【特別企画】

誰もがAI/ディープラーニングを活用できる時代に。NVIDIAが提案する日本企業の成長戦略

[2020/03/11 11:35] ブックマーク ブックマーク

海外ではすでに多様な活用実績があり、宅配ピザのオペレーションもその一例だ。ドミノピザは、注文からピザの準備ができるまでの時間の予測、ピザが正しく調理されたかどうかの検査といった場面でAIを活用しているという。

また、日本の電線メーカー、フジクラは半導体レーザーチップの外観検査の自動化を進め、高効率化 ・高精度化を実現。すでに費用対効果を測定するレベルまで到達している。

AI/ディープラーニングの本格的な活用については、まだ遠い世界のことと捉えている方も少なくないだろうが、いまやAI/ディープラーニングは身近になり、大手・中堅・中小を問わずさまざまな企業が活用できる環境が整っているのだ。

AIとニューラル・ネットワークの進化とマイルストーン

このようにAIが活用され、すさまじいスピード感で進化を遂げている背景には「ディープ・ニューラル・ネットワーク」「ビッグデータ」「GPU性能」という3つの要因がある。

そもそもAIという概念が生まれたのは60年以上も前のことで、過去にも何度かAIブームが起こったものの、近年まで研究の歩みは遅かった。だがディープラーニングによってその状況は一変する。コンピュータ自らがデータの中から特徴を見出すという、人間の脳のプロセスに似た概念が「ディープ・ニューラル・ネットワーク」へと大きく発展。これまで直面していたAIの課題に新たな光を当てることになった。

このディープラーニングは、インターネットやIoTの普及に伴って大量に収集されるビッグデータと、GPUをはじめとするコンピュータの演算性能の大幅な向上という2つの要素に支えられており、それぞれの相互作用によって、これまで「絶対に人間のレベルを超えられない」と思われてきたAI分野で次々とブレイクスルーを巻き起こしたのだ。

GPUがAI/ディープラーニングに欠かせない理由とは?

AI/ディープラーニングの活用には、膨大なビッグデータの演算処理(並列処理)が欠かせない。そこで脚光を浴びたのが、3Dグラフィックスの演算処理に用いられていた「GPU」(Graphics Processing Unit)である。

これまでコンピュータの進化をハードウェア面からけん引してきたのは主にCPU(Central Processing Unit)だった。CPUは1~数個単位のコアで汎用的な処理を可能とする複雑な命令処理機構を備えているが、並列処理能力をアップさせることが技術的に難しくなり、その性能向上も陰りを見せている。

GPUの例(NVIDIA V100)

一方、GPUは3Dグラフィックスを描画するため、膨大な数の決まった命令を演算処理するのに適したコアを数百~数千個単位で備えており、現在も性能向上が続いている。こうした描画のための演算処理は、実はディープラーニングに必要とされる計算処理とほぼ同じなのだ。

GPUにおいて世界トップレベルの技術を持っているのが、半導体メーカーのNVIDIAである。PCユーザーの間では古くからグラフィックボードで知られており、ゲーミングPC向けや3D CAD向けの製品もいまだ健在。そうした技術を活かしたスパコンも有名で、「TOP500」スパコン性能ランキングにおいては、上位10システムの半数を含む136システムがNVIDIAのGPUを採用している。

AI/ディープラーニング開発の環境が整い、社会実装の手段も広がりつつある

AIの導入で利益率が15%ほど上がるという調査結果が出ている一方で、いまだ40%の企業がAI導入の課題として「AI開発基盤の不備」を挙げているというリサーチデータがある。AI開発基盤の不備……それは本当だろうか?

NVIDIAは、アプライアンス型、データセンター向け、エッジサーバー向けなど、さまざまなAI向けソリューションを展開しているうえ、その統合開発環境として「CUDA」(クーダ)を開発・提供。共通のプラットフォームを採用し、フレームワークの活用に向けた支援も行うことで、NVIDIAのGPUを使ったAI/ディープラーニングの活用がますます容易になった。

AI/ディープラーニングの開発を支える共通プラットフォーム「CUDA」

また、直接NVIDIAの製品を使用する以外にも、実はクラウドサービスを活用すれば、簡単にAI/ディープラーニングを活用できることをご存じだろうか。いまやAI/ディープラーニングのクラウドサービスの背後でもNVIDIAの技術が使われているのだ。たとえばAWSでは「NVIDIA V100」や「NVIDIA T4」といったデータセンター/HPC向けのGPUが採用されており、AI/ディープラーニングによる開発を支えてくれている。

社会実装の手段も、広がりを見せている。日々新しいソリューションが用意され、それらを利用しながら、業務を改善したり、新しいビジネスを開発したりすることが容易になりつつある。NVIDIAは自動運転プラットフォーム「NVIDIA DRIVE」、ヘルスケア&医用画像向けのプラットフォーム「NVIDIA Clara」、スマートシティ向けプラットフォーム「NVIDIA Metropolis」、ロボット開発のための3Dシミュレータ環境「NVIDIA Isaac」といった産業向けのソリューションを提供。製造業においては、ファナック、武蔵精密工業、フジクラなどがNVIDIAとのパートナーシップのもと、AIプラットフォームによる次世代のものづくりを推進している。

ページの先頭に戻る