AI/ディープラーニングの活用を支える ソリューションと高性能ストレージの重要性

あらゆる企業にデジタルトランスフォーメンション（DX）の波が押しよせつつある現在、デジタルテクノロジーの業務活用は重要なミッションとなっている。そのなかでも、「AI/ディープラーニング」に対する期待は高く、多くの企業がAIを活用した業務改革に取り組み出している。本連載では、2018年12月11日に開催されたネットアップ主催の年次イベント「NetApp Innovation 2019 Tokyo」の内容から、DXの推進に不可欠な最先端のITインフラやAIソリューションについて確認していく。第3回となる本稿では、マイナビニュースの読者を対象にAI/ディープラーニングに関するWebアンケートを実施。富士通 システムプラットフォーム技術本部の二人にお話をうかがい、アンケート結果の傾向と、実際にAI/ディープラーニングの導入を検討している企業担当者の“生の声”から見えてくる『AI/ディープラーニング活用の現状』を確認する。

AI/ディープラーニングの導入を検討する企業は数年前から増加している

今回のWebアンケートでの、『業務効率化や生産性向上を実現するため、AI/ディープラーニングを活用または導入検討していますか？』という質問に対しては、63％が導入もしくは導入する意向を持っていると回答しており、そのうちの47％が導入の検討・調査を行っている段階と答えている。「確かにAI/ディープラーニングを導入したいという企業の声は増えてきています」と石川氏は話す。高山氏も「2015年くらいから、AI/ディープラーニングに対するニーズが高まっていくのを感じていました」と、アンケート結果を肯定する。

このように、AI/ディープラーニングの導入・活用を検討する企業は増えてきているが、実際に導入して効果的に活用している企業は多いとはいえないのが現状だ。その要因として、高山氏は「実際の業務に適用させているケースもありますが、現状では要素技術の検証を進めている段階ともいえます。その意味では、まだ完全に業務適用できる環境は整っていない印象があります」と考察。まずは技術的な観点から、土台となるインフラ・プラットフォームの整備を進めているケースが多く、情報システム部門が個別業務への適用を進めるフェーズに入るまでにはもう少し時間がかかると語る。Webアンケートの「AI/ディープラーニングのどの機能に興味がありますか？」という質問に対しての回答がかなりバラける結果となったことからも、企業や業種によってAI/ディープラーニングに求めるものや、活用のフェーズが異なることがうかがえる。

多くの企業が抱えるAI活用の課題と、その解決を支援するサービス・ソリューションとは

それでは、多くの企業で試行錯誤が続けられているAI/ディープラーニングの導入で、課題となっているものは何だろうか。Webアンケートで「AI/ディープラーニングの利用を検討するにあたり、何が課題となりますか？」と問いかけたところ、圧倒的に「導入・利用コスト」を挙げた回答者が多く、続けて「用途と効果測定（費用対効果）」「人材不足/スキル不足」「正確性や信頼度」といった回答が続いた。ここで挙げられた課題から『AI/ディープラーニング活用の現状』が見えてくると二人は口を揃える。
「多くの企業はAI/ディープラーニングを試している段階で、費用対効果が見えてきません。コストだけを見てしまうとPoCを活用して検討を進めてもなかなかGOサインが出せない。業務に効果があることが確認できれば、ある程度の導入・運用コストがかかってもGOサインが出せるようになります」（石川氏）
「人材/スキル不足に悩んでいるという企業は少なくありません。AI/ディープラーニングに関するノウハウを持つ情シス担当は限られています。新しい技術なので、必要性や重要性を説明できる人材がいなければ、経営層にとっても判断が難しくなります」（高山氏）
富士通では、こうしたAI/ディープラーニングの課題を解決するためのソリューションを数多く用意している。本連載でも解説してきた「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」をはじめとする、オンプレミス、クラウド対応のAIプラットフォームだけでなく、実際の業務に適用させるためのコンサルティングサービスも提供。さらにグループ会社が提供するディープラーニングの教育プログラムでは、富士通のディープラーニングソリューションを実際に利用しながらスキルやノウハウを学習することもできる。単にハードウェアやツールなどを提供するのではなく、コンサルティングからインテグレーション、保守に至るまでをトータルでサポートできるのが、AI/ディープラーニング導入を検討している企業にとって大きな魅力といえる。

「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」＋「ETERNUS NR1000A」が課題解決を支援

今回のWebアンケートでは、最後に「ディープラーニングのプラットフォームを構成する要素で、もっとも重要視しているものを教えてください」という問いを投げかけた。その回答は「高性能GPU（48％）」「フレームワーク（43％）」が上位に並び、ディープラーニングにおけるGPUの重要性が浸透してきた傾向が見てとれた。
「2～3年前まではディープラーニングに何が必要なのかはあまり知られていない状況でしたが、最近では認知度も高くなってきた印象があります」と石川氏。実際、今回のイベントでブースに訪れた来場者の多くは、すでにGPUの重要性を知っていたという。

高山氏は、今後は「ストレージ」を重要視する企業の割合が増えていくだろうと予測する。
「AI/ディープラーニングを最大限に活用するにはデータの蓄積が不可欠で、そこにはストレージ性能が重要な役割を果たします。AI/ディープラーニングが普及していくなか、どこかのタイミングで一気にくると思います」
その意味でも、前回紹介したオールインワンのAIプラットフォーム「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」と、NetAppの高性能ストレージ「ETERNUS NR1000A」シリーズを組み合わせたシステムの実証実験は大きな価値を持つ。今後、AI/ディープラーニングが新たなステージに突入した際には、スナップミラーやバックアップ機能が扱いやすく、スモールスタートからの拡張も容易なNetApp製品が有効な選択肢となるのは間違いない。独自OSを採用しているためセキュリティも強固で、企業に取って重要な情報資産である学習データの流出も防ぐことができる。

ここまで確認してきたように、『AI/ディープラーニング活用の現状』は、いまだ試行錯誤の段階といえる。AIの業務活用を実践するには、「データの蓄積」「人材の確保/教育環境の構築」「経営層の理解」「用途と効果測定」「費用対効果を考えたシステムの構築・運用」といった課題をひとつひとつクリアしていく必要がある。富士通が提供する幅広い製品・サービスと、今後のAI活用で重要な意味を持つNetAppの高性能ストレージ製品は、こうした課題の解決を強力にサポートしてくれるはずだ。

（マイナビニュース広告企画：提供 富士通）

「株式会社 マイナビ」2019年 3月25日 掲載記事より転載。
本ページで掲載されている内容は、掲載日時点のものです。

デジタルトランスフォーメンション（DX）や働き方改革など、企業のビジネス構造から従業員のワークスタイルまでを変革するムーブメントが高まっている現在、多くの企業はリアルタイムに変化を続ける市場のニーズに対応し、業務効率や生産性を向上させるため、デジタルテクノロジーの活用を進めている。DXを推進するうえで、企業がまず着手すべきは、企業に蓄積される膨大な“データ”を効率的に利用するための屋台骨、すなわちITプラットフォームの構築/刷新といえる。現代のビジネスにおいて、業務で扱うデジタルデータの容量は加速度的に増加しており、その重要度も同様に向上し続けている。このため、データの保管・活用で大きな役割を果たすデータセンターやクラウドサービスなどのITインフラを整備することが必要となる。

本連載では、2018年12月11日に開催されたNetApp（ネットアップ）主催の年次イベント「NetApp Innovation 2019 Tokyo」のブース展示や、セッションの講演内容から、ビッグデータ活用が必須となるこれからのビジネスを支える、最先端のITインフラやAIソリューションについて確認していく。第1回となる本稿では、富士通ブースで展示されていたオンプレミス「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」と、効率的なデータ管理・活用を実現するハイブリッドクラウド環境を構築可能な「FUJITSU Cloud Service for OSS」、さらに複雑化したITインフラの管理を大幅に効率化できる統合管理ツール「Infrastructure Manager」をチェックする。

スモールスタートに対応した「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」

さまざまなシーンから収集した膨大なデータを活用してビジネスを加速させるための技術として、多くの企業が注目しているのがAI/ディープラーニングだ。一昔前は、AI/ディープラーニングといえばスーパーコンピュータなどのHPC（ハイ・パフォーマンス・コンピューティング）環境が必須で、学術系の研究機関が使うものといったイメージがあったが、高度な処理性能を持つハードウェアが低価格で利用できる現在では、一般企業におけるAI活用も一般的なものとなってきた。とはいえ、AI/ディープラーニングに高度な処理能力を持ったシステムが必要であることに違いはなく、多くの企業に取って導入のハードルは低いとはいえないのが現状だ。

今回、富士通ブースで展示されていた「Zinraiディープラーニング システム」は、AI導入のハードルを大幅に下げる“導入しやすく”、“学習効率の高い”AIソリューションとして、来場者の注目を集めていた。ブース内で解説していた富士通 システムプラットフォーム技術本部の石川和弘氏は、Zinraiディープラーニング システムの特徴をこう語ってくれた。
「Zinraiディープラーニング システムは、オンプレミス環境に構築できるディープラーニング基盤です。4Uのサーバに8枚のGPUを装着することが可能で、GPU1枚からのスモールスタートにも対応します」
GPU（Graphics Processing Unit）は、本来PCの画像処理を行うためのプロセッサだが、近年ではGPUの高度な演算能力を画像処理以外にも活用するようになった。特に画像認識など高度な処理を行うディープラーニングにおいてはGPUが大きな効果を発揮するため、積極的な活用が進められている。Zinraiディープラーニング システムでは、8枚のGPUを装着することで高速な処理を実現。まずはGPU1枚から始めて、必要に応じて増設することも可能だ。

富士通株式会社システムプラットフォーム技術本部
クラウドインフラセンター
AI/PCクラスタ商談担当
石川 和弘 氏

AI/ディープラーニングで扱われるデータ量は膨大なものとなるため、データの収集から分析・学習・活用までのワークロードを高速化するためには大容量で高速なストレージが必要となる。Zinraiディープラーニング システムでは、高性能オールフラッシュストレージ「ETERNUS NR1000 A300」シリーズとの性能検証を実施。スケールアウト拡張で性能向上も容易なNR1000とGPUカード1枚から運用可能なZinraiディープラーニング システムを組み合わせることで、スモールスタートで導入したい企業のニーズに応えられるようになったと石川氏は語る。サーバ/OS/ドライバ/フレームワークなどディープラーニングに必要なハードウェア・ソフトウェアをトータルで提供するため、導入にかかる時間と手間も大幅に軽減することが可能だ。

また、独自開発したDL-INT技術による省電力化で従来よりも電力性能比で約10倍を実現するディープラーニング専用プロセッサ「DLU（Deep Learning Unit）」を2019年度に提供開始する予定で、将来にわたり圧倒的な性能を発揮するプラットフォームとなっている。ブースを訪れた来場者の多くが石川氏の話に耳を傾けており、最先端のAIソリューションに対する関心の高さがうかがえた。

ディープラーニング専用AIプロセッサ「DLU」（左）とDLUを搭載したカード（右）

オンプレミスシステムと密接に連携可能なクラウドサービス「FUJITSU Cloud Service for OSS」

膨大なデータの管理・活用が必須となる現代のビジネスにおいて、クラウドサービスの利用はもはや当たり前のものとなった。効率的にITインフラを管理・運用するためには、オンプレミスのシステムとクラウドサービスの連携、すなわちハイブリッドIT環境でのデータマネジメントが重要となる。富士通ブースでは、富士通が提供するクラウドサービス「FUJITSU Cloud Service for OSS」と、ETERNUS NR1000シリーズを採用したオンプレミスのシステムを連携させたハイブリッドIT環境の詳細が展示されていた。

「FUJITSU Cloud Service for OSSは、企業の基幹システムの要件にも対応する高性能なクラウド基盤です。単一AZ（AvailabilityZone）でのSLA99.99％を実現するなど高い可用性を実現し、国際基準に準じたセキュリティ規格に準拠し、各種認証を取得しています」 ブースで解説してくれた富士通 クラウドサービス事業本部 シニアマネージャーの浮田博文氏はFUJITSU Cloud Service for OSSの魅力をこう語り、さらに2019年第2四半期には、NetAppが開発したFabricPool技術を使って、NetApp製ストレージであるETERNUS NR1000を採用したオンプレミスのシステムとFUJITSU Cloud Service for OSS（NetApp製のStorageGRIDを採用）を連携させたハイブリッド環境を提供する予定と話してくれた。頻繁にアクセスされるホットデータはオンプレミス（ETERNUS NR1000）上に保存され、アクセスの少ないコールドデータはクラウドに自動でアーカイブされるため、運用の手間をかけることなくオンプレミスのデータ容量を削減することが可能。ハードウェアコストの削減を実現するという。

さらに、FUJITSU Cloud Service for OSSは、インターネットに接続する際の回線料金がイン/アウトともに無料で、コンテンツの配信サービスなどを行う場合はコスト的なアドバンテージもあると浮田氏。ハイブリッドIT環境にNetApp製ストレージを採用していれば、ライセンス無償で連携できるなどコストパフォーマンスは極めて高い。クラウドサービスとしての実力も十分、さらにETERNUS NR1000を採用したシステムとの効率的なハイブリッドIT環境を構築するための選択肢としても、FUJITSU Cloud Service for OSSの導入を検討する価値は大いにあるはずだ。

複雑化したICTインフラを一元管理できる「FUJITSU Software Infrastructure Manager」

目まぐるしく移り変わる市場のニーズに対応するため、部門ごと、業務内容ごとにデータセンターを構築・運用している企業もめずらしくない。複数のITインフラが混在する複雑な環境となり、管理者もバラバラで全体的な運用・管理ができない状況では、コスト的・人的な負担が大きくなってしまう。富士通ブースでは、こうしたITインフラ運用に問題を抱える企業の要望に応える統合管理ツール「FUJITSU Software Infrastructure Manager」（ISM）が展示されていた。

ICTインフラ管理を統合・可視化・自動化するツール「ISM」

富士通 データセンタプラットフォーム事業本部の関恭一氏は、ISMについて「ICTインフラを構成する機器の、導入から保守までのライフサイクルを管理するツールです」と語る。富士通製の機器はもちろん、対応する他社製の機器を含めてICTインフラのサーバ/ストレージ/スイッチを一元管理することが可能。データセンターの物理的な状況を3Dグラフィックスで再現する「3Dビュー」や、ネットワークの結線情報や、障害発生時の影響範囲を表示する「ネットワークマップ」など、物理的な情報を可視化できるのが大きな特長となる。さらに、設定した情報を複数の機器に適用させたり、特定のイベントに対し設定したスクリプトを自動実行させたりといった自動化のための機能も豊富に用意されており、複雑化したICTインフラ全体を効率的に管理できるようになる。ETERNUS NR1000との連携にも対応しており、ストレージの管理ツールだけでは行えない、きめ細かな運用・管理が実現できる。

富士通株式会社
データセンタプラットフォーム事業本部
データセンタ事業部
ISMビジネス推進部
関 恭一 氏

このように、NetApp Innovation 2019 Tokyoの富士通ブースでは、企業のビジネスを成長させるために必須のソリューションや統合管理ツールが展示されており、特に導入を検討する企業が急増しているAI/ディープラーニングソリューションは多くの来場者の視線を集めていた。
本連載第2回では、同イベントのセッション内容をレポートし、富士通のHPC、AI/ディープラーニングへの取り組みの歴史と、そこから誕生した「Zinraiディープラーニング システム」などのソリューションについて、より詳細に確認していきたい。

（マイナビニュース広告企画：提供 富士通）

「株式会社 マイナビ」2019年1月29日 掲載記事より転載。
本ページで掲載されている内容は、掲載日時点のものです。

あらゆる業種のビジネスでデジタルテクノロジーを活用した業務変革が求められるようになった現代において、膨大なデータを分析・活用するためAI/ディープラーニングを導入・活用したいと考える企業は増加を続けている。とはいえ、AI/ディープラーニングをビジネスで活用するためには、高度な演算処理を必要とするシステムを構築する必要があり、自社の業務のどの部分に利用できるのかといった設計面も含め、導入にあたって解決しなければならない課題は少なくない。

本連載では、2018年12月11日に開催されたNetApp（ネットアップ）主催の年次イベント「NetApp Innovation 2019 Tokyo」の内容から、ビッグデータ活用が必須となるこれからのビジネスを支える、最先端のITインフラやAIソリューションについて確認していく。第2回となる本稿では、同イベントにおけるセッションのひとつとして行われた、富士通 プラットフォームビジネス本部 システムプラットフォームビジネス統括部 ストレージビジネス推進部 シニアマネージャーの大山敏弘氏と、同社 システムプラットフォーム技術本部 クラウドインフラセンター シニアマネージャーの高山均氏による講演の内容をレポート。富士通が取り組むAI/HPCソリューションの最先端と、企業のAI/ディープラーニング活用を支える高性能ストレージの役割について見ていきたい。

NetAppと歩んできた富士通のプラットフォームビジネス

富士通株式会社
プラットフォームビジネス本部
システムプラットフォームビジネス統括部
ストレージビジネス推進部
シニアマネージャー
大山 敏弘 氏

「AI/HPCで時代を牽引する富士通の取り組み」というテーマで展開された今回の講演の冒頭では、富士通のプラットフォームビジネスの歴史と、その中で20年にわたってパートナーシップを築いてきたNetAppとの協業成果について、大山氏から解説された。1998年にOEM契約を締結し、現在までの累計出荷台数が約10,000台に及ぶなど、NAS業界のリーディングカンパニーであるNetAppのストレージ製品と、富士通が提供する充実したサポート体制やノウハウの組み合わせは、大規模なビジネス展開へとつながっている。
最近では、クラウドサービスにおいてもNetAppとの協業も進められており、2019年にはNetAppのストレージ製品を採用したオンプレミスのシステムと、富士通のクラウドサービス「FUJITSU Cloud Service for OSS」を組み合わせたハイブリッドIT環境を、オンプレミス側のライセンス費用とネットワーク費用を無償で構築・運用できるようになるという。富士通のクラウドサービスは、他社製クラウドを含むマルチクラウド環境の構築も推進しており、基幹システムのクラウドから、AI/ディープラーニングも含むデジタルトランスフォーメーション（DX）まで、企業それぞれのニーズに対応することができると大山氏は語る。

一般の企業でも活用が進むHPC/AI分野の変遷と最新状況

富士通株式会社
システムプラットフォーム技術本部
クラウドインフラセンター
シニアマネージャー
高山 均 氏

続いて登壇し、本セッションのメインとなるAI/HPCへの取り組みについて解説した高山氏は、10年にわたりHPC（ハイ・パフォーマンス・コンピューティング）の分野に携わってきた。富士通のHPCへの取り組みは早く、1980年代に入る前から1台数億円のスーパーコンピュータ（スパコン）を開発。当時はアカデミアによる学術系科学技術計算がおもな用途となっており、民間企業には手の届かない領域だったという。2000年代に入ると、IAサーバベースでHPCを利用できるようになり、さらにネットワーク技術が発展したこともあって、スパコンで使われてきた技術が民間の企業にも普及し始めたと高山氏は語る。

富士通は、理化学研究所と共同開発した「京」などのスパコン分野から、IAサーバを使ったHPCまで、幅広くHPC プラットフォームを提供している。近年（2017年）のHPC市場の実績を見ると、金額ベースではいまだ学術系科学技術計算の割合が高いが、件数ベースでは、製造業を中心に一般企業の割合が増加しており、一般企業がHPCを利用する環境が整いつつあるといえる。そして、一般企業がHPC環境を必要とする要因としてあげられるのがAI/ディープラーニングとなる。

HPCと同様、富士通のAIの歴史は長く、200件を超えるAI関連特許を出願するなど、日本のITベンダーとしてトップクラスの実績を持っている。AI市場では、AIの概念が確立した60年代の第1次AIブームや、スパコン登場により盛り上がった第2次AIブームなどが起こったが、扱うデータ量に対してアーキテクチャが追いつかないことにより、収束を繰り返してきたと高山氏は振り返る。現在は、こうした問題がハードウェアの進化やGPUの活用などで解決されてきており、第3次AIブームともいえるムーブメントが起きている。そんな状況のなか、富士通が開発したのが、FUJITSU Human Centric AI「Zinrai」だ。

オールインワンのAIプラットフォーム「FUJITSU AI Zinraiディープラーニング システム」の実力

Zinraiとは、富士通のAI技術の総称（コンセプト）といえるもので、単一の製品を意味するものではない。Zinraiの名を冠した数多くのサービスが用意されており、クラウド側でAPIを提供したり、企業のAI導入をトータルで支援するコンサルティングを行ったりするなど、AI活用を全方位で支えるソリューションを提供している。そのZinraiを構成するソリューションのひとつが、オンプレミスのAIプラットフォームである「Zinraiディープラーニング システム」だ。

Zinraiディープラーニング システムは、サーバ、GPU、ストレージ、基本ソフト、ドライバ、フレームワークなどがセットになった製品となる。オールインワンで提供されるため、構築の手間をかけることなく迅速にディープラーニング環境を運用できるのが特徴だ。HPCの適用範囲が広がった要因としては、GPGPU（GPUによる汎用計算）などテクノロジーの進化が挙げられるが、Zinraiディープラーニング システムでは、GPUカードを8枚まで装着できるようになっており、複数GPUを効率的に制御するための仕組みも搭載。ディープラーニングの学習効率の大幅な向上を実現している。さらに、2019年度には、ディープラーニング専用プロセッサ「DLU（Deep Learning Unit）」が提供される予定となっており、従来のGPUカードと比較して、飛躍的な電力性能比の向上が実現されるという。

高性能ストレージをAIプラットフォームに組み込むことで理想のAIワークロードが実現

各種センサーやカメラなどから膨大なデータが収集されるようになり、AI/ディープラーニングで使われるデータ量は加速度的に増加している。膨大なデータをリアルタイムに分析・活用してビジネスを展開するためには、AIエンジンをエッジ側やクラウドに組み込んだAIワークロードを構築する必要がある。そして、このAIワークロードを高速化するためには“ストレージ”の性能が重要となる。高山氏は本セッションにおいて、Zinraiディープラーニング システムと「ETERNUS NR1000A」シリーズを組み合わせたシステムの実証実験を行ったことを発表。最新OS「ONTAP9」でSSD性能の最大化を実現し、スモールスタートできる拡張性やデータ保護機能を備えたオールフラッシュストレージであるETERNUS NR1000Aを活用することにより、Zinraiディープラーニング システムでのAI ワークロード高速化とコストパフォーマンスの最大化を実現できたことを明らかにした。すでに次のステップとして、前述したDLUとの実証試験も予定されているという。ミッドレンジのAI市場に最適なソリューションとなっており、AIの活用を検討している多くの企業にとって見逃せない選択肢となるだろう。

このほか、セッションでは「HPC」「Zinrai」と並び、AIを加速させる先進テクノロジーとして富士通が注力している、「Digital Annealer（デジタルアニーラ）」（組み合わせ最適化問題に特化したコンピュータ）についても触れられ、これらの技術がAI社会の実装を加速させていくと締めくくられた。

セッションの内容を振り返ると、HPCやAI/ディープラーニングが、企業のビジネスのみならず、社会全体に浸透していることがうかがえた。そのなかで、豊富なノウハウとテクノロジーでHPC/AI分野を牽引している富士通が提供するソリューションの重要性はますます高くなっていくはずだ。Zinraiディープラーニング システム×ETERNUS NR1000Aの連携に続く、今後の富士通の展開からも目が離せない。

（マイナビニュース広告企画：提供 富士通）

「株式会社 マイナビ」2019年1月29日 掲載記事より転載。
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