February 12, 2020

「9999 Tetアプリ」高トラフィック対応、AWSをインフラとして使用

パートナー名:株式会社リッケイソフト
ケーススタディ:「9999 Tet」というアプリケーションのインフラストラクチャとしてAWS(アマゾンウェブサービス)を使用しています。
作業範囲:開発、展開、およびメンテナンス

OSAmazon Linux

データベースMySQL

AWSサービスAmazon Elastic Beanstalk, Amazon EC2, Amazon RDS for MySQL, Amazon S3,

Amazon Elastic Load Balancing, Amazon ElastiCache for Redis, Amazon CloudFormation,

Amazon CloudWatch, Amazon Route 53

 

顧客情報:

顧客名:AIC Joint Stock Company
業界・分野:非開示
従業員数:1200名以上
設立年:2005
システムURLhttps://api.tetvietaic.com/

 

顧客からの要求:

AICは、Tetとして知られるベトナムの旧正月のイベントにおいて、ベトナム人向けのアプリケーションを立案し、 Rikkeisoftは、その設計開発展開および保守サービス全体を請け負いました。「9999 Tet」は、オールインワンアプリケーションとして設計されており、文化、娯楽、慣習、交通、医療、ショッピングなどのさまざまなTetに関するカテゴリの情報を提供しています。

このアプリケーションは年末年始にアクセス数の集中が予想されていました。たとえば、このアプリケーションには「ラッキーマネーシェイク」と呼ばれる機能があり、ユーザーは自分の携帯電話を振って年越しの間にギフトカードの形でラッキーマネーを受け取ることができました。 Tet後、アクセス数は大幅に減少すると予想されていました。

アクセス数が集中する際、自動的にスケールアップし、その後アクセス数が減るとスケールバックできる柔軟なインフラストラクチャが求められました。

悪意のある攻撃に対して強固なセキュリティーを保つ一方、監視とメンテナンスに多くの労力を使わないソリューションが求められました。

 

解決策:

AICのビジネスの性質により、顧客は物理的なインフラストラクチャに依存しています。
ただし、この場合では、開発及びリリースプロセス全体で1.5か月しかいないためクラウドベースのアプローチの方がより時間と費用効果が高くなります。
そのため、拡張性と柔軟性により、AWSを提案しました。

バックエンドはPython Djangoで標準のウェブアプリケーションとして開発されたため、AWS Elastic Beanstalkは、展開プロセスを合理化するために使用されました。自動的な拡張性については、AWS CloudWatchを使用し、負荷を監視し、AWS Autoscalingを使用してAWS EC2のクラスターを管理しました。

AWS LoadBalancerは、これらのクラスターに接続するために提案されました。
データ保存については、3つのサービスの組み合わせを提案しました。
 アプリケーション保存用のAWS ElasticCache
 データベース用のAWS RDS、私たちの場合、RDS MySQLクラスターはアクティブ・レプリカ構成で提案されました。
 公開コンテンツ、ユーザー生成コンテンツ、プラグインや静的コンテンツなどのアセットを含むメディアの保存と配信用のAWS S3

セキュリティについては、プライベート(開発環境とCMSを実行するノード)を分離するために、そしてネットワーク(アプリケーションAPIのノード)を公開するためにVPCを提案しました。
AWS Route 53はドメイン名管理にも提案されました。

 

結果:

アクセス数が集中する際、ほとんどのユーザーが同じコンテンツを閲覧するため、ElasticCacheを増やしてパフォーマンスを向上させました。

イベント後、ElasticCacheはコストを節約するために小さな設定に縮小されました。

旧正月の期間中にサーバー過負荷が報告されることはありませんでした。

このアプリケーションは、

100万人以上のユーザーにサービスを提供し、旧正月の期間中にうまく運用することができました。

  • Google PlayストアおよびApple ストアでの100万件以上のアプリのインストール
  • ピークする時に8000人以上のユーザーがオンライン
  • ラッキーマネーシェイクの120万件以上の取引

 

顧客の声:

顧客は、サービスの品質と費用対効果の両方の点で、AWSインフラストラクチャに基づくソリューションに満足しています。

このプロジェクトはAICにとってAWSを利用した最初の案件でしたが、成功と判断され、今後より多くのユースケースにつながることでしょう。

 

プロジェクト期間: 1.5ヶ月

 

システムアーキテクチャー:

 

 

 

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November 30, 2023

企業がAIを導入するメリットとは?知っておくべきリスクも紹介

ChatGPTの登場を皮切りに、世界中の企業で業界・職種問わずAI(人工知能)の活用が進んでいます。 AI(人工知能)の導入は、ビジネスプロセスの効率化、コスト削減など、企業に多くのメリットをもたらす一方で、使い方によってはリスクも孕んでいます。そこで、本記事では、企業がAI(人工知能)を導入するメリットやリスクとその対策についてわかりやすく解説します。 1. AI(人工知能)とは? 厳密には、明確なAIの定義は存在しませんが、 本記事では、AI(人工知能)とは、「ものごとを人間のように捉え、思考し、特定の処理をするようにトレーニングされたシステム」と定義します。 例えば、人間は、過去にりんごを見たことがあれば、目の前の赤くて丸くて少し光沢がある果物をがりんごと判断できるでしょう。同じように、りんごに関する膨大なデータを与え、ある物体をりんごであるのかを判断できるようにトレーニングされたシステムをAIと呼びます。 これは、多種多様なAIの一例にすぎませんが、AIとは何か、少しイメージできたのではないでしょうか。 AIの定義や関連用語、できることなど、詳細に知りたい方は以下の記事をご参照ください。 【関連記事】AI(人工知能)とは?定義、知っておくべき用語、できること 2. AI(人工知能)を導入するメリット 人手不足の解消&若手の効率的な育成 日本商工会議所が2022年に実施した調査では、中小企業の64.9%が「人手不足である」と回答しました。AIやRPAを導入することは、人間が行っていた定型業務を自動化・代替でき、日本の深刻な人手不足の解消につながります。 また、AIの導入は若手を一日でも早く一人前に育て上げるのにも役立ちます。社内規則やベテラン社員のノウハウをAIチャットボットに学習させれば、いつでも若手の疑問点を解決し、独り立ちをサポートしてくれます。 ビジネスプロセス効率化&売上向上 AIの導入は、企業のあらゆる業務プロセスを効率化し、売上の向上に貢献します。例えば、カスタマーサービス部門にAIチャットボットを導入することで、人間に代わって、顧客の疑問やクレームに24時間365日自動対応してくれます。これにより、カスタマーサービス担当者の負担が減らせるだけでなく、顧客満足度向上によって売上機会の増加にもつながります。 安全性の向上 自動車業界や製造業、医療業界などの特定の業界において、AIを導入することで人的なエラーの低減および安全性の向上が期待できます。実際に、自動車業界では、AIを活用した自動運転の方が人間による運転より事故率が低いことがデータから明らかになっています。GM(ゼネラルモーターズ)傘下のCruiseの調査によると、自動運転は、人間のドライバーと比較すると、事故件数は65%減、けがを伴う事故に限っては74%減であり、高い安全性が確認されています。 ビッグデータ解析および活用 企業は、市場動向や顧客の個人情報、購買履歴、売上、在庫、従業員のパフォーマンスなど、日々多くの情報を収集・蓄積しています。それらのビッグデータは活用してこそ意味があります。膨大なデータをAIによって分析することで、近い将来における市場のトレンドや顧客の趣向パターンを推測できます。これらの傾向に基づいて戦略を立てれば、社内リソースを有効活用できるだけでなく、ユーザーにカスタマイズされたサービスの提供が可能になります。 AI(人工知能)を導入するデメリットとリスク 導入・維持コストの発生 AIの導入は、中長期的な視点で見れば、コスト削減・業務効率化・生産性向上・競争力強化など、企業に多くのメリットをもたらします。一方で、AIをビジネスに取り込むことは多額なコストが発生することを認識しておかなければなりません。社内でAIシステムの開発・運用・維持する場合、AIに詳しい人材を採用しなければならないでしょう。外部に委託する場合も当然コストが発生します。 AIシステムの導入を検討しているかつ社内にAIに詳しい人材が在籍していない場合、オフショア企業に委託することで開発・運用・維持コストを抑えることができるでしょう。 オフショア開発会社を選定する際のポイントを知りたい方は以下の記事をご参照ください。 【関連記事】失敗しないオフショア開発会社の選び方|開発パートナー選定のステップや比較ポイントを解説  機密情報漏洩のおそれ 企業がAIを導入・活用する場合、個人情報や機密情報の漏洩と隣り合わせであることを認識しなければなりません。日本ディープラーニング協会は、ChatGPTや画像生成AIなどのAIサービスの利用に関するガイドラインを公開し、その中で秘匿性の高い情報は入力は避けるよう呼びかけています。このことから、ユーザーによって入力されたデータがAIの学習材料に利用されている可能性があり、企業の重要な情報の漏洩につながりかねないことが背景にあると推測できます。 機密情報の漏洩への対策として、AIサービスを使用する際に従うべきポリシーの策定および安全な使用方法についての社内トレーニング、従業員のサービスへのアクセス権の管理などが考えられます。 事故などの責任の所在が不明確 AIが搭載されている自動運転車やロボット、ドローンが事故や損害を起こした場合、誰の責任になるのでしょうか。この場合、そのAIの所有者または製造者が責任を負うことになります。ただし、実際には、その事故や損害の責任がAIの所有者にあるのか製造者にあるのか判断するのが難しいケースが多いです。 AIの所有者が責任を負う場合(不法行為責任)、「所有者による損害行為に故意または過失があったこと」「損害が発生したこと」「損害行為と損害に因果関係があったこと」の3点が認められなければなりません。 また、AIの製造者が責任を負う場合(製造物責任)「製造物に欠陥があったこと」「他人に損害を与えたこと」「製造物の欠陥と損害に因果関係があったこと」の3点が認められなければなりません。 この課題に対して企業は、「信頼できる開発パートナーとAIシステムの安全性を徹底的に確保すること」「AIシステムの意思決定プロセスを透明にし、問題発生時に追跡可能にすること」「AIシステムを継続的に監視すること」などの対策を講じる必要があるでしょう。 AIバイアスによる知的活動の衰退 最後に、すでに多くのAIユーザーに起こっているが、認識されづらいリスクをご紹介します。上述したように、AIは企業活動において多くのメリットをもたらします。ただし、特に生成AIを活用する際に、知らず知らずのうちにAIの出力内容がすべて正しいかのように信じてしまい、批判的に物事を見る能力が衰退してしまうリスクがあります。 本来であれば、客観的かつ網羅的な回答を出力してくれることが望ましいですが、AIシステムのトレーニングに使用されているビッグデータには、特定の人間が主観的に選んだものが含まれる場合があります。AIがトレーニングされる時点でバイアスがかかってしまえば、当然出力される内容にもバイアスがかかってしまいます。 AIの導入・活用を検討している企業は、まずこのリスクを認識したうえで、ユーザーとなる従業員には、バイアスがかかっている可能性を説明し、批判的視点を持ちつつ、AIはあくまで人間の補助的な位置づけであることを伝えると良いでしょう。 まとめ 本記事では、企業がAIを導入することで得られるメリットおよびデメリット・リスクについて具体的にご紹介しました。AIを導入することは、人手不足の解消や効率的な若手の育成、ビジネスプロセスの効率化、顧客満足度の向上が期待できる反面、導入・維持コストの発生や機密情報の漏洩、バイアスがかかってしまうなどのデメリット・リスクにも気を付けなければなりません。企業は、このメリットとデメリットを考慮し、AI導入の要否を判断すると良いでしょう。 コストを抑えてAIシステムを開発したいとお考えの企業様は、株式会社リッケイをご検討ください。当社は、ベトナムオフショア企業であり、国内に東京・大阪・名古屋・福岡に拠点を有し、280名のスタッフが在籍しております。AI関連エンジニア数は50名以上在籍しており、日本語による円滑なコミュニケーションが可能です。ビジネスニーズにカスタマイズされたAI開発にご興味のある企業様は、お気軽にお問い合わせください。 当社のAI関連事例はこちら