生成AIを活用したビジネスへの取り組みを既に始めているだろうか。生成AI活用に取り組もうとすると、適用すべきテーマに始まり、人材、設備、コスト、信頼性、セキュリティーなど課題は山のようにある。特に、生成AI利用環境を自前で構築整備するとなると、途方もない資金を用意しなければならない。

　ソフトウェアについてはオープンソースで提供されるものがそろっており、資金面での心配はないが、従事する人材の確保やハードウェア機器などの設備を用意するには、多額のコストがかかることになる。知り合いのデータセンター責任者によれば、最新GPUを8基搭載したGPUサーバーの月額利用料が300万円以上、古いGPUを1基搭載したものでも月額23万円ほどとのことだ。何しろGPUの世代交代があまりにも早いため投資回収の期間を短期に設定せざるを得ず、提供価格を安くすることができないそうだ。

　それでも月額300万円もするGPUサーバーの予約は殺到しているとのこと。思えば、医薬品開発、新素材開発、金融分析、ゲーム開発など、高額な資金を投じても開発競争に遅れることが許されない分野では、生成AIを利用するための資源の確保は必至となる。

　ところが、官公庁・自治体、公共サービスなどのユーザーは誰もいないとのこと。DX推進すらままならないところに生成AIの登場となれば、それに取り組める組織とそうでない組織のAIリテラシー格差の溝は埋めることのできないレベルまで拡大してしまう懸念がある。そこで、資金力のない小規模組織でも生成AI活用に取り組める環境の整備が必要になってくる。

　対症療法として、クラウド上にホスティングされたGPUサーバーを小規模組織群で共同利用することで、組織ごとの利用コストを下げるというアプローチはどうだろうか。オープンデータやパブリックデータを用いたトレーニングはクラウド側で行い、個々の組織はそれぞれオンサイトに設置された比較的廉価なGPUサーバー上で組織固有のプライベートデータを用いてトレーニングを実施する。

　これにより、組織固有のデータの安全性を確保しつつ、共同利用のクラウドサーバーを通じて、専門エンジニアによる効率的なサポートを受けながら生成AIの高度な機能を共用することが可能になる。このようなアイデアをもとに、あるIT業界団体は普及活動に取り組んでいる。