エンタープライズAIソリューション

パイロットは動きました。
難しかったのは、そこではありません。

次の一歩を止めるのは、ID、データの境界、コスト、所有者、そして監査に答えられる人がいるかどうかです。当社は、AIが本番に到達し、そこで動き続けるかどうかを決めるほうの半分を引き受けます。

左にパイロット——小さな試作に向かう人と「まず価値を確かめる」と書かれたカード——があり、中央の Governed AI 基盤を通って右の本番環境へつながっています。基盤の上には六つのガバナンスのカードが並びます。IDとアクセス、データの境界、コストとFinOps、所有者と役割、承認と変更、監査可能性とレポーティング。基盤自身にも、ポリシー、データ制御、モデルのガードレール、アクセスと権限、監視とアラートが並びます。右では Production AI のダッシュボードが稼働率、レイテンシ、コスト、ポリシー、監査の各項目に対して良好と表示し、その隣に「自信を持って本番運用する」と書かれたサーバー群があります。ダッシュボードの数値は例示です。
例示のための構成です。Production AI ダッシュボードの数値——稼働率 99.9%、レイテンシ 120ms——は、統制された本番環境が何を報告するのかを示すための例示の値です。実在するシステムの測定値ではなく、当社が提供するサービス水準でもなく、当社の実績でもありません。
サービス一覧

ギャップ

パイロットはほぼ誰もが持っています。本番にあるものは、ずっと少ない。

パイロットが証明するのは、モデルがそのタスクをこなせることです。本番が問うのは別の一群の問いで、それはモデルについての問いではありません。誰のIDで動いているのか、どのデータを見てよいのか、一回あたりいくらかかるのか、火曜の午後に誰がそれを持っているのか、そして監査担当者に何を見せるのか。どれも答えられますが、プロンプトを改善して答えられるものではありません。

パイロットが問うこと

そのタスクをこなせるか

一つのチーム、一つのデータセット、短い期間、そして最後にデモ。本当に有用ですし、ほとんどの場合「はい」という答えが出ます。

本番が問うこと

毎日、全員に対して、説明できる形でできるか

ID、データの境界、コスト、変更管理、所有者、そして証拠。このページの仕事はこちらです。

提供内容

この仕事に含まれるもの

六つの領域です。範囲は先にお客様と合意しますし、最初の関与でそのすべてが必要になることはまれです。

戦略とソリューション設計

そもそもどの課題にAIを使う価値があるのか、どの順番で、そしてうまくいったときそれぞれいくらの価値になるのか。何かをつくり始める前に書き残します。そうすれば、担当が代わっても事業上の根拠が生き残ります。

安全なモデルの展開

モデルがどこで動き、どのデータがそこに届き、何が外に出るのか。Azure OpenAI、AWS Bedrock、Google Vertex AI、あるいはプライベートな展開——好みではなく、御社のデータがどこに置くことを許されているかで選びます。

ガバナンスとコンプライアンスの枠組み

誰がどの機能を使ってよいか、判断をどう記録するか、監査担当者に何を渡すか。ISO 27001、GDPR、SOC 2は、最後にチェックを入れる対象ではなく、この作業の形を決めるものです。

MLOpsのパイプライン

バージョン管理されたモデル、再現できる展開、変更のたびの評価、そして前のバージョンに戻る道。変更できるシステムと、誰も触りたがらないシステムを分けるのはここです。

コストと容量の管理

トークンと推論の費用は、予算の中のどれとも違う振る舞いをする運用コストです。上限、ワークロードごとの按分、そしてアラート。これらは設計に属するものであって、最初に驚く請求書に属するものではありません。

公開後の運用

モデルは足元で変わり、データは時間とともにずれ、利用は誰も計画しなかった方向に伸びます。それを誰かが持たなければなりません。そして引き継ぎの出来が、持つのが御社のチームなのか、当社への恒久的な依存なのかを決めます。

進め方

五つの段階。最後はお客様のチームが所有します

  1. すでにあるものを把握する

    これまでのパイロット、データ、プラットフォームに関する決定、そして動かせない制約。当社が入る時点で、多くの判断はすでに下されています。仕事は、それがどれなのかを見つけることです。

  2. 機能ではなく、基盤を設計する

    ID、境界、ログ、展開を一度だけ決めます。そうすれば二件目や十件目のユースケースは、一件目のごく一部の費用で済みます。機能ごとにつくることが、AIの取り組みがパイロット三件で止まる理由です。

  3. 構築と統合

    御社のクラウドで、御社のリポジトリで、御社のIDプロバイダで。行き先をもう一つ増やすのではなく、すでに使われているシステムに配線します。

三段階目で、それは動きます。 残りの二つが、それを当社のものではなく御社のものにします。

  1. 証拠に照らして確かめる

    評価セット、ワークロードごとに測ったコスト、そして見直されたアクセス権。目的は、それが何をして何をしないのかを、裏づけとともに言えるようにすることです。

  2. 鍵を引き渡す

    それを運用する人たちのためのドキュメント、手順書、そしてトレーニング。プラットフォームは完全に御社のものになります。当社にとって都合の悪い部分も含めて。

はっきり言うと

AIはデフォルトで安全で法令に準拠している、とは申し上げません

そうではありませんし、そう主張するページはむしろ警戒すべきです。セキュリティとコンプライアンスは、特定の設計が持つ性質です——モデルがどこで動くか、誰のIDで動くか、何が記録されるか、レビューする人が何を再構成できるか——そしてそれは、実際につくられたシステムについてのみ成り立ちます。当社が差し出せるのは、それらの問いが監査の最中ではなく構築の前に答えられていること、そしてその答えが御社のチームが確認できる場所に書かれていることです。

その前に

よくいただく質問

パイロットは何度かやりましたが、どれも本番に行きませんでした。なぜですか

たいていは、どれも基盤の上ではなく機能としてつくられたからです。そのため一件ごとにID、データアクセス、ログ、コストをゼロから解く必要があり、しかも前例のないまま同じ審査を受けることになります。直し方は地味です。それらを一度だけ決める。するとユースケースは高くなるのではなく、安くなっていきます。

データをモデルのベンダーに送る必要がありますか

いいえ。どの展開形態が適切かは、そのデータが何で、どこに置くことを許されているかで決まります。そしてその問いは、モデルの選択より前にあります。プライベートな展開やリージョン内の展開が可能ですし、あるデータについては御社の環境から一切出さない、というのが正しい答えである場合もあります。

コストを予測可能に保つには、どうしますか

上限と按分を最初から組み込みます。そうすれば支出は月末の一行ではなく、ワークロードごとに見えます。利用状況を知らずに金額をお約束することはできませんし、お約束してくる相手は当て推量をしています。

これはAIセキュリティとガバナンスの仕事と同じものですか

重なりますが、同じではありません。あちらはセキュリティのアーキテクチャそのもの——ゼロトラストの設計、権限、承認の流れ、監査ログ、責任あるAIの方針です。こちらは取り組み全体で、あちらはその一部です。必要なのがセキュリティ設計そのものであれば、そちらから始めてください。

最終的に、何が当社のものになりますか

アーキテクチャ、パイプライン、インフラのコード、そしてドキュメント。御社のリポジトリに、御社のライセンスで。良い仕事かどうかの物差しは、御社のチームが当社なしで運用できるかどうかです。依存されるより、また呼ばれるほうを選びます。

次に

止まってしまったパイロットを持ってきてください

何をつくり、どこで止まり、誰が「だめだ」と言ったのかを教えてください。本番に出すために何が真でなければならなかったのか、そしてそれをやる価値があるのかをお返しします。

パイロットを相談する サービス一覧
リソース

ホワイトペーパー・記事

エンタープライズ AI ソリューションに関する記事は、順次公開され次第こちらに表示されます。

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