企業はAI導入に向けて競争しているが、初期の実験段階を超えると、ほとんどの企業が同じ問題に直面する。進捗が速くなるどころか、遅くなるのだ。
技術自体が主な問題であることは少ない。真の足かせとなるのは、その周囲を取り巻く組織的なシステム—セキュリティレビュー、法的チェック、コンプライアンス要件、コスト管理、そして現代のAIのスピードに対応していない開発ワークフローだ。
ビジネスリーダーは結果を求めている。開発者は最高のオープンソースおよび商用モデルへのアクセスを望んでいる。チームはデータ処理、ライセンス、インフラに関する不確実性によってブロックされることなく実験したいと考えている。しかし、各ステップでリスクとガバナンスに関する新たな疑問が生じる。あるモデルが企業がテストした他のすべてを上回る性能を示したとしても、それがどのデータで訓練されたのか、どのようにライセンスされているのか、大規模に運用するとどのようなコストがかかるのかを説明できなければ、前進することはできない。
「AIを使うだけ」の裏に潜む複雑さ
AIを使って構築するという考えは単純に聞こえる。しかし実際には、プロジェクトが概念実証を超えて成長すると、企業は内部プロセスがAIに対応していないことに気づく。AIはエンジニアリング、法務、セキュリティ、コンプライアンス、財務にまたがる決断を迫るが、それらの決断を調整することは容易ではない。
問題は早い段階で表面化する。チームはセキュリティやライセンスの影響を十分に理解せずに、公開リポジトリからモデルを取得することが多い。数日で終わるはずのセキュリティレビューが数週間に及ぶこともある。ライセンス条件は多岐にわたり、一見しただけでは明らかでない制限を伴うモデルもある。コンプライアンスチームは出所不明のデータセットについて懸念を示す。ワークロードがテストから本番環境に移行すると、コストが急増することがある。さらに、異なるグループが異なるツールや環境を使用すると、基本的な連携さえも崩壊する。
これらは意図的なものではない。急速に進化するオープンソースAIと、リスクに敏感でより遅い企業構造を統合しようとする際の予測可能な結果なのだ。
セス・クラーク氏（AnacondaのAI製品担当VP）は、組織内で生じるこのギャップについて説明した。生成AIタスクの多くは商用フロンティアモデルで処理できるが、すべてではない。彼が私に説明したように、「約20%のケースでは、異なるアプローチを取る必要があることがわかった」。特に規制対象データ、特定ドメインの専門用語、または移動するにはコストがかかりすぎる大規模な内部データセットを扱う場合に当てはまると強調した。
企業がより良いAI基盤を必要とする理由
一部の組織はこれらの障害に対して監視を強化することで対応するが、それによって開発はさらに遅くなる。一方、テストを加速させるために管理を緩和する組織もあるが、それは新たなリスクをもたらす。最も速く前進している企業は、AIにはより強固な基盤が必要であることを受け入れている：透明性、標準化、そして開発のペースに合わせた自動化されたガバナンスだ。
この基盤は、モデルの出所、ライセンス方法、訓練に使用されたデータ、そしてその動作に関する明確な可視性から始まる。そこから、チームが即席のパイプラインを組み合わせることなく、モデルをテスト、検証、比較できる統一された環境が必要となる。
ここでIDとガバナンスチームが重要な役割を果たす。デン・ジョーンズ氏（909Cyberの創業者兼CEO）は、企業がこのバランスを見つけるのを何年も支援してきた。彼の言葉を借りれば、「ほとんどの企業がAIで苦労するのは、モデルが悪いからではなく、システム、ID、データがAIに対応していないからだ。データの出所を追跡したり、基本的なアクセス制御を実施したりできなければ、その上にAIを追加するとリスクが大きくなるだけだ。企業はまず可視性とガバナンスを必要としている。その基盤があれば、AIは負債ではなく力の乗数となる」。
クラーク氏も、AIシステムがより複雑になるにつれて可視性の重要性が高まっていると強調した。組織はチームがコスト、パフォーマンス、精度のバランスを取るための全体像を必要としている—これはモデルサイズとワークロードが増大するにつれて難しくなる課題だ。
問題解決への取り組み
ベンダーは企業が直面する摩擦の大きさを認識し始めている。AnacondaのAI Catalystスイートは、市場がどのように対応しているかの一例だ。同社はSaaSファーストのアプローチから始めるのではなく、組織が自社環境内でワークロードを実行できるVPCファーストモデルを中心にプラットフォームを構築した。これにより、より厳格なセキュリティとコスト管理が可能になる。これだけでも企業AI戦略の転換を反映している。
AI Catalystには、ライセンス、セキュリティリスク、出所について確認された、厳選された安全な生成AIモデルのカタログが含まれている。このプラットフォームを使用すると、チームは同じ条件でモデルを比較し、プライベートインフラ内にデパロイし、パフォーマンスやコストニーズに基づいて異なる量子化バージョンを選択できる。これは企業のAI導入を遅らせる不確実性を軽減する方法だ。
このプラットフォームはまた、「AI部品表」のようなものへの高まるニーズに対応しており、組織に各モデルに含まれるもの、どのように訓練されたか、どのようなリスクや制限が伴うかについての詳細な情報を提供する。このレベルの透明性は、ガバナンスと実用的な意思決定の両方にとって不可欠になりつつある。
今後の展望
AIは引き続き急速に進化しており、企業は不必要なリスクにさらされることなくそれに追随しようとしている。技術は強力だが、その背後にある運用上の課題も同様に重要だ。摩擦を減らすことに焦点を当てる企業—モデルの出所を明確にし、ツールを統一し、ガバナンスを標準化し、チームに安全な境界内で作業する自由を与える企業—は、場当たり的な実験に頼る企業よりも速く前進するだろう。
スピードはショートカットではなく、構造から生まれる。最も明確で透明性が高く、効率的なシステムをこれらのモデルの周りに構築する組織が、最終的に優位に立つだろう。
