AI活用を加速させるMLOps環境を構築、成果を挙げるインフラ・ソフトの選び方

　これまでAI（人工知能）は、数度のブームを繰り返しながら進化してきた。しかし、現在の生成AIとLLM（大規模言語モデル）は単なる一過性のものではない。すでにビジネスにおいて実運用のプロジェクトに使用されており、企業はこぞってAI関連の予算を増やし、インフラと人材への投資を実践、もしくは準備している状況だ。

　AIを活用するに当たり考慮したいのが、自社に適したインフラの選択と、ML（機械学習）のワークロードを自動化するMLOpsソリューションの導入だ。優れたGPUを搭載したシステムを導入し、プライベートクラウドでMLOps環境を構築するのか、あるいはパブリッククラウドやハイブリッドクラウドを選択するのか、それぞれで戦略は大きく変わる。

　また、エンドツーエンドのMLOpsプラットフォームをはじめ、数々の有用なオープンソースソフトウェアがあり、それらをどう組み合わせていくのかも成果を挙げるポイントとなる。本資料では、AI／MLのトレンドと課題を明らかにしつつ、自社に最適なソリューションを選択するためのヒントを紹介しているので、参考にしてほしい。