はじめに
近年、生成型AI（GenAI）と機械學習（ML）の技術革新が急速に進展しており、これらはクラウドネイティブエコシステムにおいて重要な役割を果たしています。特に、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進するクラウドネイティブ技術の枠組みの中で、GenAIとMLの統合・運用が新たな課題と機會を生んでいます。本記事では、GenAIとMLが雲原生エコシステムにおいて直面する技術的課題、ベストプラクティス、および今後の展望について解説します。
技術的背景と動機
GenAI の急速な進化
GenAIは、初期の単純なモデルから現在の高度な生成能力へと進化し、生成型UI、多段階プロンプトエージェントなど、新たな技術が日々登場しています。この進化に伴い、モデル選択の困難さや、生成結果の信頼性、セキュリティリスクなどの課題が浮き彫りになっています。
技術トレンド
- モデル選択の困難さ：Alamaなどの新モデルが市場に登場するたびに、ユーザーは適切なモデルを選択する必要があります。
- 生成型UIの導入：モデルがUI要素を自動生成する例として、ZIPコードから地図を表示する機能が挙げられます。
- 検索と審査の必要性：ユーザーが無料ギフト券を要求するようなケースでは、不正利用を防ぐための防禦機構が求められます。
- ツール呼び出しの幻覚：誤ったパラメータやツールの呼び出しによってタスクが失敗する可能性があります。
- 多段階エージェントの上下文管理：複數のエージェントが連攜する際、上下文の伝播と記憶管理が課題です。
主な課題
1. モデルとシステムの統合
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
- 生成ステップ：モデルが畫像や音聲などの新機能を生成する能力。
- 検索ステップ：悪意のあるユーザーによる不正アクセスを防ぐための対策が必要です（例：MinecraftシミュレーションにおけるAIエージェントの越界行為）。
ツール呼び出しと幻覚
- ツール呼び出しのパラメータ誤りや不適切なツール選択がタスク失敗を引き起こす。
- 多段階エージェントシステムでは、上下文の伝播とプロンプトサイズの爆発的な増加が課題。
2. アーキテクチャと標準化
データセンターのシステム
- データを核として、データフロー、契約、コンポーネント間の関係を理解する必要がある。
- ワークロフマネジメントツール（Kgent、LangChain、LangGraph）の活用。
インターフェースの標準化
- MCPサーバーがKubernetes APIとして機能し、ベクトルデータベースやクラウドモデルのインターフェースを標準化する。
- セキュリティメカニズム（プロンプト検証、AI裁判官）とコントロールプレーンのルーティング（Envoy AI Gateway）。
3. セキュリティとリスク
新興脅威
- データ中毒：AIスクレイパーによる訓練データの汚染。
- リモートコード実行：Kubernetesクラスターにroot権限を付與する攻撃。
- アイデンティティフォージング、マルチエージェントチェーン攻撃、メモリ中毒。
報告と防禦
- OASPが代理システムの脅威報告を発表し、データフローとプロトコルの標準化を推奨。
最適な実踐とツール
1. クラウドネイティブツールとアーキテクチャ
ワークロフ管理
- CRD（カスタムリソース定義）でLLMやエージェントの要件を定義。
- エージェントルーティングとプロトコルの標準化（MCPサーバー）。
ハードウェアスケジューリング
- GPU/TPUなどの異質ハードウェアを管理するスケジューリングツール（Q with K、Volcano）。
- 優先度キューとリソース配分。
2. オブザーバビリティとモニタリング
ツールと指標
- Langfuse、Prometheus、Elastic Stackなどのツール。
- エージェントプロセスの観測（モデル出力、リソース使用狀況）。
伝統的MLとGenAIの統合
- 情緒分析やタスク分類には伝統的MLモデル（分類器）が有効。
- MLOpsスタックの複雑性（Ray、Airflow、CubeFlow）。
3. データと標準化
データクリーニングと処理
- データ品質の向上により、イテレーション回數を削減。
- データフローとプロトコルの標準化（APIキー管理）。
外部サプライヤーの統合
- N*Nの複雑度を迴避するため、プロトコルとデータフォーマットの標準化。
結論
技術的要點
- データを核としたシステム設計、クラウドネイティブツール（MCPサーバー、Kgent）の活用。
- セキュリティメカニズム（プロンプト検証、AI裁判官）と観測ツール（Langfuse）。
- 異質リソース管理（Q with K、Volcano）。
今後の方向
- データフローとプロトコルの標準化、データ中毒などの新興脅威への防禦。
- 伝統的MLとGenAIの統合、MLOpsスタックの最適化。
データ品質と標準化
- ゴミインゴミアウト：データ品質がモデルとエージェントシステムの性能に直接影響。
- エージェントシステムのデータ課題：複數の外部API（APIキー管理）の統合により、複雑度がN*Nで増加。
- 伝統的MLの課題：データ標準化とフロー問題が依然として存在。
セキュリティ脅威とリスク
- タックスノミーと脆弱性分類：代理システムの脅威分類體系を構築。
- 具體的な攻撃タイプ：
- データ中毒：AIスクレイパーによる訓練データの汚染。
- リモートコード実行：Kubernetesクラスターにroot権限を取得。
- アイデンティティフォージング：マルチエージェントチェーン攻撃。
- メモリ中毒：モデルメモリ狀態の幹渉。
- 報告資源：OASPと協力して代理システムの脅威報告を発表。
可観測性と性能考慮
- 伝統的マイクロサービス監視：メモリリーク、ログ、エラーのキャプチャ。
- LLM特有のニーズ：
- 再現性：モデル更新後もシステムが再現可能。
- 可説明性：モデルの予測ロジックを明確化。
- 異常検出：モデルの偏移（ドリフト）やモデレーションレイヤーの失敗リスク。
開発プロセスと役割の変化
- 伝統的MLOps役割：データエンジニア、データサイエンティスト、機械學習エンジニア。
- エージェントシステムの新役割：
- AIエンジニア：未定義の役割、多分野知識が必要。
- 役割分擔：責任を明確化し、「ユニコーン」人材への依存を避ける。
- 開発プロセスの変化：SDLCからLLM DLCへの移行、各段階の參加者とプロセスの定義。
技術と実踐のアドバイス
- AIアプリケーションの境界：すべての問題をAIで解決する必要はない。
- ベストプラクティス：
- AIアプリケーションの使用場面を明確に。
- データ品質と標準化を重視し、システム複雑度を低下。
- 學習リソース：
- AIエンジニアリングの基礎：ChipのAIエンジニアリング書籍。
- LLM基礎知識：Sebastian RaschkaのLLM著作。
まとめ
クラウドネイティブエコシステムにおいて、GenAIとMLの統合はデータ、セキュリティ、可観測性、開発プロセスなど、複數の課題を解決する必要があります。また、役割と責任の分擔を再定義し、今後の技術革新に備える必要があります。