AI 導入の成功に向けた計画
AI がビジネスを大きく変革しつつある一方で、インフラストラクチャとセキュリティ上の課題も生じています。ここでは、AI の可能性を組織が最大限に引き出すために検討するべき点についてご紹介します。
AI の導入は将来を見据えて検討
AI の展開をさまざまな側面から考察し、一歩先を行く組織になる方法を明らかにしていきましょう。それには信頼の構築、強力なガバナンスの確立、データ主導の企業文化の醸成、熟練したチームの形成に注力することが重要です。
意思決定では、どのくらいデータを重視していますか？データ主導の企業文化であれば、AI 統合の成功率が大幅に高まります。
組織体制
AI を最大限に活用するには、理想的なチームを作り、最高水準のツールに投資し、コラボレーションに前向きな環境を維持します。
データの管理とハイジーン、AI の開発、クエリエンジニアリング、データサイエンスについて、教育とスキル構築を継続することで、常に時代を先取りできます。また、スマートなリスク管理と戦略的計画によって AI プロジェクトを成功させ、自社の目標を確実に達成できるようにします。
自社の AI ソリューションには拡張性と適応力がありますか？さまざまな領域に拡張でき、 変化する要件とワークロードに対応可能なソリューションを構築します。
自社に最適なシナリオタイプを検討します。 最適なのはクラウドでのホスティングか、オンプレミスでの運用か、必要なのはフルスタックの ソリューションか、ある分野に特化した最適なソリューションかを考えます。
現在のインフラストラクチャ（サーバー、ストレージ、 スイッチなど）を監査して、投資の機会を見極めるとともに、AI の目標を達成できるよう、リソースを 最新化します。また、既存のシステムと効果的に連携するプラットフォームを選択して、 コンピューティングの厳しい要求にも対応できる性能を確保するようにします。
データの機密性、コスト、拡張性のニーズに応じて、 クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのソリューションから選択します。
暗号化とアクセス制御によってデータを保護し、 プライバシー規制を確実に遵守します。
データのアクセシビリティ、使用状況、所有権に関する 明確なポリシーを設定します。また、データハイジーンや適切なデータ形式に対するアカウンタビリティなど、 データを効果的に管理するための役割および責任を定義します。
AI モデルのトレーニングと展開に必要なデータをすべて 利用できるようにします。履歴データ、リアルタイムストリーム、その他の関連ソースも 対象となります。
新しいシステムまたはプロセスにスムーズに移行して、 中断や抵抗を最小限に抑えます。
リアルタイム、またはほぼリアルタイムの処理が必要かどうかを 判断します。ネットワークの帯域幅と遅延をチェックして、データを高速かつ 効率的に伝送できるようにします。遅延が大きいと、分散型 AI システムのボトルネックになる可能性があります。
あらゆるレベルで関係者にかかわってもらい、システムやツールが それぞれのニーズを満たすようにします。また、キャリアの機会を狭めるのではなく、 スキルセットを高められるよう配慮します。
財務上のポイント：CapEx と OpEx のバランスを取り、ROI を最大化
AI をどこに展開するか
適切な展開戦略を選択することで、パフォーマンスとビジネス上のメリットを最大にできます。コスト、パフォーマンス、セキュリティ、規制上のニーズを評価して、自社に最適なソリューションを特定しましょう。
自社で管理できる
AI をオンプレミスに展開すると、ハードウェア、データセキュリティ、コンプライアンスの管理を強化できます。ただしこの選択肢には、インフラストラクチャとメンテナンスに多額の投資が必要です。
展開規模に制限がない
クラウドへの展開は拡張性、柔軟性、費用対効果に優れています。オンサイトのインフラストラクチャを持たずに、膨大なコンピューティングリソースに簡単にアクセスできます。カスタマイズや特定のタイプのデータ保護を必要としない組織に適しています。
