01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
AIワークロードは、固定ルールだけでは扱いにくい課題に対し、モデルとデータを用いて予測、分類、文章・画像・コードなどの生成を行います。設計対象には、モデルの学習や推論、アプリケーション、データの取り込み・保管・管理、実行基盤、テスト、セキュリティ、運用が含まれます。AIの出力には非決定的な性質があり、モデルの精度が時間とともに低下する可能性もあります。また、大量のデータや計算資源、専門知識を必要とし、コスト、プライバシー、法令順守、バイアスや透明性への対応が課題になります。構築済みサービスと独自モデルの選択では、データ管理、カスタマイズ性、費用、保守負担、性能、組織の専門性を考慮します。
02 / IN PRACTICE
AI Workloadの活用例
たとえば、こんな場面で
企業が問い合わせ対応用の生成AIを検討する場合、文章を生成するモデルだけでなく、参照データ、既存システムとの連携、推論基盤、出力評価、セキュリティ、継続運用までを一つのAIワークロードとして整理する方法があります。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
配置先や移行可能性は、AIワークロードという用語自体が保証する性質ではありません。利用サービスの仕様、データの保管場所、依存関係、移行手段を個別に確認してください。
参考資料
AI workloads on Azure - Microsoft Azure Well-Architected Framework （新しいタブで開きます）Generative AI workload assessment - AWS Prescriptive Guidance （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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