準備、開始、トレーニング：AIのためのデータとインフラストラクチャを準備する3つのステップ

チームの連携からインフラの選択まで、効率的で安全なAIトレーニングの基盤を築く方法をご紹介します。.

この記事は、よりスマートでビジネスに即したAIの構築に関する2部構成シリーズの第2弾です。.
パート1では, 私たちは、その重要性と利点に焦点を当てました。 独自のデータでAIモデルをトレーニングする. この記事では、モデルトレーニングの前に取るべき実践的な手順に焦点を当てます。.  

AIの潜在能力を最大限に引き出すには、企業のデータニーズに合わせてモデルをトレーニングすることが不可欠です。しかし、カスタマイズされたAIのトレーニングは容易ではありません。モデルの種類が多岐にわたり、予算上の制約や設定作業も必要となるため、多くの組織はドメイン特化型AIの導入を遅らせたり、汎用的な基礎モデルに頼ったりしています。しかし、それでは製品データに基づいてトレーニングされたテクニカルチャットボットや、顧客のニーズに合わせた金融リスクモデルなど、AIがもたらす多くの潜在的なメリットを逃してしまうことになります。.  

代替案として、すぐにトレーニングに取り掛かるという選択肢は魅力的に映るかもしれません。特に、組織が最適化可能な大量のデータを保有していたり、AIで効率化できる複雑な規制に対応している場合はなおさらです。しかし、企業のデータ、インフラ、目標を整合させる前にトレーニングに急いで着手すると、ワークフローの非効率化、情報の不整合、貴重な時間の浪費につながり、致命的なミスとなる可能性があります。行動を起こす前に、計画を立てることが重要です。.  

「電車」ボタンを押す前に、以下の点をきちんと確認しておきましょう。.

ステップ1：チームと目標を整合させる

組織の具体的なAI目標を定めるには、すべての関係者がAIトレーニングの取り組みに賛同していることを確認することが不可欠です。アプリケーション開発、データサイエンス、ITインフラストラクチャおよび運用、コンプライアンス、そして経営陣など、あらゆる部門の担当者を含めましょう。各部門は、AIの活用方法についてそれぞれ独自のニーズや期待を持っているはずです。すべての関係者が集まり、今後の進め方について合意することで、あらゆる細部まで見落とすことなく進めることができます。.   

特に、関係者が複数の地域や利害関係にまたがっていたり、技術的なバックグラウンドが多様であったりする場合、チーム内で共通の目標について合意するのは難しいかもしれません。合意形成を促進するために、各人のニーズや障害の根本原因を探る具体的で実行可能な質問を投げかけてみましょう。例えば、AIに部署やアプリケーションでどのようなことを実現させたいですか？どのようなプロセスにAIを適用したいですか？このプロジェクトでどのような課題が予想されますか？といった質問です。  

プロジェクトの正確な範囲に関する質問も重要です。モデルパラメータを微調整するのか、それとも単に参照を追加するだけなのか。 既存の基盤モデルを改善するための関連外部データはありますか？ 推論精度を重視するのか、それとも運用自動化を重視するのか？モデルのパフォーマンスはどのように検証するのか？  

次に、事業の発展に合わせて、継続的なトレーニングと継続的な改善のためのプロセスを構築しましょう。例えば、モデルはどのくらいの頻度で更新されるのか？誰が更新を主導するのか？新しいワークフローの作成は困難な作業となる場合もありますが、最初から責任分担を明確にすることで効率化を図ることができます。さらに、プロセスと合意された目標に関する詳細なドキュメントを作成・更新することで、全員が参照できる信頼できる情報源を確保できます。.   

セキュリティとガバナンスに関するベストプラクティス（緊急時対応計画を含む）を検討し、最初から責任あるAIフレームワークを構築しましょう。バイアスをどのように評価し、軽減しますか？透明性と説明可能性をどのように維持しますか？これらのチェックポイントは、AIモデルが展開された後に発生する可能性のある状況において非常に重要となるため、すべてのチームメンバーが計画とフレームワークを理解し、組織が望む結果が得られるよう支援することが重要です。.  

ステップ2：データハウスを整理する

必要なデータをすべて収集する 

チームの目標が一致したら、次は適切なデータソースを特定しましょう。そのためには、組織全体の情報源をすべて洗い出すデータインベントリを作成する必要があります。これには、顧客ログ、社内文書、サポートチケット、財務記録などが含まれます。適切なデータソースを決定するには、前のステップで概説した目標を考慮してください。チームは、AIモデルの主な目的として何に合意しましたか？どのような質問に答えるのでしょうか？誰に役立つのでしょうか？モデルが社内向けであれば、トレーニングに必要な社内文書やヘルプチケットを収集してください。モデルが技術的な質問に答えることを目的としている場合は、製品シート、ウェブサイトデータ、販売情報などを収集してください。主な目的は、組織の実際の運営状況を正確に捉えたデータを使用することです。.  

データ品質を評価する 

しかし、データの収集は、すべてを倉庫に集めるほど単純なものではありません。独自のデータセットは、部門間で整理されていなかったり、サイロ化されていたり、一貫性がなかったりすることが多く、モデルの性能は入力される情報の質に左右されます。データの正確性、完全性、関連性に関して、データの品質を評価する必要があります。正確性とは、値が正しいか、レコード間でラベルが一貫しているかなど、データが正しいかどうかを指します。完全性とは、欠落したフィールドがなく、必要なすべての変数が十分に網羅されているため、モデルが誤った方向に導かれないことを意味します。関連性とは、データが解決しようとしている主要な問題に対してどれほど有用かを指します。データは有用であり、適切なコンテキスト内にあるでしょうか？モデルが最高の効率で動作することを保証するには、データ品質の3つの柱すべてが必要です。. 

クリーンなデータ 

不正確、不完全、または無関係なデータによる落とし穴を避けるには、統合前にデータ形式（CSV、SQL、DataFrameなど）を標準化し、使用可能なデータと使用できないデータを定義するガバナンスポリシーを導入することに注力する必要があります。適切に行えば、独自データの収集は量よりもキュレーション、つまり適切なデータを選択し、クリーンアップし、ビジネスの実態を反映していることを確認することに重点が置かれます。この基盤こそが、既成のモデルを差別化されたエンタープライズグレードのインテリジェンスを提供するモデルへと変えるのです。. 

データクレンジングには、欠損値の特定と補完、重複データの削除、時間形式と数値の標準化、矛盾やエラーの修正、外れ値の検出と処理といった作業が含まれます。データサイエンティスト、エンジニア、アナリストは通常、カスタマイズされたスクリプト、フレームワークを備えた既存のデータパイプライン、データ準備プラットフォーム、または組み込みのAI/MLツールを使用して、この作業を行います。.   

データガバナンスを確保する 

データクレンジングの一環として、特に規制対象業界においては、データガバナンスとプライバシープロトコルを強化することで機密データを管理することが重要です。これは、各データセットの所有権を明確にし、アクセス制御を改善し、データソースを追跡するとともに、明確化が必要なデータ保持ポリシーを確認することを意味します。業界によっては、データの匿名化と規制遵守の検証も不可欠となります。.  

データを異なるセットに分割する 

AIモデルを公平に訓練および評価するために、クリーニング済みのデータセットは3つのグループに分割されます。  

• • • トレーニングセット ―通常、利用可能なデータの70%または80%がモデルの学習に使用されます。
    • 検証セット – 約10～15%のデータ。トレーニング中にハイパーパラメータの調整に使用される。
    • テストセット – 残りの10～15%は、未知のデータに対するモデルのパフォーマンスを評価するために保留されます。

このようにデータを分割して使用することで、「リーク」を防ぐことができます。リークとは、モデルが訓練データを単に記憶するだけで、一般化を学習しない状態のことです。.  

ステップ3：適切なインフラストラクチャを選択する

AIモデルのトレーニングには、それに追いつくことができるフレームワークと計算能力が必要であり、現在では複数の選択肢があります。GPUベースのインフラストラクチャは、並列処理能力に優れているため、一般的に最も人気のある選択肢です。つまり、数千もの演算を同時に実行できるということです。しかし、特に予算が限られている中小企業にとって最も大きな問題は、GPUはAIトレーニングに必要な集中的な処理には理想的であるものの、特に大規模になると非常に高価になるということです。.  

検討する際に AIトレーニングインフラストラクチャ、, 他にも選択肢があり、最終的な決定は、AIの目標、コスト、データプライバシーの必要性、既存のフレームワークに基づいて行われるでしょう。.  

オンサイトトレーニング  

AIモデルを自社の拠点で物理的にトレーニングすることで、データとユーザーアクセスを完全に制御でき、潜在的なプライバシー侵害の心配を解消できます。政府や業界の規制がますます厳格化し、データ主権に関するポリシーが進化する中で、オンプレミスでのトレーニングは大きなメリットとなります。.  

しかし、トレードオフもあり、最大のものは価格です。既存のインフラストラクチャが既にある場合でも、必要な GPU クラスターの数だけでなく、必要な冷却システム、バックアップ システム、メンテナンス コスト、 大容量ストレージ.   

クラウドプラットフォーム  

クラウドGPUインスタンスを利用すれば、オンプレミスでのトレーニングに伴う煩雑な管理上の問題を回避できます。クラウドGPUのレンタルは、初期費用を大幅に削減できるだけでなく（ハードウェアをすべて購入する必要がないため）、クラウドプロバイダーが提供する最新の機能を利用でき、インフラストラクチャの管理に関する心配も不要になります。このオプションを選択することで、管理業務やIT関連の懸念事項に煩わされることなく、AI開発の目標達成に集中できます。. 

しかし、長期的に見ると、クラウド上でAIをトレーニングしても、必ずしもコストが安くなるわけではありません。GPUの数は、たとえ別の場所に設置されていても変わりません。そのため、月々のワークロードとレンタル料金がすぐに積み上がってしまう可能性があります。繰り返しトレーニングが必要な長時間稼働型のAIモデルの場合、GPUのレンタル費用が予算を圧迫し始め、最終的には自社インフラへの投資コストを上回ってしまう恐れがあります。.  

さらに、パブリッククラウド上のGPUインスタンスへのアクセスは需要に応じて変動する可能性があります。必要な時に希望するGPUタイプが利用できない場合があり、選択肢が限られてしまうこともあります。また、機密データをクラウドに置くということは、常にセキュリティ侵害のリスクにさらされることを意味します。言うまでもなく、医療、金融、政府機関などの機密性の高いデータセットは、多くの場合、法律でオンプレミスに保管することが義務付けられており、クラウドトレーニングのために外部に移動することはできません。.  

ハイブリッドソリューション  

トレーニングのニーズによっては、ハイブリッドアプローチが最適な選択肢となる場合があります。このソリューションでは、機密性の高いデータはオンプレミスでトレーニングに使用しつつ、機密性の低いデータにはクラウドのGPUリースを活用できます。例えば、クラウドで機密性の低いデータを使ってモデルをトレーニングした後、オンプレミスで機密性の高いデータを使ってモデルを微調整することができます。さらに高度な構成として、フェデレーテッドラーニングやマルチノード分散トレーニングなどがあり、クラウドで1つのデータセットをトレーニングし、オンプレミスシステムで別のデータセットをトレーニングした後、モデルパラメータを統合します。.  

ハイブリッドソリューションの欠点としては、帯域幅や送信料金といったデータ移動コスト、データの整合、正規化、パイプラインへの供給方法の一貫性と同期性、そして複数の環境にわたるパイプラインを調整するために高度な専門知識を持つ人材が必要となるなど、運用上の複雑さが挙げられます。.  

AIの成功のための適切な基盤を構築する

チームの連携、適切なデータの選定、そして適切なインフラストラクチャの選択は、あらゆるAIトレーニング戦略の3つの必須要素です。しかし、この3つの中で、インフラストラクチャはしばしば最大の障壁となります。目標が明確でデータも十分に準備されていても、コンピューティング環境が追いつかないとトレーニングは停滞してしまいます。企業は、オンプレミスのリソースへの投資、クラウドでのGPUレンタル、あるいはハイブリッドアプローチの導入など、コスト、プライバシー、パフォーマンスのバランスを取る必要があります。. 

ここは PhisonのaiDAPTIV aiDAPTIV+は強力な優位性を提供します。GPU VRAMを専用フラッシュメモリSSDで拡張することで、大規模なGPUクラスタを必要とせず、機密データをクラウドに公開することなく、組織はより大規模なモデルをローカルでトレーニングできます。AIトレーニングに必要な速度と拡張性を実現しながら、コストを削減し、厳格なデータプライバシーを維持します。. 

伝えたいメッセージは明確です。インフラをボトルネックにしてはいけません。綿密な計画と適切なツールがあれば、組織は整合性が取れ、データ駆動型であるだけでなく、大規模なイノベーションを支えるのに十分なパワーを備えたAI基盤を構築できます。. 

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よくある質問（FAQ）：