私たちは皆、企業がビジネス上の緊急課題に同時に取り組むと同時に、人間の社会と商業のあらゆる側面を再構築する可能性を秘めた生成型人工知能 (AI) の変革力を目の当たりにしてきました。 2024 年、企業は重大な混乱に直面し、未実現収益を防止し、ソフトウェア サプライ チェーンを攻撃から守り、競争力を維持するために持続可能性を業務に組み込むために労働生産性を再定義する必要があります。

AI は転換点にあり、組織の繁栄と成長において飛躍的な進歩を推進しています。生成 AI (gen AI) は、ビジネスのあらゆる側面に革新的なイノベーションをもたらします。フロントオフィスからバックオフィスに至るまで、継続的なテクノロジーの最新化を経て、新しい製品やサービスの開発につながります。

多くの組織が AI を導入していますが、競争力を維持してビジネスの成長を促進するには、新しいアプローチが必要です。同時に、AI 戦略を進化させ、その価値を示し、リスク態勢を強化し、新しいエンジニアリング機能を導入します。これには、企業全体の変革が必要です。私たちはこの変革を AI+ エンタープライズになると呼んでいます。

AI+企業になる

AI+ 企業は、AI を主な焦点としてイノベーションを行い、AI がビジネス全体の基礎であることを理解し、AI が製品イノベーション、事業運営、技術運営、さらには人材や文化など、ビジネスのあらゆる側面に影響を与えることを認識しています。 

AI+ 企業は、ビジネス全体にわたるファーストクラスの機能として AI を統合します。彼らは、ビジネスの 1 つの領域が AI の導入を進めている一方で、他の領域が遅れたり、（正当な懸念により）AI に抵抗したりすると、シャドウ AI などの問題が悪化して、全体的な戦略の実装が困難になることを理解しています。

AI+ 企業であることのメリット

Gartner は、あらゆる業界で世界経済に 3 ～ 4 兆米ドルの経済的利益をもたらすとガートナーが予測している AI による膨大なビジネス チャンスにより、企業は AI を効果的に使用するために必要な投資を認識し、劇的な投資収益率 (ROI) を要求しています。 AI ユースケースに投資する前に。

AI+ エンタープライズになることで、クライアントは AI ユースケースに対する ROI だけでなく、AI ユースケースを大規模に本番環境に導入するために必要な関連ビジネスおよび技術能力の向上に対しても ROI を実現できます。

AI+ 変革モデルをエンタープライズ ファブリックと文化に組み込んだデータ成熟度の高い組織は、最大 2.6 倍高い ROI を生み出すことができます。

IBM は、AI+ エンタープライズになるためのビジネスおよび技術戦略、アーキテクチャ、ロードマップ、および実践的な経験をクライアントに提供するために、AI+ エンタープライズ トランスフォーメーションを開発しました。

AI+ 企業変革

IBM は AI とハイブリッド クラウドに深く取り組んでおり、企業が AI+ 企業になることでビジネスの成果をより早く実現できることがわかりました。興味深いのは、私たちが協力しているクライアントの多くはすでに AI で優れており、AI+ エンタープライズ変革を採用することで、実稼働環境で AI を大規模に実行することでビジネスの成長を加速する活動を明らかにしていることです。

図 3 は、AI+ エンタープライズ変革を要約したもので、AI+ 企業が AI を大規模に実稼働環境に導入するために対処する必要がある組織全体の複数のドメインを強調しています。 

• ビジネスパフォーマンスを向上させる主な使用例
• これらのユースケースを実装するための責任ある AI テクノロジー
• AI イニシアチブを促進する適切に設計されたデータ基盤
• AI エクスペリエンスを提供するためのアプリケーションの革新と、AI リクエストを処理するためのアプリケーションの最新化
• 必要に応じて AI、データ、アプリケーションを実行するための統合を含むハイブリッド クラウド プラットフォーム
• スキャンとガードレールによる展開保護を備えた、アプリ、データ、AI の継続的な更新、機能強化、修正のためのパイプラインの構築
• AI を使用して障害が発生する前に予測 (および修復) する Day 2 オペレーションにより、従業員が代替を恐れるのではなく AI の価値を受け入れる文化が醸成されます。
• セキュリティ、ガバナンス、リスク、コンプライアンスのメカニズムは、AI の管理だけでなく、AI を実行する IT 資産の管理にも不可欠であり、規制遵守の証拠を提供します。

ユースケースから始める

AI+ 企業にとって最も重要なステップは、変革的なユースケースを特定することです。さまざまなオプションを試した後、企業はより迅速な ROI を示す価値の高いユースケースを選択します。その後、それらを IT 環境全体の実稼働環境に導入し、追加のユースケースの基礎を築き、継続的なイノベーションを促進します。

図 4 は、AI+ 企業が、デリバリー、運用、セキュリティ、ガバナンス全体にわたって調整された、高い ROI を実現する広範な AI エンタープライズ ソリューションにユース ケースを体系的かつ厳密に変換するために採用する AI+ ユース ケース ファネルを示しています。  

適切な AI テクノロジーを活用する

ユースケースを特定したら、AI+ 企業の次のステップは、適切な AI テクノロジーとアーキテクチャを選択することです。多くの場合、この決定はあまりにも早く下されます。適合性を確保するために、慎重にアプローチする必要があります。

次の点を考慮してください

• 公的財団モデルが必要ですか?
• 自分で構築する必要がありますか?もしそうなら、それはどこで実行されますか？
• データを公開基盤モデルと組み合わせて、検索拡張生成 (RAG) モデルを使用する必要がありますか?
• Gen AIをそのまま使用していますか?プロンプトエンジニアリングを習得するにはどうすればよいでしょうか?いつプロンプト調整または微調整を行う必要がありますか?
• オンプレミスの GPU が必要なのはどのアプローチですか?
• 生成 AI、予測 AI、AI オーケストレーションをどこで活用しますか?たとえば、パスワード変更リクエストを自動化する場合、API を呼び出すために 175 億パラメータの公的基盤モデル、微調整された小規模モデル、または AI オーケストレーションが必要ですか?

AI テクノロジーを正確に特定すると、その決定は AI+ エンタープライズ変革の他のドメインに影響を与えます。さらに詳しく知りたい場合は、読み続けてください。

強力なデータ基盤を提供する

AI は基本的にデータに依存します。 AI+ 企業は、AI に使用されるデータが信頼でき、透明性があり、系統と有効性が明確であることを保証します。そうしないと、リスクが大きくなりすぎます。企業が脆弱なデータ基盤の上に構築された AI を提供し、望ましくない結果を招いている例を誰もが目にしたことがあります。これらの結果は通常、次の 3 つのカテゴリのいずれかに分類されますが、どれも望ましいものではありません。

• 役に立たない: 顧客はあなたの結果に満足していないままです。たとえば、古いデータ、幻覚などです。
• 恥ずかしい：AIで使われたデータをもとに攻撃的な出力が出てくる。たとえば、憎悪、虐待、冒涜、偏見などです。
• 金融/犯罪: 既存および新たなデータおよび AI 規制への違反。たとえば、著作権法、欧州連合の人工知能法、デジタル オペレーショナル レジリエンス法 (DORA)、データ主権法などです。

AI+ エンタープライズにより、アーキテクトは自信を持ってデータを調達、準備、変換、保護し、AI に必要な場所に配信できるようになります。 

アプリケーションの革新と最新化

優れたエクスペリエンスを提供するには、新しい AI ベースのアプリケーションで革新することが不可欠です。 AI と対話する既存のアプリケーションを最新化することも重要です。 AI を活用した人事アシスタントが従業員に代わってアクションを実行することを申し出た場合、呼び出されるアプリケーションが増加したトラフィックを処理できることを確認することが重要です。多くの場合、これらのアクションには、AI アシスタントの突然の要求を処理するのに適さないアーキテクチャで実行されているレガシー アプリケーションへの API の呼び出しが含まれます。これにより、応答時間が遅くなり、残念な結果になることがよくあります。

AI+ 企業は、革新的な AI アプリケーションを顧客に提供し、AI がもたらす新たな需要を満たすために既存のアプリケーションを最新化することに優れています。

ハイブリッドクラウドプラットフォーム

AI、データ、アプリケーションを理解すると、議論は自然に「このソリューションをどこで実行するか?」に移ります。私たちの経験では、答えは多くの要因に依存しており、時間の経過とともに変化する可能性があるため、柔軟なプラットフォームが必要です。

オープン テクノロジー ベースのハイブリッド クラウド プラットフォームを採用することで、AI+ 企業はビジネスを制限することなく情報に基づいた意思決定を行うことができます。

図 5 に示すように、ハイブリッド クラウド アーキテクチャは、さまざまな方法でビジネス全体を強化します。

• 大規模モデルのトレーニングと調整をどこで行うかにおける柔軟性
• 小規模なモデルをどこでトレーニングおよび調整するかにおける柔軟性
• オンプレミス、プライベート クラウド、さらにはエッジ デバイス上で推論を実行する場所
• RAG アーキテクチャを使用するアプリケーションは、モデルの近くで実行すると待ち時間が短くなります
• データ主権法によりデータの再配置が制限されているため、AI とアプリケーションをデータに移動する機能が不可欠です
• IT およびビジネス環境全体の相互接続を提供する AI+ ファブリックの作成

アプリ、データ、AI を継続的に構築および強化する

AI、データ、アプリケーションが適切に設計されたハイブリッド クラウド プラットフォーム上で実行されると、AI+ 企業はパイプラインとツールチェーンを構築して、完全な自動化を継続的に強化して提供します。例えば：

• プラットフォーム パイプラインは、Terraform と Ansible を使用して、インフラストラクチャとその上で実行されるソフトウェアをプロビジョニングおよび更新します。
• アプリケーション パイプラインは、AI エクスペリエンスを提供する革新的なアプリケーションと、AI デジタル ワーカーによって操作される最新化されたアプリケーションの両方のコード更新を統合し、提供します。
• データ パイプラインは受信データを処理して、AI が使用するデータ ソースが最新かつ有効であることを確認します。
• AI パイプラインはデータを取り込み、ドリフトや精度などの指標に基づいて必要に応じて再トレーニングおよび強化します。

AI+ 企業は、ライフサイクル全体を通じてアプリケーション、データ、AI モデルを継続的に強化する方法を知っており、信頼され承認された AI 機能のみを稼働させることができます。

業務執行統括

AIファーストの世界でも事件は起こります。しかし、AI+ 企業は、顧客を喜ばせるためだけでなく、IT の問題を解決するためにも AI を使用します。適切なツールを使用すると、AI+ 企業は従業員の生産性を大幅に向上させることができます。例としては次のものが挙げられます。

• アプリケーションが制約を受けていることを検出して修正し、容量の増加を自動化します。
• 企業全体に可視性と洞察を提供して、より高いレベルの自動化を可能にし、予知保全を実現します。
• セキュリティのギャップが発生する前にそれを埋めることで、セキュリティの脅威を軽減します。たとえば、Terraform テンプレートのコンプライアンス制御スキャンを使用して、制御が満たされていない場合にプロビジョニングを失敗させます。

AI+ 企業は、必要なツールと並んで、AI を受け入れ、人材を育成する文化を育むことが重要であることも認識しています。この文化は、実験と専門知識の成長を奨励します。 AI を恐れるのではなく、AI を活用し、評価し、加速するよう訓練された人材が必要です。

ハイブリッド クラウド プラットフォーム上で AI を保護し、管理する

AI、特に生成 AI を本番環境で大規模に導入するには、組織は安全で管理された環境を確立する必要があります。次世代 AI の規模と影響は、ガバナンスとリスク管理の重要性を強調しています。 AI+ 企業は、ハイブリッド クラウド環境全体でガバナンス、リスク、コンプライアンス管理を監視するだけでなく、AI モデルを保護、監視、説明するための強力な対策を実装することで、潜在的な損害を軽減します。

既存のクラウド ガバナンスと新しい AI ガバナンス制御を組み合わせることが不可欠であり、NIST AI リスク管理フレームワーク、欧州連合の人工知能法、ISO/IEC 42001 AI 管理、ISO/IEC 23894 AI などの新たな規制変更に準拠するために継続的に注力する必要があります。危機管理。

今日から始めましょう

IBM は、お客様と協力して AI+ エンタープライズを目指し、以下の目的に影響力のあるユースケース、戦略、アーキテクチャー、実践的な体験を提供したいと考えています。

• 現在の軌道を理解する
• 視点とモデルを使用して AI+ エンタープライズ戦略を形作る
• 目標状態のソリューションとアーキテクチャを共同作成する
• ガバナンスとリスク姿勢を指定する
• ビジネス価値のケースをカスタマイズする
• AI+ エンタープライズ戦略の価値を証明するために、主要な短期エンジニアリング スプリントを共同開発します

今後の記事では、各 AI+ ドメインをさらに詳しく掘り下げ、アーキテクチャ、デモ、戦略を通じて IBM の視点を紹介します。

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