投稿者 global-ai-media 
生成AIの議論はモデルの性能やアプリケーションの機能に集中しがちですが、それを支える物理的なインフラストラクチャへの投資がなければ、企業での本格活用は実現しません。Cisco Systemsのチャック・ロビンスCEOによる最近の発言を起点に、AI時代に求められるネットワークやデータセンターの在り方、そして日本企業が直面するインフラ刷新の課題について解説します。
AIブームの裏側にある「インフラ」の現実
現在、多くの日本企業が生成AIの活用に向けた実証実験（PoC）を進めています。しかし、チャットボットのような小規模な導入から、全社的な業務フローへの組み込みや、顧客向けサービスへの展開へとフェーズを進めようとした瞬間、多くの企業が「インフラの壁」に直面します。
Ciscoのチャック・ロビンスCEOが指摘するように、AIは単なるソフトウェアの問題ではなく、巨大な計算資源とデータ転送能力を要求する「インフラストラクチャ」の課題でもあります。AIモデルの学習（Training）はもちろん、実際にユーザーが利用する推論（Inference）のフェーズにおいても、膨大なデータがデータセンター間やクラウドとエッジ間を行き来します。これに耐えうるネットワーク帯域、低遅延（ローレイテンシ）な接続環境、そして安定した電力供給がなければ、どんなに優れたAIモデルも宝の持ち腐れとなってしまいます。
ネットワークとセキュリティの一体化
日本企業、特に大手企業において障壁となりやすいのが、既存の厳格なセキュリティポリシーとネットワーク構成です。従来の境界型セキュリティ（ファイアウォールの内側は安全、外側は危険という考え方）では、外部のLLM（大規模言語モデル）APIと社内データを安全かつ高速に連携させることが困難な場合があります。
ここで重要になるのが、ネットワークそのものにセキュリティ機能を組み込むという考え方です。AIのエージェントが社内の機密データにアクセスする際、その通信が正当なものであるかをリアルタイムで監視・検証する「オブザーバビリティ（可観測性）」の確保が不可欠です。単に回線を太くするだけでなく、AIのトラフィックを可視化し、異常を検知できるインテリジェントなネットワークインフラへの刷新が求められています。
オンプレミス回帰とハイブリッドクラウドの現実解
すべてのAIワークロードがパブリッククラウド上で完結するわけではありません。特に日本では、個人情報保護法や経済安全保障推進法、あるいは業界独自の規制により、機密性の高いデータをパブリッククラウドに出すことを躊躇する企業が少なくありません。
そのため、一般的なタスクにはクラウド上の高性能なモデルを利用しつつ、機密データを扱う処理には自社データセンター（オンプレミス）やプライベートクラウド上の小規模モデル（SLM）を利用するという「ハイブリッドAI」環境が現実的な解となります。この場合、クラウドとオンプレミスをシームレスかつ高速に接続するネットワークインフラの設計難易度は上がりますが、ガバナンスとパフォーマンスを両立させるためには避けて通れない道です。
日本企業のAI活用への示唆
AIインフラへの投資は、決して安価ではありません。しかし、これを単なるコストと捉えるか、競争力の源泉と捉えるかで、数年後の企業の立ち位置は大きく変わります。以下に、日本企業の意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントを整理します。
1. 「AI担当」と「インフラ担当」の連携強化
日本の組織ではアプリケーション開発（DX推進）とインフラ管理（情シス）が縦割りになりがちです。AI導入においては、モデル選定の段階からインフラ担当者を巻き込み、「そのAIを動かすために必要な帯域や計算資源は確保できるか」「セキュリティ要件をインフラレベルでどう担保するか」を早期に議論する必要があります。
2. レガシー資産の棚卸しと刷新
古いネットワーク機器や複雑化したVPN構成が、AIのレスポンス低下の原因になることがあります。AI活用を機に、技術的負債となっているレガシーインフラの刷新を経営課題として提案する好機と捉えるべきです。
3. ガバナンスを効かせた接続環境の整備
「禁止」によるリスク回避ではなく、「監視・制御可能な環境」の構築を目指すべきです。どのデータがどのAIモデルに送信されているかをネットワークレベルで追跡できる仕組みを整えることで、コンプライアンスを遵守しながら現場の利便性を高めることが可能です。