AIシステムの導入は、今や多くの企業にとって競争力を高めるための必須戦略となっています。
これまでシステムに頼らずにやってきた会社から、常に最新鋭の技術を取り入れながら成果を出してきた会社まで、日本の企業全体が注目している技術だと感じています。
ただ、こうして、AIシステムを導入する企業が年々増加する中でAIのアルゴリズムやデータ分析の能力に注目が集まりがちですが、実はその成功を左右する鍵の一つは「インフラ」にあるということをご存知でしょうか？
或いは、見落としてしまってはいませんか？
インフラはシステムを安定的に稼働させるためのものですよね。
システムの基盤を支えるものなので、「出来て当然」なのではないでしょうか？
確かにそう思われがちですが、AI技術へ注目するあまり、特に費用面を考慮する際に「見落とされがちなポイント」となっているのも事実です。
実際問題として、AIシステムがうまく機能しなかったり、導入後に問題が発生するケースにおいて、不十分なインフラの整備が原因となっていることが多々あります。
せっかく業務効率化を掲げたり、良くしていこう！と立ち上げたプロジェクトが、そんなふうになるのは嫌ですね…。そうならないようにするにはどうすれば良いのでしょうか？
ということで、今回はシステムをこれまで積極的に取り入れてきた方にも、そうでない方にも、ご理解いただけるように「システム開発におけるインフラ整備の重要性」と「インフラ整備を行う上で確認しておくべき事項」をお伝えできればと思います！
他社が作成したシステムの改修依頼も請けた経験からも実感する、基盤となるインフラの重要性をしっかりお伝えできればと思います。
この記事では、
AIシステムにおいてインフラ面を見過ごしてしまったために起こりうるリスクを見ながら、インフラ整備の重要性を確認した後、「AIプロジェクトを成功に導くためのインフラ構築」について解説してゆきます。
これからAIを取り入れようと検討されている方の、ご参考になれば幸いです。
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創業以来24年、専門知識が少ないジャンルでもお客様とお話ししながら伴走していくようなスタイルで、必要であればコード解析から行い、最新技術を取り入れながら、お客様のご要望(課題)を限りなく近い形で実現してまいりました。
おかげさまで、得意ジャンルはこれ、といった特化型な開発会社ではありませんが、 様々な業界のシステム開発を任せていただき、月間ユーザー200万人以上規模のポイント制度を用いたアプリ開発や1000万人規模のシステム開発をはじめ、多数のiOSやAndroidのアプリ開発や規模の大きなシステム開発などの実績を積んでまいりました。
私たちの強みは、実際に今後も時代に沿ってサービスも成長させていけるようなインフラ面も考慮した開発を行っている点で、実際にリプレイスを行いながら十数年にわたって運用しているサービスもございます。
AIシステム運用の落とし穴
—インフラ不足が招く具体的なリスク３つ
先ほどお話ししたインフラの整備。
ここを怠ってしまうと、多くの場合、システムが出来上がった後の運用段階で課題と直面することになります。
困り果てた挙句、改修を余儀無くされ、費用がかさむことになったり、費用対効果が見込みを下回ることとなったプロジェクトも少なくないでしょう。
考えるだけで頭痛がしてきそうです…「AI」と「インフラ」にはそれぞれに別の専門家がいるように、分けて念頭に置いておく方が良さそうですね。
でも、具体的にはどんなリスクがあるのでしょうか？
まずは、インフラの重要性を理解するために起こりうるリスクについて、ここでは主な3つについてとりあげましたので、ご一緒に見てゆきましょう。
システムのパフォーマンス低下
AIシステムは大量のデータを扱うため、インフラが整備されていないと、システムのパフォーマンスが低下します。
「そんな大きなデータなんて扱わないよ」と思われた方もいるかもしれませんが、AIシステムは、表面的には少量に見える情報でも、裏で膨大なデータを処理しています。
例えば、顧客の行動分析や売上予測のようなシンプルなタスクでも実際には過去の膨大な取引データや外部の市場データ、さらにはリアルタイムの情報など、多数のデータが絡み合って処理されています。
これら大量のデータと複雑なアルゴリズムをリアルタイムで処理するためには、高い処理能力を持つインフラが必須となるというわけです。
もしこのインフラが不十分であれば、こうしたデータ処理が滞り、「処理速度が遅くなる」「応答時間が長くなる」などの問題が発生し、かえって業務効率が低下してしまう恐れがあります。
パフォーマンス低下は、顧客満足度の低下や、事業の競争力喪失に直結する大きなリスクとなることは想像に容易いでしょう。
セキュリティの脆弱性
多くの方はAIシステムで業務効率化などを検討されているのではないでしょうか？
そのために、多くの場合は社内のデータなども扱われることでしょう。
特にAIシステムはより正確な判断や処理を行うためにより多くのデータを必要とし、それに伴いセキュリティリスクも高まります。
つまり、インフラのセキュリティ対策が不十分だと、システムがサイバー攻撃やデータ漏洩の危険にさらされやすくなります。
AIは企業の機密情報や顧客データを扱うことが多いため、このデータが漏洩すると、企業にとって大きなダメージを与えるだけでなく、法的なトラブルに発展する可能性もあります。
これは、多くの企業がAI導入後に恐れているリスクです。
適切なセキュリティ対策を講じたインフラがない状態では、AIシステムの導入そのものがリスク要因となってしまうことがあるため、クラウドインフラやオンプレミスのセキュリティ構築を行うなどの対策が重要です。
システムのダウンタイムによる業務停止
また、インフラが不十分な場合、AIシステムの運用中にダウンタイムが発生しやすくなります。
AIシステムは複雑で、高負荷がかかる処理を行うため、インフラがそれを支えきれないと、システムが停止するリスクが高まります。
これは企業の業務が停止することを意味し、場合によっては数百万、数千万単位の損失を招くこともあります。特に、AIシステムが顧客とのリアルタイムなやり取りに使用されている場合、その影響は計り知れません。
そのため、AIシステムを安定的に運用するには、ダウンタイムを最小限に抑えるための冗長性や負荷分散の仕組みを持つインフラが必要不可欠です。
インフラ不足がAIシステムの運用に与えるリスクについてが少し理解できました。
でも、インフラをしっかりと整備した場合とそうでない場合では、どのように状況が変わるのでしょうか？
では、次の章では、成功と失敗を具体例を用いて紹介し、比較することでその差を明らかにしていきましょう。
インフラの違いでここまで変わる！AIプロジェクト具体例
成功例 —スケーラビリティを確保したインフラで事業拡大を実現
ある企業では、顧客の購買行動をリアルタイムで分析するAIシステムを導入し、事業拡大に成功しました。この企業は、データ量が増加することを見越してクラウドインフラのスケーラビリティを強化し、AIシステムが円滑に稼働することを踏まえた設計を行なっていました。
成功したポイントは以下のとおりです。
このようにインフラのスケーラビリティを事前に考慮し、クラウド基盤を強化することで、AIシステムのパフォーマンスを最大限に引き出し、企業の事業拡大に貢献しました。
AIシステムの成功には、データ増加にも対応できる拡張性が鍵となります。
次は反対に失敗例を見てみましょう。
失敗例 —インフラ整備不足による処理遅延とデータ損失
よく調査などで、実名を出さずとも例に上がっている製造業。
製造業では、工場の稼働状況や品質管理、物流など、非常に多くのセンサーや機器から得られたデータを処理する必要があります。多くの異なる機器やセンサーがシステムに接続されるため、これらを統合して管理するためのインフラはかなり複雑になります。
加えて、製造ラインの最適化や品質管理のためにはリアルタイムのデータ処理も重要となることでしょう。
これらを処理するために、大規模なデータ処理とリアルタイムな判断が求められるというわけです。
これを確保するためには、スケーラビリティは必須事項になるのも頷けます。
AIシステムやそのインフラがデータ量の増加や複雑な処理に対応できない場合、結果的にシステム状態が断続的にダウンしたり、障害が発生したりしやすくなります。
ここで、バックアップなどの対処がきちんとインフラに組み込まれていなければ、重要なデータの一部が失われてしまう可能性もあるでしょう。
失敗となる要因に注目してまとめると、以下のとおりです。
ここではあくまで例として取り上げましたが、米国の非営利の国際政策シンクタンクであるRAND co.でも、2024年8月に出した記事でAI プロジェクトの 80% 以上が失敗しているとして、その主な要因5つのうちの一つに「適切なインフラを備えていない可能性」と述べています。
それほど重要な事項であるということが伺えます。
記事の詳細はこちらへ：
The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed >>
なるほど。成功したプロジェクトでは、
初期段階から拡張性やセキュリティを重視したインフラを整備し、運用リスクを最小限に抑えているということですね。
成功・失敗を分ける注目ポイントはこんな感じでしょうか？
AIシステムの成功は、インフラ整備における初期投資が大きく影響します。
特に、拡張性やセキュリティ、冗長性を確保することで、AIプロジェクトは安定的かつ効率的に運用でき、長期的な成功を収めることが可能になります。
予算を抑えることも費用対効果の内ですし、言うまでもなく重要事項ですが、比較的お安いなと感じた場合は、喜ぶのは少し置いておき、「なぜその金額内で開発が行えるのか」ということにも着目したいところですね。
当社 IAJでは、要件定義から参加させていただき、お客様のご要望に沿うことは勿論、実稼働させた時の使いやすさや、会社の成長と共にシステムも成長させていけるような長期運営を見越したインフラ構築を踏まえたシステム開発を行ってまいりました。
中には、お客様へご納品した後も、時代に沿ったユーザビリティへの変更してほしいという依頼を受けて手を加えながら、約20年にわたり運用してきたシステムもございます。
『せっかく投資するなら、長い目で見た時に、きちんと元を取り、利益を出していけるようなシステムを』と、ご希望されている方はぜひ私たち IAJにもお問い合わせくださいね。
お問い合わせフォームはこちらへ >>
また、もし当社 IAJについて気になるなぁ…と思っていただけた方は、以下にいくつか事例を取り上げておりますのでぜひご確認ください。
当社の開発事例についてはこちらへ >>
当社のAI事業に関してはこちらへ >>
インフラ構築の6つのステップ
—AIシステムを成功させる方法
さて、ここまで読んでいただき、インフラ整備の重要性を再認識していただいたところで、「重要性はわかった、気にするのはこれだけでOK？」と思われた方もいるかもしれません。
ですが、インフラ整備を行うためにも、そのまわりの環境や状況を含めて確認すべき事柄があります。
せっかくここまで読んでいただいたので、最後に、インフラ整備を行う上で、重要となるポイントも含めて、「AIシステムの安定的な稼働」と「長期的な成功」を支える堅牢なインフラを構築するための必要事項をまとめてゆきたいと思います。
システム開発を依頼しようとご検討されている方は、ぜひ最後までチェックしてみていただければ幸いです。
事前計画
—AIシステムの要件定義を明確にする
AIシステムにかかわらず、どんなシステムにも言えることですが、システム導入を成功させるための第一歩は、事前にシステムの要件定義を明確にすることです。
AIシステムには、使用するデータの量や処理のスピード、セキュリティ要件などが各プロジェクトごとに異なります。これらをしっかりと把握し、今後のシステム運用で発生する可能性のある課題を見越して計画を立てることが重要です。
要件定義を怠ってしまうと、導入後に予期しないトラブルや性能不足が発生し、追加のコストや対応時間が発生する可能性があります。
プロジェクトの初期段階でこのステップを踏んでおくことで、後々の運用がスムーズに進むでしょう。
ステークホルダーとの綿密な連携
ー稼働後の不備を未然に防ぐ方法
AIシステムを導入するプロジェクトは、IT部門だけではなく、営業、マーケティング、さらには外部のパートナーなど、さまざまなステークホルダーが関与しますよね。
それぞれの部署や関係者が抱えるニーズや目標は異なるため、プロジェクトの早期段階からステークホルダーと綿密な連携を取ることが、インフラ設計とシステム運用の成功を左右する重要な要素となります。
ステークホルダーとの連携が不足すると、システムが稼働した後に、パフォーマンスの低下や予想外の不具合が表面化することも少なくありません。
例えば、IT部門がシステムの技術面ばかりに焦点を当ててしまい、営業部門やマーケティング部門が必要とする機能が設計段階で十分に反映されていないケースが挙げられます。
このような問題を防ぐためには、定期的なミーティングやフィードバックのプロセスを早期から確立し、プロジェクト全体の一貫性を確保することが不可欠です。
ここでのポイントを以下にまとめます。
ちなみに、この連携は社内外問わず、システムに携わる人たちでの連携になります。
私たちも、開発を依頼されたら納期まで、予め決めた曜日や周期で、ご依頼いただいたお客様へ進捗報告を行ったり、開発過程で出てきた疑問点やお客様からの質問などに対応したりできる時間を定期的に作るようにしています。
例えば、毎月第三(火)15:00~といったふうにです。
こうすることで、相互の認識齟齬や懸念点を見過ごすのではなく解消しながら開発を進められ、結果、よりご満足いただけるシステムのご納品に繋がります。
冗長化と負荷分散 —システムの安定稼働を実現する
AIシステムは常に高負荷な処理を行うため、冗長化と負荷分散の設計が不可欠です。
万が一、システムの一部が停止しても、冗長化された別のシステムが代わりに処理を続行できるような設計にすることで、ダウンタイムの発生を最小限に抑えることができます。
また、負荷分散を適切に行うことで、システム全体にかかる負荷を効率的に分散させ、パフォーマンスの低下を防ぎます。
特に、複数のサーバーやクラウドリソースを利用する場合、この設計は重要で、システム全体の安定性を向上させるためのカギとなります。
スケーラビリティの確保 —未来を見据えたインフラ設計
AIシステムは、データ量やユーザー数が増加すると、その処理負荷も大きくなります。
そのため、スケーラビリティ（拡張性）を確保することが非常に重要です。
将来的にデータ量が急増した場合や、ビジネスの成長に伴いシステム規模を拡張する必要が出たときに、インフラがその変化に対応できなければ、システムのパフォーマンスが低下し、顧客や社内の業務に悪影響を与えます。
例えば、クラウドインフラを活用することで、必要に応じてリソースを拡張・縮小できる柔軟なインフラ設計を実現できます。
これにより、システムの拡張時に余計な時間やコストをかけずに対応することが可能です。
セキュリティ対策を考慮したインフラ設計
—データ保護とリスク軽減のための施策
AIシステムは膨大なデータを取り扱うため、セキュリティ対策が欠かせません。
特に、機密データや個人情報を扱う場合、適切なセキュリティ対策を講じなければ、データ漏洩やサイバー攻撃のリスクが高まります。
インフラ構築の段階で、データの暗号化や多要素認証、ファイアウォールの設定など、基本的なセキュリティ施策をしっかりと整える必要があります。
また、外部攻撃に対して脆弱性の評価を定期的に行うことも重要です。
万が一セキュリティに欠陥があれば、AIシステム全体の信頼性が損なわれ、企業のブランドイメージにも悪影響を及ぼす可能性があります。
コンプライアンスを考慮した運用と監視体制の確立
—継続的なモニタリングでリスクを回避
インフラを構築した後も、運用と監視体制の確立が重要です。
法的なコンプライアンスの遵守も重要です。個人情報保護やデータ処理に関する法律をしっかりと把握し、それに基づいた運用が求められます。
また、AIシステムは導入後、予期しない問題が発生することがありますが、これを早期に発見し、対応するためには、継続的なモニタリングが必要です。
システムのパフォーマンス(稼働状況や負荷状況)、セキュリティの脆弱性、データの整合性などを定期的に監視することで、問題が大きくなる前に対処できます。自動化された監視ツールやアラート機能を導入することで、効率的な運用体制を整えることができます。
以上！６ステップでした！いかがでしたでしょうか？
この内、『事前計画』と『ステークホルダーとの連携』は開発者へ依頼して、「あとはお任せします！」とできない部分ですね。
そこに時間もお金もかけられない…と省略される方も少数いますが、定期的な打ち合わせ時間を設けているお客様の方が、ご納品時に満足度の高いシステムになっている印象があります。
これまで開発を経験されてきており、最初から細かい部分まで明確化された状態でない限りは、個人的にはこのような時間を設けながら時開発を進めていくことを推奨します。
とはいえ、やはり予算は限られているかと思いますので、なるべく早い段階から開発期間中においても、どこが重要で優先すべき事項なのか、共通認識といえるまで社内ですり合わせておくことも、成功の一つの鍵かもしれませんね。
「なぜAIのシステムを取り入れたいのか」「システムを取り入れてどんなことを改善したいのか」という認識を個人だけにとどめずに、社内で明確化・統一し、依頼先へも共有する。
機能についても「言わなくてもわかってくれてるだろう」ではなく、できるだけ早い段階から細かく擦り合わせておく。
基本的なことかと思われますが、ある程度期間を要したり、規模が大きな開発になるほど、これらを徹底することで、本当に必要な機能を取捨選択し、より良いシステム作りに繋がるかと思います！
【まとめ】AIシステムの成功の鍵！インフラ整備はチェックしてますか？
長くなりましたが、ここでようやくこの記事の大切な部分をまとめます！
まずはシステムの開発について、お客様の構想をお聞かせくださいね！
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さいごに
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。お疲れさまでした。
まとめの最後に当社の宣伝をしたので、ひょっとしたら、はぁ〜となった方もいらっしゃるかもしれませんが、ゼロから作り始めるスクラッチ開発をメインに、その他、必要に応じて解析も行いながら他社システムのリプレイスなどをご依頼者のお声を聴きながら行ってきたからこそ、唱えられるインフラの重要性についての記事でした！
今後のAIプロジェクトに向けて、インフラの重要性を認識し、しっかりと準備を整えることが、企業の成功への第一歩です。
ぜひ、次のステップとして、インフラ整備の具体的な計画を始めてみてくださいね！
また、以下に軽く当社の紹介を載せております。気になる方はこちらもチェックしていただければ幸甚の至りです！
当社の開発事例についてはこちらへ >>
当社のAI事業に関してはこちらへ >>
最後になりましたが、ご検討されているあなたのシステム導入の決断が成功に導かれますことをお祈り申し上げます。
＜＜IAJってどんな会社？＞＞
創業以来24年、専門知識が少ないジャンルでもお客様とお話ししながら伴走していくようなスタイルで、必要であればコード解析から行い、最新技術を取り入れながら、お客様のご要望(課題)を限りなく近い形で実現してまいりました。
おかげさまで、得意ジャンルはこれ、といった特化型な開発会社ではありませんが、 様々な業界のシステム開発を任せていただき、月間ユーザー200万人以上規模のポイント制度を用いたアプリ開発や1000万人規模のシステム開発をはじめ、多数のiOSやAndroidのアプリ開発や規模の大きなシステム開発などの実績を積んでまいりました。
私たちの強みは、実際に今後も時代に沿ってサービスも成長させていけるようなインフラ面も考慮した開発を行っている点で、実際にリプレイスを行いながら十数年にわたって運用しているサービスもございます。
他にも、元々は他社で構築したサービスのリプレイスについても実績はございますので、ぜひ一度、私たちに検討されているシステムについてご相談してみませんか？
