この記事は、2025/3/18に公開された「Generative AI needs to become private to thrive - introducing Private AI」の翻訳です。
3年間で25エクサバイトのデータを管理
ヘルスケア、ライフサイエンス、金融サービス、製造、ハイテクなど、さまざまな業界の大手グローバル企業で使用されている Cloudera は、25エクサバイトを超えるデータを一括管理し、AI と分析を通じてリアルタイムの洞察を提供しています。当社はこれまで、生産性の向上とプロセスの変革を実現するアプリケーション、アシスタント、エージェントを構築するために、大規模言語モデル (LLM) を使用している何百もの企業を支援して、ノウハウを確立してきました。そのような中、この3年間でオープンモデルとクローズドモデルが発展し、アプリケーションアーキテクチャが RAG からエージェント型へと進化しています。しかし、一貫して変わらないテーマもあります。それは、企業独自のデータと文脈を生成 AI モデルと組み合わせることです。
プライベート AI とは？
プライベート AI とは、組織独自のあらゆるデータを使用して、AI モデル、アプリケーション、エージェントを構築および実行できる AI 環境を指します。パブリッククラウドでもオンプレミスインフラストラクチャーでも使用でき、データや洞察が組織外に共有されることは一切ありません。
AI をプライベートで構築すると、トレーニングデータ、構成、およびその結果として調整されたモデルがすべて自社のセキュリティ境界内で保持されるため、モデル作成のあらゆるステップを完全に統制できます。
AI をプライベートで実行した場合、あらゆるモデルのエンドポイントが自社のセキュリティ境界内に存在することから、モデルに送信されたプロンプトと文脈も受信した応答も、すべてが自社の環境内に留まります。
簡単に言えば、プライベート AI を使うことで、AI の驚異的なイノベーションを取り入れながら、機密データの外部への流出を確実に阻止できるのです。
プライベート AI の主な原則は？
プライベート AI プラットフォームでは、オープンな基盤上に構築すること、パブリックインフラストラクチャーとオンプレミスインフラストラクチャーの両方を活用できること、データと AI のライフサイクル全体でシームレスに統合できることが必須です。では、これらについて具体的に見ていきましょう。
1. オープンソースは単なる理念ではなく、プライベート AI の基盤
オープンソース AI の勢いはとどまることを知りません。BLOOM や Falcon といった初期のモデルは、オープンソース AI が規模と機能の両面でプロプライエタリ AI に匹敵する可能性を秘めていることを証明しました。これが突破口となって、Llama のようなモデルが登場し、自社独自のニーズに合わせてソリューションを調整したいと考える企業に最先端の言語 AI がもたらされました。今では、DeepSeek のような先端技術が、コード生成、推論、運用効率の分野で限界を押し広げています。しかし、これはまだ始まりに過ぎません。オープンソースコミュニティは何度も改善を重ねながら成長しており、将来のモデルはさらに水準が上がり、軽量化、迅速化、専門化が進むことになるでしょう。
オープンソースは Cloudera の基盤であり、Cloudera AI はこの絶え間ないイノベーションの流れを利用できるように設計されています。実際、BLOOM や Falcon のような初期のモデルから、Llama のような汎用性と処理能力の高いモデル、あるいは DeepSeek のような最先端の推論モデルまで、あらゆるオープンソースモデルをお客様が導入できるよう支援しています。当社のプラットフォームでは、AI モデルの世代間でシームレスに移行できるため、コストのかかるインフラストラクチャーの刷新が不要です。現在、当社のお客様は、テキスト生成モデルを活用した要約から、高度な推論機能を活用したミッションクリティカルな課題 (コードの最適化や意思決定の自動化など) への対応まで、Cloudera 上でワークフローを進化させています。また、同じプラットフォームを利用して、将来のマルチモーダル AI のための基盤を築いています。この AI モデルは、テキスト、データ、画像の入力を統合し、従来なら個別のツールやチームで対応する必要があった複雑な問題を解決します。
このような俊敏性は、偶然の産物ではなく、目的をもって実現しています。オープンソースの取り組みのあらゆる段階をサポートすることで、当社はユーザーが混乱をチャンスに変え、お客様が実験、拡張、将来を見据えた AI 投資を、妥協することなく自由に行えるようにしています。
2. データがある場所で AI を実行
AI がもたらす変革の可能性にはごくシンプルな原則があります。それは、モデルの性能が、そのモデルを支えるデータの質や量に左右されるということです。したがって、データと AI システムが個別に運用されていれば、課題が生じます。連携していない複数のシステムにデータを保存していると、データへのアクセスが困難になるため、洞察の獲得が遅れ、パイプラインが脆弱になり、正確な意思決定に必要なリアルタイムの文脈を活用できないモデルが生成されます。また、断片化されたツール間でデータを移動していると、リスクが高まり、セキュリティとコンプライアンスが損なわれることにもなります。
そこで Cloudera は、データと AI を1つのまとまりあるライフサイクルに統合しています。Cloudera プラットフォームと Cloudera AI サービスは、単一の統合システムとして機能するように構築されており、パフォーマンスを最適化しながら、安全に管理されたデータを AI ワークフローにシームレスに取り込めます。また、メタデータ、セキュリティポリシー、コンピュートリソースの共有により、コストのかかるデータの重複や移動を排除できます。さらに、すべての予測の経緯をさかのぼって確認できるため、透明性と信頼性が確保されます。
この統合は、Cloudera の設計の中核を成すものです。データと AI のライフサイクルの統合により、常にモデルを最新の情報で更新しながら、厳格なアクセス統制と監査要件を遵守することが可能になります。組織は AI を実験の段階から大規模なデプロイの段階に移行することで、生データから実用的な成果を得られます。その結果、実際にインパクトを与える AI が実現し、セキュリティ、スピード、ガバナンスを犠牲にすることなく、イノベーションを加速できます。
3. パブリッククラウドでも利用できるプライベート AI
初期の AI の導入には、多くの制約がありました。組織は AI の利用を、一般的なコンテンツの作成、世間の動向の分析、定型業務の自動化など、機密性の低いデータセットに制限していました。組織の独自データを組織外に移動するリスクを許容できなかったためです。この状況は今もあまり変わっていません。そのため、ミッションクリティカルなワークフローへの AI の適用は見送られてきました。例えば、金融機関は取引ログを安全に分析できず、医療機関は患者記録から洞察を得ようとせず、メーカーは独自のセンサーデータを使ったオペレーションの最適化をためらう状況が続いています。
しかし、Cloudera はデータと AI に対応する唯一の真のハイブリッドプラットフォームとして限界の枠を押し広げ、お客様が自社の仮想ファイアウォール内において、同じ AI ワークロードをあらゆるクラウドとデータセンターで実行できるようにします。プライベート AI を利用することで、企業は Llama3 や DeepSeek などのモデルを、データセンター、AWS や Microsoft Azure などの安全なクラウド、ハイブリッドアーキテクチャなど、既存のあらゆるデータ環境に直接デプロイできます。あらゆる企業データを AI で活用することで進化を遂げ、レポート作成などの基本的なタスクから、独自のセンサーデータの分析によるオペレーションの最適化、リアルタイムの取引ログに存在する異常の検出、顧客とのやり取りのパーソナライズなど、ミッションクリティカルな課題を解決できるようになります。しかもそのすべてを、暗号化、アクセスポリシー、コンプライアンスガードレールによって管理できるのです。
これが制約のない AI です。つまり、データを自社で所有し、モデルを自社のインフラストラクチャーに適応させ、自社のリスク許容度に合わせてイノベーションを推進できます。Cloudera なら、プライバシーを制約とみなさずに AI の基盤とし、安全かつシームレスに自社の条件に従ってビジネスのあらゆる領域を変革できます。
Cloudera AI: プライベート AI の構築と実行
Cloudera AI は、イノベーションと統制の二者択一を迫るのではなく、両方を活用できるように構築されています。当社の以下のサービスを利用すれば、AI をプライベートに構築して実行できます。
- Cloudera AI Workbench: ローコードから複雑なコーディングにまで対応する柔軟なプラットフォームで AI 開発を加速します。このプラットフォームは、プライベートデータを活用して、アイデアを本番環境向けのソリューションにすばやく変換することで、モデルの構築と調整やアプリケーションとエージェントの開発を可能にします。
- Cloudera AI Inference: 本番環境に対応したサービスであり、AI モデル、アプリケーション、エージェントをエンタープライズ規模でデプロイできます。ネイティブに統合され、モデル向けに最適化されたマイクロサービスにより、Cloudera プラットフォーム上での推論を36倍速く処理できるため、応答性に優れた高性能 AI の実現を可能にします。また、総所有コスト (TCO) を見積もることができ、ユーザーは速度、規模、コストのいずれも妥協する必要がありません。
- Cloudera AI Registry: AI ライフサイクル全体の中心的なハブとして、モデルの開発と運用を橋渡しします。オープンソースコミュニティや当社の AI パートナーが構築し、最適化された数百のモデルを利用できるため、最先端の技術進歩をいつでもすぐに活用し、簡単に統合して、AI への継続的な取り組みに適用できます。
当社は、オープンソースの俊敏性、エンタープライズグレードのセキュリティ、プライベート AI への絶え間ない取り組みを戦略の中心に据えることで、組織をこれまでのように妥協を強いられる状況から解放します。AI 革命はこれから起こるものではなく、すでに始まっているのです。そして、Cloudera を利用することで、お客様は自社の思い通りに AI を構築できます。
次のステップへ
自社の条件に合わせて AI を構築する準備はできているでしょうか。Cloudera のプライベート AI 機能の詳細や、プライベート AI の実際の活用方法について知りたい方は、ぜひ5日間の無償トライアルをご利用ください。
