AIの失敗は「モデル」のせいではない？　原因は“古いインフラ”にあり

　企業におけるAI（人工知能）技術の活用が本番段階に移行する中、AIプロジェクトの95％が失敗に終わっているというマサチューセッツ工科大学（MIT：Massachusetts Institute of Technology）の調査データがある。その真の原因はAIモデルの性能不足ではない。最新の大規模言語モデル（LLM）を、従来型の古いインフラ上で稼働させていることによる「インフラの不適合」にある。

　AIモデルの真価を発揮させるには、単一のハードウェア導入といった対症療法から脱却しなければならない。本資料は、AI時代に求められるインフラの「6つの要件」を定義し、膨大なデータを扱うことに適したストレージの選定方法や、通信遅延を防ぐネットワーク設計、予算超過を制御する費用管理の実践手法を網羅的に解説する。自社のデータを安全に活用し、費用の増大を制御する次世代インフラはどのように設計すべきか。プロジェクトを成功に導く最適解を明らかにする。