アシッシュ・バゲル氏はNucleusTeq、NuoData、Fyndrの創業者兼CEOであり、デジタル、データ、クラウド、AIの分野で24年以上のコンサルティング経験を持つ。
生成AIはもはや投機的なR&D領域ではない。企業変革のための戦略的レバーだ。しかし、多くのCIOやCDOにとって、課題は生成AIにどう備えるかという問いになっている。
パイロットプロジェクトから企業規模の本格展開への移行には、派手なデモや単発の実証実験以上のものが必要だ。それには規律あるエンジニアリング、運用の厳格さ、そして生成AIモデルを実際の本番環境に統合するための体系的なアプローチが求められる。
以下は、データ準備からインテリジェントエージェントまでの実践的な段階的フレームワークであり、テクノロジーリーダーが組織全体で生成AIを大規模に推進するために活用できるものだ。
1. 再利用可能で管理されたデータパイプラインを構築する。
生成AIのユースケースを運用する前に、基盤となるのはデータだ：クリーンで、アクセス可能で、管理され、再利用可能なデータ。これを実現するために、企業はプロファイリング、スキーマチェック、データ品質検証、メタデータ取得を自動化する汎用EDAパイプラインに投資すべきだ。系統と分類でデータセットをカタログ化することで発見可能性を高め、チームが信頼できるソースを簡単に再利用できるようにする。
同様に重要なのは、プライバシールール、PII検出、アクセス制御をソースレベルで早期に組み込むガバナンスだ—特にLLMトレーニングパイプラインでは。信頼性の高いデータ基盤があれば、企業標準を損なうことなく実験が可能になる。
2. 再利用可能なRAGを使用してデータをモデルに接続する。
大規模言語モデルだけでは十分ではない。企業固有のコンテキストへのアクセスが必要だ。
ここで検索拡張生成（RAG）が輝く。組織はOpenAI、Hugging Face、Cohereなどのモデルを使用してエンベディングを生成し、その知識をFaiss、Pinecone、Weaviate、Qdrantなどのベクトルデータベースに格納できる。
また、ドキュメントやウィキからソースコードに至るまでの内部コンテンツの同期を自動化し、ベクトルストアが常にリアルタイムの知識を反映するようにすべきだ。このように、RAGアーキテクチャはハルシネーション（幻覚）を減らし、モデルの応答における企業関連性を向上させることができる。
3. 特定のユースケース向けにオープンソースモデルを微調整する。
GPT-4のようなAPIベースのモデルは幅広い機能を提供するが、PI、PII、コンプライアンスデータの共有により、そのようなモデルの企業採用は大きな課題となっている。
コスト効率の良い制御のために、GPT-OSS120b/20b、Hugging Face、Llama 8b/70b、StarCoder 15Bなどのオープンソースモデルを独自データで微調整することを検討しよう。このプロセスは、ドメイン固有の会話、コードスニペット、ビジネスロジックからデータセットをキュレーションすることから始まり、教師あり学習による微調整、必要に応じてアライメントのための強化学習が続く。
Weights & BiasesやMLflowなどのツールを使用して、実行を追跡し、メトリクスを比較し、モデルバージョンを登録できる。自社モデルを所有することは、パフォーマンス、コスト、IPを所有することを意味し、規制対象またはIP機密性の高いドメインでは重要だ。
4. ソフトウェアのようにモデルを登録、評価、監視する。
微調整されたモデルには拠点が必要だ：ライフサイクル管理、評価、安全なデプロイメントをサポートするシステムだ。
各モデルは、トレーニングデータ、ハイパーパラメータ、評価結果を含む完全な系統で登録されるべきだ。評価は継続的に行われ、ゴールデンデータセットと敵対的なエッジケースの両方でパフォーマンステストが実施される。本番環境では、モデルを綿密に監視し、精度、レイテンシ、ドリフト、人間のフィードバックを追跡し、これらすべてが再トレーニングサイクルに情報を提供する。
DevOpsがソフトウェア配信を変革したように、MLOpsとLLMOpsフレームワークは生成AIを安全にスケールするために不可欠だ。
5. APIだけでなく、エージェントを構築する。
生成AIの真の解放は自律型エージェントにある：推論し行動できるモジュール式の目標駆動型コンポーネントだ。例えば、エージェントはデータフレームのスキーマを入力として受け取り、本番環境対応のSparkまたはPandasパイプラインを生成できる。
そこから、レガシーETLコードを最新のPythonベースのフレームワークに変換し、ビジネスロジックと制約に基づいてSQLを生成・検証し、さらには取り込み、変換、検証、デプロイメントのためのツール間でステップをチェーンすることまで、その機能を拡張できる。これらのエージェントは、生のモデル出力と実世界のアプリケーションの間のギャップを埋めることができる。
6. 実際に作業が行われる場所に生成AIをデプロイする。
インパクトを与えるには、生成AIは脇に置かれるのではなく、業務の流れの中に存在する必要がある。これはエージェントをIDE、ダッシュボード、BIツール、Slackワークフローに直接組み込むことを意味する。
機能はユーザーの役割、意図、データに合わせてコンテキスト的に表示されるべきだ。何よりも、デプロイメントは価値提供までのスピードを優先し、生成AIが数秒以内に回答、生成、変換、ルーティングを可能にすべきだ。生成AIが見えないインフラストラクチャになるとき、それは不可欠なものとなる。
モデルではなく、システムを構築せよ。
単にモデルへのアクセスを通じて生成AIを追求している企業は要点を見逃している。真の競争優位性はシステム思考から生まれる：管理され再利用可能なデータ；バージョン管理され、微調整され、監視されるモデル；実際のビジネス問題を解決するエージェント；そしてユーザー採用を促進するインターフェース。
生成AIは断片的なPOCの連続としてはスケールしない。勝者となるのは、それを企業の新しい運用レイヤーとして捉えるCIOとCDOだろう。最高のモデルを構築する者ではなく、その周りに最も知的なシステムを構築する者が勝利する。
