米Hewlett Packard Enterprise（HPE）が、人工知能（AI）を自社ハードウェアの運用効率化に積極的に活用している。11月中旬、HPEはAIオペレーションプラットフォーム「HPE InfoSight」をストレージからサーバにも拡大した。同月末にスペイン・マドリードで開催された「HPE Discover Madrid」で、AIと戦略・オペレーション担当バイスプレジデントのPankaj Goyal氏に、HPEのAI戦略全体について話を聞いた。
--HPEのAI戦略全体について教えてほしい。
Hewlett Packard Enterprise AIと戦略・オペレーション担当バイスプレジデントのPankaj Goyal氏
2つの方向で取り組んでいる。1つは、自社の製品をリッチにしたり、新しい顧客体験を実現したりするためのAI活用だ。AI主導のオペレーションのためのソフトウェア「HPE InfoSight」では、問題が発生する前に予測するなどメンテナンスを実現する。
HPE InfoSightはNimble買収で獲得した技術で、Nimble、それに「HPE 3PAR」と拡大し、11月に「HPE ProLiant」「HPE Synergy」コンピュートモジュールなどのサーバにも拡大することを発表した。データセンターポートフォリオ全体に組み込んでいくというのが方向性だ。AIでは、ネットワークのHPE Arubaでも、侵入検知などAI主導のセキュリティ技術「Aruba Introspect」を持つ。
2つ目は、顧客のAI受け入れの支援になる。AIは自動化、コスト削減、新しいビジネスのやり方など潜在性の高い技術だが、AIをいかに受け入れ、さらに拡張してもらうための製品とサービスの提供を考えている。
--ベンダーはどこもAI戦略を持っているが、HPEの差別化は？
3つある。1つ目は、最も包括的なポートフォリオ。顧客がAIを受け入れるために必要なものをそろえている。3つの面があるが、まずはポートフォリオだ。AIはデータをエッジで収集し、コアのデータセンターに送り、モデルのトレーニングを行い、デバイスに送るという流れだが、これを実現する完全なポートフォリオがある。トレーニングでは、GPUベースの「HPE Apollo」があり、エッジでの推論では「HPE Edgeline」がある。
2つめ目として、コンピュート、ストレージ、ファブリックをそろえている。深層学習のボトルネックは、GPUからファブリック、ストレージと迅速に移動させるところで生じている。われわれはストレージとファブリックも提供する。3つ目もボトルネックに関するものだが、メモリの問題は大きい。GPUはメモリの制約を受けている。そこで、HPEは新しいコンピューティングの方法としてメモリ・ドリブン・コンピューティングを開発している。深層学習モデル向けに大容量メモリ環境を用意でき、ワークロードを加速できる。
差別化の2つ目の点は、エコシステムでの取り組みになる。オープンなアプローチで最適な技術を顧客に提供する。AIはまだ早期段階で、常に進化している。常に新しいISVなどプレイヤーが参入している。われわれは、ISV、システムインテグレーター、ハードウェアベンダーなどとの協業を通じて、最高の技術を顧客に提供する。顧客は自分たちが使いたい技術を使うことができるし、自社でデータをコントロールできる。自分たちのペースでAI戦略を進めることができる。例えば、AI向けのフラッシュベースのストレージシステム、アプリケーション固有のISVなどと協業しており、特別なソリューションを提供する。
3つ目は専門知識だ。AIに特化した「HPE Centers of Excellence」を米国やフランスなど世界に設置しており、データサイエンティスト、AI開発者、ソリューションアーキテクトなどの専門家が、顧客がモデルのチューニング、固有のアプリケーション向けのエンドツーエンドでのアーキテクチャ構築などを支援する体制を整えている。
このように、完全なポートフォリオ、エコシステム、専門性という3つの差別化要因により、AI分野で最高の技術をオープンな形で利用できる。重要なメリットは、AI導入の時間を短縮できることだ。顧客の最大の課題はスピード。AIの概念実証（PoC）をやり、すぐにでも最初の証拠を得たいと思っている。うまくいくかどうかを早く知り、それを運用環境にして、実際のメリットを得る。このサイクルの時間を短縮できる。
