AIインフラストラクチャの基本と役割

そもそも、なぜAIには異なるコンピューティング インフラストラクチャが必要なのでしょうか？ AIアプリケーションは、従来のアプリケーションとはデータ処理や必要な計算資源の使い方が根本的に異なり、従来のITシステムはAIや機械学習のワークロードの独特な要求に対応できるよう設計されていません。

AI の要件を満たすには、AI ライフサイクルに合わせて調整された特殊なインフラストラクチャが必要ですが、こうした要求によって AI および ML への投資の成長が鈍化することはありません。 F5 2025application戦略の現状レポートによると、回答した組織の 96% が現在 AI モデルを導入しています。 さらに、マッキンゼーの「AIの現状」調査の回答者の71%が、自社のビジネス機能で生成AIを定期的に使用していると回答しています。

AIは膨大な計算能力を必要とします。 AIワークロードは、ほぼリアルタイムで大量のデータを消費および生成します。 例えば、生成AIアプリケーションを支える大規模言語モデル（LLM）のトレーニングには、数百万のパラメーターと複雑な数学演算が関わります。 生成AIのインフラには、専用の高スループットプロセッサ、拡張性が高く高速アクセス可能なストレージ、低遅延メモリアクセス、そして高帯域幅のネットワークが求められます。

私たちは、AIパイプラインの各段階でAIアプリケーションのすべての中核要素を確実に機能させ、あらゆる過程でパフォーマンス、スケーラビリティ、応答性を維持するインフラストラクチャを提供します。 最初の段階は、AIモデルに投入するデータを収集するデータ取り込みです。 ここでは、高スループットのデータストリームを効率よく処理できる強力なトラフィック管理と十分な帯域幅が欠かせません。

データの取り込み後、トレーニング データセットを使って新しい AI モデルを繰り返し作成するのがモデルのトレーニングです。 インフラは、高精度なモデルを実際のタスクに合わせて磨き上げるために強力な計算能力を備える必要があります。 推論は、フロントエンド アプリが訓練済みの AI モデルとやり取りする実行段階です。 アプリがモデルに入力を送り、モデルが処理した上で応答を返します。  

エージェントシステムは、AIを単なるデータ処理やリクエスト・レスポンスのやり取りから進化させて、人間の介入なく能動的に行動を起こします。 エージェントAIを支えるためには、高度なオーケストレーションとリアルタイム判断力が求められます。

多くのAIアプリケーションはエッジで動作し、センサーやカメラ、産業機械などのIoTデバイスで分析と自動化を実現しています。 こうしたリアルタイムの用途には、データソースに近い場所で低遅延かつ分散処理に最適化されたインフラが必要です。

AIインフラストラクチャとITインフラストラクチャの違いは何でしょうか？ AIインフラストラクチャは、専用のハードウェアとデータプラットフォームを活用して、高速な計算処理を実現し、AIの処理が求められる高負荷な計算ニーズを支えます。 具体的には、並列処理に特化したグラフィックス処理装置（GPU）を使い、一般的なITシステムで幅広く使われている従来型の中央処理装置（CPU）とは異なる手法を採っています。

AIインフラストラクチャソリューションには、AIモデルの開発、トレーニング、展開に不可欠な機械学習ライブラリやフレームワークなどの専用ソフトウェアも含まれています。 これらのツールは、主に企業向けアプリケーションとデータ管理に焦点を当てた従来のITスタックには通常含まれていません。

AIインフラストラクチャスタックはよくAIファクトリーと呼ばれます。これは、繰り返し行われる自動プロセスによって製品を生み出す従来の製造工場と似ています。 ただし、AIファクトリーの場合、私たちが生み出すのは知能そのものです。 NVIDIAの創業者兼CEO、ジェンセン・フアン氏の言葉を借りると、「AIは今やインフラであり、このインフラはインターネットや電気と同様に工場が必要です。 そして、それらの工場こそ私たちが今まさに作り上げているものです。 従来のデータセンターとは違います…エネルギーを投入すると、信じられないほど価値のあるものが生み出されるのです…」

AIとMLのワークロードを効果的に支えるために、組織は専用のAIファクトリーインフラストラクチャアーキテクチャを導入し、専門のコンピューティング、ストレージ、およびソフトウェア機能を備えています。

これらのコンピューティング リソースには次の項目が含まれます。

• GPU。 GPUはAIインフラストラクチャの基盤であり、並列処理を実現し、複雑なAIモデルのトレーニングと実行に欠かせません。 数千ものコアを持つGPUは複数の作業を同時に処理でき、その性能を飛躍的に高めます。 NVIDIAはAIインフラストラクチャ用GPUの主要な供給元の一つです。
• TPU（テンソル処理ユニット）。 Google が開発した TPU は、機械学習とディープラーニングに特化し、高度に最適化された AI アクセラレータです。 高いスループットと低レイテンシを提供し、大規模な AI アプリケーションのトレーニングと推論に最適な選択肢です。

データの保存および処理に用いるリソースには以下が含まれます。

• 拡張性の高いストレージ ソリューション。 AIモデルには膨大なトレーニングデータが必要なため、データストレージはAIインフラを支える基盤となります。 クラウドまたはオンプレミスのデータベース、データレイク、分散ファイルシステムは、AIワークフローで扱うデータの量、多様性、速度を確実に支えられる高度な拡張性を備えています。
• データ処理フレームワーク。 AI に向けてデータを準備するには、データセットを自動でフィルタリングし、洗浄する必要があります。 Pandas や NumPy、SciPy といったツールが、よくあるデータ準備作業を自動化し、この作業を効率化します。

機械学習のソフトウェア リソースには以下が含まれます。

• 機械学習のライブラリとフレームワーク。 これらの既成ツールキットを使うと、AIモデルの設計、トレーニング、導入を簡単に進められます。 TensorFlowやPyTorchのようなフレームワークは、再利用可能な部品と最適化されたアルゴリズムを提供し、開発を速めて複雑さを抑えています。
• 機械学習運用（MLOps）プラットフォーム。 MLOpsツールを使えば、機械学習の各種作業を自動化でき、データ収集からモデルのトレーニング、検証、導入、トラブルシューティング、監視まで、モデルのライフサイクル全体をしっかり支援します。

上記のAIファクトリーインフラストラクチャソリューションは、AIアプリケーションの開発、展開、管理を支える統合されたシステムとツールです。これにより、組織はAIモデルをより効率的に、安全に、大規模に構築・運用できます。

多くの組織は、AIワークロードを支えるインフラを構築する際に、コストや複雑さといった大きな課題に直面しています。 F5デジタルエンタープライズ成熟度指数レポートの回答者のほぼ半数が、AIワークロードの構築と運用にかかるコストを懸念しており、39%はまだスケーラブルなAIデータ運用を確立できていないと答えています。

コスト問題に取り組むには、明確な目標と専用の予算から始めてください。 AIで解決したい具体的な課題を定め、戦略的に予算を配分して投資が確かな価値と最大限の効果をもたらすように取り組みましょう。 目標によって通常、適用するフレームワークが決まります。 適用するフレームワークによって、利用するコンピューティングの種類が決まります。 添えられるユースケースは、AIファクトリー内のネットワークアーキテクチャやエッジ接続・処理の設計にも影響します。 また、クラウドベースのストレージソリューションを積極的に活用することも検討してください。 AWS、Oracle、IBM、Microsoft Azureなどのクラウド プロバイダは、オンプレミスインフラに大規模投資せずに済み、スケーラブルなストレージを実現する、より手頃な従量課金型のクラウドベースAIインフラを提供しています。

スケーラブルなAIを実現するには、ネットワークソリューションが欠かせません。高帯域幅かつ低レイテンシのネットワークが、ストレージシステムとコンピュートリソース間で大量のデータを素早く移動させます。 さらに、データ処理ユニット（DPU）は広範なデータ移動を効率的に処理し、マルチテナント環境をしっかりサポートするよう設計されています。 単一のインフラストラクチャ上で複数のAIワークロードを可能にし、データ処理のスケーラビリティを支えます。

AIインフラストラクチャにおける他の重要なポイントは、既存システムとの連携です。 従来のIT環境と新たなAIインフラストラクチャの間でデータがどのように流れるかを綿密に計画し、互換性を確保し、業務への影響を抑えつつ、AIファクトリーにデータが渡る際の整合性を徹底的に検証しましょう。 さらに、AIインフラストラクチャが進化するにつれて、機密データの流出、モデルの盗用、APIの脆弱性といったセキュリティリスクも変化します。 強固なアクセス制御や暗号化、常時監視を実施し、AI環境が欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）やHIPAAなどの個人情報保護方針に確実に準拠していることをご確認ください。

明確な戦略と綿密な計画がなければ、AI ワークロードやアプリケーションがネットワークの輻輳、遅延の増加、パフォーマンスの低下、そしてセキュリティリスクの増大といった重大な問題を引き起こします。

AIインフラストラクチャのパフォーマンスを最大化するために、トラフィック管理を強化し、高スループットかつ低遅延のデータパイプラインを支え、トレーニングと推論データの円滑な配信を実現しましょう。 検索拡張生成（RAG）技術を利用して、AIモデルが自社のデータセットに動的にアクセスし参照できるようにし、応答の質と文脈の適合性を高めます。 AIクラスター対応のオーケストレーションされたネットワークセグメンテーションを組み込み、GPUや計算リソースの動的スケジューリングでネットワーク混雑を緩和し、AIインフラの自動化を通じてシステム効率を向上させましょう。

AI インフラストラクチャを保護するには、 API セキュリティを優先します。 AIapplicationsはAPI に大きく依存しているため、攻撃や不正使用から防御するために、強力な認証、レート制限、アクセス制御ポリシーを確立します。 リアルタイムのトラフィックを検査する AI モデルに、プロンプト インジェクション、データ漏洩、悪意のある入出力動作などのプロンプト レベルの脅威から保護する機能を追加します。 Webapplicationスキャナーを使用して新たなリスクを継続的に監視し、環境内で動作する新しい脅威や不正な AI ツール、シャドー AI を検出して防御します。