投稿者 global-ai-media 
Salesforceなどのグローバルテック企業が、AI運用（AIOps）や大規模展開を担うシニアアーキテクトの採用を強化しています。この動向は、AI活用が単なる「モデル開発」から、システム全体の「運用・安定化・スケーラビリティ」を重視するフェーズへ移行していることを示唆しています。本記事では、この潮流を分析し、日本企業がAIを実業務に定着させるためのポイントを解説します。
モデル構築から「運用とスケール」へシフトするAIトレンド
AI技術の進化は日進月歩ですが、その実装現場における関心事は大きく変化しています。Salesforceがインド拠点で募集している「Applied AI Data Scientist, AIOps and Scale Products」というシニアレベル（PMTS/Architect）の求人は、現在のグローバルなAI開発の最前線がどこにあるかを象徴しています。
これまで多くの企業が注力してきたのは、新しいアルゴリズムの開発や、特定タスクにおけるモデル精度の向上でした。しかし、現在求められているのは「Applied AI（応用AI）」、つまりビジネスの現場で実際に価値を生み出し続けるための実装力です。特に、大規模なSaaS製品やプラットフォームを持つ企業においては、AIモデルを単にデプロイするだけでなく、それを数百万ユーザー規模で安定稼働させ、さらにシステム自体の運用監視（AIOps）にAIを活用することが競争力の源泉となっています。
AIOps：日本企業の「運用保守」を変える鍵
今回の求人にある「AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）」は、ITシステムの運用監視にAIを適用する領域です。ログデータの分析、異常検知、障害予兆の発見、そして障害対応の自動化などが含まれます。
日本企業、特に多くのレガシーシステムを抱える大企業や、人月商売が中心のSIer構造においては、システム運用・保守（O&M）に多大な人的リソースが割かれています。夜間の障害対応や、膨大なログからの原因特定といった業務は、エンジニアの疲弊を招く大きな要因です。
グローバルのテック企業は、ここにAIアーキテクト級の人材を投入し、運用の自律化・高度化を進めています。日本企業においても、AIを「チャットボット」や「コンテンツ生成」といったフロントエンドの機能だけでなく、バックエンドの「システム運用コスト削減」や「サービス信頼性向上（SRE）」のために活用する視点が、今後ますます重要になるでしょう。
「作る人」ではなく「全体を描ける人」の不足
注目すべきは、募集されているのが単なるデータサイエンティストではなく、「Architect（アーキテクト）」レベルの人材である点です。これは、AIモデル単体の性能よりも、データパイプライン、推論インフラ、ガバナンス、コスト管理を含めたシステム全体の設計能力が問われていることを意味します。
日本国内のAIプロジェクトでは、PoC（概念実証）で優れたモデルができても、本番環境への移行段階で「推論コストが高すぎる」「既存システムとの連携が困難」「誤回答（ハルシネーション）のリスク管理ができない」といった理由で頓挫するケースが散見されます。これを防ぐためには、プロジェクト初期から運用とスケールを見据えた全体設計ができるAIアーキテクトの存在が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバル企業の採用動向から見える「実運用・スケール重視」の姿勢を踏まえ、日本企業は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. AI活用の目的を「運用効率化」へ広げる
新規サービス開発だけでなく、既存システムの運用監視や障害対応の自動化（AIOps）にAIを適用することを検討してください。少子高齢化によるエンジニア不足が深刻化する日本において、運用の自動化は経営課題そのものです。
2. PoCのゴールを「モデル精度」から「運用可能性」へ再設定する
精度90%のモデルを作るだけでなく、「誰が運用するのか」「推論コストはペイするのか」「異常時にどう検知・復旧するか」までをPoCの段階で検証項目に含める必要があります。
3. AIアーキテクトの育成・確保
Pythonでコードが書ける人材だけでなく、ビジネス要件とITインフラ、そしてAIの特性（不確実性など）を総合的に理解し、システム全体をデザインできる人材を評価・登用する仕組みが求められます。