【特別連載】AI/ディープラーニングの活用を支えるソリューションと高性能ストレージの重要性　第3回

Webアンケートと現場から聞こえる"生の声"から『AI/ディープラーニング活用の現状』を確認

あらゆる企業にデジタルトランスフォーメンション（DX）の波が押しよせつつある現在、デジタルテクノロジーの業務活用は重要なミッションとなっている。そのなかでも、「AI/ディープラーニング」に対する期待は高く、多くの企業がAIを活用した業務改革に取り組み出している。本連載では、2018年12月11日に開催されたネットアップ主催の年次イベント「NetApp Innovation 2019 Tokyo」の内容から、DXの推進に不可欠な最先端のITインフラやAIソリューションについて確認していく。第3回となる本稿では、マイナビニュースの読者を対象にAI/ディープラーニングに関するWebアンケートを実施。富士通 システムプラットフォーム技術本部の二人にお話をうかがい、アンケート結果の傾向と、実際にAI/ディープラーニングの導入を検討している企業担当者の"生の声"から見えてくる『AI/ディープラーニング活用の現状』を確認する。

AI/ディープラーニングの導入を検討する企業は数年前から増加している

今回のWebアンケートでの、『業務効率化や生産性向上を実現するため、AI/ディープラーニングを活用または導入検討していますか？』という質問に対しては、63％が導入もしくは導入する意向を持っていると回答しており、そのうちの47％が導入の検討・調査を行っている段階と答えている。「確かにAI/ディープラーニングを導入したいという企業の声は増えてきています」と石川氏は話す。高山氏も「2015年くらいから、AI/ディープラーニングに対するニーズが高まっていくのを感じていました」と、アンケート結果を肯定する。

このように、AI/ディープラーニングの導入・活用を検討する企業は増えてきているが、実際に導入して効果的に活用している企業は多いとはいえないのが現状だ。その要因として、高山氏は「実際の業務に適用させているケースもありますが、現状では要素技術の検証を進めている段階ともいえます。その意味では、まだ完全に業務適用できる環境は整っていない印象があります」と考察。まずは技術的な観点から、土台となるインフラ・プラットフォームの整備を進めているケースが多く、情報システム部門が個別業務への適用を進めるフェーズに入るまでにはもう少し時間がかかると語る。Webアンケートの「AI/ディープラーニングのどの機能に興味がありますか？」という質問に対しての回答がかなりバラける結果となったことからも、企業や業種によってAI/ディープラーニングに求めるものや、活用のフェーズが異なることがうかがえる。

多くの企業が抱えるAI活用の課題と、その解決を支援するサービス・ソリューションとは

それでは、多くの企業で試行錯誤が続けられているAI/ディープラーニングの導入で、課題となっているものは何だろうか。Webアンケートで「AI/ディープラーニングの利用を検討するにあたり、何が課題となりますか？」と問いかけたところ、圧倒的に「導入・利用コスト」を挙げた回答者が多く、続けて「用途と効果測定（費用対効果）」「人材不足/スキル不足」「正確性や信頼度」といった回答が続いた。ここで挙げられた課題から『AI/ディープラーニング活用の現状』が見えてくると二人は口を揃える。
「多くの企業はAI/ディープラーニングを試している段階で、費用対効果が見えてきません。コストだけを見てしまうとPoCを活用して検討を進めてもなかなかGOサインが出せない。業務に効果があることが確認できれば、ある程度の導入・運用コストがかかってもGOサインが出せるようになります」（石川氏）
「人材/スキル不足に悩んでいるという企業は少なくありません。AI/ディープラーニングに関するノウハウを持つ情シス担当は限られています。新しい技術なので、必要性や重要性を説明できる人材がいなければ、経営層にとっても判断が難しくなります」（高山氏）
富士通では、こうしたAI/ディープラーニングの課題を解決するためのソリューションを数多く用意している。本連載でも解説してきた「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」をはじめとする、オンプレミス、クラウド対応のAIプラットフォームだけでなく、実際の業務に適用させるためのコンサルティングサービスも提供。さらにグループ会社が提供するディープラーニングの教育プログラムでは、富士通のディープラーニングソリューションを実際に利用しながらスキルやノウハウを学習することもできる。単にハードウェアやツールなどを提供するのではなく、コンサルティングからインテグレーション、保守に至るまでをトータルでサポートできるのが、AI/ディープラーニング導入を検討している企業にとって大きな魅力といえる。

「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」＋「ETERNUS NR1000A」が課題解決を支援

今回のWebアンケートでは、最後に「ディープラーニングのプラットフォームを構成する要素で、もっとも重要視しているものを教えてください」という問いを投げかけた。その回答は「高性能GPU（48％）」「フレームワーク（43％）」が上位に並び、ディープラーニングにおけるGPUの重要性が浸透してきた傾向が見てとれた。
「2～3年前まではディープラーニングに何が必要なのかはあまり知られていない状況でしたが、最近では認知度も高くなってきた印象があります」と石川氏。実際、今回のイベントでブースに訪れた来場者の多くは、すでにGPUの重要性を知っていたという。

高山氏は、今後は「ストレージ」を重要視する企業の割合が増えていくだろうと予測する。 「AI/ディープラーニングを最大限に活用するにはデータの蓄積が不可欠で、そこにはストレージ性能が重要な役割を果たします。AI/ディープラーニングが普及していくなか、どこかのタイミングで一気にくると思います」
その意味でも、前回紹介したオールインワンのAIプラットフォーム「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」と、NetAppの高性能ストレージ「ETERNUS NR1000A」シリーズを組み合わせたシステムの実証実験は大きな価値を持つ。今後、AI/ディープラーニングが新たなステージに突入した際には、スナップミラーやバックアップ機能が扱いやすく、スモールスタートからの拡張も容易なNetApp製品が有効な選択肢となるのは間違いない。独自OSを採用しているためセキュリティも強固で、企業に取って重要な情報資産である学習データの流出も防ぐことができる。

ここまで確認してきたように、『AI/ディープラーニング活用の現状』は、いまだ試行錯誤の段階といえる。AIの業務活用を実践するには、「データの蓄積」「人材の確保/教育環境の構築」「経営層の理解」「用途と効果測定」「費用対効果を考えたシステムの構築・運用」といった課題をひとつひとつクリアしていく必要がある。富士通が提供する幅広い製品・サービスと、今後のAI活用で重要な意味を持つNetAppの高性能ストレージ製品は、こうした課題の解決を強力にサポートしてくれるはずだ。

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