AI ソフトウェアとは？

AI ソフトウェアは、企業が組織内で AI を採用または強化するのを支援する目的で構築されたコードです。AI ハードウェアと組み合わせて使用し、大量のデータを処理してパターンを特定し、新しいデータに関する予測を行い、さまざまなタスクを解決します。開発者は、AI ソフトウェアを使用することで、開発の加速、AI パフォーマンスの向上、データ準備、トレーニング、推論、導入、スケーリングの生産性向上を実現できます。AI モデルにより、学習、適応、意思決定を伴うタスクを機械に実行させることができます。

開発者は AI パイプラインまたはワークフローの 3 つの段階 (データの準備、モデルの選択とトレーニング、導入) の作業に AI ソフトウェアを使用します。これにより、生産性の向上、効率的でスケーラブルかつ管理しやすいプロセスの実現、有効化する機能の導入の柔軟性の向上、AI パフォーマンスの最適化が可能になります。

AI におけるソフトウェアの役割

AI は、ソフトウェアの一種であり、その機能を発揮するには、幅広いソフトウェア・アプリケーションとツールを使用する必要があります。AI 開発プロセスの各段階では、異なる種類の AI ソフトウェアが必要とされ、これは実行すべきタスクの種類によって変わります。実行すべきタスクの種類によって異なります。

データの準備

AI ワークフローの最初の段階であるデータ準備は、最も時間がかかる重要なステップです。この段階では、トレーニング用の AI モデルにデータを取り込む準備を整えます。データ・サイエンティストは、生データを収集してクリーンアップを実行し、データベースに収集して、そこで分析し、統合データセットに統合できるようにします。このデータセットには、数値データ、動画、音声、および AI モデルの目的とする用途に特有の、その他多くの種類の情報を含めることができます。

この段階で使用されるソフトウェア・ツールは、データの収集、保存、管理、データの抽出、操作、検証、データの調査、視覚化、変換を支援します。

モデルの開発とトレーニング

この段階では、データ分析、パターン識別、予測を行うソフトウェア・アルゴリズムである AI モデルが選択され、そのユースケースおよび解決しようとする問題に合わせて調整されます。

モデルはトレーニングされ、膨大な量のデータと超高速テストを繰り返すことで、特定のパターンを検出し、特定のタスクを実行する能力を獲得します。モデルは、それが設計されたタスクを正確かつ繰り返し完了できるようになるまで、AI 開発者が改良を加えながら学習していきます。

モデル・トレーニングは、AI 開発ツールに依存しています。専用のフレームワークとライブラリーおよび事前構築されたソリューションの要素が、モデルの選択、開発、トレーニング、評価を支援し、加速します。

使用するソフトウェアの選択は、AI モデルの種類と、マシンラーニング (ML) に使用するかディープラーニング (DL) に使用するかによって大きく異なります。

AI モデルはゼロから構築することも可能ですが、基礎モデルとも呼ばれるオープンソース・モデルは、AI 機能の出発点を提供します。これらのモデルは、AI ソリューションの特定のニーズに合わせて、カスタマイズと微調整をより簡単かつ迅速に行うことができるため、競合他社に競い合う企業の貴重な時間を節約できます。

導入

導入では、モデルのテスト、検証、統合、最適化にソフトウェア・ツールを使用します。AI モデルが完全にトレーニングされ、検証されると、導入段階で実環境に統合されます。ここで、トレーニングされた AI モデルは推論プロセスに投入され、コンピューター・ビジョン・アプリケーションのリアルタイム映像のような、新しい未知のデータを使用して判断と予測を行う必要があります。

AI 推論ワークロードは、あらゆる AI アプリケーションのエンジンです。AI アプリケーションが適切に機能するためには、最適な状態で実行されていなければならず、コンピューティング・リソースに非常に高い負担がかかります。これは、スケーラビリティーと予測可能性を確保するために、導入時のハードウェア・インフラストラクチャーの選択が重要であることを意味します。このステップで使用される AI ソフトウェア・ツールは、モデルの提供やパフォーマンスの最適化、継続的な改良に使用されます。

最適化

最適化は継続的なプロセスです。AI アプリケーションのパフォーマンスを継続的に分析するために、モニタリング・ソフトウェアが使用されます。ワークロードの最適化と調整を行うソフトウェアにより、AI アプリケーションに、それをサポートする理想的なインフラストラクチャーが確保されます。また、モデルは、実環境の条件に合わせて拡張し、対応していくために、定期的に更新され、再トレーニングされる必要があります。

ハードウェアによるパフォーマンスへの影響

AI ソリューションには、AI ソフトウェアと AI ハードウェアの組み合わせが必要です。モデルが単独でどれほど優れた性能を発揮しても、実環境のシナリオにおける規模とプレッシャーの元で、そのモデルがどのように機能するかは、AI の利用とそれが提供する価値にとって重要です。AI の導入を成功させるには、最適化されたソフトウェアを備えた、スケーラブルで適切に設計された安全な AI インフラストラクチャー上で実行する必要があります。AI ワークフローをサポートする最新のテクノロジー・スタックと、エンドツーエンドの AI インフラストラクチャーのコンポーネントについて詳しく説明します。

AI ソフトウェアのメリット

AI ソフトウェアは、AI ワークフローのプロセス全体に不可欠であり、各ツールが特定の役割を果たすことで、ビジネス全体にメリットをもたらします:

• 生産性と効率性の向上: ライブラリー、フレームワーク、および事前構築されたソリューション要素は、データ・サイエンティストや開発者の出発点となり、各ワークフローのステップを加速します。エンドツーエンドのプラットフォームは、ワークフローの合理化と効率性および生産性の向上に役立ちます。
• スキルギャップの縮小: エンドツーエンドの AI ソフトウェア・プラットフォームの数は増加しており、データ・サイエンティスト以外のスタッフでも、モデルのトレーニングを支援しやすくなるツールが利用可能になっています。これにより、専門家の採用や確保の必要性が減り、開発と市場投入までの時間が短縮されます。
• スケーラビリティーと柔軟性: 導入および最適化ツールは、コードを一度作成すればどこにでも導入できるアプローチを支援し、異なるハードウェアおよびソフトウェア・プラットフォームでモデルを効率的に実行することを容易にします。
• AI のパフォーマンスを加速: ハードウェアの能力を最大限に活用し、リソース管理とコード効率を最適化することで、ソフトウェア・アプリケーション全体のパフォーマンスを向上させるために、多くのツールが使用されています。
• タスクの自動化: 自動コード分析、デバッグ、テストのフレームワークは、開発プロセスの早期にエラーを特定することができ、ソフトウェアの信頼性と安全性を高め、開発者がこれらのタスクに費やす時間を短縮するのに役立ちます。

AI ソフトウェア・ソリューション

膨大な量のデータの流れを分析することで、AI は、新しい小売店舗の最適な場所を明らかにしたり、機械の重大な故障を予測したり、潜在的なリスクと増大する脅威を明らかにしたりすることができます。組織の回復力、収益性、革新性を高める特定のタスクを AI に実行させるには、多くの AI ソフトウェア・ツールとコンポーネントが必要です。

一般的に、データ・サイエンティストとソフトウェア開発者が採用する AI ソフトウェア・ツールは、次の 3 つの主要な機能を果たします。

• リソース管理の最適化: AI は、非常にリソースを必要とします。AI 推論を実行するには膨大なコンピューティング・パワーが必要であり、ハードウェア・インフラストラクチャーと使用するエネルギーの両面でコストがかかります。パフォーマンス・ライブラリー、コンパイラー、カーネルは、ハードウェアの能力を活用し、リソース管理とコード効率を最適化することによってソフトウェア・アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために使用されます。
• AI ワークフロー・プロセスの簡素化: AI ライブラリー、ツール、フレームワークは、AI ワークフローのプロセスを高速化および効率化するために使用されます。ライブラリーは、モデルの構築およびトレーニングのために、事前構築済みの関数、クラス、モジュールのコレクションを提供します。フレームワークは、データの収集から導入後の AI モデル管理まで、エンドツーエンドのプロセスを促進するコンポーネントとツールのエコシステムを提供します。
• AI の活用: ROI をもたらす効率的な AI アプリケーションには、継続的な最適化と管理が必要であり、多くの場合、エッジからクラウドまで、大規模な組織や多くの場所にまたがります。AI プラットフォームおよびマシンラーニング運用 (MLOps) ツールと原則は、AI 管理をエンドツーエンドで一元化し、部門横断的なチームの生産性向上を支援します。

AI パイプラインのための AI ライブラリー、ツール、フレームワーク

AI イニシアチブの最も重要な要素は、トレーニングと開発のための適切なデータを確保することです。実際、AI ソフトウェア開発に要する時間の多くは、データの調査、クリーニング、準備に費やされています。一般的なライブラリーとライブラリー・アクセラレーターは、データ構造を提供し、データの操作、分析、演算を可能にするために使用されます。

モデルの開発とトレーニングには非常に多くの時間とリソースが必要です。そのため開発者は、プロセスを簡素化および高速化するための追加ライブラリーとツールに頼ることになります。選択されるツールは、AI モデルの種類とその目的によって異なります。

AI モデルと推論をどこでどのように導入するかを選択することは、AI イニシアチブの長期的な成功に大きな影響を与えます。AI ワークロードの配置は、コスト管理、データ保護、応答時間の必要要件へ適合のために最適化される必要があります。導入と最適化の段階では、ML モデルを最適化および高速化し、異なるハードウェアやソフトウェア・プラットフォームで効率的に実行できるようにするために、多くの推論エンジン、コンパイラー・フレームワーク、ツールキットが必要になります。

AI ソフトウェア開発の前進

事前構築済みのモデルとリファレンス・キットにより開発を高速化

基礎モデルと呼ばれる既存の AI モデルは、AI 機能開発の出発点となります。基礎モデルの微調整は、ゼロから構築するよりも簡単かつ迅速であり、競合他社と競い合う企業にとって貴重な時間を節約できます。
AI リファレンス・キットは、特定のユースケース向けに設計され、一般的なフレームワークとライブラリー向けに事前最適化されている無料のオープンソースのリソースであり、開発者とデータ・サイエンティストがモデルを迅速にプロンプト化し、コンセプトからデモに迅速に移行するのに役立ちます。

生成 AI 開発の新たな方法

検索拡張生成 (RAG) は、追加のモデル・トレーニングの必要性を回避し、生成 AI から価値を得るための迅速なパスを提供します。RAG 手法では、基礎となる大規模な言語モデルが特定のナレッジベースに接続され、関連するコンテキストと情報が統合されます。

エンドツーエンドで必要なものすべて

AI 開発、トレーニング、導入を効率化するためのツール、厳選されたデータセット、事前トレーニング済みモデル、API、ライブラリーの完全なエコシステムを提供する AI ソフトウェア・プラットフォームが数多く用意されています。