CTCがAI開発に必要な要素を体系化、ハイブリッドクラウド「CTC Integrated AI Platform Stack」を提供：AI開発の3つのサイクルとは

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、AIを活用するためのハイブリッドクラウド環境の提供を開始する。AI開発に必要な技術や要件を明確にした上で、関連するソリューションを用意した。

[＠IT]

　伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は2017年10月13日、AI（人工知能）を活用するためのハイブリッドクラウド環境「CTC Integrated AI Platform Stack」を提供開始すると発表した。同社は、これまでの企業データの分析／評価システムや製造業などでのディープラーニングシステムの構築実績に基づき、サーバやストレージ、パブリッククラウド、AIフレームワークを組み合わせて検証したという。

　CTCによると、ディープラーニングなどのAI技術を実際のビジネスで使用するには、計算の速度や正確さを確保できる高性能なコンピューティングリソースが求められるという。また使用する環境や目的、計算対象に応じたソフトウェア（ライブラリ）の選定や検証、環境構築に多くの時間が必要だとしている。CTC Integrated AI Platform Stackでは、こうしたAIの企業利用を支援するために、データの準備や学習、アプリケーション開発など、AIに関連する開発技術を体系化して提供する。

AI開発の体系図（出典：CTC）

　CTCは、AI開発を「データ要件」「AI要件」「アプリ要件」の3つのサイクルに分類。データ要件は、分析対象とする各種データをリアルタイムに収集し、蓄積するサイクル。AI要件は、蓄積したデータを分析できるようにデータを加工したり、データの課題解決につながる相関があるかどうかを分析したりするサイクル。そこでできた学習モデルに「推論エンジン」をデプロイしていく。アプリ要件は、推論エンジンと疎結合するアプリケーションを開発し、実行モジュール化して効果測定するサイクルだ。

AI開発の3つのサイクル（出典：CTC）

　CTCは、各サイクルに必要な技術や要件を明確にした上で、関連するソリューションをCTC Integrated AI Platform Stackとして提供。例えばデータの収集、加工、分析といった各プロセスでは、GPUの使用／不使用といった異なる要件に対して柔軟に対応できるようにしたり、「シーケンシャル」や「ランダム」というデータへのアクセス方法を行えるようにしたりしたという。CTC Integrated AI Platform Stackはプライベートクラウドとパブリッククラウドの両方に対応し、コンテナ技術「Docker」や自動管理ツールを導入している。AIを使用したアプリケーションの開発からサービス提供環境への移行を含めて、プライベートとパブリック間での移動が素早く行えるとしている。

　今後は、AIフレームワークや管理機能を拡充し、既存システムとAI開発を連携するソリューションや特定業務に特化したソリューションなども提供する予定だ。