AI の運用化: モデルのスケーリングに関して企業が誤解していること

経営陣は AI に巨額の資金をつぎ込んでいますが、2025 年の BCG 調査では、大規模に AI から測定可能な価値を得ている企業はわずか約 5%であり、ほとんどの企業はほとんど、あるいはまったく得られていないことがわかりました。同時に、データが乏しく、ガバナンスが弱く、ビジネス価値が不明確であるため、AI プロジェクトの半数以上が実稼働に至らないか、概念実証後に放棄されることが複数の調査で示されています。

問題は、賢いモデルが不足していることではありません。問題は、それらのモデルが日々どのように実行、所有、保守されるかということです。言い換えれば、 AI の運用にはリスクと利点のほとんどが存在します。

このゲスト投稿では、AI のスケーリングが頻繁に失敗する理由、現場で何が問題になるのか、運用第一のアプローチが軌道をどのように変えるのかについて考察します。

AI の拡張がほとんどの企業で失敗するのはなぜですか?

ほとんどの大規模組織では AI の実験が欠かせません。マッキンゼーの最新の「AI の現状」調査によると、ほぼすべての回答者がどこかで AI を使用していると報告していますが、エンタープライズ レベルの継続的な影響を実感しているのはごく一部のみです。

実際に何が起こるか:

• ビジネスユニット全体で数十の概念実証が開始される
• デモでは有望に見える少数の企業
• セキュリティレビュー、統合作業、実際のユーザーからのフィードバックを生き残れるのはほとんどありません

このパターンの下には、いくつかの予測可能な問題があります。

• 運用能力ではなく、1 回限りの「取り組み」としての AI
  AI は、開始日と終了日のあるプロジェクトのように扱われます。予算サイクル、ベンダー、ダッシュボード、プレゼンテーションがあります。欠けているのは、ロードマップ、所有権、実行予算を必要とする製品としての AI の見方です。
• 本番環境を無視したパイロット
  多くのパイロットは、手動で厳選されたデータセット、手動の特徴エンジニアリング、または 1 人のパワー ユーザーに密かに依存しています。生きている生態系にはそのようなものは存在しません。チームが同じアーティファクトを本番環境に移行しようとすると、データ アクセスからレイテンシーの動作に至るまで、すべてが一度に変化します。
• スケーリングに関する経済的な観点がない
  取締役会は生産性が 10 倍になるという話を聞きます。彼らがめったに目にしないのは、インフラストラクチャ、可観測性、モデルの更新、および変更管理のコストを考慮したビューです。それがなければ、期待はスパイラルに高まり、プロジェクトの最初の波が期待を裏切ったとき、AI は「失敗したイノベーション」リストに載ることになります。

エンタープライズ AI スケーリングのほとんどのプレイブックでは、適切なモデルとプラットフォームを選択したら、残りは主に実行の詳細だけであると依然として想定されています。実際には、多くの場合、最初にどの大規模な言語モデルを選択したかよりも、AI オペレーションを設計して実行する方法の方が重要です。

よくある運用上の落とし穴

失敗したり行き詰まった AI への取り組みを見ると、ほとんどの場合、同じ運用パターンが見つかります。

自然界で見かける落とし穴

これらの症状の背後には、いくつかの構造的な問題が引き続き現れています。

• 断片化されたデータサプライチェーン
  トレーニング、テスト、提供用のデータはさまざまなパスから取得されますが、データ管理サービスはこれらのパイプラインを統合してドリフトや不安定性を軽減します。モデルはテストでは適切に動作しますが、実稼働環境では誤った動作をします。これは、入力の分布と鮮度がまったく異なるためです。
• 壁を越えたコラボレーション
  データサイエンティストはノートブックを所有しています。プラットフォーム チームはクラスターを所有します。ビジネスオーナーは KPI を所有します。構想から引退までのライフサイクル全体を所有する人は誰もいません。引き継ぎのたびに遅延、手戻り、期待の微妙な不一致が生じます。
• オペレーショナルリスクは後回しにされる
  何かがローンチに近づくと、法律、コンプライアンス、セキュリティが会話に引き込まれます。彼らは完成したソリューションを見て、正当な懸念を提起し、プロジェクトは停滞します。本当の問題は関与の遅れにあるのに、「政府が AI をブロックしている」ように感じます。

AI 運用の戦略がなければ、パイロットは立ち往生したままになります。最終的には、会社の運営には決して参加しない、興味深い仕事がいくつかあることになります。

AI 運用におけるミッシングリンクとしての MLOps

MLOps は、「機械学習のための DevOps」とよく言われます。この定義は技術的には正しいですが、何が起こっているかを十分に理解しています。実際には、MLOps はモデルをすぐに実行できるシステムに変換し、実際のビジネス成果に結び付ける規律です。

AI オペレーションは、 MLOps が保持する必要がある 3 つのレイヤーとして考えることができます。

• 資産

MLOps 導入に関する調査によると、ワークフロー オーケストレーション、再現性、バージョン管理、監視などの実践はすべて、より高いユーザー満足度とより良い成果に相関していることがわかっています。これは、これらのプラクティスが欠けている場合の障害モードがどれほど具体的であるかに気づくまでは、抽象的に聞こえます。

MLOps は、一度購入すれば済むツール カテゴリではありません。これは、データ サイエンス、プラットフォーム、製品チームが 1 つのシステムとして機能できるようにする運用上の支柱です。それが、本格的なAI 運用プログラムの中心に位置する理由です。

実生活で機能するガバナンスとモニタリング

多くの企業は、長いポリシー文書を作成することで AI リスクに対応しています。これらのドキュメントを、モデルを構築して実行するチームの日常的なルーティンに変えることができる人はほとんどいません。

成熟したAI 運用では、ガバナンスを 3 つの実用的なループに構築する傾向があります。

• 技術監視ループ

最近の業界分析では、不十分なデータ ガバナンスと弱い AI 監視が、今後 1 ～ 2 年で多くの AI プロジェクトが失敗するか中止されると予測される主な理由となっていると指摘しています。

私が協力している最も成功している組織は、これらのループを個別の「リスクへの取り組み」ではなく、 AI 運用の戦略の一部として扱っています。可能な限り自動化 (データ リネージ、アクセス制御チェック、ドリフト検出) し、判断が必要な場合には人間の時間を費やします。

AI のスケーリングを成功させるケーススタディ

これを具体的にするために、よく登場する 2 つの匿名化パターンを見てみましょう。

ケーススタディ 1: 概念実証劇場からプロダクション AI まで

ある世界的な小売業者は、需要予測、動的価格設定、マーケティングのパーソナライゼーション、店舗運営など、さまざまなパイロット段階で 40 を超える AI ユースケースを実施しました。常に 2 つだけが稼働しており、どちらも継続的な手動介入が必要でした。

主な問題:

• 各チームは独自のパイプラインとインフラ パターンを構築しました
• モニタリング、データ アクセス、モデルの展開に関する共通の標準がない
• 経営者は AI を損益の一部ではなく「IT のプロジェクト」とみなしていました

同社は方針を変更し、次の 3 つの責任を持つ小規模な中央AI 運用グループを設立しました。

• 参照 MLOps スタック (データ取り込みパターン、トレーニングおよびサービス パイプライン、実験追跡、モデル レジストリ) を定義および維持します。
• 可観測性、ガバナンス、コスト報告の基準を設定して施行します。
• AI ユースケースを所有者、成功指標、ロードマップを備えた製品として扱うようにビジネス チームを指導します。

18 か月以内:

• アイデアから最初の製品リリースまでの時間が 9 ～ 12 か月から約 8 週間に短縮されました
• 20 を超えるモデルが、特注のスクリプトではなく、共有ツールを使用して実行されていました。
• 四半期ごとのレビューにより、各ユースケースがマージンと在庫への測定可能な影響に関連付けられました

興味深いのは、何が変わっていないのかということです。基礎となるモデルはかなり類似したままでした。この大きな変化は、珍しい新しいアルゴリズムによるものではなく、共有操作による規律あるエンタープライズ AI のスケーリングによってもたらされました。

事例2：現実との接触を生き抜く産業用AI

ある産業メーカーは、重要な機器に対して予知保全モデルを使用しようとしました。最初の試みは失敗しました。過去のセンサー データに基づいてトレーニングされたモデルは、オフライン テストでは正確に見えましたが、運用環境では誤報が多すぎました。技術者は注意を払わなくなりました。

内部レビューにより、次の 3 つの根本原因が判明しました。

• トレーニング データは、実際のセンサー ノイズを反映しない方法でクリーンアップされていました。
• ライブ パイプラインには、トレーニング中に存在していた 2 つの重要な信号が欠けていました
• モデル予測が技術者のワークフローをどのように変えるかを誰もマッピングしていませんでした

2 回目の試みでは、チームはデータ サイエンス コンテストではなく、エンタープライズ AI スケーリング問題として作業を再構成しました。

彼らは：

• サンプリング周波数、単位、欠落データの処理に関する保証を伴う、センサー ストリームの明確な「データ コントラクト」を定義しました。
• 取り込みから提供まで統合された MLOps パイプラインを実装したため、再トレーニングされたモデルは最小限の摩擦で本番環境に移行できます。
• 技術者を設計に組み込み、しきい値とアラート形式を現実に合わせて調整

モニタリングにはドリフト指標とフィールドフィードバックの両方が含まれるようになりました。モデルが劣化し始めたとき、再トレーニングは 1 回限りのレスキュー プロジェクトではなく、同じ標準化されたパイプラインを通じて処理されました。

1 年以内に、対象の資産クラスにおける計画外のダウンタイムが大幅に減少しました。最も重要な変更は、モデルの精度の劇的な向上ではなく、パイプライン全体の信頼性でした。

ここからどこへ行くのですか？

モデルのスケーリングに真剣に取り組んでいる場合は、 AI の運用を第一級の分野として扱うことから始めてください。

• データの取り込みから廃棄までの 2 ～ 3 つの高価値ユースケースのライフサイクル全体をマッピングする
• モデルを存続させるすべての手動ステップ、ハンドオフ、および「シャドウ プロセス」を特定する
• MLOps スタックのどの要素を共有するか、独自のデフォルトを決定します。
• ガバナンスとモニタリングをデフォルトに重ねるのではなく、デフォルトに組み込む

AI の次の波で重要となる組織は、派手なデモを行う組織ではありません。彼らは、何十もの量産モデルを毎月、何の混乱もなく静かに実行し、進化させることができるのです。 AI の運用をそのレベルの成熟度にまで引き上げることができれば、残りのストーリーは自動的に処理され始めます。