ITチームはかつてないほどのプレッシャーにさらされています。ビジネスリーダーは、安定性と制御性を維持しながら、インフラストラクチャーの近代化、分析の拡張、そして誰もがAIを利用できる環境の実現をITチームに期待しています。
急増する需要と膨大なデータ量に適応しながらも、既存の投資を放棄したり、リソースを過剰に拡張したりしないという、難しいバランスが求められます。では、IT組織はどのようにしてこれらの需要を満たし、大規模なAIを提供できるのでしょうか？詳しく見ていきましょう。
スピードとコントロールのバランス：重要なトレードオフ
AIのスケーリングとは、どんな犠牲を払ってでも高速化を目指すということではありません。また、すべてをガチガチに縛り付けるということでもありません。勝利の戦略は、スピードと制御の両方を極めることにあります。
スピードとは、チームが迅速に行動し、アイデアをテストし、価値を提供できるようにすることです。コントロールとは、コスト管理、セキュリティー、ガバナンスが後回しにならないようにすることです。
どちらかの方向に傾きすぎると、進歩が止まってしまう危険があります。
Dataikuでは、組織が体系的なアプローチを採用し、デリバリーを加速させながら堅牢なガードレールを組み込むことで成功を収めているのを目の当たりにしています。生成AIが加わった今、ユースケースが増加し、ユーザーの需要が急増する中で、このバランスはさらに重要になっています。
信頼のスピードでAIを拡張するための3つの必須事項
ガートナーによると、「2026年までに、AIの透明性、信頼性、セキュリティーを運用化する組織では、AIモデルの採用、ビジネス目標、ユーザー受容の点で50%の結果向上が達成されるでしょう。」
私たちは、ITリーダーが正しく理解すべき3つの重要なパラメーターがあると考えています。
- 適応性に優れ、将来を見据えた分析システムを構築
- AIイニシアチブの価値実現までの時間を短縮
- 大規模な制御と信頼を確立
1. 適応性と将来性を備えた分析システムを構築する
レガシーシステムは一夜にして消えるものではありません。しかし、ITチームは依然として、最新のAIワークロードと、ますますハイブリッド化が進むアーキテクチャーをサポートする必要があります。
複数の国にまたがる買収を管理するグローバル製薬会社を例に挙げてみましょう。各拠点では、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドなど、異なるインフラストラクチャーが運用されています。AIをグローバルに展開するには、あらゆる環境で運用でき、ニーズの変化に合わせて柔軟に対応できるプラットフォームが必要です。
Dataikuのアプローチ:
- オープンで柔軟なアーキテクチャーは、オンプレミスとクラウド全体で機能
- Azure、AWS、GCP、Snowflake などの主要なテクノロジーをサポート
- プッシュダウン アーキテクチャーは、既存のシステム (SQL、Spark、Kubernetes) を活用
これにより、ビジネスチームは基盤となるテクノロジーを知らなくても大規模な分析ジョブを実行でき、IT部門はボトルネックや時間のかかる設定を回避できます。さらに、Dataikuの拡張性により、LLMベースのワークフローを従来のMLモデルと並行して導入できるため、インフラストラクチャーを再構築することなく互換性と拡張性を確保できます。
2. 価値実現までの時間を短縮
AIスケールは直線ではなく、曲がりくねった道です。成功は、それらを効率的に進むかどうかにかかっています。
より優れたAIオペレーションで障害を取り除く
ITリーダーはしばしば次のような摩擦点に直面します。
- モデルのドリフトの検出
- 低品質データの管理
- 再訓練の遅れ
Dataikuのモデル監視とアラート機能により、パフォーマンスの問題を早期に発見できます。自動化されたワークフローが再トレーニングをトリガーし、手作業による監視を減らし、モデルを本番環境への導入準備を整えます。
統制を犠牲にすることなく民主化
ビジネスチームがデータ資産を構築・活用できるようにすることで、導入を加速できます。しかし、そのためには厳格なアクセス制御と明確なガバナンスが必要です。Dataikuは、機密データを保護しながら共有を簡素化します。
- プロジェクトおよび資産レベルの権限
- 再利用のためのアクセス要求ワークフロー
- コラボレーションのためのチームプロジェクトの可視性
ソリューションアクセラレータを活用する
時間とリソースが限られている組織は、事前に構築されたソリューションアクセラレーターであるDataikuソリューションを活用できます。例えば、Dataikuのマーケットバスケット分析ソリューションは、英国の小売業者MandM（英語）が商品の品揃えの推奨を最適化することで、キャンペーンの展開を数週間ではなく数時間で加速するのに役立ちました。
20を超えるDataikuソリューションにより、チームは顧客維持、不正行為の検出、サプライチェーンの最適化などのユースケースを迅速に立ち上げることができます。
3. 管理と信頼を確立する
AIの拡張はスピードだけではなく、安全に行うことも重要です。
リソース使用状況の監視
コスト超過やパフォーマンスの問題を回避するには、IT部門がコンピューティング消費量を明確に可視化する必要があります。Dataikuのリソース使用状況監視は、インフラストラクチャー全体にわたるインサイトを提供し、チームが迅速に対応できるようにします。
単一のビューで監視を一元化
数百ものモデルと分析プロジェクトを追跡するのは容易ではありません。Dataiku Governは、パフォーマンスを監視し、プロジェクトの優先順位を付け、ビジネスイニシアチブと連携させるための一元化されたダッシュボードを提供します。
導入前のガードレールを実装する
AIモデル、とくに生成AIを用いたモデルを導入する前に、組織は公平性、コンプライアンス、そして倫理的配慮について検証する必要があります。Dataikuは、モデル承認ワークフローを組み込むことで、ITチームとコンプライアンスチームがモデルを運用開始前に承認できるようにし、リスクを軽減し、規制への適合性を確保します。
ITがAIスケールのバックボーンとなる理由
AIの成功は、データサイエンティストや派手な最新モデルだけで決まるものではありません。ITチームが堅牢なインフラ、ガバナンス、そしてサポートを提供することで、AIの成功を支えます。スピードとコントロールのバランスをとることで、ITリーダーは組織がAIの潜在能力を最大限に引き出すことを支援できます。予測モデルの拡張から、生成AIやAIエージェントの企業全体への導入まで、AIはさまざまな場面で活用されます。
チャンピオンシップレースチームのように、IT部門はエンジン、ピットクルー、そして勝利のための戦略を提供します。適切なプラットフォームとアプローチがあれば、競争で優位に立ち、真のビジネスインパクトをもたらす分析とAIを提供できます。
Dataiku LLMメッシュの詳細
Dataiku LLMメッシュを使用すると、データおよびAIインフラストラクチャープロバイダー、サードパーティー エージェント、ツールの中から選択できると同時に、コスト管理、コンプライアンス、セキュリティ上の懸念にも対処できます。
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