AIはメールやERPのような「ただのワークロード」ではありません。GPU、データパイプライン、ガバナンスを必要とし、常に変化し続けます。古い仕組みに押し込めば予算は燃え尽き、パイロットはデモと本番の間の「デスゾーン」で止まってしまいます。このエピソードでは、プロジェクトにエンタープライズ規模が必要かを見極める方法を解説します。このエピソードで学べること：AIが従来のアプリと違う理由：GPUやTPUなどのアクセラレーター、安定したワークロードではなくパイプライン、動的に変わる計算グラフスケールする前の5つの問い：スケーラビリティ、ハードウェア、データ集約度、アルゴリズムの複雑さ、レガシーシステムとの統合パイロットと本番の間のデスゾーン：データのサイロ化、ガバナンスの穴、ハードウェア不足、コンプライアンス――そしてMLOpsが解決策である理由司令ブリッジとしてのAIファクトリー：テンプレート、ロールベースのアクセス制御、プライベートネットワーク経路、ハードウェアのオーケストレーションを備えたDataOps・MLOps・GenAIOps（Cloud Adoption FrameworkとWell-Architectedに準拠）機関室：GPUのアイドル時間の測定、実負荷でのパイプラインのストレステスト、モデルとデータの規模に関するChinchillaの知見、モデルのバージョン管理とプロファイリングAIをラボから企業運用へと移したいCIO、IT責任者、AI・データチーム、アーキテクト向けです。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/JMEzMxztFPE🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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