投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの熱狂が一段落し、企業は「実験」から「実実装」のフェーズへと移行しつつあります。技術の進化が激しいこの分野で、2030年になっても陳腐化しないAIシステムを構築するには何が必要か。Red Hatが提唱する「インフラ、プラットフォーム、プラクティス」への着眼点をベースに、日本企業が直面する課題と長期的なAI戦略について解説します。
モデルは変わる、基盤は残る
昨今のAIブームにおいて、多くの議論は「どのモデル（LLM）が最も賢いか」という点に集中しがちでした。GPT-4、Claude 3、Geminiなど、モデルの性能競争は目覚ましいものがあります。しかし、Red Hatの記事が示唆するように、長期的な視点に立ったとき、真に重要なのは「特定のモデル」そのものではありません。
2030年という中長期的な時間軸で考えた場合、今日最先端とされるモデルも、数年後にはレガシーとなっている可能性が高いでしょう。日本企業が今投資すべきは、次々と登場する新しいモデルを柔軟に受け入れ、自社のシステムに組み込み、安全に運用し続けるための「インフラとプラットフォーム」です。
これは、建設業で言えば「どんな建物を建てるか」というデザイン（モデル）だけでなく、「地盤改良と基礎工事」（インフラ）を疎かにしてはならないのと同じです。特に、日本の商習慣においては、一度導入したシステムの保守運用（O&M）が長期化する傾向があります。流行の技術を継ぎ接ぎしただけのシステムは、将来的に膨大な「技術的負債」となり、DXの足枷となるリスクがあります。
「一発屋」で終わらせないためのMLOps
AIプロジェクトにおける最大の落とし穴は、PoC（概念実証）で満足してしまうことです。いわゆる「PoC疲れ」や「PoC貧乏」と呼ばれる現象ですが、これを脱却し、ビジネス価値を生み出し続けるためには、再現性のあるプロセスが必要です。
ここで重要となるのが、MLOps（Machine Learning Operations）やLLMOpsと呼ばれる概念です。これは、AIモデルの開発・デプロイ・運用・監視を、ソフトウェア開発のDevOpsのように自動化・効率化する取り組みを指します。
日本企業、特に製造業には、現場での「カイゼン」活動という強力な文化があります。AI活用においても、モデルを一度作って終わりではなく、データドリブンに継続的に精度を改善していくプロセスを組織文化として定着させることが、2030年に向けた競争力の源泉となります。ベンダーに丸投げするのではなく、内製、あるいはベンダーと協業しながら、自社で運用の主導権を握れる体制づくりが求められます。
ハイブリッドクラウドとデータ主権
グローバルな視点で見ると、AIを動かす場所（インフラ）の選択肢として、ハイブリッドクラウドの重要性が再認識されています。パブリッククラウドの強力なGPUリソースを活用しつつ、機密性の高いデータや、低遅延が求められる推論処理はオンプレミス（自社サーバー）やエッジで行うという考え方です。
日本国内では、個人情報保護法や経済安全保障の観点から、データの保管場所（データレジデンシー）に対する意識が高まっています。特定のパブリッククラウドのみに依存する「ベンダーロックイン」を避け、環境が変わってもAIワークロードを移植できるコンテナ技術（Kubernetesなど）ベースのプラットフォームを採用することは、将来のリスクヘッジとして極めて合理的です。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバル動向と実務的観点を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意すべきです。
1. 「魔法の杖」ではなく「パイプライン」への投資
特定のAIモデルに過度な期待を寄せるのではなく、どんなモデルが来ても対応できるデータパイプラインと運用基盤（MLOps環境）への投資を優先してください。これが中長期的なコスト削減につながります。
2. ガバナンスとイノベーションの両立
日本企業はリスク回避の傾向が強いですが、完璧な安全性を求めて何もしないことは最大のリスクです。サンドボックス環境（隔離された実験環境）を整備し、失敗が許容される領域でアジャイルに開発を進める一方、本番環境では厳格な監査ログとセキュリティポリシーを適用するという、メリハリのあるガバナンス設計が必要です。
3. 小規模モデル（SLM）の活用検討
すべてを巨大なLLMで解決しようとすると、コストと電力消費が持続可能ではありません。特定の業務知識に特化した小規模モデル（SLM）を自社環境で動かすことは、コスト、速度、セキュリティの観点から、日本企業の現場業務への適用において現実的な解となるでしょう。
2030年に生き残っているAIシステムとは、派手なデモができるシステムではなく、空気のように業務に溶け込み、当たり前に保守・運用され続けているシステムのことです。今こそ、足元のインフラとプロセスを見直すタイミングと言えるでしょう。