生成AIは間違いなく2023年の最もホットなトピックでした。大手メーカーも生成AI技術を研究し、AGIの急速な発展に追いつこうとしていました。

先日開催されたRed Hat Global Summit 2023において、Red Hatは自社製品への生成AI技術の統合を発表し、AI主導のIT自動化を実現するIBM Watson Code Assistantを搭載したAnsible Lightspeedを発表しました。同時に、Red Hat OpenShift AIに複数の新機能が追加され、企業は本番環境対応のAIモデルとアプリケーションをより容易に構築できるようになりました。これらのAI機能の導入は、オープンソースと切り離せない要素となっています。

レッドハットの社長兼CEOであるマット・ヒックスは、「レッドハットの開発モデルはオープンソースを基盤としており、オープンであることは世界の可能性を解き放ち、オープンソースはイノベーションを推進する重要な力となると確信しています。モデリング、データ、ガバナンスといった分野を問わず、レッドハットはこれらの要素を統合し、AIの実稼働環境への適用とミッションクリティカルな分野への応用を推進していきます」と述べました。

レッドハット社長兼CEOマット・ヒックス

Generative AIは Red Hat 製品に実装されています。

生成AIの人気について、マット・ヒックス氏は次のようにコメントしています。「生成AIの最もエキサイティングな点は、機械学習の進化形であり、従来のディープラーニングの能力を超えていることです。学習にラベル付きデータを必要としないため、より多くの新しい選択肢が生まれます。生成AIの手法により、より多くの実験とデータ学習をより効率的に実施できるようになります。」

Red HatのCTO、クリス・ライト氏もこの見解に賛同し、生成AIは大きな進歩であると述べました。ディープラーニングの登場以来、大規模言語モデルと生成AIの開発は大きな注目を集めてきました。近年、ディープラーニングでは、データサイエンティストがモデル構築に関する深い専門知識を必要としていました。しかし今、大規模言語モデルと基礎モデルに基づく転移学習は、企業にさらなる可能性をもたらします。企業はもはや煩雑なデータラベリング作業を行う必要がなくなり、より小規模で焦点を絞ったデータセットをトレーニングとカスタマイズに活用できるようになり、エンタープライズ環境への適用範囲が広がります。この変化は、テクノロジーの獲得方法を変革し、大きな変革をもたらします。

レッドハットの最高技術責任者、クリス・ライト氏

しかし、クリス・ライト氏は、企業環境において、Chat GPTやBARTのようなモデルだけに頼って質問や回答を行うことはできないと指摘しています。これらのモデルは形式的には完全ですが、必ずしも正確ではないからです。そのため、Red Hatはこれらのテクノロジーを自社のプラットフォームに統合しています。

例えば、Red HatはIBM Watson Code Assistantを搭載したAnsible Lightspeedをリリースしました。これは、Ansibleタスクの自動化を目的とした新しい生成AIサービスです。これにより、初心者ユーザーでもタスクの自動化が容易になり、経験豊富な自動化エンジニアも低レベルタスク作成の負担を軽減できます。

もう一つの例は、IBMとの共同開発によるAnsible Playbookです。Ansible Playbookは自然言語を用いて実行可能な命令を生成します。Red Hatはこの技術を自社の製品ポートフォリオ全体に拡張しており、特にOpenShiftプラットフォームでその効果が顕著です。

Red Hatは、OpenShiftプラットフォーム上で実行されるアプリケーションのランタイム運用を非常に重視しており、これらのアプリケーションを管理するためにOperatorを使用しています。今後、Red Hatは生成AI技術をさらに活用してOperatorを生成し、運用担当者と開発担当者がRed Hatの製品ポートフォリオをより効率的に活用できるよう支援していきます。Chris Wright氏は、これは生成AIをRed Hatの製品ポートフォリオに統合する多くの方法の一つに過ぎず、Red Hatは今後もさらなる可能性を模索していくと述べました。

多くの企業は、新しいテクノロジーの導入を慎重に検討しています。生成AIの導入に関して、マット・ヒックス氏はいくつかの提案をしています。第一に、AIの開発には確実な資金援助が必要であるため、企業は既存環境の効率性と運用性の向上に注力する必要があります。第二に、AI関連分野では、企業はコアモデルへの信頼を確立する必要があります。数十億、数兆ものパラメータで学習されたモデルで使用されるデータ、そしてそれらが生成する提案や出力を理解することは非常に困難です。企業は、オープンソースコードの世界においてソフトウェアライセンスや著作権法を遵守する必要があるのと同様に、これらの問題にも慎重に取り組む必要があります。したがって、モデルの学習と提案の取得におけるアトリビューションとソーシングは非常に重要です。第三に、AIを本番環境やミッションクリティカルな分野に適用するには、ガバナンスの重要性も重視する必要があります。つまり、企業は特定の答えを得るための原理を理解し、入力データを理解し、モデルが新しいデータで段階的に学習されることを理解する必要があります。

マット・ヒックスは、オープンソースモデルがかつてない速さで世界的に導入されていると考えています。オープンソースは国や地域に制限されず、イノベーションと技術応用のための優れたモデルです。そのため、今こそRed Hatとオープンソースコミュニティにとって絶好の機会です。

IT自動化は、企業による人工知能の導入への架け橋です。

Red Hatが運用自動化に生成AIを採用した理由について、クリス・ライト氏はAnsibleがエンタープライズレベルのIT自動化に重点を置いていると述べました。プレイブックの構築にあたり、開発者はAnsible YAML言語を使用しました。Ansible YAMLはインフラの自動化と開発において比較的理解しやすい言語ですが、企業は手作業を最小限に抑え、より多くの自動化を実現したいと考えています。

特定のドメイン向けに学習可能な生成AIモデルと、Ansibleコミュニティで成功と有用性を認められているプレイブックを使用することで、高精度な出力を生成することができます。この生成AIツールは、Red Hatが特定のドメインニーズを探求し、エンタープライズIT顧客の自動化の強化とビジネス効率の向上を支援するのに役立ちます。

クリス・ライト氏は、IT自動化こそが企業における人工知能導入への架け橋だと考えています。自律システムは自動化とインテリジェンスを組み合わせたものであり、自動化こそが基盤であり出発点です。自動化なしに自律システムを実現することは不可能です。「将来の開発は、ログファイル、メトリクス、システムテレメトリ情報など、システムが生成するすべてのデータを理解することに大きく依存します。企業はこれらのデータを用いてモデルをトレーニングし、システムの現状を把握することで、自動化を通じて現状が望ましい状態と一致するようにすることができます。」

エンタープライズ分野では、人工知能をオペレーティングシステムの支援に適用することを「AIオペレーション」と呼びます。Red Hatは、Kubernetesプラットフォームに接続する「Operator」と呼ばれるツールをOpenShift上に提供しています。Operator SDKを使用することで、OpenShift自体とOpenShift上で実行されるアプリケーションの運用を自動化できます。これは、自律システムや自律クラウドの構築に必要なフィードバックループの始まりです。

クリス・ライト氏は、Ansibleは素晴らしい出発点だと述べました。今後、Red Hatは連携を拡大し、様々な分野に生成AIを適用していく予定です。

オープンソースモデルを使用してサプライチェーンのセキュリティ問題を解決する

近年、企業はソフトウェアセキュリティ、特にオープンソースソフトウェアへの注目と認識をますます高めています。クリス・ライト氏は次のように述べています。「オープンソースソフトウェアは、企業内の多くの業務において重要な役割を果たしています。よく知られているオープンソースツールの脆弱性やサイバー攻撃は、広く注目を集めています。Red Hatは創業当初からオープンソースコミュニティに深く関わり、すべての開発作業を単一のディストリビューションに統合してきました。このディストリビューションは、セキュリティ設定を含む検証、テスト、強化を経て、お客様に信頼できるソリューションを提供しています。Red Hatは、Linuxから始まり、徐々に製品ポートフォリオ全体に拡大していく中で、このモデルを一貫して堅持してきました。オープンソースコミュニティとお客様の本番環境との間の信頼構築は、Red Hatがエコシステム全体にもたらす中核的な価値の一つです。」

Red Hatが今日、信頼できるソフトウェアサプライチェーンソリューションに追加した機能の多くは、自社のオープンソースプロジェクトから生まれたものです。Red Hatは、ソフトウェアがオープンソースコミュニティから生まれ、サプライチェーン全体で検証されていることを保証するために、より優れたトレーサビリティ、署名、検証メカニズムの構築に取り組んでいます。この目的のため、Red HatはSIGStoreテクノロジーを活用してコンテンツにデジタル署名し、プロセスの各段階で検証することで、サプライチェーンのセキュリティを確保しています。

さらに、Red Hatはオープンソースコミュニティで開発されたツールを自社のソフトウェア構築・配信手法に統合し、顧客がツールチェーンを使用して本番環境におけるソフトウェア導入とリスク管理を行えるようにしています。メタデータはリスクプロファイルの理解に不可欠です。クリス・ライト氏は、SBOM（ソフトウェア部品表）はコンテナやアプリケーションの内容を最高情報セキュリティ責任者（CISO）に説明し、本番環境におけるアプリケーションの展開状況を管理的な視点で把握できるため、企業は脆弱性が発見された際に、その存在場所と組織内での位置を把握できると指摘しています。これは、企業がセキュリティコンプライアンス要件を満たすリスクプロファイルを維持するために不可欠な重要なツールです。

クリス・ライト氏は、これは彼にとって大きな変化だと考えています。なぜなら、彼らは何十年もの間、この取り組みをひっそりと続けてきたからです。そして、数十年前には関連する用語さえ存在しませんでした。現在、業界がリスクをより重視するようになっているため、Red Hatは、プロセスとツールを使用して顧客がサプライチェーンを管理するために必要なツールを提供します。