AWS での GenAIOps に関するスタートアップ向けガイド、パート 1: 初日から AI スタックを将来にわたって使えるようにする

スタートアップは生成 AI に多額の投資を行っており、その取り組みによって強化と変革が期待されています。しかし、多くの企業はまだこれらの投資から価値を引き出す初期段階にあります。CIO や CTO は、自らの意思決定が当面の要件と長期的な戦略目標の両方を満たすようにしつつ、急速に進化するテクノロジーと方法論の状況を乗り切るという課題に直面しています。

生成 AI オペレーション (GenAIOps) は、貴社のようなスタートアップがこれらの課題を克服するのに役立つ新しいフレームワークです。GenAIOps は、機械学習オペレーション (MLOps) の確立されたプラクティスに基づいて構築されていますが、開発やトレーニングからデプロイや継続的な監視に至るまで、生成 AI のライフサイクル全体に焦点を広げています。

初日から GenAIOps を業務に統合することで、ワークフローを合理化し、ますます AI 主導になっている世界で長期的な成功を収めることができるようになります。これは、3 つの重要な総合的な利点のおかげです。1 つ目は、初期導入のほうが、レガシーシステムの負担を抱えている既存企業よりも明らかに有利になることです。これにより、GenAIOps のベストプラクティスを利用して効率的な AI パイプラインをゼロから構築できる柔軟性が得られます。2 つ目は、GenAIOps を早期に実装することで、非効率性の蓄積や、今後のスケーラビリティやイノベーションの妨げを防ぐことができるため、技術的負債を回避できます。そして最後に、初日から堅牢な GenAIOps フレームワークを実証することは、貴社の準備態勢とスケーラビリティを潜在的な利害関係者に伝えることになり、投資家へのアピールにもなります。

AWS で構築する場合、GenAIOps をマスターすることは単なる技術的な考慮事項ではなく、ビジネスの成功の基礎となります。今日の競争の激しい環境では、生成 AI 機能を効率的に使用できるかどうかが、スタートアップが急速に拡大するのか、成長が停滞するのかの分かれ目になります。

この 3 部構成のシリーズは、スタートアップジャーニーのあらゆる段階で GenAIOps を実装するための実践ガイドとして役立ちます。GenAIOps の実践が組織の成長とともにどのように進化していくかを探り、適切に設計された AI のデプロイを実現しながらイノベーションのスピードを維持するための実用的なフレームワークとツールを提供します。

スタートアップの必須事項: GenAIOps が初日から重要である理由

ペースが速く、リソースに制約のある環境で事業を行っている場合、最初から GenAIOps を採用することで大きな競争力を得ることができます。構造化された AI オペレーションの実装は、大企業にとっては贅沢に思えるかもしれませんが、これらのプラクティスを早期に確立したスタートアップは、AI システムを手動で管理する競合他社を上回ることがよくあります。GenAIOps がどのようにして測定可能なメリットをもたらすかをご紹介します:

1. 市場投入までの時間の短縮

• 迅速なプロトタイピングとイテレーション: GenAIOps を使用すると、生成 AI アプリケーションを迅速に開発、テスト、デプロイでき、ワークフローを自動化してプロセスを合理化することで製品開発サイクルを短縮できます。

• 市場適応における俊敏性: GenAIOps を活用してより迅速なイテレーションとフィードバックループを実現することで、市場動向と顧客の要求に迅速に対応し、競合他社の一歩先を行くことができます。

2. データ主導型の洞察による意思決定の強化

• 実行可能なインテリジェンス: GenAIOps では、システムパフォーマンス、ユーザーインタラクション、AI モデルの挙動を監視し、これらのデータから実行可能な洞察を自動的に作り上げて、製品ロードマップの決定、機能の優先順位付け、市場開拓戦略を加速させることができます。

• リスクの軽減: GenAIOps を活用して、AI モデルのパフォーマンスにおける異常なパターン、ユーザーエンゲージメントの低下、またはリソース使用量の急増を自動的に特定し、コストのかかる問題を未然に防ぎ、是正戦略に役立つ早期警告信号を意思決定者に提供します。

3. 競争上の差別化

• パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス: GenAIOps を使用すると、標準化された AI ワークフローとリアルタイムの顧客データを組み合わせて、競合他社が AI オペレーションを手動で管理している間に、高度にパーソナライズされた製品やサービスを大規模に作成できます。

• オペレーショナルエクセレンスにおける AI の要点: GenAIOps では、生成 AI の運用面を自動化することで、AI エージェントなどの新機能を迅速に実験することができます。競合他社は新しい AI 機能をそれぞれ何週間もかけて手動で設定してデプロイしますが、標準化されたワークフローでは数日で実験を開始できます。

4. 将来を見据えた基盤の構築

• 新しい AI テクノロジーのシームレスな採用: 新しい AI モデルやツールが登場しても、GenAIOps パイプラインを使用すると、システム全体を再構築せずにそれらを評価してデプロイできます。アドホックな AI 実装を行っているスタートアップは、GenaiOps 対応チームでは数週間で完了する技術的負債の整理に数か月かかることがしばしばあります。

• 初日からのコンプライアンスへの備え: GenAIOps は、監視、監査証跡、倫理的ガードレールを AI オペレーションに直接組み込むことで、拡大した場合でも規制要件を満たし、責任ある AI プラクティスを維持できるようにします。これにより、多くのスタートアップが後で直面する費用のかかる改修を回避できます。

GenaiOps への初期投資は、チームとユーザーベースの拡大に応じて利益をもたらします。これらの基盤を早期に確立したスタートアップは、アドホックな AI 実装を拡張しようとする企業を悩ませている費用のかかる移行やシステムオーバーホールを回避できます。

GenAIOps のコアコンポーネント: アプリケーション中心のアプローチ

当社の GenAIOps パイプラインは、総合的でアプリケーション中心のアプローチを採用しています。分離された基盤モデルの運用に重点を置くという一般的に使用されている方法よりも、エンドツーエンドのアプリケーションを優先しています。そうすることで、生成 AI を本番環境システムに統合する際の課題に直接対処できます。

AWS GenAIOps パイプラインは、次の図に示す 5 つの相互接続されたステージで構成されています。ワークフロー全体は、アプリケーションライフサイクル全体にわたる強固なガバナンスとメンテナンスの実践によって支えられています。

各パイプラインステージにおける複雑さと焦点は、スタートアップの成熟度とともに進化します。例えば、初期段階のスタートアップの場合、チームは通常、迅速な実験と基本的な安全ガードレールを優先する MVP を構築しますが、規模を拡大しているスタートアップの場合、より高度なオブザーバビリティシステム、ガバナンスフレームワーク、コスト最適化戦略が必要になります。

以下では、各フェーズとそのコンポーネントについて説明します。

データエンジニアリングと管理

この段階は GenAIOps の基礎を形成し、生成 AI システムが高品質でよく整理されたデータによって強化されるようにします。これにより、アプリケーションをビジネスニーズに合わせて進化させることができ、GenAIOps パイプラインの後の段階をサポートするさまざまなデータセットタイプを準備しやすくなります。質の高いデータセットがあると、開発中の迅速な実験が可能になり、評価とデプロイの一貫性が確保され、包括的なオブザーバビリティと継続的な改善の基盤が確立されます。

この段階での一般的なアクティビティは次のとおりです:

データ収集: 目的のユースケースに合致するさまざまなソースから、関連するテキスト、コード、またはマルチモーダルデータを収集します。

データ変換:

• ノイズ、重複、有害、有毒、または偏りがあるコンテンツや形式の問題を取り除きます。

• モデルのカスタマイズまたは RAG (検索拡張生成) の実装のためにデータ形式を標準化します。

• メタデータ、分類、またはユーザーからのフィードバックを追加して、高品質のデータセットを作成します。

• パラフレーズや合成データ生成などの手法を使用して、追加のトレーニング例を生成します。

データ検証: トレーニングや推論に使用する前に、データセット、プロンプト、取得したコンテンツの品質チェックを行います。

プロンプトカタログ管理: プロンプトテンプレートのライブラリを作成、整理、および管理します。

フィードバックループの統合: 取得した情報の質とプロンプトの有効性に関するユーザーフィードバックを収集して組み込み、システムを継続的に改善します。

開発と実験

この段階では、前のフェーズで開発した厳選されたデータセットを使用して、特定のビジネス課題に合わせた AI ソリューションを開発および改良します。実験とイテレーションを通じて、完全な実装に取り掛かる前に、最も効果的なコンポーネントとアーキテクチャの選択肢を特定し、そのために必要なすべての投資とリソースを特定できます。

これにより、開発プロセスの早い段階で、最適とは言えない設計を採用することに伴うリスクを軽減し、AI ソリューションのデプロイと長期メンテナンスを成功させるための強固な基盤を確立できます。

この段階の一般的なアクティビティは次のとおりです:

モデルの選択: パフォーマンス要件、ドメインの専門知識、コストプロファイル、および倫理的考慮事項に基づいて、適切な基盤モデルを評価して選択します。

プロンプトエンジニアリング: 入力を設計および最適化してモデルの動作をガイドし、一貫性のある信頼性の高い出力を実現します。

モデル適応: 継続的な事前トレーニングや微調整などの手法を適用して、ゼロからトレーニングしなくても、特定のタスクに基礎モデルを特化させることができます。

RAG の実装: 外部のナレッジソースを統合して、正確で最新の情報に基づいて対応することで、ハルシネーションを抑えながら状況認識を高めます。

AI エージェントの設計: 複数のツールやサービスにわたってタスクを計画、推論、実行する自律システムを開発し、さらに高度化していきます。

アプリケーション開発: 堅牢な API、イベント駆動型アーキテクチャ、直感的なインターフェイスを通じて生成 AI 機能を統合することにより、まとまりのあるユーザーエクスペリエンスを実現します。

テストと評価

この段階は、すべてのコンポーネントが確実かつ効果的に連携して動作することを保証する、AI アプリケーション開発における重要な品質ゲートとなります。これにより、アプリケーションがビジネス要件を満たし、一貫して動作し、エッジケースを処理できるようになります。

また、この段階では、本番環境のデプロイのパフォーマンスベンチマークを確立し、本番環境で監視するメトリクスの初期セットを定義します。

この段階の一般的なアクティビティは次のとおりです:

機能テスト:

• さまざまなクエリにわたる RAG の正確性と関連性を検証します。

• エージェントの意思決定経路とタスク完了機能をテストします。

• さまざまな入力バリエーションにわたるプロンプトの有効性を評価します。

• AI コンポーネントと非 AI コンポーネント間の相互作用がシームレスに機能することを確認します。

品質保証: 人間による評価と自動化されたメトリクスを使用して出力の品質を評価し、プロンプトの変動を A/B テストと比較します。

安全性とセキュリティ: プロンプトインジェクションテストとジェイルブレイクテストを実施し、検索システムにおけるデータ漏洩リスクを評価し、バイアス、有毒、有害な出力がないかをテストします。

統合テスト: すべてのコンポーネントにわたるエンドツーエンドのワークフローを検証し、適切なエラー処理とフォールバックを確認します。

デプロイとサービス

この段階は、AI ソリューションが開発から本番環境に移行し、実験的な機能をエンドユーザーにとって実用的でアクセスしやすい機能に変換する重要な移行期です。

これまでの段階では機能と検証に重点が置かれていましたが、デプロイとサービスでは信頼性、パフォーマンス、および大規模な統合に重点が置かれます。また、継続的な改善に必要な監視タッチポイントとパフォーマンスベースラインを確立することで、オブザーバビリティと改良の段階にも直接つながります。

この段階の一般的なアクティビティは次のとおりです:

インフラストラクチャオーケストレーション: モデルホスティング、RAG 実装用のベクトルデータベース、エージェント調整システム、既存のアプリケーションとの統合ポイントなど、すべての AI および非 AI コンポーネントをサポートする技術的基盤を確立します。

デプロイ戦略: 実際の環境でのパフォーマンスを検証しながら、中断を最小限に抑える制御されたロールアウトメカニズムを実装します。

推論の最適化:アプリケーションスタック全体でレイテンシー、スループット、コストに関する考慮事項のバランスをとるエンドポイントとパイプラインを設定します。

本番環境のスケーリング: リソースを大量に消費するコンポーネントに特に注意しながら、システムがさまざまな負荷に動的に適応できるようにします。

オブザーバビリティと改良

このステップは、AI を活用したアプリケーションの効果と信頼性を維持し、進化するスタートアップの目標に沿ったものであり続けるための GenAIOps パイプラインの重要な最終段階を示します。これにより、静的なデプロイから、実際の使用状況やフィードバックによって改善される継続的に進化するアプリケーションへの移行が容易になります。

以下のオブザーバビリティプラクティスは、進行中のリスクに積極的に対処しながら、継続的な改善に向けた構造化されたアプローチを構築します。GenAIOps パイプラインの初期のフェーズや洞察に戻ることで、本番環境の観察結果が AI アプリケーション強化の次のサイクルを導く真のフィードバックループを構築できます。

この段階の一般的なアクティビティは次のとおりです:

システムヘルスの監視: 技術的なパフォーマンスメトリクスを追跡して、信頼性の高い運用を確保し、最適化の機会を特定します。

ビジネスメトリクスの調整: メトリクスとドメイン固有の成功指標を測定することで、AI のパフォーマンスを組織の目標に直接結び付けます。

フィードバックメカニズム: 自動フィードバックループと人間によるフィードバックループの両方を確立して、ユーザーエクスペリエンス、満足度、注意が必要なエッジケースを把握します。

出力品質の評価: AI 応答の正確性、関連性、安全性、および確立されたガイドラインへの準拠を継続的に評価します。

モデルドリフト検出: モデルのパフォーマンスが低下するタイミングを特定します。

ガバナンスとメンテナンス

これは、GenAIOps パイプラインのすべての段階にまたがる非常に重要な包括的なレイヤーです。これにより、AI システムがガバナンスフレームワークに準拠し、必要なコンプライアンス基準を満たしていることが保証されます。

すべてのフェーズにガバナンスを組み込むことで、リスクを積極的に軽減し、生成 AI システムの信頼性とコンプライアンスを維持し、規模を拡大し進化させても組織の価値観に沿ったものであり続けることができます。この総合的なアプローチは、AI 出力の品質と信頼性を高めるだけでなく、スタートアップの長期的な成功と利害関係者の信頼の醸成に不可欠な、責任ある AI 開発の文化を育むことにもなります。

この段階の一般的なアクティビティは次のとおりです:

責任ある AI の原則: 倫理的ガイドライン、セキュリティ管理、コンプライアンスフレームワークを実装します。

Infrastructure as Code (IaC): スタック全体を定義、バージョン管理、自動化します。

CI/CD パイプライン: 従来のアプリケーションコード、プロンプトライブラリ、評価メトリクス、モデルアーティファクトを管理します。

コストガバナンス: 機能別のトークン予算とインタラクションコストの追跡を実施し、異常な使用パターンがある場合はアラートを設定します。

規制コンプライアンス: 包括的な使用ログとモデルガバナンス記録を維持して、変化する要件に適応します。

初日から AWS での構築

初めての AI プロトタイプを構築するシード前のスタートアップでも、複雑な AI ワークフローを管理するシリーズ B 企業でも、AWS はこの GenAIOps パイプラインを初日から実装するための完全なツールキットを提供します。Amazon Bedrock はマネージド型の基盤モデルと組み込みの安全ガードレールによってインフラストラクチャのオーバーヘッドを排除し、Amazon SageMaker は実験から本番環境のデプロイまですべてを処理します。AWS のサーバーレスアーキテクチャは、初期費用なしで AI アプリケーションをプロトタイプから本番環境に自動的にスケーリングします。支払いは使用した分のみで、重要なランウェイを保護できます。AWS Activate はスタートアップ向けのプログラムで、クレジットだけでなく、専任の技術サポートとアーキテクチャガイダンスを提供して、リーンチームがエンタープライズグレードの AI オペレーションを実装できるよう支援します。この統合されたアプローチにより、お客様は差別化された AI 機能の構築に集中でき、一方で AWS はモデル管理、モニタリング、ガバナンスの根底にある複雑さを処理するため、GenAIOps を将来の目標から当面の競争上の優位性へと変えることができます。

今後に向けて

GenAIOps はスタートアップの運営において重要な役割を果たします。このフレームワークを初日から採用することで、長期的な成功への準備が整います。このシリーズの次のパートでは、AWS での GenAIOps の実用的で段階別の実装について詳しく見ていきます。

パート 2 では、スタートアップにとって重要な GenAIOps プラクティスに焦点を当て、俊敏性を維持しながら適切な基盤を確立できるよう支援します。最後に、パート 3 では、堅牢で効率的かつ持続可能な AI オペレーションを確保して、スタートアップの成長をサポートする、規模拡大段階に入ったときのための高度な GenAIOps 戦略について説明します。

このシリーズでは、AI ジャーニーを始めたばかりであるか、既存の運用の最適化を検討しているかにかかわらず、成長の各段階における実用的な洞察と AWS 固有の推奨事項を提供します。