「作って終わりのAI」だから失敗する 「本番で性能が出ない」「PoC止まり」、どう防ぐ？：第2章（3）継続可能なAI運用への進化（2/2 ページ）

AIシステムを本番稼働させても、モデルの精度低下や処理負荷の増大、再学習の遅れによって、期待した性能を維持できなくなる可能性があります。AIを「作って終わり」にせず、継続的に改善しながら動かし続けるために何が必要なのでしょうか。

[松浦淳（トゥモロー・ネット）, 編集：遠藤文康，＠IT]

「PoCでは動いたのに、本番では動かない」　どう乗り越える？

　多くの企業が直面しているのが「PoC止まり」の課題です。実証実験では一定の成果が確認できたとしても、本番運用を前提とした設計が不足しているため、スケールや安定性の問題に直面し、実用化に至らないケースが少なくありません。

　例えば、PoC段階では限られたデータとリソースで検証を行うため、処理負荷や同時アクセスを十分に考慮していない場合があります。その結果、本番環境に移行した際に、推論リクエストの増加によって応答遅延が発生したり、データ処理が追いつかずパイプラインが滞留したりするなど、運用上の課題が顕在化します。モデル更新や再学習のプロセスが手動に依存している場合、運用負荷が増大し、継続的な改善サイクルを維持できなくなることもあります。

　PoCから本番へ移行するためには、単にモデル精度を高めるだけでなく、リソース管理、データフロー、運用プロセスを含めたアーキテクチャ全体を設計する必要があります。学習・推論・再学習の各工程がどのように連携し、どのようにスケールするのかをあらかじめ設計しておくことで、初めて安定した運用が可能になります。

　こうした設計を前提とすることで、AIは一時的な検証にとどまらず、継続的に価値を生み出すサービスへと進化していきます。

AI運用は「誰の仕事」なのか　データ、開発、インフラの分断

　こうした運用の高度化を進める上で、もう一つ重要な観点があります。それは、「誰がこの仕組みを運用するのか」という組織・体制の問題です。

　AIインフラは、従来のITインフラと異なり、データ、アプリケーション、インフラが密接に連携する領域です。そのため、データサイエンティスト、アプリケーション開発者、インフラエンジニアといった異なる専門領域が分断されたままでは、全体最適な運用を実現することが難しくなります。

　例えば、モデルの精度改善を優先するあまりインフラ負荷が増大したり、逆にインフラの安定性を重視するあまりモデル更新の頻度が抑制されたりするなど、部門ごとの最適化が全体の非効率につながるケースも少なくありません。

　このため、AIインフラの運用では、従来の役割分担を前提とするのではなく、データとシステムを横断的に捉える体制が求められます。近年では、MLOpsエンジニアやプラットフォームエンジニアといった新たな役割が登場し、開発と運用の橋渡しを担うケースも増えています。

　ツールや仕組みだけでなく、運用プロセスそのものを見直すことも重要です。モデルの更新フローを標準化し、自動化できる部分は自動化しつつ、人が判断すべきポイントを明確にすることで、属人性を排除しながら安定した運用を実現できます。

　AIを「止めない」だけでなく、「継続的に進化させる」ためには、技術だけでなく、組織やプロセスを含めた設計が不可欠です。こうした取り組みを通じて、初めてAIは企業の中で持続的に価値を生み出す基盤となります。

まとめ：AIは「運用してこそ価値になる」

　第2章では、AIを止めないための仕組みについて、ミドルウェア、データ、運用の観点から整理してきました。

　重要なのは、AIインフラを単なるIT基盤として捉えるのではなく、継続的に進化するシステムとして設計することです。GPUやストレージを整備するだけでなく、それらをどう動かし、どう改善し続けるかという視点が不可欠になります。

　AIは「導入するもの」ではなく、「運用し続けるもの」です。その運用を止めず、さらに進化させていく仕組みこそが、これからのAI活用における競争力の源泉となります。

筆者紹介

松浦 淳（まつうら じゅん）　トゥモロー・ネット

富士通、シトリックス・システムズ・ジャパンで開発、サポート、ソリューションエンジニア業務に従事し、デル株式会社（現：デル・テクノロジーズ株式会社）の事業部長を経て現職に至る。米国シリコンバレーを中心とした海外スタートアップ企業の日本法人立ち上げも複数経験しており、日本市場への製品展開に豊富な経験を持つ。トゥモロー・ネットでは、ITエンジニアとしての経験を生かして企業経営全般に関与している。