AIをパイロットから本番へ：ハードウェア・データ・MLOps・AIファクトリーで考える5つの重要な問い

AIはメールやERPのような「ただのワークロード」ではありません。GPU、データパイプライン、ガバナンスを必要とし、常に変化し続けます。古い仕組みに押し込めば予算は燃え尽き、パイロットはデモと本番の間の「デスゾーン」で止まってしまいます。このエピソードでは、プロジェクトにエンタープライズ規模が必要かを見極める方法を解説します。

▶ AIをパイロットから本番へ：ハードウェア・データ・MLOps・AIファクトリーで考える5つの重要な問い（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. AIが従来のアプリと違う理由：GPUやTPUなどのアクセラレーター、安定したワークロードではなくパイプライン、動的に変わる計算グラフ
2. スケールする前の5つの問い：スケーラビリティ、ハードウェア、データ集約度、アルゴリズムの複雑さ、レガシーシステムとの統合
3. パイロットと本番の間のデスゾーン：データのサイロ化、ガバナンスの穴、ハードウェア不足、コンプライアンス――そしてMLOpsが解決策である理由
4. 司令ブリッジとしてのAIファクトリー：テンプレート、ロールベースのアクセス制御、プライベートネットワーク経路、ハードウェアのオーケストレーションを備えたDataOps・MLOps・GenAIOps（Cloud Adoption FrameworkとWell-Architectedに準拠）
5. 機関室：GPUのアイドル時間の測定、実負荷でのパイプラインのストレステスト、モデルとデータの規模に関するChinchillaの知見、モデルのバージョン管理とプロファイリング

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。