投稿者 global-ai-media 
生成AIをはじめとするAI技術の活用が、実験段階から本番環境へと移行する中、システムの安定性やデータガバナンスを担保するインフラの重要性が増しています。IBMとRed Hatによる新たなAIサービスの発表を紐解きながら、日本企業が直面する課題と実践的なインフラ戦略について解説します。
AI活用は「実験」から「本番運用」のフェーズへ
近年、多くの企業が生成AIや機械学習モデルの導入を進めてきましたが、日本国内においては社内業務の一部での試験運用や、PoC（概念実証：新しいアイデアや技術の実現可能性を検証すること）の段階に留まっているケースも少なくありません。しかし、グローバルな潮流はすでに「実験」から、実際の業務システムやプロダクトの裏側へAIを深く組み込む「本番運用（プロダクション）」へとシフトしています。
先日、IBMがIBM Cloud上で「Red Hat AI Inference」および「Red Hat OpenShift Virtualization Service」を発表しました。この動きはまさに、エンタープライズ企業がAIを本番環境で安全かつ効率的に稼働させるために必要なインフラ基盤への強いニーズを反映したものです。日本企業においても、単なる社内向けAIチャットの導入から一歩進み、顧客向けサービスへのAI組み込みや、基幹システムとの連携による高度な業務自動化が求められ始めています。
実運用における「推論」の課題とコンテナ技術の役割
AIモデルを本番環境で運用する際、実務的なボトルネックになり得るのが「推論（Inference）」のプロセスです。推論とは、学習済みのAIモデルに新しいデータを入力し、予測やテキストの生成といった結果を出力させる処理を指します。実業務でAIを利用する場合、多数のユーザーから絶え間なく寄せられるリクエストに対して、低遅延かつ安定的に推論を実行し続けなければなりません。
また、推論基盤を維持するための計算リソース（GPUなど）のコスト管理も深刻な課題です。今回発表されたような、コンテナ技術（アプリケーションとその実行環境をセットにして、どこでも同じように動かせるようにする技術）を活用した基盤は、リソースの柔軟な割り当てや需要に応じたスケーリングを可能にします。これにより、過剰なインフラ投資を抑えつつ、システムの安定稼働とコスト最適化を両立させることが期待できます。
ハイブリッド環境と日本のデータガバナンス
日本企業がAIの本番運用を進める上で、欧米以上に慎重な対応が求められるのがデータガバナンスとセキュリティの領域です。顧客の個人情報や製造現場の機密データ、独自の技術ノウハウなど、機微なデータを外部のパブリッククラウド上のAIモデルにそのまま渡すことに対しては、日本の商習慣や組織文化、各種法規制の観点から強い抵抗感が存在します。
この課題に対する現実的なアプローチが、オンプレミス（自社設備）やプライベートクラウド、そしてパブリッククラウドを適材適所で組み合わせる「ハイブリッド環境」でのAI運用です。機密性の高いデータは自社のセキュアな環境内で推論を行い、一般的な情報処理は拡張性の高いパブリッククラウドに任せるといったアーキテクチャが有効です。特定のクラウドベンダーに縛られないオープンソースベースのインフラ技術は、こうした日本のエンタープライズが求める複雑なセキュリティ要件とデータ主権の確保を後押しする重要な要素となります。
日本企業のAI活用への示唆
ここまでの動向を踏まえ、日本企業がAIの実運用に向けて考慮すべき実務的な示唆を整理します。
第一に、「PoCの段階から本番運用時のインフラ要件を想定する」ことです。手軽な外部APIを利用してプロトタイプを作るのは容易ですが、いざ全社展開や商用サービス化を行う段階で、応答速度の遅延や想定外のインフラコスト、セキュリティ要件が壁となりプロジェクトが頓挫するケースが散見されます。初期段階からインフラエンジニアや、MLOps（機械学習モデルの開発から運用までを継続的に管理・改善する仕組み）の知見を持つメンバーをチームに巻き込むことが不可欠です。
第二に、「自社のデータ区分に応じたハイブリッドなAI戦略の策定」です。すべての業務システムを単一のクラウドや巨大なAIモデルに集約するのではなく、データの機密性や業務要件に応じて、ローカル環境で稼働させる小規模な特化型モデルと、クラウド上の大規模言語モデル（LLM）を使い分けるといった柔軟な戦略が求められます。
AI技術の進化は目覚ましいですが、それを実質的なビジネス価値に変換し、長期的に運用していくためには、堅牢で柔軟なインフラストラクチャと自社のコンプライアンスに適合したガバナンス体制が不可欠です。目先のAIモデルの性能だけでなく、それを支えるインフラ基盤のトレンドを正しく捉え、運用体制を整備していくことが、今後の企業の競争力を左右するでしょう。