投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入がPoC（概念実証）から本番運用へと進む中、検索拡張生成（RAG）システムの安定稼働とコスト最適化が重要な課題となっています。本記事では、NVIDIAが解説するKubernetes上での水平オートスケーリングの手法をもとに、変動するトラフィックに対してLLM推論リソースをどのように自動制御すべきか、日本企業の運用実態に即して解説します。
エンタープライズRAGにおけるスケーラビリティの課題
日本企業においても、社内ナレッジ検索やカスタマーサポートの自動化など、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いたアプリケーションの実用化が進んでいます。しかし、PoC段階では顕在化しなかった問題として「トラフィック変動への対応」が挙げられます。
RAGシステムは、単一のモデルではなく、検索（Retriever）、再ランク付け（Reranker）、そして回答生成（LLM）という複数のコンポーネントが連動して動作します。特にLLMの推論部分はGPUリソースを大量に消費するため、アクセス集中時にリクエストが滞留し、応答速度（レイテンシ）が著しく低下するリスクがあります。逆に、アクセスが少ない夜間や休日にも大量のGPUを確保し続けることは、昨今の円安傾向やクラウドコスト高騰を鑑みると、経営的な無駄となります。
同時リクエスト数とキュー深度に基づくオートスケーリング
元記事であるNVIDIAの技術ブログでは、Kubernetes環境下において、NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）のような推論サービスをどのように水平オートスケーリング（Horizontal Autoscaling）させるかについて解説しています。ここで重要なのは、従来のWebアプリケーションで一般的だった「CPU使用率」や「メモリ使用率」に基づくスケーリングだけでは、生成AIのワークロードには不十分であるという点です。
LLMの推論においては、GPUがフル稼働していても、リクエストのキュー（待ち行列）が処理しきれていなければ、ユーザー体験は悪化します。記事では、負荷の指標として「同時リクエスト数」や「キューの深さ（Queue Depth）」を監視し、これらが閾値を超えた場合に自動的にPod（コンテナの単位）を増やす手法が提案されています。これにより、突発的なアクセス増に対しても、システムが自動的にリソースを拡張し、安定したレスポンスを維持することが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向から、日本国内でAIシステムを構築・運用する意思決定者およびエンジニアは、以下の点に留意すべきです。
1. 非機能要件としての「スケーラビリティ」の定義
「精度」の追求だけでなく、「どの程度の同時アクセスまで許容するか」「応答時間は何秒以内を目指すか」というSLA（サービスレベル合意）を早期に定義する必要があります。特にBtoCサービスや全社規模の社内システムでは、ピーク時の負荷を見積もり、それに応じたオートスケーリング設計を組み込むことが必須です。
2. GPUコスト管理とリソースの最適化
国内の商習慣として、予実管理の厳格さが求められることが多いですが、AIのワークロードは従量課金的な性質を強めます。キューの滞留状況に応じてきめ細かくリソースを増減させる仕組み（KEDAなどのKubernetesイベント駆動オートスケーラーの活用など）は、高価なGPUインスタンスの無駄遣いを防ぐための有効な投資となります。
3. 運用体制とスキルの確保
Kubernetes上での高度なオートスケーリング実装は、インフラエンジニアに高い専門性を要求します。自社でこれらを構築・運用するリソースが不足している場合は、フルマネージドなLLMプラットフォームの利用を検討するか、あるいはMLOps（機械学習基盤の運用）に特化した外部パートナーとの連携を視野に入れるなど、組織の技術成熟度に合わせた「持続可能な運用設計」が求められます。