一家に一台！AIスパコンの脅威〜生成AI活用の本命は「社内ナレッジの再利用」にあり
一家に一台、AIスパコンの時代がやって来た！
2025年も生成AIの進化は止まりそうにありませんね！
先週、私の会社のエンジニアが教えてくれたこのニュースには驚かされました。
NVIDIAが3000ドル（約47万円）の
AIスーパーコンピューターを発表！
この価格は、3D CADやシミュレーションを行うワークステーション型PCとほぼ同等です。
高価だったAIインフラが激変する
これまでAIサーバーの導入には高額な初期費用がかかっていました。NVIDIAのAI開発向けGPUは1枚あたり150万～300万円程度。それを複数枚用意し、データセンターで運用するためには、初期費用として最低2000万円は必要なんです。
-ハードウェアGPU
NVIDIA H100 (80GB): 約350～450万円 ✖️4
-ハードウェアサーバー本体
-導入初期費用
-データセンターランニング費用
中小企業や個人事業者はそこまで投資はできないですね。いくらAIで生産性向上に寄与できると言っても…
もう少し費用負担を軽くできませんかね？
そんな中小企業の声に応えるように、ハードメーカーからは、必要なハードをワンパッケージにしたスターターキットという廉価版のハードウェアが登場しました。
それでも導入には400-500万円くらい必要です
そこで登場したのが、この3000ドルのAIスーパーコンピューター。この製品は、生成AIをより身近にする大きな転換点になる可能性を秘めています。
企業が独自LLMやサーバーを持つ理由
「生成AIの頭脳」である
大規模言語モデル（LLM）を自社で持ちたい！
最近はこんなニーズが高まっています。
一般的なAIサービス（例: ChatGPT）を月額数千円で利用できる一方で、企業が自社データを活用し、業務効率を向上させるには、専用のハードウェアとAIモデルが必要になるのです。
独自に大規模言語モデル（LLM）やサーバーを持つ理由の一つに、セキュリティの確保があります。
外部のクラウドAIサービスを使う場合、データが外部サーバーに送られるため、社外のLLMの学習データに利用されるリスクがあります。
一方、自社内でLLMを運用すれば、重要なデータを社外のLLMの学習データに利用されることがなく、顧客データや自社のナレッジが漏洩するリスクは大幅に減らすことができるのです。
工場内にAIスーパーコンピューターを設置し、加工機の稼働状況や作業員のデータをリアルタイムで収集・分析。その結果を現場のスタッフにフィードバックしたり、自動で最適なアドバイスを提供することで生産性を向上する
このようなAIが企業の生産業務の一部に組み込まれる世界が中小・中堅企業でも当たり前になる未来はすぐそこまで来ているのです！
しかし、しかしです。
こんなニーズがあるにも関わらず、実現するためには多大な初期投資が必要となる。それが障壁となって実行を断念した企業は少なくないはず。
3000ドルのAIスーパーコンピューターがなぜ衝撃的だったか分かって頂けましたでしょうか？
生成AIの本命:自社データの活用
企業が生成AIを活用する方法は、大きく次の2つに分類されます。
1. 外部サービスを利用した生成AIの活用
例: ChatGPTやCopilotを使って、文章作成、イラスト生成、翻訳、プログラムコードの生成などを行う。
2. 自社データを活用した生成AIの独自運用
社内データをAIに学習させ、そこから価値を抽出して業務効率化や生産性向上を図る。
特に後者は、社内資産の再利用を目的とし、多くの企業にとって鍵となる活用法です。
私は、この「自社データを活用した生成AIの独自運用」が企業の生成AI活用の本命だと考えています。
「生成AI導入の教科書」の著書であるおざけんさんも、社内データベースとの連携は必要とおっしゃってます。
具体的な活用シーン
次に、自社データを活用した生成AIの独自運用の具体的な利用シーンを整理してみましょう。
1. 問い合わせ対応の効率化
社内規程や手続きに関する問い合わせを生成AIが代行します。
例:
- 「子供が生まれたときの手続きは？」
- 「出張の日当はいくら？」
- 「嘱託社員の条件は？」
AIを活用することで、バックオフィスの負担を軽減し、正確な回答を迅速に提供します。人手不足解消だけでなく、従業員向けのサービス向上にも繋がる使い方ですね。
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2. 引き継ぎやOJTの支援
業務マニュアルや手順書を生成AIが要約し、社員教育や業務支援に活用します。
例:
- 新入社員や中途採用者向けに業務内容を簡潔に説明。
- 業務中に分からない点をAIが即時回答。
これにより、教育コストを削減し、業務知識の浸透が効率化します。また、ベテラン技術者の匠の技の伝承にもAIは活躍してくれるでしょう
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3. トラブル情報の共有と活用
過去のクレームやトラブル情報を整理・分析し、活用します。
例:
- 営業担当者が顧客対応時に過去のクレームデータを参考にする。
- 商品開発部門がトラブル情報を分析し、製品改善に活用する。
これにより、蓄積された情報を無駄にせず、企業全体の競争力を向上できますね！
情シス/IT部門がやるべきこと
生成AI技術は、もはや一部の大企業だけが使うものではありません。AIサーバーも「一家に一台」ならぬ「一企業に一台」の時代が訪れようとしています。
生成AIを活用することにより、企業のあらゆる業務が効率化され、新たな価値が生まれるのは間違いありません。
そんな時代がすぐそこまで来ている今、情シス/IT部門はどう対処したら良いのでしょうか？
え？AIはDX部門や開発部門の仕事だって？
その考えは危険です。確かに情シス/IT部門が単独で推進するプロジェクトではありませんが、他人事として捉えたり、セキュリティなど限定的な関わりしかしないのは、情シス/IT部門への期待値を大きく下回ります。
①AI導入のリーダーシップを発揮せよ
生成AIは、導入時の目的設定やデータ準備が重要です。情シス/IT部門は、現場部門と連携して具体的な課題解決を目的としたAI導入をリードする役割を担います。
-現場課題のヒアリング
-適切なツールの選定
-導入後の効果測定
情シス/IT部門が中心となり、「どの業務にどうAIを活用するか」を明確化することが重要です。
言われるがままにインフラを整えるだけで終わらせないことが重要ですね！
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②社内のAIリテラシー向上を推進せよ！
生成AIを有効に活用するため、社員全体のAIリテラシーを向上させる取り組みも必要です。
これも情シス/IT部門が主導して実行すべきことでしょう。
-研修やワークショップの開催
-ガイドラインの整備
-試行的プロジェクトの実施と先行事例作り
AIに対する理解を深めることで、社員の抵抗感を減らし、AI活用を全社に広げる基盤を作ります。
如何でしたか？
これをきっかけに、みなさんと生成AIに対する情シス/IT部門の取り組みやチャレンジについて情報交換したいと思います。
お気軽にコメントください！！