今や、どの企業もAIについて語っているかのようです。しかし、そのクールなアプリや華やかな見出しの裏には、すべてを可能にするための大規模なインフラの世界が存在します。これは、現在のAIゴールドラッシュにおける「つるはしとシャベル」のようなものだと考えてください。これらは企業が独自のAIをゼロから構築するために使用するツールであり、その中でも最も有名な名前の一つがAnyscaleです。
この記事では、Anyscaleが実際にどのようなもので、誰のためのもので、どれくらいの費用がかかるのかを分かりやすく解説します。さらに重要なのは、あなたの会社がこのようなプラットフォームで独自のAIを構築すべきなのか、それとも特定のビジネス課題を今日解決できる既製のアプリケーションを購入すべきなのか、という大きな問いに迫ることです。
Anyscaleとは？
結局のところ、Anyscaleは、巨大で複雑なAIやPythonのジョブを実行する必要がある開発者やデータサイエンティスト向けのクラウドプラットフォームです。これは、同じ開発者たちによって作成されたRayというオープンソースのフレームワーク上に構築されています。Rayがコンピューティングタスクを何千ものマシンに分割できる強力なエンジンだとすれば、Anyscaleはそのエンジンを中心に構築された商用グレードの車両であり、ダッシュボード、安全機能、サポートが完備されています。
OpenAIからNetflix、Uberに至るまで、テクノロジー業界の大手が利用しています。このことからも、その理想的な顧客層が分かります。Anyscaleは、カスタムのAIモデルやシステムを構築する、高度な技術を持つ機械学習（ML）エンジニアのチーム向けに設計されています。これはマーケティング部門向けのツールではありません。マーケティング部門の「ために」、カスタムAIツールを構築するのに1年を費やすかもしれないエンジニア向けのツールなのです。
Anyscaleの主な機能
では、このプラットフォームで実際に何が得られるのでしょうか？専門用語はさておき、その機能がビジネスにとって何を意味するのかを見ていきましょう。
AIワークロードをスケーリングするための統合プラットフォーム
大規模言語モデルのトレーニングのような現代のAIは、単一のサーバーが提供できる量をはるかに超える、途方もない量の計算能力を必要とします。Anyscaleが解決する主な問題は、何千ものプロセッサ（CPUとGPU）を一つの巨大なスーパーコンピュータとして連携させることです。これにより、チームは膨大なデータセットを処理し、そうでなければ不可能だったような複雑なモデルを構築することができます。
また、特定のクラウドプロバイダーに縛られることもありません。チームはGoogle CloudやAWSのような異なるクラウド上でジョブを実行したり、自社でプライベートサーバーを所有していれば、それらを使用することも可能です。
開発者の生産性を高めるツール
Anyscaleには、技術チームがより迅速に作業を進めるのを助けるための機能が満載です。開発環境や、すべてを監視するための高度なダッシュボードなどが含まれています。対象となる専門開発者にとって、これらのツールは非常に重要です。単一のラップトップで動作する小規模なAIプロジェクトを、何百万人ものユーザーを処理できる大規模なシステムへとスケールアップさせるという骨の折れるプロセスを円滑にします。これらのエンジニアの生産性を維持することが、このプラットフォームの魅力の大きな部分を占めています。
高価なAIハードウェアのコスト管理
正直なところ、AIに必要な特殊なプロセッサ（GPU）は非常に高価です。AIを構築する企業にとって大きな頭痛の種は、これらの高価なチップがしばしば何もしないまま放置され、予算に穴を開けてしまうことです。Anyscaleには、GPUの使用方法を自動的に最適化することで、企業がハードウェアを最大限に活用するのを助ける機能があります。また、「スポットインスタンス」を賢く利用することでコストを削減することもできます。スポットインスタンスとは、基本的にクラウドプロバイダーが割引価格で販売する、余った安価な計算リソースのことです。
このコスト管理への注力は、「構築」アプローチに関する重要な事実を物語っています。Anyscaleはこれらの費用を管理するのに優れていますが、それは同時に、プロセス全体が根本的に高価で複雑であることを証明しています。顧客サポートのような特定の問題を解決するためにAIが必要なビジネスにとって、専用のアプリケーションは、インフラの面倒なしに、より明確な結果への道を提供します。
Anyscaleのユースケースと限界
Anyscaleが自社に適しているかどうかを判断するには、それが解決するように設計された非常に具体的な問題を理解することが重要です。
主なユースケース
Anyscaleは、企業が大規模でカスタムなAI開発を行う際に最もその真価を発揮します。主なユースケースは以下のようになります：
-
LLMのトレーニングとファインチューニング： 大規模言語モデルをゼロから作成したり、カスタマイズしたりする重労働です。このプロセスには、数週間、あるいは数ヶ月にわたって何千ものGPUが占有されることがあります。
-
バッチ推論： トレーニング済みのモデルを使用して、大量のデータを一度に処理することです。例えば、百万件の製品レビューをスキャンしたり、画像のライブラリを分類したりするような作業です。
-
大規模データ処理： AIモデルのトレーニングを考える前に、膨大なデータセットをクリーンアップし、準備を整えることです。
-
生成AIアプリケーション： リアルタイムでコンテンツを生成する複雑なサービスのバックエンドを運用することです。例えば、RunwayMLはAnyscaleを使用して動画生成モデルを動かしています。別の顧客であるAttentiveは、このプラットフォームを使用してAIの計算コストを驚異的な99%削減することに成功しました。
非技術系チームにとっての限界
覚えておくべき最も重要なことは、Anyscaleはシンプルなプラグアンドプレイのツールではないということです。これをうまく使うには、Python、機械学習、そして複雑に絡み合ったクラウドインフラに関する相当な専門知識が必要です。これは典型的な「構築者」のための「構築」プラットフォームなのです。
もしあなたが顧客サービス、IT、人事などの部門にいて、Anyscale上でカスタムチャットボットを作成しようとすれば、それは巨大でコストのかかるエンジニアリングプロジェクトになるでしょう。専門家からなる専任チームを雇い、結果が出るまでには数ヶ月、あるいはそれ以上待つ必要があります。
今すぐにビジネス課題を解決する必要があるチームにとっては、eesel AIのような特化型のAIアプリケーションプラットフォームが、はるかに迅速で賢明な道筋です。車全体を組み立てる代わりに、ただ鍵を受け取るだけです。Zendesk、Freshdesk、Confluenceといった既存のツールを接続し、高性能なAIエージェントを導入できます。eesel AIは誰でも使えるように設計されており、数ヶ月ではなく数分で始めることができます。
この初心者向けウェビナーでは、AnyscaleとRay AIライブラリを使ってスケーラブルなAIアプリケーションを構築するための入門編を解説しています。
Anyscaleの料金解説
Anyscaleの料金は使用量に基づいています。これはインフラツールとしては普通ですが、予算編成にとっては悪夢になり得ます。あなたは基本的に使用した生の計算能力に対して支払い、時間単位で請求されます。
従量課金制の料金体系
使った分だけ支払う、単純明快な仕組みです。価格はジョブに必要なGPUによって大きく変動し、より強力なものほどかなりの高額になります。
| インスタンス構成 | ホスト費用（最低価格） |
|---|---|
| CPUのみ | $0.0112 /時間 |
| NVIDIA T4 | $0.1264 /時間 |
| NVIDIA L4 | $0.1966 /時間 |
| NVIDIA A10G | $0.3545 /時間 |
| NVIDIA A100 | $0.6388 /時間 |
| NVIDIA H100 | $1.8603 /時間 |
| NVIDIA H200 | $2.1411 /時間 |
デプロイモデルとコミットメント契約
Anyscaleには主に2つのデプロイ方法があります。「ホスト型」プランはAnyscaleが完全に管理するもので、始めるのが最も簡単な方法です。「BYOC（Bring Your Own Cloud）」モデルでは、自社のクラウド環境内でAnyscaleを実行でき、データに対するより多くのコントロールが可能になります。大企業向けには、ボリュームディスカウント付きのコミットメント契約も提供しています。
予測不能なコストという課題
ビジネスリーダーにとって、従量課金制の最大の問題は、予算編成が非常に難しくなることです。作業の急増や、プロセスを長時間実行させてしまうバグ、あるいは計画よりも多くの電力を使用する実験などが、月末に驚くような請求額につながる可能性があります。
これは、予測可能な支出を必要とする部門にとっては大きな問題です。対照的に、eesel AIのようなAIアプリケーションプラットフォームは、通常、分かりやすい月額または年額プランを提供しています。予測可能な料金体系であれば、請求額がいくらになるかを正確に把握でき、投資対効果の計算や、予期せぬコストを心配することなく成長することがはるかに容易になります。
Anyscaleで構築するか、AIソリューションを購入するか
それでは、すべてをまとめてみましょう。Anyscaleは、AI「開発」の世界において、非常に強力で重要なプラットフォームです。これは、深い技術的才能を持つ企業が独自の基盤モデルや大規模なカスタムAIシステムを構築することを可能にするエンジンです。
しかし、ほとんどの企業にとっての選択はもっとシンプルです。ほとんどの企業はAIエンジンをゼロから構築する必要はなく、現実的で差し迫った問題を解決するためにAIを「利用」する必要があります。それは、Anyscaleのようなツールで「構築」するか、eesel AIのような既製のソリューションを「購入」するかの選択に帰着します。顧客サービス、社内ITサポート、ナレッジマネジメントといった分野では、「購入」するアプローチが、ほとんどの場合、より速く、より安く、より実用的です。
もしあなたの目標が、サポートチケットを自動化し、エージェントにより良いツールを提供し、MLエンジニアのチームを雇うことなく社内のすべての知識を一つにまとめることであるならば、シンプルさを追求して作られたソリューションが最適です。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、既存のヘルプデスクやナレッジベースを接続して、強力なAIエージェントを数分で導入できます。本格的に導入する前に自社のデータでテストすることもできるので、自信を持って展開することができます。
よくある質問
Anyscaleは、オープンソースのRayフレームワーク上に構築されたクラウドプラットフォームで、開発者やデータサイエンティストが大規模で複雑なAIやPythonのジョブを実行するために設計されています。何千ものマシンにまたがるAIの計算能力をスケーリングするという重要な課題を解決し、高度なカスタムAIモデルやシステムの開発を可能にします。
Anyscaleは、カスタムAIモデルやシステムをゼロから構築する、高度な技術を持つ機械学習（ML）エンジニアのチーム向けに設計されています。効果的に使用するには、Python、機械学習、クラウドインフラに関する相当な専門知識が必要であり、専門家向けの「構築」プラットフォームです。
Anyscaleには、GPUの利用率を最適化し、クラウドプロバイダーから提供される安価な「スポットインスタンス」を賢く活用するための特定の機能が含まれています。これにより、企業はハードウェア投資を最大化し、高価なAI計算リソースに関連する全体的な運用費用を削減できます。
Anyscaleは、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングとファインチューニング、大規模なバッチ推論、大規模データ処理といった要求の厳しいシナリオで優れた性能を発揮します。また、リアルタイムで相当な計算能力を必要とする複雑な生成AIアプリケーションの堅牢なバックエンドとしても機能します。
Anyscaleはデプロイにおいて高い柔軟性を提供しており、技術チームはGoogle CloudやAWSなどのさまざまなクラウドプロバイダーでAIワークロードを実行できます。また、プライベートサーバーへのデプロイもサポートしており、企業がインフラの選択肢をコントロールできるようにしています。
深い技術的才能を持ち、基盤モデルや高度にカスタム化された大規模なAIシステムをゼロから開発することを目指している場合、ビジネスはAnyscaleでの構築を検討すべきです。顧客サポートの自動化のような差し迫ったビジネス課題を解決するためには、既製のAIアプリケーションを購入する方が一般的に速く、安価で、実用的なアプローチです。
Anyscaleは、顧客が消費した生の計算能力に対して時間単位で支払う、従量課金制の料金モデルを採用しています。このモデルは柔軟性がある一方で、多くのAIアプリケーションプラットフォームが提供する分かりやすい月額または年額プランと比較して、予測不能なコストや予算編成の課題につながる可能性があります。
この記事を共有
Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
