エンタープライズ AI とは、ワークフローの自動化、IT インフラの最適化、顧客エンゲージメントの向上など、ビジネスに不可欠なアプリケーション向けに設計された人工知能(AI)です。コンシューマ向け AI(例:バーチャルアシスタントやレコメンデーションエンジン) とは異なり、エンタープライズ AI は拡張性、データガバナンス、セキュリティ、既存のエンタープライズシステムとの統合において、高い基準を満たす必要があります。
エンタープライズ向け AI ワークロードを支えるには、スケーラブルなコンピュート、高スループットなストレージ、低レイテンシーのネットワーキングが必要です。オンプレミス、パブリッククラウド、エッジなど多様な環境を連携できる最新のハイブリッド・マルチクラウドインフラは、データとコンピューティングが必要な場所にシームレスなデプロイを可能にします。全ての環境で一貫したセキュリティと管理ポリシーに準ずるプラットフォームは、プロビジョニングを簡素化し、GPU アクセラレーションをサポートし、運用の複雑さを大幅に軽減します。
AI を大規模に導入するには、データサイロの解消、本番環境におけるモデルの信頼性の確保、インフラのボトルネック回避、コンプライアンスの維持が必要です。また、スキル不足や運用の複雑性は、進歩を妨げます。自動化、ビルトイン型のガバナンス、セルフサービス機能を備えるプラットフォームは、リスクを軽減し、AI 導入を加速させます。
理想的な AI プラットフォームは、高性能なコンピューティング、柔軟なストレージ、高速なネットワークを備え、従来のワークロードとコンテナ化されたワークロードの両方をサポートします。開発・テスト・本番環境を支える統合アーキテクチャは、運用を簡素化し、デプロイを迅速化し、AI のライフサイクル全体にわたって一貫したガバナンスとセキュリティを確保します。
AI の取り組みを成功させるには、ビジネス目標を明確に定義し、成果を測定可能にすることから始めます。AI のユースケースを自社の戦略的優先事項に整合させ、データの品質とアクセシビリティを確保し、複雑化せずに拡張可能なインフラ上に展開します。モデルの性能とビジネスへの影響を継続的に監視し、目標の変化に合わせてアプローチを調整し続けることが重要です。
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