読了所要時間: 7分 | 公開日: 2025年6月23日
AIファクトリー AIファクトリーとは
AIファクトリーとは、人工知能の産業化を実現するための専用環境です。今日の複雑なデータ主導社会の中で成功するために必要な速度と規模でデータを実行可能なインサイトへと変換し、価値実現時間を短縮します。AIファクトリーの設計は、データパイプラインやモデルトレーニングから推論やリアルタイムインサイトに至るまでの、膨大なデータセットと複雑なワークロードを、シームレスなパフォーマンスと運用効率を維持したまま処理できるよう考えられています。また、主権AI機能を組み込むことでデータ制御、コンプライアンス、セキュリティを徹底しているほか、科学、医療、国家安全保障などの分野での画期的な発見を後押しする、エクサスケールコンピューティング能力も組み込まれています。
HPEのEdge-to-Cloudソリューションを活用することで、企業は自信を持ってAIファクトリーを構築し、あらゆる場所のデータを接続、保護、分析、処理することができます。疑問を発見に変え、洞察を実行に移し、想像を現実にするための環境が整います。ターンキーソリューションの導入をお考えの企業も、インフラストラクチャのカスタム設計をお考えの企業も、HPEにより、AIプロジェクトの拡張のためや、AI対応企業へと変革を促すためのツールを得ることができます。
- AIファクトリーの仕組みとは
- 各業界内のAIファクトリー
- AIファクトリーのメリット
- HPEとのパートナーシップ
AIファクトリーの仕組みとは
1. インプット: 生データの収集と管理
AIファクトリーは、センサー、データベース、エッジデバイスなどのさまざまなソースから生データを取り込むことから始まります。ここで言うデータとは、構造化データ (表など) の場合も非構造化データ (画像、テキスト、ビデオなど) の場合もあります。
データ管理: 大量のデータを効率的に処理することが、きわめて重要です。HPEのソリューションは、セキュアで統合されたデータアクセスをコア、エッジ、クラウド環境全体で徹底します。これにより、データ規制への準拠を維持しながら、遅延や不正確さを防ぐことができます。
前処理: データパイプラインで、AIモデルトレーニング向けにデータのクリーンアップ、整理、準備を行います。これには、正規化、ラベリング、特徴量エンジニアリングなどのタスクが含まれます。
2. モデルの構築とトレーニング
データが準備されると、AIモデルを通じて処理されます。モデルの構築には、特定の状況 (予測分析、生成AI、リアルタイムの意思決定など) を解決できるアルゴリズムとアーキテクチャの設計が含まれます。
インフラストラクチャトレーニング: HPEは、リソースを多用するAIワークロードを処理するための強力なインフラストラクチャ (NVIDIA GPUを搭載したCrayスーパーコンピューターなど) を提供しています。これにより、大規模なデータセットで高速かつ効率的なモデルトレーニングが確保されます。
ライフサイクルの自動化: トレーニングプロセスの調整、ワークフローの自動化、パフォーマンスの監視に、統合ツールが使用されます。
3. 反復的なモデル改善
AIモデルは静的ではありません。データ条件や外部条件が変化する中で有効性を維持するには、反復的な改善が必要です。
モデルの再トレーニング: モデルは、データドリフト、顧客行動の変化、新しい環境条件などの問題に対処するために定期的に再トレーニングされます。
シミュレーションと監視: AIファクトリーでは、シミュレーションを実施し、推論品質を監視して、モデルの関連性と正確性の維持が徹底されます。
継続的な最適化: ライフサイクルの自動化により、モデルのチューニングと最適化が確保され、パフォーマンス向上に役立ちます。
4. 展開と推論
トレーニングとテストを終えたモデルは、リアルタイムインサイトと予測を生成する実稼働環境にデプロイされます。
スケーラブルな展開: HPEは、エッジ、クラウド、オンプレミス環境全体での柔軟な展開を可能にし、AIソリューションによる必要に応じた拡張を徹底しています。
リアルタイム推論: トレーニング済みモデルは、ライブデータを処理し、実行可能なインテリジェンスと予測を驚異的な速度で提供します。
5. アウトプット: 実行可能なインテリジェンス
AIファクトリーの最終的なアウトプットは、ビジネス上の意思決定や新しいAIソリューションが促進される、実行可能なインテリジェンスまたは予測です。以下はその一例です。
- 製造業や物流業におけるプロセスの自動化。
- 医療診断に対する洞察の提供。
- 金融業、通信業、公共安全業における業務の最適化。
6. 継続的な監視とガバナンス
AIの運用には、継続的な監視、ガバナンス、コンプライアンスが必要です。
可観測性: HPEのソリューションは、AIパフォーマンスを追跡し、モデル機能が意図したとおりであることを確認するために、可観測性ツールを統合します。
セキュリティとコンプライアンス: データセキュリティと規制遵守を優先事項として位置付け、違反を回避し、ローカル規制とグローバル規制を遵守します。
責任あるAIガバナンス: HPEは、倫理的なAI実践を重視して、AI運用の透明性と公平性を保持します。
7. AIファクトリーの主な特徴
専用インフラストラクチャ: AIワークロード向けに最適化されたハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)、GPU、ストレージ、ネットワーキングが含まれます。
完全なAIライフサイクル管理: データパイプラインからモデル展開に至るまでの運用を合理化し、複雑さを軽減します。
スケーラビリティ: 複数の環境にまたがる効率的な拡張が可能であるため、多様なワークロードと大規模なデータセットに対応します。
マルチテナンシー: 複数のテナントの管理を可能にし、リソースの競合を防ぎ、効率性を高めます。
自動化: データ管理、モデル構築、展開といったプロセスを広範囲に自動化することで、生産性が向上し、運用コストが削減されます。
各業界と連携するAIファクトリー
1. 製造業者は、業務の最適化、生産性の向上、コストの削減のために、AIファクトリーを活用します。AIファクトリーにより、次のことが可能になります。
予測メンテナンス: AIモデルが、機器データを分析して故障を予測し、予防的なメンテナンスをスケジュールするため、ダウンタイムと修理コストが削減されます。
品質管理: 画像認識モデルおよび異常検知モデルが、製造中の製品の欠陥を識別します。
プロセスの最適化: AI搭載のインサイトが、ワークフローの合理化と、工場効率化の改善をサポートします。
サプライチェーン管理: AIが需要を予測し、インベントリを最適化するため、原材料と完成品のタイムリーなデリバリが保証されます。
2. 医療およびライフサイエンス業界におけるAIファクトリーは、データが人命を救う洞察へと変わるよう、医療提供者と研究者を支援します。その適用例は次のとおりです。
医学的診断: AIモデルが、医療画像、検査結果、患者データを処理し、がんや心血管疾患などの病気を検知します。
創薬: AIが分子相互作用をシミュレートし、潜在的な薬剤候補を特定することで、研究が加速します。
個別化医療: AIが患者の病歴と遺伝子データを分析し、患者の状況に合わせて調整された治療計画を提言します。
運用効率: 病院は、AIを活用してスケジュール管理、リソース割り当て、PFM (Patient Flow Management) を効率化しています。
3. 金融機関は、データ主導の意思決定、リスク軽減、顧客エクスペリエンスの向上のために、AIファクトリーを活用します。その使用例は次のとおりです。
不正行為検出: AIモデルがトランザクションパターンを分析して、不正行為を検出および防止します。
信用スコアリング: AIは履歴データと予測モデルを使用して、借用者のリスクプロファイルを評価します。
顧客インサイト: AIは顧客ニーズを予測し、個別化された投資アドバイスなどのサービスをカスタマイズします。
取引と予測: AIアルゴリズムが市場データを分析して、取引戦略の最適化や、経済動向の予測を行います。
4. 小売業およびe-コマース業におけるAIファクトリーは、顧客エクスペリエンスの向上、サプライチェーンの効率化、小売業の業務最適化を推進します。その適用例は次のとおりです。
個別化ショッピング: AIは顧客の行動や好みを分析し、商品やサービスを推奨します。
需要予測: 製品の需要を予測することで、最適な在庫レベルが確保され、廃棄が最小限に抑えられます。
サプライチェーンの最適化: AIは配送ルートや倉庫管理を最適化することで、物流を改善します。
ダイナミックプライシング: AIは需要、競合他社の価格設定、市場動向に基づいて、価格をリアルタイムで調整します。
5. 通信業、通信事業者は、ネットワークパフォーマンス、顧客サービス、運用効率を強化するために、AIファクトリーを使用します。その使用例は次のとおりです。
ネットワーク最適化: AIはネットワーク障害を予測および防止し、帯域幅の割り当てを改善して信頼性を強化します。
サポートデスク: AI搭載チャットボットと仮想アシスタントは、顧客からの問い合わせを処理し、待ち時間を短縮します。
不正行為防止: AIは請求データや使用状況データの異常や不規則性を識別して、不正行為を検出します。
サービスの個別化: AIは利用パターンを分析し、お客様の状況に合わせたプランとサービスを提案します。
6. 輸送業と物流業におけるAIファクトリーは、システムをよりスマートで安全かつ効率的にすることで、輸送と物流に革命をもたらします。その適用例は次のとおりです。
自動運転車: AIモデルが、センサーデータを処理します。自動運転機能が可能になり、安全性が向上します。
ルート最適化: AIは交通パターンを分析し、遅延を予測します。配送ルートとスケジュールが最適化されます。
車両管理: AIは車両のパフォーマンスを監視し、メンテナンスの必要性を予測し、運用コストを削減します。
予測分析: AIは輸送サービスの需要を予測し、状況に応じてリソース割り当てを調整します。
AIファクトリーのメリットとは
イノベーションの迅速化: 合理化されたプロセスにより、AIソリューションの開発と展開を迅速化します。
運用効率: 自動化と統合されたツールにより、複雑さとコストを低減します。
スケーラビリティ: 成長を見込んで設計されたインフラストラクチャにより、AI運用のシームレスな拡張を確保します。
意思決定の改善: リアルタイムインサイトと予測により、より賢明なビジネス上の意思決定を促進します。
強化されたセキュリティとコンプライアンス: 組み込みの対策により、機密データを保護し、規制遵守を徹底します。
HPEとのパートナーシップ
どのようにHPEのAIソリューションを使用して、堅牢なインフラストラクチャとAIスケーラビリティの構築に役立てるのかをご確認ください。
HPEのAIソリューション
AIワークロード向けに最適化された専用インフラストラクチャ (ハイパフォーマンスコンピューティング、GPU、ストレージ、ネットワーキング) を提供します。
生成AI、大規模言語モデル (LLM)、物理ベースAIのようなリソースを多用するアプリケーションに対応できる、スケーラブルなアーキテクチャが手に入ります。
エッジ、クラウド、オンプレミス環境にわたる展開をサポートし、あらゆる規模の企業に柔軟性をもたらします。
HPE Private Cloud AI
エンタープライズグレードのAIワークロード向けに最適化された、本番環境対応のプライベートクラウドソリューションを備える完全に統合されたインフラストラクチャを提供します。
信頼できるハードウェアと事前に統合されたソフトウェアを組み合わせることで、導入を簡素化し、価値実現時間を短縮します。
オンプレミスソリューションを必要とする組織のために、データセキュリティとコンプライアンスを徹底します。
HPE AI Services
顧客のニーズに合わせたAIインフラストラクチャの設計および導入に向けた、コンサルティングと実装サービスを提供します。
インフラストラクチャの選択、展開、最適化という複雑さを解決できるよう企業を支援します。