AI Server Infrastructure
AI実行基盤の構築
AIの本格活用は、止まらない基盤から始まる。
生成AI・機械学習を業務の中核で使うには、性能・セキュリティ・コストのバランスが取れた実行基盤が不可欠です。機密データを扱う製造業では、クラウドだけでなくオンプレミスやエッジ環境が求められる場面も少なくありません。HIIIは、ワークロードに応じた適材適所の構成設計から、GPUサーバーの選定・調達、構築・検証、導入後の運用・拡張まで、AIインフラを一気通貫で支援します。
Challenges
よくある課題
こうしたお悩みをお持ちの企業さまに、最適なご支援を提供します。
機密データを扱うため、クラウドの生成AIサービスをそのまま利用しづらい
GPUサーバーの選定・調達について、社内に判断基準や知見がない
PoC環境はあるが、本番運用に耐える性能・可用性・セキュリティになっていない
クラウド利用料が想定以上に膨らみ、コスト最適化が課題になっている
What We Provide
提供内容
AI基盤の要件定義・構成設計
学習・推論・RAGなどのワークロードと運用要件を整理し、クラウド／オンプレミス／エッジ／ハイブリッドの中から最適な構成を設計します。将来の拡張を見据えた無理のないアーキテクチャを描きます。
GPUサーバー・機器の選定・調達
サーバーベンダーおよびNVIDIA製GPUに関する実務知見をもとに、性能要件と予算のバランスが取れた機器選定・調達を支援します。ベンダーとの交渉や比較検討にも同席します。
実行環境の構築・セキュリティ整備
コンテナ基盤、MLOps、モデル管理などAIの実行・運用に必要な環境を構築します。アクセス制御・データ保護・監査ログなど、企業利用に求められるセキュリティ対策も実装します。
運用・監視・拡張支援
稼働監視・リソース管理・障害対応の運用体制を整備し、導入後も安定稼働を支えます。利用拡大に応じたスケール戦略やコスト最適化まで、長期的に伴走します。
Approach
進め方
STEP 01
要件定義・環境アセスメント
想定ユースケース・データ量・セキュリティ要件を整理し、既存のIT環境を診断します。
STEP 02
構成設計・機器選定
要件に基づき基盤構成を設計し、サーバー・GPU・ネットワーク機器を選定。概算費用とあわせてご提案します。
STEP 03
構築・検証
基盤を構築し、性能・可用性・セキュリティを検証。実際のAIワークロードでの動作を確認します。
STEP 04
運用開始・継続支援
運用体制を整えて本番稼働を開始。監視・保守・拡張・コスト最適化を継続的に支援します。
Why HIII
HIIIの強み
01
サーバーベンダー最前線の知見
Lenovo Enterprise SolutionsでのAIソリューション開発をリードした経験と、NVIDIA Inception採択企業としての技術知見を基盤設計に活かします。
02
ユースケースからの逆算
インフラ単体ではなく、その上で動くAIユースケースから逆算して設計するため、過剰投資や性能不足を防ぎます。
03
スモールスタート設計
小規模構成から始めて段階的に拡張できる設計により、初期投資のリスクを抑えながら本格活用へ進めます。