キンドリルジャパン株式会社
理事
プラクティス事業本部 アプリケーション、データ＆AI事業部長
榎木 泰平氏

AI技術の進展に伴い、その本格活用が企業の重要なテーマとなっている。中でも生成AIは特に注目度が高い。生成AIの登場により、AI 技術は新たな領域へと進化し、まったく新しいビジネスシナリオへの適用が可能になった。

そうした生成AIをはじめとするAI技術は、ハイパースケーラーのサービスを利用するケースが多い。クラウドサービスの1つとして提供されるため、導入が容易でスケールもしやすい。AI活用のファーストステップとしては非常に有用なサービスである。

しかし、専門性の高い自社業務や研究開発部門、高度な推論などに活用しようとすると「壁」に突き当たる。クラウドの生成AIも一定のカスタマイズは可能だが、要望をすべて叶えられるわけではない。ほかのクラウドサービスと同様に標準化を軸に提供されるためだ。やりたいことは決まっているのに、現行のAIでは実現が難しい。歯がゆい思いを抱いている企業も少なくないだろう。

キンドリルジャパン株式会社
プリンシパルアーキテクト
プラクティス事業本部
アプリケーション、データ＆AI事業 デリバリー統括
劉 功義氏

データセキュリティーの不安もある。独自のエンタープライズAIを構築する場合、キモになるのがAIモデルやLLMを鍛える学習データだ。しかし、研究開発中の製品データ、顧客データ、経営戦略にかかわる重要データなど“門外不出”のデータは多くの場合、オンプレミスで管理している。クラウド上にあるAI環境とオンプレミスのデータをどうつなぐか。「外部への漏えいを防ぐセキュリティー対策、ガバナンスを確保するためのルール整備が必要です。リスクコントロールが大きな壁になる」とキンドリルジャパンの榎木 泰平氏は指摘する。

コストの問題も大きい。PoCレベルならユーザー数も利用するリソースも限られるが、学習、チューニング、推論を重ねるとリソースもトラフィックも大きくなる。「従量課金のクラウドはメリットがある一方で、コストの制御が大きなネックになります」とキンドリルジャパンの劉 功義氏は述べる。

さらに全社展開を考えると、ユーザーの数も大規模になる。「果たして投資に見合うビジネス価値が得られるのか。バランスを考えたコストコントロールが求められます」と劉氏は続ける。

汎用的な業務なら標準に合わせるのも1つの手だが、自社のコアコンピタンス領域でのAI活用となるとそうはいかない。クラウド側に“主権”がある状態では、自分たちの思うように使い倒すことが難しいからだ。

こうしたことから、AIモデルやLLM、生成AIアプリなどの自社開発・運用を目指す企業が増えつつある。AIの開発・実行基盤をクラウドではなく、オンプレミスで持つ。つまりプライベートAIを実現するわけだ。

専用のハードウエアやインフラを活用することで、パフォーマンスと信頼性が向上する。AIに対するコントロールが可能になり、特定のニーズに合わせたカスタマイズも柔軟に行える。重要データをクラウドに出さず自分たちで管理できるため、データ漏えいのリスクも最小限に抑えられる。

機密性の高いデータを高い鮮度で、しかも低遅延な環境で利活用できるため、高精度な予測や推論が可能になる。業界固有の要件や企業の戦略に応じたAIモデルを構築することで、より効果的なソリューションを実現できる。プライベートな環境なので、コストコントロールもしやすい。

しかし、ここにもハードルはある。「プライベートAI環境の設計から必要なハードウエアの選定・構築を自分たちで行う必要があるからです」（榎木氏）。数十億もしくは数兆のパラメータを持つLLMを学習するためには、高速なコンピューティング、ストレージ、GPU（グラフィックス処理ユニット）、ネットワークインフラを整備し、要件に見合った電力供給や冷却などのデータセンター設備も考えなければならない。膨大で変化の大きい選択肢の中から適切なツールやフレームワークを選定する知見も求められる。

データセキュリティーを確保する仕組みに加え、各種のコンプライアンス規制への対応も必要だ。ITインフラやAIツール、フレームワークの設定と維持を自分たちで行うことになるため、構築後の運用も大きな課題となる。

プライベートAIの実現を阻む壁を乗り越えるため、キンドリルは2024年11月より新たなソリューションの提供を開始した。それが「Kyndryl Private Cloud AI Services」である。AI開発・実行環境に必要なインフラやツール、アプリケーションを統合したフルスタックのモジュラー型サービスだ。「これにより、お客様固有の『AIプライベートクラウド』を実現します」と榎木氏は語る。

さらにその計画から構築・運用まで、AI開発・実行環境のフルライフサイクルをトータルにサポートする（図1）。「AIとデータの“主権”を確立し、その価値創出まで伴走支援します。またお客様の検討段階や推進体制に応じて必要なサービスを選択して利用できる点も大きな特徴です」と榎木氏は続ける。

Kyndryl Private Cloud AI Servicesは4つのサービスで成り立っている（図2）。1つ目は「Kyndryl Vital AI Labサービス」だ。本格導入の前にAIプライベートクラウド環境を試用するお客様専用のラボ環境を提供する。「独自の環境をAIアプリケーションのPoCやLLMの試行などに活用できます」（劉氏）。ラボ環境を提供するだけでなく、ユーザー企業のPoCの計画・準備・実施を支援することも可能だ。

2つ目は「AIアプリケーション開発サービス」。AI Labサービスが提供するラボ環境をベースに、AI活用ユースケースの探索をお客様と共に進めていく。「導出されたユースケースの価値を実証するプロトタイプ実装、本格展開のためのアプリケーション開発を支援します」（劉氏）。AIとデータのガバナンスのためのロードマップ策定や円滑な運用フェーズへの移行も支援する。

3つ目は「プライベートAI基盤実装サービス」だ。お客様の要件・規模にあわせた最適な構成で、オンプレミスにお客様専用AIプライベートクラウドをスピーディーに実装する。短期間で本格稼働を開始でき、プロジェクトをスタートさせるリードタイムの短縮につながる。

4つ目が「運用サービス」だ。「提供するハードウエア、ネットワーク、AIアプリケーションに至るフルスタック運用をサポートします」（榎木氏）。GPUをはじめとするリソースを柔軟かつ最適に活用し、データの信頼性を高める。ハイブリッド・マルチクラウド環境でのワークロードの稼働も包括的に支援する。

Kyndryl Private Cloud AI Servicesの基盤に採用されているのが、デル・テクノロジーズの「Dell AI Factory with NVIDIA」だ。これは高性能なデル・テクノロジーズ製のサーバーやストレージ、低遅延の高速ネットワークインフラに加え、NVIDIAのGPU（グラフィックス処理ユニット）を統合したエンタープライズAIソリューションである。データセキュリティーとガバナンスに関するエンタープライズクラスの規格準拠を念頭に設計・構築されている。

この選定理由について榎木氏は次のように述べる。「提供される統合インフラ環境は事前検証済みのモデル。既に動く状態で提供するため、導入・展開プロセスを簡素化できます。AIプライベートクラウドの規模も『Ｓ』『Ｍ』『Ｌ』でサイズが選べます。サイジングの設計も簡略化でき、クイックスタートが可能です」

AIモデルやLLMを組み込んだ構築作業もデル・テクノロジーズとキンドリルで柔軟に協働する。「グローバルレベルのアライアンスパートナーとして新しいことに共にチャレンジする協業体制が整っている。当社はお客様にとって最適なAIプライベートクラウドの実現とその価値向上に注力できます」と劉氏は語る。

なぜキンドリルはKyndryl Private Cloud AI Servicesのようなサービスを提供できるのか。それは、キンドリルが前身のIBM時代を含め、30年以上にわたり、ミッションクリティカルなIT環境の設計・構築・管理を手掛けてきたからだ。蓄積してきた知見やノウハウ、技術、人材を軸に、現在はグローバルにビジネスを展開しており、業種・業態を問わず、多くの企業のビジネス変革・成長に貢献している。「当社は、『社会成長の生命線』を目指す姿として揚げ、『チームの力で社会成長の礎となるシステムを進化させる』という考えのもと成長を続けてきました」と榎木氏は力を込める。

ハイパースケーラーの認定資格はグローバルで4万以上。AIエンジニアの数も国内トップクラスだ。NVIDIAの有資格者も年々増えている。AIユースケースのハッカソン、AIを活用した業務改革を推進し、人材のスキル向上にも継続的に取り組んでいる。これらの実績をうけて、クラウドサービスとプライベートクラウドの最適な組み合わせで、適切なAIワークロードを最適な場所で動かすことをサポートする。

この強みを生かし、Kyndryl Private Cloud AI Servicesの付加価値を高めるサービス・サポートを数多く提供する。AIアプリケーションとソリューション開発をサポートする「Kyndryl Vital」はその1つだ。AI活用の意義や目的を考えるワークショップを通じて、従業員の意識向上を図る。AI活用のモチベーションを高め、変革にも前向きに取り組めるようになるという。

実装するAIモデルやLLMについてもテクノロジーカンパニーとアライアンスを組み、最適な選択をサポートする。「AIモデルやLLMには得意分野がある。お客様のビジョンや課題を理解した上で、最適な組み合わせを提案し、そのチューニングもサポートします」と劉氏は語る。

AIは活用したいが、重要データは外部に出せない――。独自のAIモデルで高精度な予測や分析を実現したい――。AIとデータの“主権”を自分たちのものできるKyndryl Private Cloud AI Servicesなら、それが可能だ。金融機関、保険事業、製造業、流通小売業、学術機関などデータの重要性と秘匿性が特に高い分野で有用なソリューションとなりそうだ。既に多数の引き合いがあり、大きな手応えを感じているという。

AIの利用の広がりとともに、その開発・実行環境も多様化していくだろう。AIとデータの“主権”は自分たちで持つ。明確な意思を持つ企業にとって、Kyndryl Private Cloud AI Servicesは有力な選択肢となるだろう。

左から、キンドリルジャパン株式会社 劉 功義氏、榎木 泰平氏、デル・テクノロジーズ株式会社 アライアンス事業本部 アライアンス事業開発部長 大倉 直樹

Dell AI Factory with NVIDIAの概要