生成AIの導入

エンタープライズにおける生成AI（GenAI）の導入加速に伴い、適切な技術アーキテクチャの選択は、極めて重要な戦略的決定となります。正しい選択は、コスト管理、データの機密性、社内の能力準備状況、利用可能なAIモデルの望ましい幅広さなど、主要な考慮事項に左右されます。本稿では、フルマネージドAPI、クラウドホスト型仮想プライベートサーバー、オンプレミス型プライベートハードウェアという3つの主要なデプロイ構成について検討し、これらの各構成がこれらの側面にもたらす影響を明らかにします。.

シニアリーダーは、GenAI統合を成功させるためのアーキテクチャ、規模、リソース配分に関する十分な情報に基づいた意思決定を導き出すのに役立つ、実際的なトレードオフを明確に理解できるようになります。.

市場で利用可能な現在のハードウェアとクラウドのオプションについてもいくつか取り上げます。.

注：LLMおよびGenAIを取り巻く技術は急速に進化しています。これは、本論文執筆時点での我々の分析です。.

エンタープライズにおける生成AI（GenAI）の展開には、適切な技術アーキテクチャの選択が伴います。3つの主要なアーキテクチャオプションがあります。API経由でGenAIモデルにアクセスする、仮想プライベートサーバー（クラウドベース）にモデルをホストする、自社所有のハードウェア（オンプレミス）にモデルをデプロイする、です。.

OpenAI、Claude、Gemini、Grokなどのクローズドモデルはローカルにデプロイできません。LLMをローカルサーバーまたはプライベートVMにデプロイするという議論は、主にLlama、DeepSeek、Mistralなどのオープンモデルに関するものです。.

• APIベースのサービス（フルマネージド）

企業は、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を介して、外部でホストされているGenAIモデルに接続します。この方法では、サードパーティプロバイダーが完全に管理するクラウドベースのサービスを使用し、企業アプリケーションは外部APIと直接やり取りします。.

• 仮想プライベートサーバー（クラウドホスト型プライベートインスタンス）

この構成では、企業はクラウドベンダーが提供する専用の仮想プライベートサーバー（VPS）内にGenAIモデルをデプロイします。企業は、クラウドベースの環境内で、独自のモデルインスタンス、インフラストラクチャのセットアップ、およびリソース割り当てを管理します。.

• プライベートハードウェアデプロイメント（オンプレミス）

企業は、自社のデータセンターまたは施設内で所有・管理する物理ハードウェア上でGenAIモデルをデプロイおよび運用します。この構成には、関連するすべてのハードウェア、ソフトウェア、インフラストラクチャに対する内部統制が含まれます。.

エンタープライズで生成AIをデプロイする最適なアーキテクチャを選択するには、複数の戦略的考慮事項のバランスを取る必要があります。次の表は、3つの主要なデプロイ構成全体で十分な情報に基づいた意思決定を導くための、コスト、データセキュリティ、メンテナンス要件、モデルの可用性などの主要な要因を概説しています。.

表1：主要因子のハイライト

生成AIプロジェクトのコストは大きく変動するため、TCO（総所有コスト）の要因を理解することが重要です。主な要因の1つは、さまざまなLLMの使用に関連する推論コストです。.

これを例証するため、月間50億入力トークンと25億出力トークンを処理するAPIベースのアプリケーションのシナリオをシミュレーションしました。これは、おおよそ1000万ページ分（入力）と500万ページ分（出力）のテキストに相当します。.

当社のシミュレーションにおける最も経済的なLLM（LLaMa 3-8B）では月額1,350米ドルから、プレミアムなOpus 4モデルでは月額262,500米ドルまで、月次の推論コストは大きく変動します。.

したがって、各タスクに適切なモデルを選択することは、効果的なコスト管理のための重要な能力となります。.

展示物1：総所有コスト

しかし、GenAIプロジェクトのコストは、モデルの選択だけで決まるものではありません。基盤となるアーキテクチャからも、追加の複雑さが生じ、それぞれがTCOに影響を与える独自のコスト要因を導入します。

• APIベースのサービス
  最もシンプルで明確に定義された価格設定構造、最小限の複雑さ。.
• 仮想プライベートサーバー（クラウドホスト）：
  中程度の複雑さ。明確に定義されたクラウドインフラストラクチャコストと管理可能な運用オーバーヘッドを含みます。.
• プライベートハードウェア（オンプレミス）
  最も複雑性が高く、複数のコスト次元（ハードウェア、インフラストラクチャ、運用スタッフ、施設関連費、ライセンス）があり、慎重な見積もりと長期計画が必要。.

3つのソリューション構成におけるコストの広範なカテゴリを以下に示します。.

表2：費用のカテゴリ

データセキュリティに関する考慮事項

ほとんどの企業は機密データを管理していますが、特定のセクターでは、生成AIに関して特有のプライバシーに関する懸念があります。例えば：

• 小売 小売業者は、顧客のデモグラフィック、セグメンテーション、パーソナライゼーションの分析にAIを使用している場合、顧客データの保護に関して極めて重要な懸念を抱えています。クラウド環境で顧客データを十分にマスキングする意図がない場合は、データを安全に保管するための措置を講じる必要があります。.
• 医療 主な懸念事項としては、保護保健情報（PHI）の偶発的な開示、HIPAAのような厳格な規制の遵守、そして有害なエラーを回避するための正確性の確保が挙げられます。.
• 財政 金融機関は、機密性の高い顧客情報や自社情報（プロプライエタリ情報）の保護、規制遵守、データ漏洩や不正利用の防止を重視しています。.
• 政府 公的機関は、データ主権、国家安全保障、厳格なプライバシー法への準拠、機密性の高い市民データの偶発的な漏洩防止を優先します。.
• 法務 法律事務所は、弁護士依頼人秘匿特権の維持、訴訟に関する機密情報の保護、専門職倫理基準の遵守、外部AIサービスを介した偶発的な開示の回避という重要な懸念に直面しています。.

データ規制要件とコンプライアンス違反のコストは地域ごとに増加する可能性が高いため、企業がデータをどこに保存しているかを会社の取締役会、株主、顧客に開示することがますます重要になります。したがって、データの保存場所とアクセス権限を持つ担当者の決定は、選択されるgenAIアーキテクチャモデルの重要な意思決定ポイントとなるでしょう。.

現在、データセキュリティにはLLMセキュリティも含まれます。LLMのリスクは、トレーニング目的でデータがどのように使用されるかという点にあるからです。しかし、LLMがより一般的になるにつれて、LLMに特化した規制ができるでしょう。.

要約すると、エンタープライズ/企業のアーキテクチャ、セキュリティ、リスクチームは、アーキテクチャに関する決定を下す前にこれらの要因を考慮する必要があります。.

チームの能力に関する検討事項

オンプレミスでLLMをデプロイすると、組織はより大きな制御とデータセキュリティを獲得できますが、APIベースのサービスとは異なる一連の機能の習得が必要となります。.

選択したアーキテクチャに関わらず、生成AIアプリケーションをスケーリングする際には、基盤となるAI機能を開発する必要があります。これらの機能はGenOpsと呼ばれ、プロンプトエンジニアリング、ガードレール、コスト分析などの生成AIアプリケーションコンポーネントの統合と最適化を伴います。.

オンプレミスアーキテクチャを選択すると、LLMOps として知られる機能の開発も必要になります。これらのスキルは、高度なモデルサービング、GPU インフラストラクチャ管理、インフラストラクチャ最適化などの明確な機能に対応します。重要なのは、LLMOps の機能は GenOps スキルの拡張にすぎないわけではないということです。LLMOps スキルは、プラットフォームチームに近い深い専門知識を必要としますが、GenOps チームはアプリケーションエンジニアに近い配置となります。その結果、オンプレミスでオープンソースモデルを実行することを決定した組織は、追加の AI 機能とチームを開発する必要があります。.

以下の図は、GenOpsとLLMOpsの両方に必要とされる能力をさらに詳しく説明したものです。.

展示物2：AIエンジニアリング能力

LLMモデルの利用可能性に関する考慮事項

オンプレミス展開で利用可能なモデルの選択肢は、一般的にクラウドベースのAPIソリューションと比較して限定的です。クラウドAPIプロバイダーは、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiのような独自のモデルと、サードパーティAPIサービスを介したオープンソースモデルの両方を幅広く即座に利用できますが、オンプレミス展開は通常、オープンソースまたは公開されている重みを持つ商用ライセンスモデルのみに依存します。最先端と広く見なされている独自のモデルは、ライセンス制限やプロバイダーのポリシーにより、通常は内部でホストすることはできません。その結果、オンプレミスアプローチを採用する企業は、モデルの選択肢が狭まり、柔軟性や能力に影響を与える可能性があります。.

しかし、LLM市場の変化のペースは非常に速く、新しいオープンソースモデルの登場や既存モデルの開発の進展により、この差は時間とともに縮まる可能性があります。適切なアーキテクチャがあれば、再実装を避けるためにモデルの交換/更新を管理できます。.

以下の表は、高効率モデル、中範囲モデル、および小規模言語モデルの3つのモデルタイプを網羅しています。パラメータはモデルのサイズを表し、開発者は初期モデルを開発した機関であり、主な特徴はモデルの重要な特徴を示しています。.

表3：高効率モデル（小規模サーバーに最適）

表4：ミドルレンジモデル（中程度の小規模サーバー要件）

SMLモデル（適度な小規模サーバー要件）

スモール・モデル・ラングエージ（SML）は、特定のユースケースで注目を集めています。デプロイが容易で、特定のユースケースにうまく機能します。これらがより高度になるにつれて、エッジデバイスへのデプロイや非常に特定のユースケースに適している可能性があります。.

表5：SMLモデル（中程度の小規模サーバー要件）

上記のモデルは、本稿執筆時点でのものです。この分野は急速に進化しているため、注意深く見守る必要があります。.

LLMの選定は、インフラの要件とコストに直接影響を与えます。  インフラコストとパフォーマンスは、GPUメモリ、演算能力（Tflops）、メモリ帯域幅など、さまざまなパラメータに依存しています。これらのコストを包括的に算出することは本稿の範囲を超えますが、インフラコストの主要な要因の一つであるGPUメモリ要件に、LLMの選択がどのように影響するかについて、簡単に説明します。.

LLMのパラメータ数に基づいてGPUのRAM要件を計算する簡単な目安があります。推論の場合、パラメータ1つにつき2バイトのRAMが必要で、さらにオーバーヘッドとして20%が追加されます。これを、利用可能なLLamaモデルの最小サイズと最大サイズに当てはめてみましょう：

• Llama 3.1 – 405B の開発には、GPU への 280,000 米ドルの投資が必要です。. モデルには972GBのRAMが必要です。GPUあたり141GBのNVIDIA H200 GPU 8基のセットアップは、モデルの推論を実行するのに十分な容量を提供します。GPUあたり35,000米ドルのコストで、これは280,000米ドルになります。.
• TinyLlamaには300米ドルのGPU投資のみが必要です. パラメータ数が11億あるため、2.64 GBのRAMが必要です。8 GBのRAMを搭載したNVIDIA RTX 4060なら、約300米ドルの価格でこの要件を余裕で満たすことができます。.

この比較は、LLMの選定がインフラとコストに与える影響を浮き彫りにしています。組織がオンプレミスのGenAIインフラを導入することを決定する際には、コストを抑えつつ、自社のニーズに合ったLLMを見極めることが極めて重要です。.

多くの組織は、明確な最終目標を持たずにジェネレーティブAIの導入に乗り出しています。こうした組織は、探索段階にあるか、ビジネスケースの構想を持っているか、あるいは企業向けにすぐに利用できるソリューションを活用しているものの、本格的なジェネレーティブAIへの投資に踏み切る前に「様子を見たい」と考えているのです。.

グループが「様子見」モードであっても、スケーリングされた生成AIアーキテクチャのロードマップが何であるかを理解している必要があります。これは、最初の投資とアプローチに役立つからです。.

最も簡単な始め方は、クラウドパートナーか、データが非常に機密性が高いと見なされる場合のオンプレミスのハードウェアオプションのいずれかです。.

クラウドベースのデプロイメントの場合、ユーザーケースの調達と実装は比較的簡単なプロセスです。.

ハードウェアの選定にあたっては、将来的な利用拡大を見込む必要があります。この場合、必要に応じて、単一のPOCマシンから、スケールアウト型の3層アーキテクチャ（GPUサーバー、アプリケーションサーバー、データサーバー）への拡張が可能かどうかを検討してください。.

ベンダーの取り組み例として、OracleのLLMソリューション、クラウドオプション、およびオンプレミス型ハードウェアオプションについて検討してみましょう。.

以下では、Oracle OCI クラウドで利用可能な LLM モデルの処理について詳しく説明します。.

資料3：Oracle OCIクラウドで利用可能なLLMモデルの処理

いくつかのコールアウト:

• サポート体制：オンプレミス展開モデルを選択した場合、LLM Ops（リソース、レイテンシ、アップグレードなど）のようなサポート体制を考慮する必要があります。.
• GenAI Ops の考慮事項 – どのオプションを選択した場合でも、アプリケーション層はアプリケーションを管理するための GenAI Ops を考慮する必要があります。これにより、将来の成長のための強固な基盤と管理が可能になります。.
• セキュリティ/プライバシー – 医療、法律などの業種は規制が厳しいため、企業は、まずオンプレミスのデプロイから開始するオプションとともに、LLMOps チームの設立を検討すべきです。これにより、チームは、データのセキュリティを維持しながら、Ops のスケーリングを可能にするデプロイメントを設計できます。.

LLMの種類を決定する際に考慮すべきユースケースは、主に3つのカテゴリーがあります。.

• カテゴリ1 – LLM を使ったデータインタラクション：これらは、LLM が純粋にデータインタラクションに使用されるユースケースで利用されます。これらの LLM は事前学習済みで、多くのパラメータを必要としません。特定の場所にある小型マシンにオープンモデルを使用してローカルにデプロイできます。このマシンは、複数の CPU/GPU を含めるようにスケールアップしたり、プライベート VM にデプロイしたりできます。これは、データセキュリティが重要な場所でのデプロイに適したオプションです

• カテゴリ2 – LLMを使用してデータ操作前のコンテキストを強化する：これらは、API呼び出しを使用して大規模なLLMからより良いコンテキストを取得し、その後データ操作を行います。パラメータがより広範で、ユーザーとの単純なやり取りではない場合に使用できます。API呼び出しで機密データが送信されないようにすることで、プライバシーの懸念に対処する必要があります。API呼び出しは、コンテキストの強化のみを目的とし、機密データとのやり取りは行わないでください。.

• カテゴリー3 – LLMを使用してデータと対話するAIエージェント：このカテゴリーはカテゴリー2に似ています。しかし、ユーザー/エンタープライズアプリケーションはAIエージェントと対話します。AIエージェントは、データと対話する前にコンテキストを強化するためのLLMである可能性のある行動方針を決定します。.

3つのカテゴリすべてにおいて、機密データ自体はセキュアなネットワーク内に存在し、このデータはモデルのトレーニングには使用されません。.

LLMの最初のタイプは、起動がよりシンプルで安価ですが、特定のユースケース向けに機能します。トレーニングも特定のユースケース向けに行われるため、LLMが構築されるパラメータ数は限られています。しかし、これはトレーニングされたユースケースに対しては非常にうまく機能します。.

2番目のタイプは、ネットワーク内に配置されたローカライズされた小規模LLMと、API呼び出しを介してより大規模なLLMを組み合わせて、コンテキストを強化します。ユーザー数やAPI呼び出し数などによってコストは高くなります。また、ユーザーベースと複雑さが増すにつれて、より単純なユースケースをどのように強化できるかにおいて、大きな柔軟性を提供します。.

最適なGenAI展開アーキテクチャの選択は、当面の運用ニーズと長期的なデジタルトランスフォーメーションの目標とのバランスを取る戦略的投資です。マネージドAPIサービス、クラウドホスト型仮想プライベートサーバー、オンプレミスハードウェアソリューションのそれぞれの利点と限界を評価することで、組織はコスト効率、データガバナンス、組織能力、モデルの柔軟性に関する特定の要件にインフラストラクチャの選択を合わせることができます。GenAIの状況が進化し続けるにつれて、これらのアーキテクチャ上のトレードオフを明確に理解した意思決定者は、インフラストラクチャ、人材、パートナーシップへの情報に基づいた投資を行うためのより良い位置につくでしょう。.

この戦略的整合により、AIの実装は現在のビジネス課題に対処するだけでなく、新しいテクノロジーや変化する市場の需要に適応できるスケーラブルな基盤を確立します。本稿で詳述されているハードウェアおよびクラウドのオプションは、このジャーニーの出発点を提供し、組織の規模や技術的成熟度に関係なく、エンタープライズAI統合を成功させるための実践的な道筋を示します。.

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