
生成AI(人工知能)の業務活用が始まって、間もなく2年が経とうとしています。この間に、生成AIの活用パターンも大きく変わってきました。当初は米オープンAIの「ChatGPT」をはじめとする大規模言語モデル(LLM)単体の活用がメインでした。しかしユーザー企業が生成AI活用を深めるにつれて、LLMと既存の業務システムとを連携させて、LLMに社内の業務知識を活用させようとする「複合(コンパウンド)AIシステム」が求められ始めています。
複合AIシステムの代表格が、LLMに対して社内データに基づく回答生成を行わせる「RAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)」。RAGを実現するためにはLLMだけでなく、社内業務データを高次元の数値データであるベクトル変換するためのエンベディングモデル、LLMに参照させるデータを検索するためのベクトル検索エンジンやベクトルデータベース(DB)、検索結果を優先度に基づいて並び替える「ReRank」用のLLMなど、様々な要素が必要とされます。
つまり現在、ユーザー企業が生成AI活用に際して求めているのは、AIと様々な業務システムとの複合(コンパウンド)です。そのためには当然、システムの基盤であるITインフラストラクチャーも、複合可能な状態に整備されていなければなりません。
社内の知識を柔軟に取り出せる使い勝手の良いデータ基盤や、度重なるシステム更新に追従できる柔軟性、大規模化するシステムを安定稼働させる信頼性、システム障害が起きても対応できる復元性(レジリエンシー)などが、今まで以上に求められます。
こうしたITインフラはどうしたら実現できるのか。そうした声に応えるために、最新のITインフラ技術や、ソリューション、活用事例などをご紹介いたします。
日経BP
日経クロステック/日経コンピュータ 副編集長
中田 敦

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