投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント（Agentic AI）」へと移行しつつあります。しかし、複数のデータソースを横断して高速に処理を行うAIエージェントの実装には、従来の集中型クラウドだけではレイテンシやセキュリティの課題が生じます。本記事では、Equinix等の事例を参考に、AIインフラの分散化（Distributed AI）がなぜ重要になるのか、日本企業の視点で解説します。
「Agentic AI（自律型AIエージェント）」が求めるインフラの条件
現在、世界のAIトレンドは、人間がプロンプトを入力して回答を得る受動的なAIから、目標を与えれば自律的にツールを使いこなしタスクを完遂する「Agentic AI（自律型AIエージェント）」へと進化しています。元記事にあるZetaris（AIレイクハウスプロバイダー）の事例は、まさにこのAIエージェントの市場投入時間を短縮するために、セキュアで分散されたAIインフラを活用した点にあります。
AIエージェントは、単に言語モデルが賢いだけでは機能しません。社内の販売データ、顧客ログ、在庫情報など、物理的に離れた場所に点在する複数のデータソースへリアルタイムにアクセスし、推論を行う必要があります。これらをすべて単一のパブリッククラウドに集約しようとすると、データの移動コスト（Egress Cost）や、物理的な距離によるレイテンシ（遅延）がボトルネックとなり、実用的な応答速度が得られないケースが増えています。
中央集権型から「分散型AI（Distributed AI）」へ
そこで注目されているのが「分散型AI」というアプローチです。これは、すべてのデータと計算処理を巨大なクラウドセンター一箇所で行うのではなく、データが発生する場所（エッジ）や、企業のプライベート環境に近い場所（コロケーションデータセンターなど）で処理を分散させる考え方です。
日本企業においても、機密性の高いデータをパブリッククラウド上のLLM（大規模言語モデル）に直接送信することへの懸念は根強く残っています。分散型インフラを採用することで、学習データや機密データは自社の管理下（プライベート環境）に置きつつ、必要な計算リソースやモデルへのアクセスだけを高速な専用線で接続する「ハイブリッド・マルチクラウド」構成が可能になります。
これにより、セキュリティとコンプライアンスを担保しながら、AIエージェントに必要な高速なデータアクセスを実現できます。Zetarisの事例が示唆するのは、AIの実用化においてはモデルの性能だけでなく、「データがいかにスムーズに、安全にAIに供給されるか」というインフラ設計が競争力を左右するということです。
日本市場における「データ主権」とコストの課題
日本国内でAI活用を進める際、避けて通れないのが「データ主権（Data Sovereignty）」と「コスト管理」の問題です。個人情報保護法や経済安全保障の観点から、特定のデータは国内サーバーに留める必要があります。一方で、推論のたびに海外のAPIサーバーへデータを送っていては、通信遅延によるユーザー体験の悪化や、為替影響を含めたAPI利用料の高騰を招きます。
分散型AIインフラは、推論エンジン（Inference）をユーザーに近い日本のデータセンターに配置し、学習（Training）は安価なリソースがある場所で行うといった柔軟な配置を可能にします。特に、製造業のファクトリーオートメーションや、小売業のリアルタイム在庫管理など、ミリ秒単位の応答が求められる現場において、物理的に近い場所でAIを動かすメリットは計り知れません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のEquinixとZetarisの事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアが考慮すべき点は以下の3点に集約されます。
- 「AIエージェント」を見据えたデータ基盤の整備：
今後、AIは「対話」から「行動」へシフトします。サイロ化（分断）されたデータをAIが横断的に利用できるよう、データレイクハウスのような統合的なデータ基盤の構築を急ぐ必要があります。 - ハイブリッドなインフラ戦略への転換：
「すべてパブリッククラウド」か「すべてオンプレミス」かという二元論ではなく、機密性と速度のバランスを見て、適材適所に処理を配置する分散型アーキテクチャを検討すべきです。特にセキュリティ要件の厳しい金融・医療・公共分野では、このアプローチが現実解となります。 - データガバナンスとコストの最適化：
AIの利用が拡大するにつれ、インフラコストは指数関数的に増大します。データをむやみに移動させない設計（Data Gravityへの対応）は、セキュリティリスクの低減だけでなく、長期的なコスト削減にも直結します。