人工知能（AI）とは？
人工知能（AI）とは？
人工知能（AI）とは、コンピュータやその他の機械が推論、意思決定、問題解決など、人間の能力の再現を目的とする技術、アプリケーション、システム全般を意味します。AI は、高度なコンピュータサイエンス、データ分析、ソフトウェアエンジニアリング、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識、ニューラルネットワークなどのさまざまな領域に加え、心理学や哲学などの領域も取り入れられています。
AI は、アルゴリズムとデータを使用して機能します。アルゴリズムは、コンピュータがデータを分析し、意思決定を行い、行動を示す方法を指示します。例えば、機械学習のアルゴリズムは、テキストの会話を分析して人間のやり取りを理解したり、プログラムが特定の画像を識別するのに役立てたりすることができます。以下は、AI の簡潔な仕組みです。
- インプット：顧客情報や履歴レコードなど、さまざまなソースからデータを収集する。
- 処理：収集したデータを並べ替えて分析し、パターンと相関関係を特定する。
- 結果：特定されたパターンを使用して、過去の販売データに基づいて結果を予測する。（小売業の人員配置ニーズなど）
- 調整：トレーニング中のミスから学び、正しい結果が得られるまで、シナリオのテストを繰り返し行う。
- 評価：予測やパターンの識別を、期待される結果またはベンチマークと比較して評価し、精度を確保する。
AI は、膨大な量のデータでトレーニングされ、情報を処理して予測を行い、フィードバックとの比較を重ねることで、時間とともに精度を向上させながら学習を続けます。
クラウドコンピューティングにおいて AI が重要な理由
AI はクラウドコンピューティングにおいて重要な役割を果たします。パターンと相関関係を人間の能力を超える速度で特定し、ビジネスオペレーションと日常生活を変革します。例えば、金融機関では、AI が膨大なデータポイントを迅速に分析し、小売業者のクレジット申請に関連するリスクを評価し、リスク管理を強化します。このプロセスは人間では相当な時間がかかります。AI の速度と効率性は、意思決定や問題解決を大幅に改善し、組織に革新を促進する貴重なインサイトを提供します。
AI によるプロセスと IT タスクの自動化は、クラウドコンピューティングにおいて大幅な時間の節約となります。これにより、IT プロフェッショナルはビジネスの成長を促進する戦略的なプロジェクトに集中できるようになります。AWS、Azure、Google Cloud などの主要なクラウドプロバイダは、最先端の機能を提供するために AI に多額の投資を行っています。AI の膨大なデータニーズを考えると、十分なストレージとスケーラビリティを備え、AI が必要とする膨大なデータ量に対応し、柔軟性と効率性を提供できるクラウドプラットフォームが理想的です。
クラウドコンピューティング環境における AI のこれらの利点は、企業の効率、生産性、イノベーション能力を向上させ、現代のビジネスエコシステムに不可欠なツールとなっています。
AI とクラウドコンピューティングを組み合わせるメリット
- コスト削減：仮想化技術により、機械学習のコストを大幅に削減し、クラウドの標準インフラを活用して AI プログラムをトレーニングできる。
- 生産性の向上：クラウド環境では、AI アルゴリズムのテストを効率的に実施できるため、IT 部門がオンプレミスのインフラを構築・管理する必要がない。
- 容易な自動化：AI 機能をクラウドサービスやアプリケーションに直接統合できる。また、クラウド環境の監視、管理、最適化にも活用できる。
- シンプルなデータ分析：クラウドストレージを活用することで、AI がアプリケーションがオンラインデータをリアルタイムで解析し、迅速にインサイトを取得できる。
- 効率的なデータ管理：クラウド管理システムの AI 機能が運用プロセスを効率化・自動化し、管理負担を軽減する。
- クラウドサービスの向上：AI を既存のクラウドサービスや SaaS（ソフトウェアアズアサービス）に組み込むことで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、新たな付加価値を提供できる。
ハイブリッドクラウドと AI
ハイブリッドクラウド環境では、AI はオンプレミスのインフラとクラウドサービス間のシームレスな統合を促進するため、組織はクラウドのスケーラビリティと柔軟性の活用と、機密データやアプリケーションの管理の維持を同時に行うことができます。AI を活用したインサイトは、ワークロードの配置、リソースの利用、コストの最適化に関する十分な情報に基づいた意思決定を可能にし、ハイブリッドクラウドのデプロイメントのメリットを最大化します。
AI とクラウドサービス
AI アプリケーションは、クラウドサービスやアプリケーションと非常にうまく統合されます。実際、AI 開発者は、AI プラットフォームをホストするためにオンプレミスで別のインフラを構築または管理する必要がないため、クラウドで AI ソリューションを構築することを好む傾向があります。既存のクラウド構成とモデルを使用して、新しい AI アプリを開発、テスト、デプロイできます。
また、クラウドサービスで AI ベースの機能を使用する組織も増えています。よくあるユースケースは次のとおりです。
- チャットボット：クラウドベースの AI の一般的な活用例。顧客対応のニーズが多い企業にとって、チャットボットは大きな支援となる。
- モノのインターネット（IoT）：クラウドは、膨大なスマートデバイスがデータを送信・保存するのに最適な環境を提供し、AI による迅速なデータ分析とインサイトの抽出を可能にする。
- ビジネスインテリジェンス：AI を活用し、市場動向、顧客情報、競合分析、知的財産（IP）などのデジタルデータを効率的に収集できる。
クラウドコンピューティングと AI の開発・デプロイメント
クラウドは、その迅速なスケーラビリティと柔軟性により、AI の開発とデプロイメントを効率化し、オンプレミスの管理なしでオンデマンドでリソースを容易に調整できます。この環境は、今日のリモートワークやハイブリッドワークの環境に不可欠なシームレスなコラボレーションをサポートします。さらに、従量課金制モデルにより、クラウドベースの AI プロジェクトの費用対効果が向上し、開発者は必要に応じてリソースを拡張し、不要なインフラ管理を排除できます。
クラウドが AI の大規模データセットのストレージと処理要求にどのように対応するか
クラウドは、AI プロジェクトに必要な大量のデータセットを保存および処理するための優れた選択肢です。その無限のスケーラビリティに加えて、Hadoop Distributed File System（DFS）や Spark などの分散ファイルシステムを処理するように設計されており、その多くは AI 開発者にとって頼りになるストレージオプションです。分散ファイルシステムでは、データは並列に動作する多数の複数のノードにまたがって格納されるため、そのデータへのデータは高速かつ効率的です。AI プロジェクトではスピードと効率性が重要であり、特に実際の結果がその大規模なデータセットの処理から得られるインサイトに依存する場合です。
高性能コンピューティング向けに構築された分散データストレージとクラスタ化されたインフラは、ノードまたはクラスタが誤動作したりデータが失われたりした場合は、システム内の他の場所に複製されるため、回復力も向上します。単一障害点はありません。
AI セキュリティの主な考慮事項
クラウドに AI を導入する際、セキュリティは非常に重要です。AI アプリケーションは新たな脅威を引き起こす可能性があり、また「ブラックボックス」として機能することがあるため、データ分析や推奨事項が不透明になり、セキュリティやデータプライバシーの懸念が生じます。セキュリティ問題のトラブルシューティングは複雑になり、AI のデータセキュリティの影響に対する注目が高まるなかで、業界規制に準拠することは困難です。
クラウドでの AI セキュリティでは、次のような事項への考慮が必要です。
- 識別とアクセス管理：クラウドセキュリティ基本対策であり、決して軽視できない。「最小権限」の原則を導入し、多要素認証を組織全体で義務化し、さらに役割ベースのアクセス制御を使用し、不要なアクセスを制限する。
- データの暗号化：保存中および転送中のデータを暗号化し、暗号キーを安全に管理することが必要である。キーの保管方法を強化し、定期的なローテーションを実施することでセキュリティを向上させる。
- 監視および侵入検知システム：クラウドと AI 環境を継続的に監視するソフトウェアを実装する。違反や不審な動作を即座に検知、通知できるように設定する。AI 機能を活用したクラウドデータを安全かつ保護する AI ベースの監視システムは数多くある。
- 脆弱性評価と侵入テスト：クラウドのセキュリティを確保するために欠かせない対策である。システムの脆弱性を特定し、修正を行うとともに、シミュレーションテストを実施してインシデント対応能力を検証・強化する。
- クラウドネイティブなセキュリティ戦略：パブリッククラウドプロバイダが提供するさまざまなセキュリティツールを使用し、責任共有モデルを理解することで、チームが自社の管理範囲を明確に把握できるようにする。
クラウドコンピューティングはエッジ AI をどのようにサポートしますか?
データ量が増加し、より高速なアクセスと結果を求める声が高まるなか、エッジコンピューティングの重要性が増しています。エッジコンピューティングとは、データを中央リポジトリに送信するのではなく、データが収集された場所でデータを保存したり、処理したりできるデバイスを構築することを意味します。例えば、従来の監視カメラは倉庫で映像を収集しますが、そのデータを本社に送信し、本社で映像を保存・分析する必要があります。
しかし、現在では、AI 機能に加え、コンピュータプロセッサやストレージを内蔵し、ビデオ映像をリアルタイムで分析できるスマートカメラがあります。AI アプリケーションにより、侵入などの潜在的なトラブルをその場所で容易に特定でき、警察やビル警備員に即座に連絡するシステムが自動化されています。そのような状況では、秒単位での対応が重要です。
エッジでの AI のもう一つの例は、信号機です。信号機システムには、交差点での渋滞や事故を識別できるカメラが搭載されており、赤信号と青信号のタイミングを変更するなど、予期せぬ状況に素早く対応することができます。
企業が AI を活用して優位性を獲得するには
現在の組織は、競争力を維持するために、クラウドの AI にますます注目しています。競争力を高める方法の 1 つは、AI をクラウドベースのビジネスプロセスに統合して、より効果的かつ効率的に作業することです。AI と自動化により、プロセスを効率化し、より少ない人的労力でより多くの成果を上げることができます。従業員は、従業員は、より革新的で複雑なプロジェクトに集中できるようになり、新たな収益源を生み出したり、新たなターゲット層にリーチしたりすることが可能になります。
AI は、優れた総合的なエクスペリエンスを顧客に提供するのにも役立ちます。製品を販売している場合でも、サービスを提供している場合でも、AI とクラウドによって提供される分析情報は、顧客とのやり取りをパーソナライズし、顧客満足度を新たなレベルに引き上げることができます。
AI を活用することで、クラウドサービスとアプリケーションを最適化し、最高のパフォーマンスで実行し続けることができます。一部の AI アプリケーションは、インフラ全体で高可用性と回復性を確保するのに役立ちます。クラウド監視および管理システムのAI 機能は、データセキュリティを強化し、潜在的な脅威に対するインフラをより適切に強化するのに役立ちます。
Nutanix と AI
Nutanix GPT-in-a-Box：ターンキー方式のソフトウェア定義ソリューションで、Nutanix Cloud Platform 上でオープンソース AI フレームワークを使用して、生成事前学習済みトランスフォーマ（GPT）や大規模言語モデル（LLM）を容易にディプロイし、微調整することができます。このソリューションは、パブリッククラウドでは実行できない AI ユースケースのデータセキュリティ、プライバシー、知的財産保護の課題に対処するように設計されています。
「大規模言語モデルの恩恵を受けるが、大規模言語モデルの一部にならないように」
本サービスの基盤となっているものは次のとおりです。
GPU 対応ノード
Nutanix の AI 製品、ソリューションの利点と機能には、次のようなものがあります。
AI のフルスタック対応：Nutanix は、PyTorch（AI フレームワーク）や Kubeflow（MLOps）などの最先端のオープンソース AI フレームワークを使用し、厳選された LLM セットを提供。また、Llama2、Falcon、mosaicML（MPT：Mosaic ML Pretrained Transformer）など、任意の GPT も実行可能。
あらゆる場所でデプロイ可能：Nutanix の AI 製品、ソリューションは、小規模なエッジ環境から大規模なプライベートクラウドまで、あらゆる規模でデプロイ可能。
組み込みのデータサービス：Nutanix は、暗号化、バックアップ、ディザスタリカバリ、コンプライアンスなど、AI データやモデルの安全性と可用性を確保する包括的なセキュリティ・データ保護機能を提供。
TCO の削減：Nutanix は、自動化、動的なリソース割り当て、統合管理により、インフラコストと運用の複雑さを低減。クラウド消費コストを最適化し、AI の総所有コスト（TCO）を削減。
