――最初に、3社協業に至った背景についてお聞きします。昨今の生成AIの普及によって、企業におけるAI活用フェーズはどのように変化してきているとお考えですか。

保氏（デル・テクノロジーズ）　企業におけるAI活用は、PoC（概念実証）で個別に試す段階から、実際の業務に組み込み、全社に展開し、継続的に運用する段階へと移行しています。お客様の関心も「このモデルを動かせるか」というレベルから、「既存のITシステムと整合性を取りながら、いかに本番環境で運用できるか」に変わってきています。当社はこうした変化に対し、検証済みの構成と導入・運用を含めた「企業基盤としてのAI」を提供することが重要だと考えています。

毛利氏（エヌビディア）　AI活用の重心も「学習」から「推論」へとシフトしています。AIはもはや個人のための便利な道具ではなく、全社のワークフローに組み込まれ、組織として成果を出す段階に入っています。それに伴い、AIをどこで動かし、いくらで動かし続けるかという「配置と経済性」の設計が、IT部門や事業部門だけの問題ではなく、経営アジェンダになりつつあります。グローバルでは既にそうした認識が高まっていますし、日本企業でもAIのリスク管理やデータ主権の観点から、経営層が関与するケースが増えています。

石川氏（レッドハット）　同感です。これまではオフィスツールの機能の延長線上でAIが使われるケースが多かったのですが、徐々に各企業の業務ドメインに特化したAIエージェントの利活用が増えつつあります。当社のお客様の中でも、例えば製造ラインの異常検知や、自社固有のドキュメントを活用した業務支援など、実際の業務の中でどうAIを活用するかといった「実現可能性」を見ながら、実装を進め始めているケースが多くなっています。

――そうした変化の中で企業のIT環境やシステム運用には、具体的にどのような課題が生じているのでしょうか。

毛利氏　最も大きな課題は「トークン消費の増大」です。これまでの対話型AIは、人が質問してAIが答えるという「人の操作待ち」でしたが、現在はAIエージェントが自律的に段取りを考え、ツールを呼び出し、多段で推論を重ねるようになりました。これにより、1回のタスクで消費されるトークン量が桁違いに増大しています。推論を伴う処理では一問一答型に比べ最大100倍のトークンと計算量を消費するとされ、しかもそれが24時間365日回り続ける状況です。NVIDIAの創業者／CEO であるジェンスン フアンはGTCの基調講演で、データセンターはトークンを生み出す「AIファクトリー」になると語りました。これはCSPやデータセンター事業者に限った話ではありません。AIを業務に組み込む企業にとっても、限られた電力とコストの中でどれだけ効率よくトークンを生み出せるかが、IT環境と運用の新しい設計課題になっているのです。

石川氏　実際に実運用フェーズに入ることで、AIの実行コストが大きな課題として顕在化するケースは少なくありません。従量課金型のクラウドAIサービスを利用している場合、AIエージェントが裏側でどれだけのトークンを消費するか事前には見通しが立ちづらく、想定外のコストがかかるケースもよく耳にします。あるコーディングエージェントでは、1年間の開発予算をわずか数カ月で使い切ってしまったという話もあるほどです。また、複数のエージェントフレームワークが乱立し、ガバナンスが取れなくなるという課題も散見されます。

保氏　コストに加えて、運用負荷や責任分界点も大きな壁になります。PoCでは利用者やデータ、負荷が限定されているため、全社展開した時の課題が見えにくい。本番環境に移行した途端に、システムの可用性やスケーラビリティ、問題発生時のサポート体制や既存ITとの整合性が、一気に問われるようになるのです。

――そうした課題の解決は、従来のクラウド中心のAI活用では困難だということでしょうか。

保氏　はい。主な理由は、データの所在、レイテンシ（遅延）、コスト、そして制御性にあります。今までは「AIがあるクラウドにデータを全部持っていく」という考え方が主流でしたが、現実にはすべてのデータを単一の場所に寄せるのは無理があります。むしろ、「データがある場所にAIを持っていく」というアプローチが求められているのです。そのためにデル・テクノロジーズでは、すべてのワークロードを1つに集約するのではなく、オンプレミス、エッジ、ハイブリッドを含めた最適な選択肢をお客様に提供しています。

石川氏　検証段階では一番賢いフロンティアモデルを、クラウドで使うのが正解だったかもしれません。しかし、本番運用となると少し事情が異なります。クラウド側のモデルは頻繁にアップデートされますが、それによってモデルの振る舞いが変わり、最悪の場合は昨日まで動いていたアプリケーションが使えなくなるということも起こり得ます。安定的に業務を運用したいエンタープライズのお客様にとって、モデルが勝手に変わってしまうことは大きなリスクです。そのため、バージョンを固定して自社のコントロール下で安定稼働させられる、自社で制御できるプライベートな環境が求められるようになります。

毛利氏　私は、クラウドかオンプレミスかの「二者択一」から、脱却する必要があると考えています。起点となるのはあくまでユースケースです。例えば、複雑な推論が必要な場合はクラウドのフロンティアモデルを使い、毎日大量に発生する定型処理や、外に出せない機密データを扱う場合は手元のローカルモデルで処理する、といった使い分けです。特にAIエージェントでは、ユーザーの依頼を計画、検索、分類、要約、コード生成などのタスクに分解し、各推論呼び出しごとに最適なモデルと実行場所を選ぶ「ルーティング」が重要になります。こうしたハイブリッド構成が、品質、コスト、レイテンシの全体最適を図るカギになります。NVIDIAでも、用途や規模に応じたオープンモデル「NVIDIA Nemotron™」や、様々な環境で一貫して利用できる推論マイクロサービス「NVIDIA NIM™」を提供し、適材適所の構成を組みやすくしています。

――とはいえ、適材適所のハイブリッド構成を実現するのは、企業にとって運用管理の難易度が高いのではないでしょうか。

石川氏　その通りです。インフラ、ネットワーク、AIソフトウエア、そして運用組織が分断されてしまうと、全体最適は難しくなります。現在、多くの企業で複数のAIを活用していますが、クラウドごとの管理にとどまり、それらを一元的に管理する仕組みが存在しない、というケースが多く見られます。またアプリの実装・運用でも、重複した管理スタックを複数持たなければならない、という悩みを抱えているお客様は少なくありません。

――このような様々な課題を解決するために、3社協業による「Dell AI Factory with NVIDIA and Red Hat OpenShift AI」が生まれたわけですね。この協業の経緯や狙い、各社の役割について教えてください。

高梨氏（デル・テクノロジーズ）　まず協業に至った背景は、ここまでのお話にも出てきたように、お客様のニーズが「AIを試す」から「エンタープライズ環境でAIを安全に運用する」へと、明確にシフトしたことです。これまでも各社間での協業はありましたが、AI実行基盤から運用統制までをフルスタックでサポートできる、新たな体制が必須だと判断しました。当社の強みは統合基盤の提供と、サポート窓口の一本化です。NVIDIAのハードウエアやソフトウエア、そしてRed Hatのサブスクリプションを含め、導入から運用、モダナイズまでをワンストップでご相談いただける体制を整えられたことは、お客様にとって非常に大きな意味があると考えています。

毛利氏　NVIDIAは、AIにおけるハードウエアからソフトウエアに至るまでの、フルスタックの「エンジン」を提供しています。トークンの生成性能と電力効率を、システム全体で最適化できることが強みです。しかしエンジン単体では、エンタープライズの現場で動くシステムにはなりません。お客様が本番環境で安心して使えるようにするためには、Red Hatが提供する強固なセキュリティーやガバナンスの仕組みが重要ですし、デル・テクノロジーズがそれらをモジュラー型のデザインで統合し、スモールスタートから大規模展開まで対応できるインフラとして組み上げてくれることが必要です。この3社が揃うことで初めて、企業が求める価値を迅速かつ確実に提供できるのです。

石川氏　推論へのニーズが増大するにつれ、AIプラットフォームを長期的に安定運用したいという要望も高まっています。これに対応するため、AIの実行のコアにあたるNVIDIAのGPUやソフトウエアスタックの上に、我々Red HatがOpenShift AIを通じて、OSやKubernetesのレイヤー、モデルの管理、ガバナンス機能を提供します。そしてデル・テクノロジーズがそれらをターンキーソリューションとして統合し、お客様環境へ素早くデリバリーします。いずれかの要素が欠けても、エンタープライズの厳しい要求に応えることはできません。3社が揃うことで、素早い導入と安全な運用が両立できるのです。

保氏　日本のお客様は、ITインフラに対して非常に高い品質と信頼性を求められます。今回3社が連携し、ハードウエアからソフトウエア、運用監視に至るまで、事前に完全にテストされ検証されたブループリントとして提供することで、「この構成なら間違いない」という信頼性を感じていただけるはずです。「好きなものを組み合わせて試してください」ではなく、「3社でしっかり検証した動くものを確実にお届けします」と言えることが、この協業の最大の強みです。

――今回提供される「Dell AI Factory with NVIDIA and Red Hat OpenShift AI」について、もう少し具体的にご説明ください。

保氏　最も大きいのは「AIを企業システムとして導入・展開・運用できる統合基盤」であるという点です。単なる構成要素の寄せ集めではなく、検証済みで導入しやすく、拡張しやすいモジュラー型のAIファクトリーとして提供されます。例えば、最初は小規模なユースケースからスタートし、ニーズの経時的な変化に応じてビジネス部門全体へと柔軟に拡張していくことが可能です。AIのイニシアティブを強化し、ビジネスを変革するための強固な土台となります。

石川氏　その中でRed Hat OpenShift AIは、AIモデルやエージェントアプリケーションを一元的に管理するプラットフォーム機能を提供します。自社でホストするローカルモデルだけでなく、外部のモデルにも接続できるAI Gateway機能や、アプリケーションのライフサイクル管理など、実運用で必要とされる機能を網羅しています。デル・テクノロジーズ、NVIDIA、Red Hatの3社が25年以上にわたって築いてきたパートナーシップに基づくエンジニアリングコラボレーションにより、ハードウエアからソフトウエアまでフルスタックでサポートされるため、お客様は安心してAIをご利用いただけます。

毛利氏　単なる「動作確認をしました」というレベルではなく、製品レベルでの深い統合が行われている点が重要です。ソフトウエアのバージョンやドライバーの組み合わせなど、条件によって動作や性能に影響が生じ得るのが、AI基盤の難しいところです。しかし「Dell AI Factory with NVIDIA and Red Hat OpenShift AI」であれば、それらをメーカー側でしっかりと検証し、あらかじめ整合性を確認した構成としてお客様が導入できる。これはAIスキルのある人材が不足しがちな企業にとって、非常に大きなベネフィットだといえます。NVIDIA NIMやNemotronがRed Hat基盤上でスムーズに動き、デル・テクノロジーズのインフラ上で段階的にスケールできる環境がすぐに手に入るのです。

――日本企業にとって、特に注目すべきポイントはどこだと思いますか。

保氏　日本企業は品質に対する要求水準が非常に高く、既存のIT資産の活用や、段階的な導入、運用における責任分界の明確化を重視する傾向にあります。そのため、検証済み構成であり、サポート窓口が一本化された本ソリューションは、非常に受け入れられやすいと考えています。

毛利氏　特に製造業をはじめとする日本企業は、社内に質の高い現場データを大量に保有しています。しかし、「クラウドは便利だと分かっていても、秘伝のタレである機密データは絶対に外に出せない」という強いニーズがあります。また、「システムが止まらないこと」へのこだわりも非常に強い。そうした意味で、データを自社管理下に置きながら、検証済みの環境でAIを動かせる本ソリューションは、日本企業の「内製志向」や「データ主権」の要請にマッチしていると言えます。

石川氏　多くの日本企業にとって、AIプラットフォームを自社で構築し運用することは、スキルセットの観点でも新たなチャレンジになります。フルスタックのソリューションとして導入や運用面のハードルを下げることは、日本企業のAI活用を一段と推し進める原動力になると確信しています。

――本ソリューションは幅広い分野で活用できると思いますが、代表的なユースケースを教えてください。

保氏　製造業における品質検査や設備の予知保全、サプライチェーンの最適化、さらには全社横断の分析基盤などが代表例です。これまでのAIはデータをAIのある中央に集める必要がありましたが、これからは「データのある場所にAIを持っていく」ことが可能になります。データを外に出したくない、あるいは現場でのリアルタイム性が求められる環境にこそ、最適なソリューションです。

毛利氏　私は大きく「IT向け」と「産業（OT）向け」があると考えています。まずIT向けとしては、全社業務へのエージェントAIの導入が挙げられます。ナレッジ検索やコーディング支援の品質とコストを、ルーティングを活用して最適化できます。その一方で産業向けでは、「エッジAI」の活用が重要になります。例えば、工場の現場映像を視覚言語モデル（VLM）で処理する場合、映像データをすべてクラウドにストリーミングすると通信コストやレイテンシが増大し、データプライバシーの課題も生じ得ます。エッジ側で処理を行い、必要な結果だけを基盤に送る使い方が、今後ますます重要になってきます。

石川氏　我々が特に強みを発揮できると考えているのが、AI主権やデータ主権の領域です。官公庁や金融機関など、外部のデータセンターに接続できないデータを保持しながらAI活用を進めたいお客様にとって、本ソリューションは最適です。膨大なドキュメントの分析や、閉域網でのコーディング支援、さらにはAIを活用した運用自動化（AIOps）など、ローカル環境に閉じて安全に処理したいというニーズに対して強力な選択肢となります。

――最後に、AIの本格活用・全社展開を検討している企業に向けて、メッセージをお願いします。

毛利氏　推論時代の競争力は、電力とデータから価値ある「トークン」を、最適な場所で効率よく生み出せるかに左右されます。そのためには、すべてをクラウドに任せるか、すべてをオンプレミスにするかという極端な話ではなく、「自社のAI基盤を持つ」という選択肢を用意しておくこと自体が、経営戦略になります。ユースケースは日々変化し、技術トレンドも猛スピードで進化しています。変化に柔軟に対応できる選択肢を、3社が検証済みの形でお届けします。

石川氏　AIモデルやツールは今後もすさまじいスピードで進化していくでしょう。しかし、特定のプロバイダーの事情やモデルの進化にただ振り回されるのは、企業として避けるべきです。まずは土台となる強固なAIプラットフォームを準備し、その上で自分たちに必要なAIを選択していくことが重要です。今回のデル・テクノロジーズ、NVIDIA、Red Hatによる協業は、そのプラットフォームを提供し、企業のAI活用をより一層推し進めるものです。

保氏　いま重要なのは、AIを「単なる個別の実験」としてとらえるのではなく、「企業システム」として再設計するという、考え方の転換です。全社展開を見据えるのであれば、最初からインフラ基盤、運用、サポートまでをまるごと含めて考える必要があります。我々3社が提示する「Dell AI Factory with NVIDIA and Red Hat OpenShift AI」が、その答えになると確信しています。

高梨氏　デル・テクノロジーズはこのソリューションに関して、お客様のAI導入から将来のモダナイズに至るまで、一貫した窓口としてサポートいたします。最新技術をいち早く、かつ安全に取り込むことができるこの枠組みを通じて、お客様のビジネス変革を強力に後押ししていきたいと考えています。

――AI活用が本格運用のフェーズへ移る中で、3社協業の意義と価値がよく理解できました。ありがとうございました。