AI 推論とは

AI 推論とは、トレーニングされた機械学習モデルが入力データを取得し、予測や決定などの出力を生成するプロセスです。大規模なデータセットをアルゴリズムにフィードしてパターンや関係を学習するトレーニングフェーズとは異なり、推論はその学習した知識を新たな未知のデータに適用するものです。この点を区別しておくことは、実際のアプリケーションにおける AI 推論の役割を理解するうえで重要です。たとえば、自律走行車では、モデルはセンサーデータをリアルタイムで処理して、ステアリング、ブレーキ、アクセルに関する判断を行う必要があり、これらすべてで低レイテンシーかつ高精度であることが求められます。

チャットボットの分野では、AI 推論により、自然言語処理（NLP）が対話方式でユーザーのクエリーを理解し、応答できるようになります。このリアルタイムの意思決定のおかげで、チャットボットや仮想アシスタントなどの AI アプリケーションは強力で使いやすいものになっています。見たことのないデータを処理し、正確な予測を行う能力は、トレーニングされた AI モデルの堅牢性と推論プロセスの効率性の証です。

AI システムの開発には、AI のトレーニングフェーズと推論という 2 つの主要なフェーズがあります。AI トレーニングフェーズでは、大規模なデータセットを AI モデルにフィードし、パターンの学習と特定を行います。多くの場合、モデルではエラーを最小限に抑えるためにパラメーターを反復的に調整する必要があるため、このプロセスには膨大な計算リソースと時間が必要になります。ディープラーニングにおけるニューラルネットワークなど、トレーニングで使用されるアルゴリズムは、トレーニングデータに対してモデルのパフォーマンスを最適化するように設計されています。

一方、AI 推論は、トレーニングされたモデルを使用して、新しい受信データに基づく予測や意思決定を行う展開のフェーズです。自律走行車やリアルタイムの意思決定システムなどのアプリケーションにおいては、遅延が悪影響を及ぼす可能性があるため、低レイテンシーとリアルタイムパフォーマンスに重点が置かれます。一般的に、推論用の計算要件はトレーニング用の要件よりも低いですが、GPU（画像処理装置）や CPU（中央処理装置）などのプロセッサーを効率的に使用して、高いパフォーマンスと短い応答時間を確保する必要があります。AI のトレーニングと推論の詳細については、機械学習のトレーニングと推論の概要をご覧ください。

AI 推論のプロセスにはいくつかの重要なステップがあり、それぞれに計算リソースと効率性を慎重に考慮する必要があります。まず、入力データがモデルに適した形式となるように、入力データを前処理する必要があります。これには、データの正規化、テキストの数値ベクトルへの変換、画像のサイズ変更などが含まれます。データの準備が整うと、トレーニング済みの AI モデルにフィードされ、入力が処理されて出力が生成されます。出力は予測、分類、決定などで、アプリケーションに応じて異なります。

たとえば、ヘルスケア分野であれば、医療画像を基に病気を診断するよう AI モデルをトレーニングすることも可能です。推論中に、モデルは患者の新しい画像を処理して診断を提供し、ヘルスケア専門家がそれを精査するというものです。遅延やエラーは深刻な結果を招く可能性があるため、プロセス全体が効率的かつ正確でなければなりません。特に、モデルが大規模なデータセットや複雑なタスクを処理しなければならないシナリオでは、計算能力と計算リソースの必要性は明白です。

AI 推論エンジンは、トレーニングされた AI モデルの実行を管理し、低レイテンシーと高パフォーマンスのワークロードを最適化するソフトウェアコンポーネントです。このエンジンは、入力データの処理と出力の生成というコンピューティング負荷の高いタスクを処理するように設計されており、モデルがリアルタイム環境で効率的に動作できるようにします。GPU や CPU などのハードウェアの進歩により、推論エンジンの機能が大幅に強化され、ますます複雑かつデータ量の多いタスクを処理できるようになりました。

たとえば、NVIDIA は GPU を使用して AI 推論の分野に大きく貢献しており、特に並列処理タスクに適しています。これらの GPU は推論のレイテンシーを大幅に低減できるため、リアルタイムの意思決定を必要とするアプリケーションに最適です。さらに、エッジコンピューティングの台頭により、AI 推論の可能性は一層拡大しました。データソースの近くで処理を実行できるようになり、データを集約型データセンターに移動する必要性が低くなり、全体的なパフォーマンスが向上しました。

AI 推論には、さまざまなセクターにわたる幅広いアプリケーションがあり、それぞれがトレーニングされた AI モデルの能力を活用して特定の問題を解決します。医療業界では、AI 推論は病気の診断、創薬、患者の監視に使用されます。たとえば、医療画像データに関するトレーニングを行ったディープ・ラーニング・モデルを使用すれば、がんや肺炎などの病気を迅速かつ正確に診断でき、医療の専門家に貴重な知見を提供できます。

モノのインターネット（IoT）では、AI 推論はスマートデバイスが自律的な判断を行えるようにするうえで重要な役割を果たします。たとえば、スマート・ホーム・システムでは、AI 推論を使用して、居住パターンに基づいて冷暖房を調整し、スマートシティでは交通の流れの最適化や渋滞の軽減に AI 推論を利用します。AI 機能、特にオブジェクト検知の進歩により、こうしたシステムはさらに強化されています。これらのシステムをシームレスに運用するためには、データをリアルタイムで処理して対応する能力が不可欠です。

AI 推論の応用としてもう 1 つ注目すべきは、生成 AI と大規模言語モデル（LLM）の分野です。ディープラーニングやニューラルネットワークに基づく ChatGPT のようなモデルは、推論を使用して、ユーザーの入力に応答して人間のようなテキストを生成します。これにより、自然言語処理の新たな可能性が開かれました。今後さらに、AI システムとの関わり方に変革をもたらし、AI システムがより直感的で使いやすいものとなっていく可能性があります。

AI 推論は、最新の AI ソリューションの重要なコンポーネントであり、リアルタイムの意思決定と、トレーニングされたモデルの未知の新しいデータへの適用を可能にします。トレーニングと推論の各フェーズに固有の要件と課題があるため、それぞれの違いを理解しておくことは非常に重要です。トレーニングにはモデルの構築と最適化が含まれますが、推論では、これらのモデルを展開して正確かつタイムリーな予測を行うことに重点を置いています。

GPU やエッジコンピューティングなどのハードウェアの進歩と、最適化された推論エンジンの開発により、AI 推論の未来は明るいと考えられます。これらの進歩は、AI システムのスケーラビリティを向上させるだけでなく、データに関する新たな課題や複雑化するタスクへの対応も可能にします。AI の進化に伴い、さまざまな業界でイノベーションが推進され、新たな可能性が開拓されているとともに、効率的で低レイテンシーの推論の重要性は高まり続けています。