基調講演で最初に登壇したのは、デル・テクノロジーズで代表取締役社長を務める大塚 俊彦氏だ。「今最もホットなトピックはAI」であり「今こそ新たな変革を」と述べた上で、本題に入る前にマイケル・デル氏の挨拶ビデオを披露した。

デル氏はビデオの中で「AI時代に入った現在は、世界の歴史の中でも非常に興味深い時期を迎えています。AIがどれほどのメリットをもたらすのかは使う人次第であり、改革は簡単ではありません。その取り組みはリスクが高く、恐れを感じることもありますが、改革を行わないとより大きなリスクに見舞われることになります」と指摘した。さらにAIに対する強い思いを「デル・テクノロジーズはこの時代のために設立された」という言葉で表現。デル・テクノロジーズは設立から既に40周年を迎えているが、現在のAIの根底にあるのはこの40年間でつくり上げ、革新し続けてきたものであり、大規模かつオープンに標準化されたコンピューティングや、先進的なデータシステム、マルチクラウド、エッジなどの延長線上に、最先端の生成AIが存在しているのだという。

その後、大塚氏は、現在の生成AI活用の状況を理解し、今後の指針をつくり出す上で、重要となる3つのポイントについて言及した。

1つ目は「AIはビジネスチャンスでありイノベーションを加速する」こと。これに異論を挟む余地はないと考えられるが、大塚氏はこのことを裏付けるデータも紹介した。

「デル・テクノロジーズでは日本を含む全世界で定期的な調査を行っています。その中で『AIと生成AIが業界を大きく変革する』と回答した割合は、グローバルで81％、日本で70％となっています。しかしその一方で、『生成AIの変化のスピードに追い付くことに苦労している』という回答も、グローバルで57％、日本で65％に上ります。さらに『生成AIの導入の初期段階から中期段階にある』という回答は、グローバルで57％、日本で66％に。つまり今は様々なユースケースを検討しながら、PoCなどを重ねて次の実装へと展開していくフェーズにあるといえるのです」

2つ目のポイントは「People-Firstアプローチ」だ。これはデル・テクノロジーズが提唱している考え方。AIを活用して人間が創造性を発揮し、人間しかできない領域を強化していくというものだ。実際に「AIの利用で飛躍的な生産性向上が実現できる」と考えている人は、グローバルで79％、日本で62％に上っているという。

「この実現に向けたカギとなるのが、新しいことを学び続けること。最も高い効果やイノベーションを生み出せるユースケースを学び、共有することも重要です」（大塚氏）

そして3つ目が「データはAI効果を最大化する差別化要因」ということ。データはまさにAI活用の「燃料」そのものであり、そのフル活用が求められるという。実際、先述の調査でも、多くの企業がその重要性を認識していることが分かる。

次に登壇したのは、Dell TechnologiesでグローバルCTOとチーフAIオフィサーを務めるジョン・ローズ氏。「AIは『考える仕事』を人から機械に移せるテクノロジーであり、20～30％の仕事は機械に任せられるようになります」と指摘する。

そのインパクトの大きさは、蒸気機関や内燃機関の登場に匹敵し、仕事のありかたや産業のエコシステムを根本から変える可能性があるという。中でも注目すべきなのは、「進化するスピードの速さ」だ。実際、広く活用が進んでいるLLMやSLM、RAGといったツールもたった数年で普及した。こうしたスピードを念頭に置けば、企業の取り組みについてもスピード感が求められることが分かるだろう。

それでは、スピーディに「AI戦略」を実践していくにはどうすればよいのか。それには大きく5つの原則を意識する必要があるという。

1つ目は大塚氏が指摘したように「データそのものが差別化要因になる」こと。AIの根幹はデータであり、データがなければAIは動きようがないからだ。「特に注目していただきたいのが、大半のデータがある場所はパブリックではないということです。世界のデータの83％はオンプレミスにあり、50％のデータはエッジで生成されています。パブリックLLMのトレーニングに使われているデータは数十テラバイト程度ですが、エンタープライズにあるデータはペタバイト、エクサバイト規模になるのです」。

2つ目は「データのある場所にAIを持っていく」こと。データとAIは切り離せない関係にあるが、AIのある場所にデータを移動するのは時間やコストがかかる。そのためデータはなるべく動かさず、AIをデータの近くに持っていくわけだ。これによって遅延を抑え、コストを削減し、セキュリティーを担保することが容易になるという。

3つ目は「IT規模の適正化」、つまりユースケースと要件に合わせて、適正なサイズのソリューションを選択すべき、という点だ。「またコストパフォーマンスに着目することも重要です。AIのワークロードを想定した場合、オンプレミスの方がクラウドに比べて75％コストパフォーマンスが高くなる傾向にあります。実際にCIOの83％は、マルチクラウド環境でのワークロード再配置を計画しています」とローズ氏は話す。

4つ目は「オープンかつモジュラー型のアーキテクチャ」であること。AIの3カ月後、半年後まではある程度予想できるが、それ以上の未来は誰にも分からない。AIの世界では短期間で様々な技術革新が起きるため、単一のソリューションやシステムにロックインされることなく、いつでもコンポーネントを入れ替えられるよう、常にオープン性と柔軟性を確保すべき、というわけだ。

そして最後の5つ目が「オープンなエコシステム」である。AIに関連するITの範囲は非常に幅広いため、1つの企業がすべての要素をカバーすることは現実的ではない。そのため、様々な企業が一体となって、共同でAIを盛り上げていくことが欠かせないのである。

それではこの5つの原則に向け、デル・テクノロジーズはどのような役割を果たしていくのか。これについてローズ氏は「『Dell AI Factory』によってAIを取り巻く世界の複雑性を低減し、AI導入を支援していきます」と語る。その全体像を示したのが図2だ。Dell AI Factoryは大きく5つのコンポーネントで構成されていることが分かる。

1つ目は「ユースケース」だ。AIは多様な領域に活用できるが、そのすべてに導入することは難しい。戦略的にアプローチするには、大きく2つのステップが必要となる。まず「何をもって自社が特別な存在になっているのか」を考え、自社の強みを明らかにすること。次に、自社に強みがある領域において、どのプロセスを変えるべきなのかを考えることだ。「最も重要なビジネス領域に対し、最も影響力の大きいプロセスにAIを適用し、ビジネスの生産性を上げることが重要なのです」とローズ氏は指摘する。

2つ目は「データ」だ。AIがデータを効率的に活用できるようにするには、①クリーンな（精度の高い）状態で維持する、②AIが利用できる形に変換する、③長期的なデータガバナンスを確立する、といった観点からアーキテクチャを変える必要があるという。

3つ目は「インフラストラクチャ」である。「AI時代のインフラは、従来のものとは大きく異なってきます。例えばストレージは、巨大な容量、高いスループット、数多くの機能の実装、という3つの要件を満たさなければなりません。コンピュートの主役はCPUからGPUへと移り、より高密度にするために冷却方式も空冷式から水冷式へとシフトしていくことが求められます。ネットワークもよりシンプルで高速なものが必要になり、PCも『AI PC』が当たり前になっていくでしょう」とローズ氏は話す。

4つ目は「オープンエコシステム」だ。先述のように「1社でAIのすべてを賄える企業は存在しない」ため、様々な企業が連携する必要がある。デル・テクノロジーズでもエコシステムの形成に向けて、積極的に取り組んでいるという。

そして5つ目が「サービス」だ。AI Factoryというコンセプトは2年前からNVIDIAと共同で発表したもの。このためデル・テクノロジーズ社内でも実践済みで、パートナーと共に顧客に導入してきた実績もある。現在はNVIDIA以外のパートナーともAI導入促進に向けた取り組みを推進しており、様々なベンダーが持っているケイパビリティを使って、企業・組織が使いやすいサービスを提供しているという。

5つ目のコンポーネントで触れたように、デル・テクノロジーズ自身も「カスタマーゼロ（自身が初めての顧客になる）」という考え方のもと、自らのプロセスをAIで最適化していった経験を持つ。

「800ものユースケースを立案し、プライオリティを決めて実行することで、既に高い成果を得ています。例えばソフトウエア開発では開発者の生産性を30～70％向上させました。このほか、営業部門ではセールスの間接費用を最大40％削減、サプライチェーンでは計画・在庫・予測の劇的な改善を達成し、量子アニーリングの研究も始めています」（ローズ氏）

さらに、X線写真の判読を生成AIで自動化し診断時間を40％削減したNorthwestern Medicineの事例や、データ解釈に生成AIを活用しながらサンゴ礁保護に取り組むCitizens of the Great Barrier Reefの事例も紹介し、「私たちはAIが人類の進歩にプラスになると信じており、皆さんと一緒にこの旅に出られることを楽しみにしています」と締めくくった。

ゲスト講演では、トヨタシステムズ 取締役の加納 尚氏が登壇。トヨタグループのDXと、それを支えるためのシステムインフラの変遷が紹介された。

講演の冒頭、加納氏は「スマホ／タブレット配布などのデジタル環境の整備、約4万人がIT基礎講座を受講したリテラシー教育、データ図書館・情報ポストによるデータオープン化、職場ごとに自らアプリ開発・業務改善を行う市民開発など、トヨタでは現場主体でのDXへの取り組みが進められてきました」と振り返った。

しかし、個々の活動は進んだものの、「個別の改善」が多く、本当の変革には至っていないという課題に直面。モビリティカンパニーを目指すため「社内の情報を血流化する」という取り組みを、コーポレートの目線で進めていく「コーポレート一気通貫DX」をスタートさせた。これを支えるため2021年には、社内の情報を血流化して循環させるための「データ流通基盤」を構築。さらに次世代基盤への取り組みも始めているという。

「2016年には仮想化基盤によって『KITORA』という共通プラットフォームを確立していましたが、IT業界は進化が速く、トヨタのDXに対するビジネス要件も変わってきました。このような変化に対応するため、新たな基盤をつくり上げることにしたのです」（加納氏）

次世代基盤に対する要件は大きく3つあった。1つ目は前述の「コーポレート一気通貫DXを支えられる」こと。2つ目は「AI等の技術進化を柔軟に取り込める」こと、そして3つ目が「技術負債を回避し、最新のOSやミドルウエアに追従することで高いセキュリティーを確保すること」だ。こうした要件を念頭に、新たなシステム基盤を構築していったのである。

さらに2024年10月には、ハイブリッドクラウドとデータ統合基盤の立ち上げも実施。これによってデータ流通を加速し、高い柔軟性を実現した新プラットフォームの確立を目指している。また運用面でもAI活用を含めた、徹底的な自動化を推進。今後は「さらなる基盤の柔軟性向上に向けて」をキーワードに、コンテナ環境のつくり込みなども進めていく考えだ。

ゲスト講演に続いて行われたパネルディスカッションでは、NTTデータグループ グローバルイノベーション本部 Generative AI推進室 室長の本橋 賢二氏と、KDDI 経営戦略本部 Data＆AIセンター長の木村 塁氏が、パネリストとして登壇。3つの質問が提示され、それらに対する両氏の考えが提示された。

1つ目の質問は「生成AIの代表的なユースケースは何か」である。

本橋氏は「既にグローバルで数百件のPoCを行っており、引き合いは1000を超えています」と述べた上で、その中でも代表的なものとして「購買履歴などを活用したパーソナライズや購買までサポートするAIチャットボット」と「ベテラン技術者の暗黙知まで抽出した技術継承」を挙げた。同社では、データをパブリックな場所に置くことができないため、オンプレミスで学習させているユースケースも多いという。

一方、木村氏は「生成AI活用の一丁目一番地はカスタマーケアの領域です。コールセンターなどでコスト削減を図っていくことで、分かりやすい成果が得られます。またAIが24時間365日すぐに対応することで、顧客体験も高められます」と語った。

2つ目の質問は「日本企業がさらに生成AIでイノベーションを加速するためにどうするか」だ。

木村氏は「基調講演を聞いていてとても共感できたのがデータの重要性です」と述べた上で、データの準備ができていることが必須条件だと指摘。「加えて、変化にきちんと追随できることも重要です。新しいモデルが出る、周辺アーキテクチャが変わる、といった変化によって、数カ月前にはできなかったことができるようになるからです」と話した。

一方の本橋氏は「イノベーションを起こすには、高付加価値でクリエイティブなところに集中する必要があります。日本は労働人口が減少していますが、生成AIを新たな労働力とみなすことで、イノベーションを起こす仕事に人をシフトできるからです」と語った。またこのようなデジタルワーカーを実現するには、特定領域を徹底的に学習したAIが求められると言及。このような専門的なAIエージェントを多数用意することで、労働人口が減ってもイノベーションを起こしやすくなる、と話した。

そして3つ目の質問が「IT業界として取り組むべきこと」である。

これについて本橋氏は大きく2つの取り組みが必要だと語った。1つは自分たち自身が積極的に生成AI活用に取り組むこと。もう1つは、顧客が生成AIを安全・安心に使えるようにすることだ。

木村氏も「本橋さんと同じくIT業界自身が生成AIを活用して生産性を上げることが重要」と述べた上で、顧客に提供する際には「クライアントの話を聞いて生成AIを当てはめるだけでは不十分」だと指摘。生成AIを導入する前に「プロセスを変える提案」まで踏み込めるかどうかが、重要なポイントになると語った。

Dell Technologies Forumでは展示ブースでもデル・テクノロジーズはもちろん、数多くのパートナー展示も行われていた。その中から注目すべきものをいくつかピックアップしたい。

目玉の1つは「Dell AI Factory with NVIDIA（以下、Dell AI Factory）」の展示だ。Dell AI Factoryで重要なのは、ローズ氏の講演にもあったように、ユースケースの具体的なイメージをもつこと。これがないと場当たり的なAI適用を繰り返す結果、「野良AI」が増えてしまい、ソリューションの適正なサイジングも難しくなってしまうからだ。

また、導入方法をパターン化した複数のモデルが用意されていることも、注目したいポイントだ。ソリューションがエコパートナーと共に構築され、フルスタックで展開できるようになっているのである。さらにDell APEXのように、アズ・ア・サービス型で導入できるファイナンスモデルも用意。導入のハードルを下げ、リスクも回避できるように配慮している。

生成AIのユースケースの1つである、AI音声チャットボットとしてのデジタルヒューマン「アンディ」の展示も注目を集めていた。これは日本語の音声で質問すると、その答えを日本語の音声で返してくれるというもの。まるで実在する女性と話しているように会話ができる。ただしこの展示では米国のサーバーが使われていたため、回答までに若干のタイムラグがあった。基調講演にあったように、生成AIをローカルで動かすことの重要性が、改めて認識させられた。

このほかに、鉄道の車両検査でのAI活用も紹介されていた。これは鉄道車両がゲートを通過すると、高精細な高速カメラで撮影され、その画像をその場で即座に処理して傷や異常を検知するというもの。車両は減速せず時速200kmで通過しても検査が可能であり、従来と比べて大幅に検査精度や安全性、効率性が向上した。 これは生成AIとならぶAIユースケースである画像認識に関するAIの活用事例であり、デル・テクノロジーズのエッジサーバーが現場での即時処理に貢献している点が大きな特徴となっている。

ローズ氏の講演では「サーバーの冷却方式も変化する必要がある」と指摘されていたが、これを実際に見ることができる水冷サーバーの展示もあった。空冷サーバーでCPUを冷却しているヒートシンクの代わりにコールドプレートが搭載されており、そこにCDU（Cooling Distribution Unit）から冷却水を供給することで、冷却を行っているのだ。CDUでの水の冷却は建物設備から冷却水をもらい、非接触で行うようになっている。これは既にスパコンなどで利用されている冷却方式だが、空冷に比べて4倍の冷却効果があるという。

これまでのデータセンターは冷却能力の限界から、1ラックで10kW程度までの電力しか許容できなかった。今後生成AIの利用が一般的になれば、1サーバーで5～10kWが当たり前になっていく。水冷式ならこうしたサーバーも1ラックに複数台収容できる。また、エレベーターやエスカレーターで使われる「三相4線式」のPDUも用意しており、これ1台で70kWの電力供給が可能だという。

さらに、空冷のデータセンターではエアコン用の室外機と同様に、コンプレッサーを使った「チラー」という機器を設置する必要があるが、その消費電力が大きいことも問題になっている。空気を20℃台にするには、空気を冷やすための冷却水は15～20℃程度まで下げる必要があるからだ。これに対して水冷方式であれば、チラーの代わりに気化熱を利用したクーリングタワーが利用可能。夏場でもこれで32℃程度の冷却水を得られれば、十分にCPUやGPUを冷却できるわけだ。

ハードウエアに関してはこのほかにも、「AI PC」などのクライアントPCやその周辺機器など、様々な製品が展示されていた。またMicrosoft 365 Copilotの導入コンサルティングの展示もあり、AIを活用するには、実に幅広いエコシステムが必要なのだということが体感できた。