ上に掲載されています。

利用者は認定ハードウェアを利用することにより、アプリケーションの動作環境およびパフォーマンスを担保できるプラットフォームを利用することができます。

サポート可能なAIソフトウェアを提供（動作するフレームワークはNVIDIA社がサポート）

テキスト認証、会話型AI、画像分析など様々なAIアプリケーションを動作環境はNVIDIA社のツールやフレームワークで動作することができ、動作するアプリケーションについてはNVIDIA社のサポートを受けることができます。

コンテナベースでのソフトウェア提供のため、ロケーションフリーでアプリケーションが展開可能

AI開発者向けのソフトウェアでK8s（Kubernetes）向けのGPU/Networkオペレーターがサポートされていて、インフラとして最適化された環境を提供します。コンテナベースであるため、オンプレミスだけでなく、クラウド上でもアプリケーションを動作させることが可能です。

ベンダーサポート可能なプラットフォームのため、IT管理者が運用可能

Red hat OpenShiftおよびVMware Tanzuのコンテナ環境で動作することができるため、IT運用者が運用可能な（ベンダーサポート可能な）プラットフォームでシステム全体を構成することができる。

まとめ

NVIDIA AI Enterpriseを導入することによりハードウェア・ソフトウェアをフルスタックでNVIDIA社がサポート可能な環境になるため、AIインフラがシンプルに運用することが可能になり、AI開発者もアプリケーション開発に専念できる環境が整います。

ベンダーサポートが必須のような大企業でAIを導入することによって、DX推進を強化することができますので積極的に導入検討してみてはいかがでしょうか。

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