今日の最先端アプローチが、あっという間に明日のレガシー・システムになりかねない。人工知能をベースにしたSaaSソリューションに投資する組織は、「今日導入したシステムが明日の技術的負債にならないようにするにはどうすればよいか」という重大な問題に直面している。

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その答えは、その時々の最先端技術を選択することではなく、新たなAI能力とともに進化することができる、柔軟で適応性の高いアーキテクチャ上に構築されたプラットフォームを選択することにある。本稿では、AI分野におけるモジュラー・アーキテクチャの様々な実装を、RAG（Retrieval-Augmented Generation）に焦点を当てて分析し、異なるアーキテクチャ・アプローチを比較する。

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硬直化したAI導入の隠れたリスク

多くの組織は、主に現在の機能に基づいてAIソリューションを選択し、目先の機能に焦点を当て、長期的な適応性を決定する根本的なアーキテクチャを軽視している。このアプローチは、いくつかの重大なリスクを生む：

技術の陳腐化

AIの技術革新のペースは加速し続けており、基本的な進歩はこれまで以上に短期間で現れている。AIに対する特定のアプローチを中心に構築された硬直的なシステムは、こうした進歩を取り入れるのに苦労することが多く、その結果、新しいソリューションに対して能力格差が生じている。

ビジネス要件の修正

たとえテクノロジーが静的なままであっても（そしてそうならない）、ビジネス要件は進化する。組織はしばしば、最初の導入時には予測できなかった人工知能の貴重なユースケースを発見する。柔軟性に欠けるプラットフォームは、当初の設計パラメーターを超えることに苦労することが多い。

統合エコシステムの進化

AIソリューションを取り巻くアプリケーション、データソース、システムは、アップグレード、リプレース、新規追加を通じて、時間の経過とともに変化する。硬直化したAIプラットフォームはしばしば統合のボトルネックとなり、高価な回避策を必要としたり、他のテクノロジー投資の価値を制限したりする。

規制およびコンプライアンスの変更

AIガバナンスの要件は世界的に進化し続けており、説明可能性、公平性評価、文書化の要件を課す新たな規制が登場している。アーキテクチャーに柔軟性がないシステムは、こうしたコンプライアンス要件の変化に対応するのに苦労することが多い。

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RAGパラダイム：モジュラー・アーキテクチャーのケーススタディ

Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、AIシステムの設計・実装方法に革命をもたらすモジュラーアーキテクチャの優れた例である。AWSは、RAGを「応答を生成する前に、学習データ・ソースの外部の権威ある知識ベースを参照する大規模言語モデル（LLM）の出力を最適化するプロセス」と定義している。

AWS RAGの実装

AWSは、モジュール性と柔軟性の原則を示すRAGクラウドアーキテクチャを開発した。Yunjie Chen氏とHenry Jia氏がAWS Public Sectorブログで指摘しているように、このアーキテクチャは4つの異なるモジュールで構成されている：

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1. ユーザーインターフェースモジュール：Amazon API Gateway経由でエンドユーザーと対話する。
2. オーケストレーション・モジュール：様々なリソースと連携し、データ取得、プロンプト作成、レスポンス生成がスムーズに行われるようにする。
3. エンベッディング・モジュール：様々な基礎モデルへのアクセスを提供する
4. ベクトルストア・モジュール：組み込みデータの保存とベクトル検索の実行を管理する。

処理の流れは大きく2つに分かれる：

データをアップロードする：

1. Amazon S3バケットに格納されたドキュメントは、AWS Lambda関数によって分割とチャンキングが処理される。
2. テキストセグメントは埋め込みテンプレートに送られ、ベクトルに変換される。
3. 埋め込みは、選択されたベクトル・データベースに保存され、インデックス化される。

答えを生み出すために：

1. ユーザーがプロンプトを送る
2. プロンプトは埋め込みテンプレートに送られる
3. このモデルは、アーカイブされた文書のセマンティック検索のために、プロンプトをベクトルに変換する。
4. 最も関連性の高い結果がLLMに返されます。
5. LLMは、最も類似した結果と最初のプロンプトを考慮して応答を生成する。
6. 生成されたレスポンスはユーザーに配信される

AWS RAGアーキテクチャの利点

AWSは、このモジュラー・アーキテクチャーのいくつかの主要な利点を強調している：

• モジュール性と拡張性：「RAGアーキテクチャのモジュール性とInfrastructure as Code（IaC）の使用により、必要に応じてAWSサービスを簡単に追加または削除できます。AWSマネージドサービスでは、このアーキテクチャにより、事前のプロビジョニングなしに、トラフィックやデータ要求の増加を自動的かつ効率的に管理することができます。"
• 柔軟性と俊敏性：「モジュール式のRAGアーキテクチャにより、クラウド・アーキテクチャの枠組みを完全に変革することなく、新しいテクノロジーやサービスをより迅速かつ容易に導入することができます。これにより、変化する市場や顧客のニーズに俊敏に対応することができます。"
• 将来のトレンドへの適応：「モジュラーアーキテクチャは、オーケストレーション、生成的AIモデル、ベクトルストアを分離している。これら3つのモジュールは、それぞれ活発な研究と継続的な改良が行われています"

ベクター・テクノロジー：RAG建築の心臓部

RAGアーキテクチャの重要な要素はベクターデータベースである。AWSは、"生成モデルが対話するためには、すべてのデータ（テキスト、オーディオ、画像、ビデオを含む）を埋め込みベクトルに変換する必要があるため、ベクトルデータベースは生成AIベースのソリューションにおいて不可欠な役割を果たす "と指摘している。

AWSは、いくつかのベクターデータベースのオプションを提供することで、この柔軟性をサポートしている：

• ベクター機能を追加したOpenSearchやPostgreSQLのような従来のデータベース
• ChromaDBやMilvusなどのオープンソース専用ベクターデータベース
• Amazon KendraなどのAWSネイティブソリューション

これらの選択肢の選択は、「新しいデータが追加される頻度、1分間に送信されるクエリの数、送信されるクエリがほとんど同じかどうかといった質問への回答によって導くことができる」。

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モデル統合AIアーキテクチャ：ニューラル・アプローチ

AWS RAGアーキテクチャは、複数のクラウド・サービスにまたがる分散システムとして実装されているが、他のAIシステムは、統一されたニューラル・アーキテクチャの中にモジュール化の原則が存在する、より統合されたアプローチをとっている。

上級IAアシスタントのケース

最新のLLMモデルに基づくような高度なAIアシスタントは、RAGと同様の原理を使用しているが、いくつかのアーキテクチャ上の大きな違いがある：

1. ニューラル・インテグレーション：機能コンポーネント（クエリ理解、情報検索、レスポンス生成）は、別々のサービスに分散されるのではなく、ニューラル・アーキテクチャに統合される。
2. 概念的モジュール性：モジュール性は概念的・機能的なレベルで存在するが、必ずしも物理的に分離され交換可能なコンポーネントとして存在するわけではない。
3. 統一された最適化：処理パイプライン全体は、エンドユーザーが設定できるのではなく、トレーニングや開発の段階で最適化されます。
4. 深い検索と生成の統合：検索システムは生成プロセスに深く統合され、コンポーネント間の双方向フィードバックが行われる。

このような実装の違いにもかかわらず、これらのシステムはRAGの基本原則を共有している。すなわち、異なる処理段階を（少なくとも概念的には）分離するアーキテクチャを構築することによって、精度を高め、幻覚を減らすために、関連する外部情報で言語モデルを豊かにすることである。

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柔軟なIAアーキテクチャの設計原則

特定のアプローチにかかわらず、AIアーキテクチャの柔軟性を促進する普遍的な設計原則がある：

モジュール設計

真に柔軟な人工知能プラットフォームは、システム全体を変更することなくコンポーネントを個別にアップグレードまたは交換できるモジュラーアーキテクチャを採用している。AWSと統合AIシステムのアプローチは、実装は異なるものの、どちらもこの原則に従っている。

モデル不可知論的アプローチ

柔軟なプラットフォームは、ビジネスロジックと基礎となるAI実装の分離を維持し、テクノロジーの進化に合わせて基礎となるAIコンポーネントを変更することを可能にする。これは特にAWSのアーキテクチャに顕著で、モデルを簡単に入れ替えることができる。

APIファースト設計

最も適応性の高い人工知能システムは、事前に定義されたユーザーインターフェイスだけに焦点を当てるのではなく、包括的なAPIを通じてプログラム的なアクセシビリティを優先している。AWSアーキテクチャでは、各コンポーネントが明確に定義されたインターフェースを公開し、統合と更新を容易にします。

連続配信インフラ

柔軟なアーキテクチャには、サービスを中断することなく頻繁に更新できるように設計されたインフラが必要だ。この原則は、AWSアーキテクチャのような分散システムでも、統合AIモデルでも、異なるメカニズムではあるが実装されている。

拡張フレームワーク

真に柔軟なプラットフォームは、ベンダーの介入を必要とせず、顧客独自の拡張のためのフレームワークを提供する。これは分散型システムで最も顕著だが、組み込み型AIモデルもカスタマイズの形態を提供できる。

適応性と安定性のバランス

アーキテクチャの柔軟性を重視する一方で、ビジネスシステムには安定性と信頼性も必要であることを認識することが不可欠である。一見相反するこれらの要求のバランスをとるには、以下のことが必要である：

安定したインターフェイス契約

内部実装が頻繁に変更される可能性がある一方で、外部インターフェイスについては、正式なバージョニングとサポートポリシーによって、厳密な安定性保証を維持することが極めて重要である。

進歩的な改善

新機能は可能な限り、置き換えではなく追加的な変更を通じて導入されるべきであり、組織がそれぞれのペースでイノベーションを採用できるようにすべきである。

制御された更新ケイデンス

アップグレードは、継続的な技術革新と運用の安定性のバランスを保つ、予測可能で管理されたスケジュールに従うべきである。

将来の融合：ハイブリッド・アーキテクチャに向けて

AIアーキテクチャの将来は、AWS RAGに代表される分散型アプローチと、高度なAIモデルの統合型アプローチとの間で収束が見られると思われる。重要なトレンドはすでに現れている：

マルチモーダル・コンバージェンス

人工知能は、単一モードの処理から、モード（テキスト、画像、音声、動画）をシームレスに扱う統一モデルへと急速に移行している。

専門モデルの普及

一般的なモデルが進歩し続ける一方で、特定のドメインやタスクに特化したモデルの開発も増えており、異なるモデルをオーケストレーションして統合できるアーキテクチャが必要とされている。

コンティニュアム・エッジ・クラウド

人工知能の処理は、クラウドからエッジまで連続的に分散されるようになってきており、パフォーマンス、コスト、データ要件のバランスをより効果的にとることができる分散モデルが採用されている。

規制の調和

グローバルなAI規制が成熟するにつれて、各国・法域間の要件の調和が進み、認証フレームワークが導入される可能性もあると予想される。

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結論：未来の緊急課題

人工知能のように急速に進化する分野では、プラットフォームの最も重要な特徴は、現在の能力ではなく、将来の進歩に適応する能力である。主に今日の能力に基づいてソリューションを選択する組織は、しばしば明日の可能性を制限していることに気づく。

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モジュール設計、モデルにとらわれないアプローチ、APIファーストの考え方、継続的デプロイメント・インフラストラクチャ、堅牢な拡張性といった原則を通じてアーキテクチャの柔軟性を優先することで、組織は技術の進歩やビジネスニーズに応じて進化するAI機能を構築することができる。

AWSが述べているように、『ジェネレーティブAIの進化のペースはかつてないもの』であり、真にモジュール化された柔軟なアーキテクチャのみが、今日の投資が、急速に進化する明日のテクノロジー・ランドスケープにおいて価値を生み出し続けることを保証することができる。

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おそらく未来は、これから起こることを最もよく予測できる人たちだけのものではなく、何が起ころうともそれに適応できるシステムを構築する人たちのものなのだ。