AIモデルのデプロイとは？

AIモデルデプロイメントとは、訓練された機械学習モデルを本番システムを通じて実世界で利用可能にするプロセスです。PyTorchやTensorFlowのようなフレームワークによって、多くの開発者がモデルのトレーニングにアクセスしやすくなった一方で、これらのモデルを大規模かつ確実にデプロイすることは、明確な技術的および運用上の課題を提示します。

最新の業界データによると、2024年には組織の78%がAIを利用していると報告されていますが、ビジネスリーダーのわずか1%しか、自社がAIの成熟度に達していると報告していません。モデル開発と本番デプロイメントの間のこのギャップは、業界全体でのAI導入における主要なボトルネックとなっています。

デプロイメントの課題は、開発環境と本番環境の根本的な違いに起因します。モデルのトレーニングは通常、クリーンなデータセット、予測可能な計算リソース、オフラインの評価指標を備えた管理された環境で行われます。本番デプロイメントでは、リアルタイムのデータストリーム、変動する負荷パターン、既存のビジネスシステムとの統合、セキュリティ要件、運用監視への対応が求められますが、これらのいずれもトレーニング段階では対処されません。

本番AIシステムの技術要件には、ユーザー向けアプリケーションにおける1秒未満の応答時間、トラフィックの変動に対応するための水平スケーラビリティ、システム障害に対するフォールトトレランス、受信リクエストのデータ検証、およびパフォーマンス監視のための包括的な可観測性が含まれます。これらの要件は、モデル開発と比較して、異なるスキルセット、インフラストラクチャパターン、および運用プラクティスを必要とすることがよくあります。

AIモデルデプロイメントとは？

AIモデルデプロイメントとは、訓練された機械学習モデルを本番環境で利用可能にするプロセスであり、そこでは入力データを受け取り、エンドユーザーやアプリケーションに予測やインサイトを返します。しかし、デプロイメントは単にモデルファイルをサーバーにコピーすることだけではありません。それは、モデルを確実に提供するために必要なインフラストラクチャ全体を包含します。

eコマースプラットフォームのレコメンデーションシステムを考えてみましょう。開発中、データサイエンティストは過去のユーザー行動データを使用してモデルをトレーニングします。しかし、デプロイメントとは、次のようなシステムを構築することを意味します。

• リアルタイムのユーザーリクエストを受信する（毎秒数千件に及ぶ可能性も）
• 各ユーザーの閲覧履歴と現在のコンテキストを処理する
• 100ミリ秒未満でパーソナライズされたレコメンデーションを生成する
• セールイベント中にトラフィックスパイクを処理する
• 新しいユーザーインタラクションから学習し、時間とともに改善する

デプロイメントプロセスには、いくつかの主要なフェーズが含まれます。 モデルの準備 訓練されたモデルを本番用に最適化し、本番データのパターンを処理できることを保証することを含みます。 インフラストラクチャのセットアップ 計算リソースのプロビジョニングとサービングフレームワークの構成を含みます。 統合 モデルを既存のビジネスシステムにAPIや監視ツールを介して接続します。 検証 デプロイされたモデルが本番環境の条件下で正しく動作することを保証します。

従来のソフトウェアデプロイと比較して、AIモデルのデプロイが特に難しいのは、MLシステムに内在する不確実性です。AIモデルは類似の入力に対して異なる出力を生成する可能性があり、そのパフォーマンスは時間とともに変動し、入力の複雑さに基づいてリソース要件が予測不能に変化する可能性があります。

モデルデプロイメント手法

アプリケーションの速度、規模、インフラ要件に応じて、さまざまなデプロイメント手法には独自の利点があります。適切なデプロイメント手法を選択することは、AIのパフォーマンスにとって極めて重要です。 

• リアルタイムデプロイメント： リアルタイムデプロイメントは、リクエストが到着すると同時にAI予測を即座に提供し、チャットボット、レコメンデーションシステム、不正検知などのアプリケーションで即時応答を可能にし、時間に制約のある意思決定において低遅延と高い応答性を保証します。
• バッチデプロイメント： バッチデプロイメントは、大量のデータセットを即座ではなく、スケジュールされた間隔で処理します。これは分析、レポート生成、または夜間のモデルスコアリングに最適であり、即時応答を必要とせずに大量のデータを効率的に処理できます。
• ストリーミングデプロイメントストリーミングデプロイメントは、移動中の受信データを継続的に処理し、ほぼ瞬時の予測や洞察を提供します。IoT、センサー監視、ライブ分析で一般的であり、動的で時間に制約のあるAIタスクにおいて速度とスケーラビリティのバランスを取ります。
• エッジデプロイメント： エッジデプロイメントは、AIモデルを集中型サーバーではなくデバイス上でローカルに実行します。これにより、レイテンシが削減され、プライバシーが向上し、接続性の低い環境での動作が保証されます。自動運転車、スマートカメラ、産業用IoTアプリケーションなどに有用です。

AIモデルのデプロイはどのように機能しますか？

デプロイメントプロセスは通常、確立されたパイプラインに従いますが、具体的な実装はモデルの種類、インフラ、ビジネス要件によって異なります。

モデルのパッケージングと最適化

モデルが予測を提供できるようになる前に、本番環境に適した形式でパッケージ化する必要があります。これには多くの場合、PyTorchやTensorFlowなどのトレーニングフレームワークから最適化されたサービング形式への変換が含まれます。モデル最適化技術は、サービングパフォーマンスを劇的に向上させることができます。量子化はモデルの精度を低下させますが、多くの場合、最小限の精度損失で2〜4倍の高速化を実現します。大規模言語モデルの場合、KVキャッシュ最適化などの技術により、メモリ使用量を50〜80%削減できます。

サービングインフラストラクチャのセットアップ

モデルが最適化されたら、推論基盤が必要です。これには通常、Dockerのようなフレームワークでモデルをコンテナ化し、異なる環境間での一貫した動作を保証することが含まれます。言語モデル向けのvLLM、SGLang、またはTriton Inference Serverのような最新の推論フレームワークは、GPU効率のためのリクエストのバッチ処理など、多くの複雑な側面を自動的に処理します。

APIレイヤーとリクエスト処理

デプロイされたモデルは、リクエストを受け取り予測を返すためのAPIレイヤーを必要とします。これには、入力データを受け入れ、前処理を実行し、モデルを呼び出して推論を行い、応答をフォーマットするRESTfulエンドポイントの作成が含まれます。リクエスト処理には、入力検証、エラー処理、レート制限、および認証が必要です。

監視と可観測性

デプロイ後、監視は極めて重要になります。主にシステムメトリクスを監視する従来のソフトウェアとは異なり、MLモデルでは予測品質、データドリフト（入力パターンが変化した場合）、モデルのパフォーマンスメトリクス、およびモデルが影響を与えるビジネスKPIの追跡が必要です。

デプロイメントアーキテクチャと戦略

AIモデルをデプロイするために選択するアーキテクチャは、パフォーマンス、コスト、スケーラビリティ、および運用上の複雑さに大きく影響します。

リアルタイム推論アーキテクチャ

リアルタイム推論は、リクエストが到着するとすぐに予測を提供します。これは通常、RESTful APIを介して行われます。このアーキテクチャは、低レイテンシが重要なユーザー向けアプリケーション、不正検出システム、レコメンデーションエンジン、またはパーソナライゼーション機能に優れています。インフラストラクチャには、複数のモデルサーバーインスタンスにリクエストを分散するロードバランサーと、トラフィックパターンに基づいた自動スケーリングが含まれます。

パフォーマンス最適化が極めて重要になります。モデルキャッシュは冗長な計算を排除し、リクエストのバッチ処理は複数の受信リクエストをまとめてグループ化することで、GPU利用率を劇的に向上させます。一部のチームは、インテリジェントなバッチ処理戦略により、スループットを5〜10倍向上させています。

バッチ処理アーキテクチャ

バッチ処理は、個々のリクエストに即座に応答するのではなく、大量のデータを定期的に処理します。このアプローチは、日次レポートの生成、夜間データパイプラインの処理、または月次レコメンデーションの計算にうまく機能します。バッチアーキテクチャは、多くの場合、Apache Sparkのような分散コンピューティングフレームワークを使用して、複数のノード間で推論を並列化します。

エッジデプロイメントアーキテクチャ

エッジデプロイメントは、データが生成される場所により近い位置にモデルを配置し、スマートフォンやローカルサーバーなどのデバイスで推論を実行します。これにより、レイテンシが削減され、プライバシーが向上し、オフラインでの運用が可能になります。デバイスの計算リソースとメモリリソースが限られているため、エッジデプロイメントには大幅なモデル最適化が必要です。

サーバーレスとハイブリッド戦略

サーバーレスデプロイメントは、需要に基づいて自動的にスケーリングし、実際に使用された計算時間に対してのみ課金されるクラウド関数を使用します。多くの企業は、複数のデプロイメント戦略を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しており、ユーザー向け機能にはリアルタイム推論、分析にはバッチ処理、モバイルアプリケーションにはエッジデプロイメントを利用しています。

デプロイメントのためのツールとフレームワーク

AIデプロイメントエコシステムには、幅広い モデルデプロイメントツール 高性能な推論サービングからオーケストレーション、モニタリングまで、プロダクションパイプラインのさまざまな側面に対応するように設計されています。

高性能サービングフレームワーク

各フレームワークの1行コード例を含む更新されたセクションです。

1. vLLM 大規模言語のゴールドスタンダードとして登場しました。 モデルサービング、PagedAttentionや連続バッチ処理などの高度な最適化技術を実装しています。

# vLLM:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Llama-2-7b-hf --port 8000

2. SGLang （構造化生成言語）は、もう一つの高性能な選択肢を提供します。複雑な推論ワークロードや構造化された出力生成に特化しており、高度なキャッシュメカニズムにより、マルチターン会話やエージェントワークフローで2～5倍の高速化を実現できます。

# SGLang:
python -m sglang.launch_server --model-path meta-llama/Llama-2-7b-hf --port 30000

3. Hugging Face Text Generation Inference (TGI) は、Hugging Faceモデル向けに最適化されたサービングを提供します。テンソル並列処理、トークンストリーミング、連続バッチ処理などの機能を備え、シームレスなTransformers統合によりエンタープライズグレードのパフォーマンスを実現します。

# HF TGI:
docker run --gpus all -p 8080:80 -v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest --model-id meta-llama/Llama-2-7b-hf

4. TensorRT-LLM は、高度なモデルコンパイルを通じてNVIDIA GPU向けに最大限のパフォーマンス最適化を実現し、精度最適化とカーネル融合により最大10倍の高速化を達成します。

# TensorRT-LLM:
trtllm-build --checkpoint_dir ./llama-7b-checkpoint --output_dir ./llama-7b-trt --gemm_plugin float16

NVIDIA Triton Inference Serverは、単一のAPIを通じて複数のフレームワークからモデルを提供する統合プラットフォームを提供し、動的バッチ処理とモデルアンサンブルを可能にします。

# Triton:
tritonserver --model-repository=/models --backend-config=python, shm-default-byte-size=1048576

統合されたインフラストラクチャを求めるチームにとって、 TrueFoundryのモデルサービング機能は 個々のサービングフレームワークの選択と設定の複雑さを解消し、モデルの種類とパフォーマンス要件に基づいて最適なサービングバックエンド（vLLM、SGLang、TGI、TensorRT-LLM、その他）を自動的に選択します。

コンテナオーケストレーションとMLOpsプラットフォーム

Kubernetesは、コンテナ化されたMLワークロードをオーケストレーションするための標準となっており、オートスケーリング、ローリングアップデート、サービスディスカバリを提供します。MLflowはモデルレジストリと実験追跡を提供し、一方TrueFoundryの AI Gateway のようなプラットフォームは、3ミリ秒未満のレイテンシとエンタープライズグレードのセキュリティで、複数のモデルプロバイダーへの統合されたアクセスを提供します。

クラウドプラットフォームサービス

主要なクラウドプロバイダーはマネージドサービスを提供しています。 AWS SageMaker はエンドツーエンドのMLライフサイクル管理を提供し、 Google Vertex AI はGoogleのデータサービスとの強力な統合を提供し、 Azure Machine Learning はOpenAIおよびMicrosoftエコシステムとの統合を備えた包括的なMLOps機能を提供します。

デプロイメントにおける主要な考慮事項

セキュリティとプライバシー

AIモデルは機密データを処理することが多いため、セキュリティが最重要となります。入力検証は、敵対的な入力によってモデルが予測不能な動作をするのを防ぎます。AIシステムではデータプライバシーに関する考慮事項が増大し、モデルは意図せず出力から学習データを漏洩させる可能性があります。 企業のセキュリティ要件 には、ロールベースのアクセス制御、監査ログ、およびコンプライアンス認証がしばしば含まれます。

パフォーマンスとレイテンシーの最適化

AIアプリケーションに対するユーザーの期待は、従来のWebアプリケーションと同様に、応答が高速で信頼できることである。量子化のようなモデル最適化技術は2～4倍の高速化をもたらすことができ、インフラストラクチャの選択はパフォーマンスに大きく影響します。GPUアクセラレーションは適切なワークロードに対して高速化を提供しますが、コストが高くなります。

スケーラビリティとリソース管理

AIワークロードは、リソース要件が非常に変動しやすいです。言語モデルは、短いクエリでは数百MBのトークンアクティベーションを使用するかもしれませんが、複雑な推論では数ギガバイトを使用することがあります。従来のオートスケーリングアプローチは、これらのパターンに対応するのが難しいことが多く、リクエストの複雑さに基づいたインテリジェントなルーティングが必要となります。

コスト管理

適切な管理なしでは、AIデプロイメントのコストは急速に膨れ上がる可能性があります。GPUアクセラレーションインスタンスは1時間あたり3～10ドルの費用がかかることがあり、オートスケーリングの設定ミスにより、数千ドルもの予期せぬ費用が発生する可能性があります。モデルの最適化はコストに直接影響し、量子化による4倍の高速化は、75%のコスト削減につながる可能性があります。

さまざまな環境でのデプロイメント

クラウドデプロイメント

クラウドデプロイメントは、開発から本番環境への最速のパスを提供し、マネージドサービスがインフラストラクチャを自動的に処理します。利点としては、無制限のスケーラビリティと特殊なハードウェアへのアクセスがありますが、大規模になると継続的なコストが相当なものになる可能性があります。

オンプレミスデプロイメント

オンプレミスデプロイメントは、インフラストラクチャとデータを最大限に制御できます。これは、規制対象業界や機密データ要件を持つ組織にとって魅力的です。課題としては、初期費用が高くなることや、動的なスケーリングの複雑さが挙げられます。TrueFoundryの オンプレミスAIプラットフォーム はクラウドネイティブアーキテクチャを提供し、エアギャップ環境でも実行できます。

エッジデプロイメント

エッジデプロイメントは、推論をエンドユーザーデバイスにもたらし、レイテンシーを削減し、オフライン操作を可能にします。デバイスのリソースが限られているため、モデルの最適化が重要になります。分散されたデバイス間でモデルを更新するメカニズムが必要となるため、管理の複雑さが増します。

課題とは？

AIデプロイメントツールは著しく進歩しているにもかかわらず、組織はモデルを開発段階から本番環境へ移行させる際に、依然として大きな課題に直面しています。

スキルギャップの危機：

AIデプロイメントにおけるスキルギャップは、単なる採用の課題にとどまらず、教育カリキュラムと業界のニーズとの根本的な不一致を示しています。IBMの調査によると、企業の33%が「AIスキルと専門知識の不足」をデプロイメントにおける最大の障壁として挙げています。

従来のソフトウェアエンジニアは、モデルドリフト、統計的有意性、推論最適化といったMLの概念に苦労することがよくあります。逆に、モデル開発に長けたデータサイエンティストは、コンテナ化、API設計、セキュリティ強化といった本番環境での懸念事項に関する経験が不足していることが多々あります。

このスキルミスマッチは、いくつかの形で現れます。例えば、単純なモデルのためにチームが複雑なインフラを構築する「過剰設計のソリューション」、本番環境の要件に対応できない「不十分な設計のシステム」、適切な監視やフォールバックメカニズムなしにモデルをデプロイしてしまう「運用上の盲点」などです。

データ複雑性と品質の問題：

本番環境のデータは、管理された開発用データセットとは大きく異なります。実際のデータには、欠損フィールド、予期せぬエンコーディング、スキーマのバリエーション、そして変化する分布パターンが含まれます。

不正検知モデルは、異なる決済プロセッサからのスキーマのバリエーション、システム障害による機能の欠損、エンコーディングの不整合、新しい決済方法による分布の変化に対応する必要があります。データの前処理には、モデル自体と同じくらいのエンジニアリング作業が必要となることがよくあります。

インフラの複雑性と統合の課題：

現代のAIデプロイメントでは、Kubernetes、サービングフレームワーク（vLLM、SGLang、Triton）、監視システム（Prometheus、Grafana）、データパイプライン、クラウドサービスなど、数十もの専門ツールを統合する必要があります。各コンポーネントには、それぞれ異なる設定要件とAPIがあります。

コンポーネントが増えるにつれて、統合の複雑さは指数関数的に増大します。エンタープライズでのデプロイメントには、カスタムGPUスケジューリング、サービスメッシュ構成、監視スタックの統合、専門的なCI/CDパイプラインなどが含まれます。ベンダーロックインはこれらの課題をさらに複雑にし、要件が変更された際の移行を困難にします。

パフォーマンス最適化とリソース管理：

AIワークロードは、従来のインフラ管理アプローチでは対応が難しい、非常に変動の大きいパフォーマンス特性を示します。例えば、言語モデルは「今日の天気は？」のような単純なクエリを最小限のGPUメモリで100ミリ秒で処理できる一方で、「持続可能なエネルギー系スタートアップのための包括的な事業計画を作成せよ」といった複雑な推論タスクには60秒と数ギガバイトのメモリを必要とすることがあります。

この変動性により、キャパシティプランニングは極めて困難になります。従来のオートスケーリングは予測可能なリソース使用パターンに依存しますが、AIワークロードでは以下のような特性が見られます。類似のリクエストでも使用するリソースが大きく異なる「予測不可能なメモリ要件」、応答時間が桁違いに変動する「可変レイテンシ」、スループットがリクエストのグループ化戦略に大きく依存する「バッチサイズ感度」、そして異なるモデルタイプが全く異なるインフラ構成を必要とする「モデル固有のスケーリングパターン」です。

セキュリティとコンプライアンスの課題：

AIシステムは、従来のセキュリティツールでは対応できない新たな攻撃ベクトルをもたらします。敵対的入力は誤分類を引き起こす可能性があり、モデル反転攻撃は学習データを抽出して機密情報を露呈させる可能性があります。

企業要件は複雑さを増します。クラウドネイティブアーキテクチャと衝突するネットワーク分離、カスタム認証システム、データ所在地の制約、そして特定の技術的制御を必要とするコンプライアンスフレームワーク（GDPR、HIPAA、SOC 2）などです。

監視と可観測性の複雑さ：

従来のアプリケーション監視は、インフラストラクチャメトリクス（CPU、メモリ、ディスク）と基本的なアプリケーションメトリクス（リクエストレート、エラーレート、レイテンシ）に焦点を当てています。AIシステムは、多くのチームが効果的に実装するのに苦労する追加の監視レイヤーを必要とします。

モデル固有の監視には、予測信頼度分布、出力品質メトリクス、ビジネスKPI相関が含まれます。データドリフト検出は、入力パターンがモデルパフォーマンスに影響を与える可能性のある方法で変化したときにそれを特定します。モデルパフォーマンス追跡は、精度、適合率、再現率、およびその他の関連メトリクスを時系列で監視します。

モデルパフォーマンスの劣化とビジネスへの影響との間の時間差は大きく、明確な因果関係を確立することを困難にします。チームは、ビジネス成果に大きな影響を与える前に潜在的な問題を特定できる監視戦略を必要としますが、これらの機能を構築するにはかなりの専門知識と継続的なメンテナンスが必要です。

サイレント障害は特に問題であり、予測がますます不正確になるにもかかわらず、モデルはリクエストの処理を継続します。パフォーマンスの劣化とビジネスへの影響との間の時間差は、因果関係を確立することを困難にし、ビジネス成果に影響を与える前に問題を特定する監視戦略を必要とします。

結論

AIプロトタイプから本番システムへの移行は、現代のテクノロジー導入において最も重要な移行の一つです。多くの企業が何らかの形でAIを導入していますが、その導入プラクティスが真に成熟している企業はごくわずかです。このギャップは、課題であると同時に大きな機会でもあります。

成功のための重要なポイント

インフラストラクチャから始める：ポイントソリューションを構築するのではなく、ニーズに合わせて成長できるプラットフォームを選択してください。現代のプラットフォーム、例えば TrueFoundry は、統合されたインフラストラクチャがいかに複雑さを排除し、エンタープライズグレードのパフォーマンスを提供するかを示しています。

初日から運用性を優先する：監視、ロギング、エラー処理は、後から追加するのではなく、最初からデプロイメントアーキテクチャに組み込むべきです。

スケールと変動性を考慮した計画：AIワークロードは従来のアプリケーションとは異なる動作をします。可変的なリソース要件と予測不可能なパフォーマンス特性に対応できるよう、アーキテクチャを設計してください。

AIデプロイメントの未来

今後、エージェント型AIシステムとマルチモーダルモデルは、新たなインフラ要件を生み出すでしょう。市場は エージェント型AIプラットフォーム 特定の機能に特化したツールではなく、包括的で統合されたソリューションを提供するプラットフォームを求めています。企業は、運用上の複雑さが、ベストオブブリードのアプローチが持つ理論上の利点を上回ることを認識し始めています。

次のステップへ

AIプロトタイプから脱却し、真のビジネス価値をもたらす本番システムを構築する準備が整っている組織は、まず現在のデプロイメントプラクティスを見直すことから始めましょう。短期的な価値を提供しつつ、長期的な成長をサポートするプラットフォームを検討してください。

TrueFoundryの包括的なAIインフラプラットフォーム は、実績のあるエンタープライズデプロイメント、3ミリ秒未満の低遅延パフォーマンス、そしてシンプルなモデルサービングから複雑なエージェントワークフローまで、あらゆるものをサポートする実用的な出発点を提供します。AI実験からAIを活用したビジネス運用への転換が、AI主導経済における競争優位性を決定づけるでしょう。

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よくある質問

AIモデルのデプロイとは何ですか？

AIモデルのデプロイとは、学習済みモデルを本番環境に統合し、スケーラビリティ、信頼性、パフォーマンス監視を確保しながら、実際のアプリケーションで予測を行ったり、出力を生成したりできるようにするプロセスです。

AIデプロイメントとはどういう意味ですか？

AIデプロイメントとは、機械学習またはAIモデルを稼働中のシステムに実装し、それによって実際のデータを処理し、インサイトを提供し、またはタスクを自動的に実行できるようにすることです。これは、開発と、ビジネスまたはテクノロジーソリューションにおける実用的かつ運用上の利用との間のギャップを埋めるものです。

AIデプロイメントモデルにはどのような種類がありますか？

AIデプロイメントモデルには、オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドデプロイメントなど、いくつかの種類があります。それぞれ、AIアプリケーションのユースケース要件、リソースの可用性、レイテンシ、スケーラビリティのニーズに応じて、バッチ、オンライン、またはエッジデプロイメントとして構成できます。

主要なAIモデルデプロイメントツールにはどのようなものがありますか？

このプロセスにおける主要なソフトウェアオプションには、vLLM、SGLang、NVIDIA Tritonなどの高性能サービングフレームワークがあります。ライフサイクル全体の管理には、TrueFoundry、AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure Machine Learningなどがよく利用されます。適切なツールを選択するかどうかは、大規模言語モデルのスケーリング、リソース管理、および専用ハードウェア最適化の必要性によって異なります。

AIモデルはどのようにデプロイされますか？

このプロセスは、Dockerのようなコンテナを使用してモデルをパッケージ化し、量子化によって最適化することから始まります。その後、エンジニアはAPIリクエストを処理するためのサービングインフラストラクチャを構成し、トラフィックの変動を管理するためにオートスケーリングを実装します。最後に、データドリフトと予測品質を追跡するための包括的な監視が確立され、モデルの精度とセキュリティが維持されます。

TrueFoundryが最高のAIモデルデプロイメントツールである理由は何ですか？

TrueFoundryは、複雑なインフラタスクを自動化し、かつすべてのデータを自社のクラウドまたはオンプレミス環境内に保持できる点で優れています。さまざまなサービングバックエンドの設定の複雑さを解消する統合管理インターフェースを提供し、3ミリ秒未満のレイテンシーとエンタープライズグレードのセキュリティを保証するため、費用対効果の高いAIアプリケーションを拡張するのに最適です。