Open source software Red Hat AI
レッドハット製品
Red Hat AI 3.4 · 提供中
あらゆるモデルとエージェントを、信頼できる基盤で
ハイブリッドクラウド全体のどこでも、任意のハードウェア・アクセラレーター上で、あらゆるモデルとエージェントを実行。エンタープライズ AI の開発とデプロイを加速します。
ーOverview
ハイブリッドクラウドでの AI を、開発からデプロイまで
Red Hat AI は、ハイブリッドクラウド環境全体にわたって AI ソリューションの開発とデプロイを加速する、柔軟でコスト効率に優れたプラットフォームです。オープンソースの透明性とハイブリッドクラウドのスケーラビリティを基盤に、データ・コンプライアンス・コストの要件に合わせて、適切な場所へデプロイできます。
- 推論（Inference）
- vLLM を活用した高速で効率的な推論。任意のアクセラレーター上で、あらゆるモデルをどこでも実行できます。
- データ（Data）
- モデルを組織のプライベートデータに接続し、ドメイン固有のエージェント型 AI ユースケースを作成します。
- エージェント（Agent）
- ガバナンスと制御のもとで、エージェント型 AI の導入プロセスを単純化・加速します。
- プラットフォーム（Platform）
- オープンソースの透明性とハイブリッドクラウドのスケーラビリティで、信頼できる AI をデプロイします。
ーSovereign AI / ソブリン AI・データ主権
ソブリン AI ── クラウドに預けられないデータにこそ、AI を
近年注目される「ソブリン AI（Sovereign AI）」は、自国・自社の管理下にあるインフラ・データ・ルールのもとで AI を構築・運用する考え方です。機密性の高いデータや、規制・業務の性質上パブリッククラウドを利用できないワークロードでも、Red Hat AI なら自社の管理下（オンプレミス／プライベート／エッジ）で AI を構築・運用できます。データを外部に出さず、データ主権・コンプライアンス・セキュリティを保ちながら AI を活用できる ── これがソブリン AI の実践です。公共・金融・製造・医療・通信など、機密データを扱う組織に最適です。
■ データを外部に出さない
オンプレミスやプライベート環境でモデルを実行し、機密データを自社の管理下に保持できます。
■ データ主権（ソブリンティ）
データの保存場所や取り扱い、モデルの管理を自社で制御し、規制・監査要件に対応します。
■ 閉域・オンプレ・エッジ対応
インターネット非接続の環境やエッジでも、AI の推論・運用が可能です。
■ 小さく始めて拡張
単一サーバー（RHEL AI）から大規模クラスタ（OpenShift AI）まで、同じ基盤で拡張できます。
PUBLIC SECTOR
公共・自治体
住民情報や行政データなど、外部に出せない機密情報を扱う領域。データ主権と閉域環境を保ちながら、文書処理や問い合わせ対応などに AI を活用できます。
FINANCE
金融サービス
顧客資産・取引データなど、厳格な規制と監査の対象となるデータを、自社の管理環境に保持したまま AI で分析・自動化できます。
MANUFACTURING
製造
設計・生産の機密ノウハウや工場（OT・エッジ）のデータを、外部に出さずにオンプレミス・エッジで AI 推論。品質検査や予知保全などに活用できます。
※ 医療・通信・重要インフラなど、データの機微性やコンプライアンス要件が高い領域にも適しています。オープンソースの透明性により、モデルやパイプラインの検証・監査も行いやすく、特定ベンダーやクラウドに依存しない「ソブリン AI」の実現を支えます。
ーPortfolio
Red Hat AI に含まれる4つの製品
Red Hat AI は、ハイブリッドクラウド全体への AI 拡張に必要な柔軟性と一貫性を提供する、包括的な製品ポートフォリオです。用途に応じて、単体サーバーからクラスタ規模まで選べます。
ハイブリッドクラウド全体で AI を開発・デプロイするための統合ポートフォリオ。以下の製品で構成されます。
AI ENTERPRISE
Red Hat AI Enterprise
ハイブリッドクラウド全体で AI アプリを構築・開発・デプロイする統合プラットフォーム。エンタープライズグレードのすぐ使える開発環境で、モデルとアプリのライフサイクルを統合し、効率向上・提供の迅速化・リスク低減を実現します。
AI INFERENCE
Red Hat AI Inference
一貫性のある高速でコスト効率の高い推論を大規模に実現。vLLM や llm-d を活用し、任意のモデルとアクセラレーターでハイブリッドクラウド全体のどこへでも拡張できます。
OPENSHIFT AI
Red Hat OpenShift AI
機械学習モデルのトレーニング・チューニング・デプロイ・監視。OpenShift をベースに、予測型 AI・生成 AI モデルのライフサイクルを大規模に管理するプラットフォームです。
RHEL AI
Red Hat Enterprise Linux AI
個々のサーバー環境で LLM を実行・最適化。生成 AI モデルの開発・テスト・実行を、単一サーバー上で行うためのプラットフォームです。
※ OpenShift AI は OpenShift を、RHEL AI は Red Hat Enterprise Linux を基盤としています。小さく始めて（RHEL AI）、大規模運用（OpenShift AI）へ、同じ Red Hat AI の一貫した基盤で拡張できます。
ーRed Hat AI Enterprise
Red Hat AI Enterprise の特徴とメリット
あらゆるインフラ上で、効率的かつコスト効果の高い AI モデル・エージェント型ワークフロー・AI アプリを構築し実行する統合 AI プラットフォーム。階層化されたセキュリティと安全性で、リスクを抑えながらハイブリッドクラウドのアジリティを実現します。
| 特長 | 詳細 | メリット |
|---|---|---|
| 制御性を備えたモデルのカスタマイズ | Training Hub インタフェースでプライベートデータを使用でき、継続的な強化学習が可能です。 | 生成・予測型・エージェント型 AI のワークフローを構築・ファインチューニング・管理できます。 |
| エンドツーエンドのモデルライフサイクル管理 | Kubernetes コアを備えた単一の一元化プラットフォーム上で、使い慣れたツールとフレームワークで構築します。 | 開発からデプロイまでの複雑さを軽減し、効率を向上させます。 |
| 複雑さを伴わないスケーリング | vLLM と llm-d を使用して基盤モデルと生成 AI をデプロイし、要求に応えます。 | インテリジェントなスケーリングによる、高スループット・低レイテンシーのモデル提供。 |
| 一元化されたカタログとレジストリ | 検証済みの最適化モデル、MCP サーバー、AI エージェントを使って実験できます。 | 検出を単純化し、ユースケースに最適なものを見つけられます。 |
| AI 防護機能の実装 | パフォーマンス追跡、データおよびコンセプトのドリフト検出でモデルを監視します。 | 実デプロイにおいて、モデルと出力の公平性・透明性・信頼性を維持します。 |
| リソース割り当ての最適化 | さまざまな GPU プラットフォームおよびハイブリッドクラウド環境でモデルを実行します。 | GPU の効率的な使用と迅速なデプロイにより、運用コストを削減します。 |
※ Red Hat AI Factory with NVIDIA では、Red Hat AI Enterprise と NVIDIA の高速コンピューティング／NVIDIA AI Enterprise を組み合わせ、プロダクションモデルをエンタープライズグレードの信頼性でカスタマイズ・管理・拡張できます。詳細・価格は Red Hat Portal をご確認ください。
ーUse Cases
主なユースケース
01
生成 AI
テキストやコードなど新しいコンテンツを、少ないリソースと低い推論コストで生成します。
02
予測型 AI
パターンを結び付け将来を予測。ハイブリッドクラウド全体で構築・トレーニング・提供・監視します。
03
AI の運用化
AI 対応アプリのライフサイクルを管理・監視し、リソース節約とコンプライアンスを両立します。
04
エージェント型 AI
人間の限定的な関与で複雑なタスクを実行するワークフローを、安定した基盤上で構築します。
特集
『RHEL Forever』── 延長ライフサイクルという選択肢
移行できない基幹資産は、止めなくていい。ELC で最長14年、Long-Life Add-On なら期限を定めずに RHEL を使い続けられます。計画の立て方を図解で解説します。
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