AIでコンテナを管理する【前編】

「本物のAIツール」と「偽物のAIツール」の違いとは？

「AI」という言葉がさまざまな意味や意図で使われ過ぎた結果、一般的なITツールと「AIツール」との区別が付きにくくなっている。両者はどう違うのか。

公開 2020年04月30日 05時01分

更新 2022年08月22日 22時21分

著者

Tom Nolle

[TechTarget]

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　技術が進化するたびに、トレンドに合わせて自社製品のブランド戦略を変えるベンダーが存在する。そうした中、実際には人工知能（AI）技術を使っていない製品にAI技術を組み込んでいるとうたう「AIウォッシング」が広がっている。

「本物のAIツール」を名乗る条件

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　コンサルティング企業CIMIが実施した調査によると、ほとんどの企業が「AIエンジン搭載」を掲げる製品の主張の大部分は疑わしいと考えているという。AIエンジン搭載製品を導入するのであれば、ベンダーの主張が真実であることを示す証拠を探さなければならない。

　AIエンジンとは、機械学習などのAI技術を応用することで、推論に基づいて決断を下したり、自己学習によって学習モデルを改善したりできるソフトウェアを指す。つまりAIエンジンは人の判断を模倣するだけでなく、何らかの具体的な方法で人の判断を強化したり、その代わりを務めたりできなければならない。

　よくあるAIウォッシングの例として、分析ツールを「AIツール」と称することが挙げられる。AIエンジンが利用する統計的分析とは、データ内にある統計的に有意なパターンを特定する技術だ。例えば分析ツールの扱う対象が、あらかじめ定義された特定のパターン（具体的に言うとイベント同士の関係性）である場合を考える。その場合、人の専門家がパターンとその重要度を分析ツールに教えておくことで分析ツールが機能する。ここで事前に特定も定義もしていない未知のパターンが見つかったとき、その分析ツールが未知のパターンと実際の情報を関連付け、人の判断に役立つ結果を提示できるのであれば、そのツールは「AIツール」の基準を満たしていると言える。

“本当の”AIツールができること

　単に「情報の収集」をするツールはAIツールではない。アプリケーションの構成情報やパフォーマンス指標を取得するだけのツールもAIツールではない。一般的に、システムの監視にAI技術を応用すると、実際の問題と障害の対応付けが容易になる。これは一連の問題が1つの共通の障害に起因していることを明らかにする際に有効だ。この機能は、コンテナやコンテナに導入したアプリケーションの動作に関する情報を収集したり、コンテナのデプロイ（配備）や使用リソースの調整（スケーリング）を自動化したりする「コンテナ管理」ツールにおいてAI技術に求められる主な条件にもなる。

　そのような機能を実現するための課題は、計算結果とコンテナ管理のプロセスを結び付けることだ。AIエンジン搭載のコンテナ管理ツールが特定した障害が、コンテナの外にある場合もあり得る。ネットワーク機器で障害が発生し、データセンターとの接続が切断された場合も、コンテナ管理ツールではその問題を解決することは難しい。

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