テクニカルアーキテクトのジェイソン・ウィン氏は、Microsoftが推進する人工知能（AI）開発により、データセンターの自律化は実現に向かって進み始めているという。
システム管理者の受け入れ準備ができていようといまいと技術の進歩は待ってくれない。AIと機械学習はますます進化を続けており、サーバ管理用ツールやデータセンターにも広がり始めている。
MicrosoftのAIと機械学習の開発推進は、企業で高まる「PowerShell」や「Kubernetes」などによる自動化の需要に合致している。膨大な数のシステムを管理している企業はそこから貴重なデータを大量に入手できる。機械学習アルゴリズムを利用すれば、そうしたデータを活用して重要なワークロードに関する問題を回避することが可能だ。
完全自動制御のデータセンターは実現しないかもしれないが、Microsoftの最新機能は未来に希望の光を投げかけている。例えば、「Windows Server 2019」の「System Insights」は機械学習モデルを使って「Windows Server」インスタンスの容量制限到達を予測し、警告を発する。管理者はこれを受けて必要な対応を実施したり、調整用のスクリプトを実行したりできる。
英Computacenterのテクニカルアーキテクト、ジェイソン・ウィン氏はこのようなコンピュータ支援環境が実現する将来に大きな期待を寄せる。同氏は「Microsoft Teams」で使用するbot用のAIを開発している。TechTargetは今後のMicrosoftのAIと機械学習の開発、それらがシステム管理者に与える影響、そしてこの分野の進化の方向性について同氏に話を聞いた。
ウィン氏 AIはインテリジェントなものもあればそうでないものもある。例えば「Alexa」はあまりインテリジェントではないAIだ。質問を聞き取り、答えを調べ、単純な回答を返してくる。
AIの背後のWebサービスとして存在する機械学習はインテリジェントな技術だ。質問の内容や声の調子、音声認識要素を分析することにより、インテリジェントな対応を導き出すことができる。フロントエンドのAIはバックグラウンドで動く機械学習へのチャネルにすぎない。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
AIをビジネスで生かし、大きな成果を得るには、「AI対応データ」が必要だ。しかし、AI対応データを手に入れるためには、地道なデータ準備が不可欠となる。本資料では、AI対応データを準備するための6つのステップを紹介する。
カスタマーエクスペリエンス（CX）向上を目的としたAI活用が広がっているが、自社の対応の遅れを危惧している企業も少なくない。そこで、1000人のCXリーダーを対象とした調査の結果から、AIの導入を成功に導くためのヒントを紹介する。
生成AIがビジネスの現場に浸透し、業務の効率化や意思決定の迅速化に貢献している。一方で、期待していたような成果を得られていないという声も聞かれる。その理由とともに、生成AIの価値を最大化するデータ基盤の在り方について解説する。
AI導入の成否は、その土台となるインフラに左右されると言っても過言ではない。企業がAIモデルの性能を最大限に引き出すために、インフラ構築時に検討すべきポイントを体系的に解説する。
文書作成の効率化、マーケティング支援、顧客対応補助など、業務に生成AIの活用を考えている企業は多い。本資料では、生成AIの基本的な仕組みから、ビジネス現場での活用例までを紹介。失敗しない生成AI導入に役立てることができる。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「サイト内検索」＆「ライブチャット」売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10（2025年5月）
今週は、ECプラットフォーム製品（ECサイト構築ツール）の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
