レッドハット、2024年度の事業戦略を発表--開発、仮想化、エッジ、AIを軸に
レッドハットは6月20日、2024年度の事業戦略を発表した。既存のビジネス領域では開発者の体験と仮想化、新規のビジネス領域ではエッジとAIに注力する方針を示した。 同社は日本進出25周年を迎える。同日の発表会に登壇した代表取締役社長の三浦美穂氏は、「お客さま、パートナーに支えられ、今では企業のオープンソース（と言えばレッドハット）というご評価をいただいている」とあいさつした。まず2023年度のビジネスを振り返り、「結論としては全体的にとても好調だった」と総括した。 2023年度は、「Red Hat Enterprise Linux（RHEL）」や「Red Hat OpenShift」「Red Hat Ansible」を中心とするコアビジネスの拡大、クラウドサービスの確立、エッジビジネス基盤の構築の3つの柱を据えていた。三浦氏によれば、コアビジネスではOpenShiftが三菱UFJインフォメーションテクノロジーや日本総研に採用されるなど2桁成長を継続。クラウドサービスの確立では、OpenShiftとAmazon Web Services（AWS）やMicrosoftの「Azure」と組み合わせたハイブリッドクラウドの導入が拡大し、エッジでは「Red Hat Device Edge」の国内展開などを推進した。また、これらを通じて企業の変革を支援するアジャイルプロジェクトのサービスも好評を得たとした。 2024年度の事業戦略について三浦氏は、情報処理推進機構（IPA）の資料からコンテナーと運用自動化の実施状況が米国では73.3％、日本では25.3％という結果を示し、「まだまだ多くの日本企業で（最新技術の導入が進む）余地がある。人材も質も足りないという課題があり、われわれはここを支援できると考えている」と述べた。これを踏まえて三浦氏は、「プラットフォームの未来をつくる」という2024年度の事業戦略テーマを掲げた。 2024年度の事業戦略では、既存ビジネスの拡大として開発者体験と仮想化、新規ビジネスの成長としてエッジとAIの4つを柱に位置付ける。 まず開発者体験では、「Red Hat Open Innovation Labs」を中心にDevOpsの知見を生かした開発生産性の向上につながる製品やサービスを提供する。三浦氏は、「DevOpsを推進するには体験や文化も重要になり、ポータルや自動化により開発効率を高めるチーム作りや、ビジネスの俊敏性に対応できるスピードと能力を獲得できるようお客さまに伴走して支援する」とした。 仮想化では、OpenShiftの仮想化基盤「OpenShift Virtualization」とAnsibleを訴求する。ここでは、VMwareを買収したBroadcomによるVMwareライセンスの改定が企業顧客にとって課題になり、レッドハットへの相談が増えているという（関連記事）。OpenShift Virtualizationは、仮想マシンとコンテナーの双方を稼働できるため、三浦氏は、Ansibleの運用自動化も組み合わせたメリットを挙げ、「パートナーとともに、未来においても利用することができる仮想化環境を提供し、お客さまを支援していく」と表明した。 エッジでは、Red Hat Device Edgeの国内導入の促進を目指す。Red Hat Device Edgeは、仮想化や自動化といったITシステム基盤での同社の強みをエッジコンピューティング環境にも展開するもので、工場などの生産管理現場やITデバイスなど広範なユースケースでの利用拡大を期待する。2023年度は、パートナー企業のたけびしがRed Hat Device Edgeなどを搭載した「Device Gateway」を製品化しており、2024年度も引き続きパートナーとエッジへの展開に注力する。 最後のAIでは、三浦氏は「エンタープライズAIの民主化を実現したい」と語った。生成AIがブームになる中で、多くの企業がAIを変革手段として期待しているとし、同社は企業が自社に最適なAI基盤の構築に乗り出すと期待する。ここでは、5月に米国で開催した「Red Hat Summit 2024」において同社のAI戦略を発表したばかりだ。 AI戦略については、テクニカルセールス本部 クラウドスペシャリスト ソリューションアーキテクト部 アソシエイトプリンシパルの北山晋吾氏が解説した。同社のAI戦略では、多くの開発者がレッドハットのオープンなプラットフォームを利用してアプリケーションを開発しているのと同じように、AIの基盤となる大規模言語モデル（LLM）を開発できるようにしていくとする。 企業が自社に最適なLLMを開発する方法は、現状では、主に検索拡張生成（RAG）とファインチューニングがあり、北山氏によれば、レッドハットではIBMを共同で生み出した「Large scale Alignment for chatBots（LAB）」を提唱する。LABは、既存のLLMのデータに追加学習のデータを階層的にマッピングしながら言語モデルに新しいデータを取り込む手法だという。 レッドハットのAIソリューションでは、IBMと共同でオープンソース化したLLMの「Granite」を中核として、LABでの追加学習データによるGraniteの最適化にオープンソースツールの「InstructLab」を利用する。こうして企業が独自に自社向けのAIとLLM基盤を構築し、持続的に開発を推進できるようになるという。さらに、自社用LLMを利用するAIアプリケーションの展開と運用の基盤として、AIに最適化した「RHEL AI」と「OpenShift AI」を構成する。 北山氏は、このアプローチによって同社の顧客企業がオープンソースの開発スタイルで自社のLLMを継続的に改善、最適化していける「エンタープライズAIの民主化」を実現できると強調した。
