著者： Boxu Li 

はじめに

AIの世界でよく耳にするのは、「コンセプト実証は簡単だが、実運用は難しい」という言葉です。多くの組織が有望なAIプロトタイプを構築したり、孤立した環境でパイロットプロジェクトを実施したりしていますが、実際のビジネスインパクトを生む前に停滞してしまうことがよくあります。注目すべき統計があります。ガートナーの調査によれば、AIプロジェクトのうちプロトタイプから本稼働に移行するのは平均でわずか48%であり、移行には約8か月かかるとされています。さらに、2025年までに生成AIプロジェクトの少なくとも30%がコンセプト実証段階で中断されると予測されています。これは、データ品質の低さ、リスク管理の欠如、コストの増加、不明確な価値などの問題によるものです。他の研究でも、AIイニシアチブの大多数が拡大に失敗していることが示されています。要するに、AIには「ラストマイル」問題があり、実験室での成功したデモと日常業務に統合される信頼性のあるシステムとの間にギャップがあります。

なぜAIのスケーリングはこれほど難しいのでしょうか。一つには、制御されたパイロットから本番環境へ移行する際に多くの複雑さが生じるためです。パイロットでは、データサイエンスチームが静的なデータセットでモデルを実行し、予測や分類がうまくできることを示すかもしれません。しかし本番では、そのモデルは、パイロットに存在しなかったはるかに大きなデータ量、リアルタイムのデータストリーム、または新しいデータ分布を扱う必要があるかもしれません。運用の文脈も異なります。モデルの出力はビジネスプロセスやITシステムに組み込まれ、データサイエンティストでない人々にも理解され、利用される必要があります。信頼性を持って稼働し、しばしば厳しいレイテンシー要求や費用対効果の高いインフラ上で動作しなければなりません。これらの要求は、強力なエンジニアリング（しばしばMLOps – 機械学習オペレーションと呼ばれます）を必要とし、多くの組織がまだその手法を模索しています。AIの失敗率が高い企業が、そのようなパイプラインの欠如を頻繁に挙げるのは示唆的です。ある調査によると、モデルを管理するための成熟したMLOpsの実践やツールを持っている企業は4社に1社にすぎず、それらを持たない企業は手作業で管理されるパイロットシステムを超えることに苦労しています。

もう一つの課題は、ガバナンスとリスクです。パイロット段階では、モデルが偶然ミスをすることや結果を手動で再確認することが許容されます。しかし、本番環境、特に敏感な分野では、AIの判断が現実の影響を及ぼす可能性があります。本番環境では、AIシステムは規制と倫理基準を満たし、エラーに対するフェイルセーフを備えている必要があります。多くのAIプロジェクトはこの段階で立ち往生します。モデルは機能しているが、組織はコンプライアンス、公平性、透明性などの保証がない限り、広く展開することに抵抗を感じています。これは、「不十分なリスク管理」をAIソリューションを拡大するための主要な障壁として挙げた組織のほぼ半数がいる理由の一つです。彼らは、本番環境でのミスがコストや危害をもたらす可能性があることを理解しているため、これらの懸念が解決されない限り、パイロットは「実験」状態に留まり続けます。

それでも、増え続ける多くの組織がパイロットから本番への飛躍をうまく遂げています。彼らの経験は、AIを効果的にスケールするための戦略の手引きを提供しています。

初日から本番環境を考慮して設計する:

最終的にスケールするチームは、プロダクションを念頭に置いてパイロットを進めることが多いです。これには、現実的なデータセットを使用し、早期に統合ポイントを考慮し、デプロイメントに結びつく成功の基準を設定することが含まれます（オフラインの精度メトリクスだけでなく）。例えば、カスタマーサポート自動化のAIをパイロットする場合、質問に答える精度だけでなく、ライブチャットシステムへの統合方法、エスカレーションの方法、ピーク時の負荷に耐えられるかどうかも測定します。これらの側面を早期に考慮することで、サンドボックス内でしか機能しない概念実証を避けることができます。ベストプラクティスの一つは、データサイエンティストとともに初期のAIプロジェクトにIT/DevOpsの担当者を含めることです。セキュリティ、ログ、API、インフラストラクチャに関する彼らの意見は、デプロイ可能なソリューションを形成するのに役立ちます。また、パイロット中に仮定や要件を文書化することも賢明です（例：「モデルの再訓練はX週間ごとに必要」、「応答は200ms以内でなければならない」）。これにより、誰もがプロダクション展開に必要な要件を把握できます。

スケーラブルなアーキテクチャとMLOpsへの投資: プロダクションAIのためには堅牢な技術基盤が不可欠です。これには以下が含まれます：

• データパイプライン： AIシステムにデータを継続的に取得、前処理、供給するための自動化されたスケーラブルなパイプラインです。運用中、データドリフトやパイプラインの障害がモデルのパフォーマンスを損なうことがあります。先進的な導入者は、データフローをスケジュールして監視するツールを使用し、モデルが常にタイムリーでクリーンなデータを受け取れるようにしています。彼らはまた、データのバージョン管理を行い、必要に応じてモデルを再トレーニングできるようにトレーニングデータセットを維持しています。
• モデルのデプロイと監視： MLOpsフレームワークを使用して、モデルを制御されたプロセスの一部としてデプロイします。コンテナ化（例：Docker/Kubernetesの使用）は、環境間の一貫性を確保するために一般的です。デプロイ後、モデルの健康状態は監視され、応答時間、エラーレート、予測分布などのメトリクスが追跡されます。異常が発生した場合（たとえば、モデルの予測が突然変わる場合）、エンジニアが調査を行うか、以前のモデルバージョンに戻すためのアラームがトリガーされます。ここで役立つのがアナリティクスダッシュボードと自動ガードレールです。たとえば、企業プラットフォームには、モデルの信頼度が一定期間、しきい値を下回った場合に自動的に警告を出すルールがあります。
• 機械学習のための継続的インテグレーション/継続的デプロイメント（CI/CD）： 機械学習モデルをソフトウェアエンジニアリングのコードと同様に扱います。これにより、新しいモデルバージョンはライブに移行する前に自動テスト（ホールドアウトデータやシミュレーションされた運用シナリオで）を受け、パフォーマンスが低下した場合にはロールバックメカニズムがあります。一部の先進的なチームは「シャドーデプロイメント」を実践し、新しいモデルを古いモデルと並行してしばらく稼働させ、出力を比較してから完全に切り替えます。
• 柔軟なインフラストラクチャ： 成長を扱えるクラウドサービスやスケーラブルなインフラストラクチャの使用。多くの会社は、単一サーバーやローカルマシンでパイロットを開始します。運用には、使用量の急増を処理するためにクラウドでのオートスケーリングが必要になるかもしれません。ありがたいことに、GoogleのVertex AIやAmazon Bedrockのような現代のクラウドAIサービスは、モデルのデプロイとスケーリング、バージョン管理、さらにはマルチリージョン冗長性を提供する管理ソリューションを提供しています。これらを利用することで、多くのエンジニアリング作業を節約できます。結論として、AIを信頼性高くスケーリングするには、モデル自体を越えた技術スタックが必要です。賢明な組織は、このスタックに投資し、オープンソースツールで構築するか、商用のMLOpsプラットフォームを活用します。
• データ品質と再トレーニングの強調： 多くのパイロットは一度限りで、歴史的データで一度だけモデルをトレーニングします。しかし、運用中は、データは常に進化しており、モデルはメンテナンスされなければすぐに古くなったり、精度が低下したりします。成功したAIのスケーリングには、新しいデータが入ってくるときにモデルを定期的に再トレーニングまたは適応させるプロセスを設定することが含まれます。これは毎月の再トレーニングか、適切であれば継続的な学習かもしれません。重要なのは、再トレーニングされたモデルが実際に改善されていることを確認するための検証ステップを組み込むことであり、そうでない場合は問題が解決されるまで古いバージョンを使用し続けます。ラベル付けや運用からのグラウンドトゥルースデータの収集のためのパイプラインを確保することも貴重です。たとえば、モデルが不確実であったケースや、人間と意見が異なったケースをキャプチャし、それらをトレーニングに戻すことです。AIをスケールする企業は、それを一度限りのプロジェクトではなくライフサイクルとして扱います。彼らは、モデルのために**「AI対応」データを継続的にキュレーションし、データドリフトを監視し、データ品質を改善する**ためにリソースを専念します。ガートナーは、2025年までにGenAIプロジェクトの放棄の主要な理由の一つがデータ品質の低さであることを指摘しており、リーダーたちはこれを早期かつ継続的にデータ問題に取り組むことで予防しています。
• セキュリティ、アクセス制御、ガバナンスの組み込み： パイロットモードでは、データサイエンティストは管理者権限、静的認証情報、公開データセットを使用して迅速に作業を進めることがあります。しかし、運用AIシステムは企業のセキュリティとコンプライアンス基準に従う必要があります。これには、認証システムとの統合、ロールベースのアクセスの強制（例：特定の担当者のみがモデルの変更を承認したり、機密データを閲覧したりできる）、AI主導の決定に関する監査ログの保持が含まれます。StackAI、企業向けAIオートメーションプラットフォームのようなベストプラクティスの例では、シングルサインオン（SSO）統合、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、監査ログの記録、機密情報のためのデータ居住オプションなどの機能を備えており、すべてのワークフローが「安全、コンプライアンス、ガバナンスされている」ことを保証しています。AIのスケーリング時に、インフォセックやコンプライアンスチームと密接に連携してリスク評価を行い、必要な制御を実施することが重要です。これにより、壊滅的なセキュリティインシデントを防ぐだけでなく、AIシステムが適切に管理されていることを内部および外部の利害関係者に信頼させます。ガバナンスは、モデルがどのように意思決定を行うかを文書化し、AIが疑わしい結果を出す場合のエスカレーションパスを持ち、AIの結果への影響を定期的にレビューする（偏見やエラーをチェックするため）など、倫理的なAIフレームワークを持つことにも及びます。これらの対策は、AIがスケールアップする際にリスクを無意識にスケールアップしないことを保証します。
• パフォーマンスの最適化と適応： パイロットで機能するモデルが、大規模な使用にはリソース効率が悪かったり、速度が十分でなかったりすることがあります。スケーリングには、AIモデルとインフラストラクチャのパフォーマンスとコストの最適化がしばしば必要です。これには、モデル圧縮（例：大規模で複雑なモデルを小型化する）、キャッシング戦略の使用、推論のために専門のハードウェア（例：GPUやTPU）に切り替えるなどの技術が含まれます。AIを広範に展開することに成功した企業は、実際の使用パターンを見てモデルをスリム化し高速化するための反復を行うことがよくあります。また、コストのモニタリングにも注意を払います。AIサービスが頻繁に使用されると、クラウドコストやAPI使用料がすぐに急増する可能性があります。コストダッシュボードやROI計算を組み込むことで、スケールされたソリューションが経済的に実行可能であり続けることを保証します。励みになることに、AI推論のコストは低下しています。たとえば、ある言語モデルのパフォーマンスレベル（GPT-3.5に匹敵する）を達成するための計算コストは、2022年末から2024年末にかけて280倍に低下しました。これは、モデルとハードウェアの改善によるものです。したがって、2025年にAIソリューションをスケールアップすることは、数年前に比べてはるかに安価である可能性があります。それでもなお、監視が重要です。組織は、予測あたりのコストやサーバーの利用率などのメトリクスを追跡し、必要に応じてインフラストラクチャを最適化します（例：未使用のモデルインスタンスをオフにする、高スループットタスクのためにバッチ処理を使用する）。
• 人間の監視と継続性の計画： 明確な人間の役割がない状態でAIシステムを大規模に展開すべきではありません。成功した展開は、いつ、どのように人間がAIに介入または補完するかを定義します。たとえば、マーケティングのためにAIコンテンツジェネレーターをスケーリングする会社は、AIが生成したドラフトを人間のエディターが公開前にレビューするワークフローを設定するかもしれません。あるいは、医療AIシステムが高不確実性のケースに対して手動レビューをフラグするかもしれません。これは後退ではなく、この種の人間のセーフガードがより広範な展開を可能にすることがよくあります。これにより、エラーが放置されないことへの信頼が高まり、AIが自分自身を証明するにつれて、監視のレベルを適切に下げることができますが、セーフティネットを持って始めるのが賢明です。さらに、組織はAIサービスの明確な所有権を割り当てます。運用中、他の重要なソフトウェアと同様にAIシステムのためのオンコール体制が必要です。AIのメンテナンスを担当する者、問題が発生したときの対応者、ユーザーフィードバックの収集と対応方法を定義することは、システムが継続的なサポートを受けられるようにするために重要です。この運用上の所有権は多くのパイロットで失敗するポイントであり、データサイエンスチームがパイロットを終了した後、ITまたはビジネス組織に「ホーム」がなかったためです。成功したスケーリングには、純粋なR&DチームからAIソリューションを恒久的な製品/サービスとして扱う製品またはITチームへの所有権の移行が含まれます。

結論

AIソリューションをパイロットから本番にスケールすることは多面的な課題ですが、正しいアプローチとマインドセットがあれば克服できます。成功する組織には共通のテーマがあります。それは、AIソリューションをプロジェクトではなく製品として扱うことです。つまり、エンドユーザーと長期的視野を持って構築し、必要なエンジニアリングとガバナンスの作業を行い、展開後も継続的に改善することを意味します。また、「パイロットパーガトリー」の罠を避け、データサイエンスの実験を超えて、トレーニングやインフラ、プロセスの変更に投資することで現場での価値を実現することを意味します。

競争が激しい米国とアジアの企業にとって、スケールアップのパズルを解くことは極めて重要です。AIが単なるクールなデモで終わるか、効率や収益の主要な推進力になるかの違いを意味することがあります。その努力は決して簡単ではありません。データの準備、エンジニアリングのスケール、そして組織の準備を同時に克服する必要があります。しかし、その報酬は価値があります。例えば、パーソナライズされたオファーを自動化して顧客維持率を向上させたり、予測メンテナンスによって製造のダウンタイムを30％削減したりするAIシステムを成功裏に展開すれば、その影響は収益に直接影響し、市場のダイナミクスを再構築することさえ可能です。

励まされることに、AIのスケーリングを取り巻くエコシステムが成熟してきています。現在では、生産への道を円滑にすることを目的としたプラットフォームやクラウドサービスが存在し、MLOpsのベストプラクティスを共有するコミュニティや、モニタリング、セキュリティなどのための事前構築コンポーネントがあります。Macaron AIのような企業は、スケーラビリティとユーザーの信頼を最初から考慮してソリューションを設計しており、新しいAI製品がデフォルトで生産準備が整っていることを示しています。これらのすべてのトレンドは、この旅を始める企業にこれまで以上のサポートを提供しています。

要約すると、AIのパイロットから生産へのギャップを埋めるのは挑戦的ですが達成可能です。早期に計画を立て、強固なMLOpsの基盤を築き、データと品質に焦点を当て、ソリューションを保護し管理し、パフォーマンスを最適化し、人間をループに残すことで、AIプロジェクトを現実世界での成功に導くことができます。このプロセスをマスターする組織は、AIの真の価値を解き放ち、エキサイティングなデモを超えて、運営方法を変革するスケーラブルなシステムを実現します。それを行わない組織は、「AIのサイエンスフェアプロジェクト」はたくさんあるかもしれませんが、底線にほとんど成果を示すことができません。スケーリングは、約束を成果に変える最終ステップです。上記のガイドラインを使用すれば、企業はそのステップを乗り越え、AIの取り組みが実際に期待される変革的な結果をもたらすことを確保できます。