投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入がPoC（概念実証）から本格的な実運用フェーズへ移行する中、議論の中心は「どのモデルを使うか」から「いかに安定して稼働させるか」へとシフトしています。Cisco AI Summitで語られたビジョンをもとに、日本企業が直面するインフラ、セキュリティ、そしてエッジAIの課題と対策を実務的視点で解説します。
エンタープライズAIは「実験」から「インフラ競争」へ
Cisco AI Summitで強調されたのは、AIを支える「インフラストラクチャ」の重要性です。これまで多くの日本企業は、どのLLM（大規模言語モデル）を採用するか、どのようなプロンプトエンジニアリングを行うかという「アプリケーション層」に注力してきました。しかし、全社的な実運用フェーズに入ると、ボトルネックは計算資源（GPU）だけでなく、それらを繋ぐネットワークやデータセンターの処理能力に移動します。
記事にある「トークン生成（Token Generation）」という言葉は、単に文章を作ることだけでなく、膨大な計算リソースとネットワーク帯域を消費するプロセスを指します。企業が自社データを活用したRAG（検索拡張生成）やファインチューニングを行う場合、遅延なくセキュアにデータをやり取りするための「足回り」の強さが、UX（ユーザー体験）とコスト効率を決定づける要因となります。
データセンターとエッジの融合：日本の「現場力」を活かす鍵
今回のサミットで注目すべき点は、AIインフラのスコープが「データセンターからエッジまで」と定義されていることです。これは、すべてをクラウドに集約するアプローチからの転換を示唆しています。特に製造業や小売業、インフラ産業など「現場」を持つ日本企業にとって、エッジAI（端末側でのAI処理）は極めて重要です。
例えば、工場の検品ラインや店舗の防犯カメラ解析において、すべての映像データをクラウドに送ることは、通信コストやレイテンシ（遅延）、そしてプライバシーの観点から現実的ではありません。現場（エッジ）で推論を行い、必要なメタデータのみを中央に送る分散型のアプローチが求められます。Ciscoのようなネットワークベンダーがこの領域に注力している事実は、今後、ネットワーク機器そのものがAI推論の実行環境になっていく未来を予感させます。
セキュリティ・バイ・デザインとAIガバナンス
日本企業がAI活用を躊躇する最大の要因の一つがセキュリティリスクです。機密情報の漏洩や、「Shadow AI（社員が管理外のAIツールを勝手に使うこと）」への懸念は根強いものがあります。「セキュアなAIインフラ」という概念は、単にファイアウォールを設置することだけでなく、AIモデルへの入力データや出力結果をネットワークレベルで監視・制御する仕組みを含みます。
欧州のAI規制（EU AI Act）や日本のガイドラインへの準拠が求められる中、AIの挙動をアプリケーション任せにするのではなく、インフラ側でガバナンスを効かせることが、企業としての説明責任を果たす上で重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Cisco AI Summitの動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. インフラの再評価と将来予測
AI導入コストを試算する際、API利用料やGPUコストだけでなく、ネットワーク帯域の増強やセキュリティ機器の更新コストを含める必要があります。特にオンプレミス回帰やハイブリッドクラウド構成を検討する場合、ネットワークがボトルネックにならないよう事前の負荷テストが不可欠です。
2. 「エッジ」を戦略の中心に
日本企業の強みである「現場」にAIを組み込む場合、クラウド一辺倒ではなく、エッジコンピューティングを併用したアーキテクチャを設計してください。これにより、通信コストの削減とセキュリティリスクの低減を同時に実現できます。
3. 守りのガバナンスを攻めの基盤へ
セキュリティやコンプライアンスを「イノベーションの阻害要因」と捉えるのではなく、インフラレベルで安全性を担保することで、「社員が安心してAIを使える環境」を整備するという発想の転換が求められます。