マネージドAIインフラストラクチャに関するガイド
AIの導入を促進し、セキュリティを高めるマネージドAIインフラストラクチャについて、最新のエグゼクティブガイドでご紹介します。
AIの導入を促進し、セキュリティを高めるマネージドAIインフラストラクチャについて、最新のエグゼクティブガイドでご紹介します。
企業にとってビジネスプロセスにAIを組み込むことはもはや不可欠です。しかし予測不能なコスト、業界における人材不足、製品の膨大な選択肢によって導入の意味が薄れ、最悪の場合は損失にもなりかねません。
AIインフラストラクチャの課題
どんなプロジェクトでもAIの導入における最大の困難は、モデルやアプリケーションを支える基礎的なスタック、つまりAIインフラストラクチャの運用です。機械学習ツールは、通常のクラウドインフラストラクチャと似ていますが、専門的な運用によって信頼性と拡張性を維持する必要があります。そしてそのスキルを持つ人材は少なく、人件費も高価です。適切な作業を怠れば、企業、モデル、プロセスに大きな問題が生じ、企業のイメージや評判を傷つけかねません。
マネージドAIの利点
現状ではAI運用のアウトソースが妥当な選択肢です。社外のマネージドサービスプロバイダーと契約し、AIエコシステムのモニタリング、管理、トラブルシューティングを予測可能なコストで委託するのです。これによりインフラストラクチャを心配することなくモデルに集中できます。
適切なプロバイダーを選ぶには、実績、提供する製品群のほか、セキュリティやコミュニケーションの方法に注目しましょう。ハンドオーバーやハンドオーバー後の選択肢、管理に使用するテクノロジーについても検討する価値があります。
ホワイトペーパーを読む利点
適切なプロバイダーを選べば、予測可能なコストで安心して利用でき、市場化期間の短縮、セキュリティの強化などのメリットが得られます。でもどうすれば適切なプロバイダーを選べるのでしょう？何を検討すれば良いのでしょう？本ホワイトペーパーでは、AI運用を外注するメリットのほか、プロバイダーを選ぶ際の検討事項を紹介します。本ペーパーのトピックは以下のとおりです。
- AIの謎を解く：AIスタックとは？
- スケーラブルなMLOpsの維持とは？
- AI運用のアウトソースを検討すべき理由は？
- Canonicalが提供するマネージドAIインフラストラクチャ
