近年、生成式AIの技術革新により、企業の生産性向上が急速に進んでいます。98%の企業CEOが生成式AIへの投資を検討しており、生産性の20〜66%の向上が期待されています。しかし、AIツールの導入にはデータセキュリティや法規制の遵守が不可欠です。特に、自社データのプライバシーやデータ主権を確保するため、自託託管型LLMの採用が求められています。本記事では、Platform EngineeringとDevExを通じた生成式AIの実踐方法と課題について解説します。
Platform Engineeringは、アプリケーションとインフラストラクチャの間にある複雑な領域を管理する役割を持ちます。平臺チームは、開発者に安全で再利用可能なサービスを提供し、価値を迅速に屆けるための基盤を構築します。特に、LLMの統合やAIエージェントワークフローの実裝、チャットインターフェースの開発など、開発者のニーズに応じた柔軟なサービス提供が求められています。
DevEx（Developer Experience）は、開発者がAIツール（コード補完など）を標準的な環境で利用できるようにするための設計です。開発者にとって、AIツールが使いやすく、効率的な作業を支えることが不可欠です。Platform Engineeringは、DevExを支える基盤として、開発者の生産性向上に直接貢獻します。
自託託管型LLMの実裝には、プライベートなインフラストラクチャ（例：ローカルGPU）を起點とします。GPU管理システム（GPUuler）を導入し、Kubernetesを基盤としてサービスをデプロイします。YAMLファイルのバージョン管理（Git Repo）により、リソースの可視化と再現性を確保します。
AIアプリケーションの標準化フォーマット（CRD）を定義し、以下の3つのコアコンポーネントを実裝します：
RAGは、知識庫とAPIデータを統合し、検索精度を向上させる手法です。視覚データ（PDF內のグラフや畫像）の処理には、Haystack、Co-Op、Milvusなどのツールを活用します。視覚RAGでは、PDFの各ページを畫像に変換し、視覚モデル（例：CoAlPali）で內容を解析します。これにより、エネルギー部門の10日間情緒指標（例：0.35）などの特定フィールドを正確に抽出できます。テストでは、自然言語の基準を定義し、Helixテストを用いた自動化テストフローを構築します。
自託託管型LLMは、データが第三者のトレーニングセットに流出しないようにするため、データの保存・転送の法規制を遵守する必要があります。敏感なデータのアクセス制御や知識財産権の保護も重要な課題です。企業は、中央化されたGen AI開発プラットフォームを構築し、RAGパイプラインの分散化を防ぐ必要があります。
Platform EngineeringとDevExは、生成式AIの実踐において不可欠な要素です。自託託管型LLMの導入により、データプライバシーと法規制の遵守が可能となり、開発者の生産性向上を実現します。しかし、モデル選択やセキュリティ、技術の標準化など、多くの課題があります。企業は、柔軟で安全なアーキテクチャを構築し、開発者とユーザーのニーズに応じたプラットフォームを設計することが重要です。