投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの初期段階が過ぎ、競争の焦点は「どのモデルが賢いか」から「いかに効率的かつ安全にAIインフラを構築・運用するか」というフェーズに移行しています。本稿では、インフラ構築の自動化やコンプライアンス対応におけるAIエージェントの活用事例（Pulumiなど）を交え、日本企業が直面する「AIの実装・構築競争」への向き合い方を解説します。
モデル競争の先にある「建設ラッシュ」
これまでAI業界のニュースといえば、OpenAIやGoogle、Anthropicといった主要プレイヤーによる「どちらのLLM（大規模言語モデル）が高性能か」というモデル性能競争が主役でした。しかし、The New Stackの記事が示唆するように、現在の競争領域は急速に「インフラストラクチャの構築（Construction）」へとシフトしています。
これは、AIモデルを単にAPIとして利用する段階から、自社データを取り込み、セキュアな環境で運用し、法的要件を満たしながらサービスとして安定稼働させるための「足場固め」がビジネスの成否を分けるようになったことを意味します。いわば、AIという「エンジン」の性能争いから、それを搭載して走る「車体（プラットフォーム）」の製造競争へと変わったのです。
インフラ管理をAIが担う時代：Pulumiの事例
この「建設競争」において注目すべきトレンドの一つが、インフラ構築・管理（IaC: Infrastructure as Code）の領域へのAIエージェントの導入です。元記事でも触れられているPulumiの事例は非常に象徴的です。同社のAIエージェントは、インフラコードの生成だけでなく、長年蓄積された「コンプライアンス違反のバックログ（未処理案件）」の解消にも活用されています。
従来、クラウドインフラのセキュリティ設定やコンプライアンス準拠のチェックは、SRE（Site Reliability Engineering）やセキュリティ担当者が手動、あるいは静的なルールベースのツールで行ってきました。しかし、クラウド環境の複雑化に伴い、人間による管理は限界を迎えています。AIエージェントが「このS3バケットの設定はプライバシーポリシーに違反しているため、修正コードを提案する」といった自律的な動きを見せることで、インフラ構築のスピードと品質を同時に引き上げることが可能になります。
日本企業における「守りのDX」とAIインフラ
この潮流は、日本の企業組織にとって極めて重要な意味を持ちます。日本企業は、個人情報保護法や業法による規制が厳しく、また社内稟議やコンプライアンスチェックのプロセスが重厚になりがちです。これがAI活用のボトルネックとなるケースが散見されます。
しかし、前述のようにAI自身がインフラの「法適合性」や「社内規定遵守」を監視・修正してくれるようになれば、ガバナンスを効かせつつ開発スピードを維持することが現実的になります。特に、日本国内ではインフラエンジニアやセキュリティ人材が慢性的に不足しています。AIを「インフラ構築のパートナー」として迎え入れることは、人材不足に対する有力な解となり得ます。
リスクと限界：ブラックボックス化の懸念
一方で、インフラ構築をAIに依存することにはリスクも伴います。AIが生成したインフラ構成（TerraformやPulumiのコードなど）がブラックボックス化し、担当者が「なぜその設定になったのか」を理解できないまま運用が進む恐れがあります。
万が一、AIが誤った設定を展開してシステム障害やセキュリティホールを生んだ場合、その責任の所在や復旧手順が不明確になるリスクは無視できません。日本企業が導入する際は、「AIに任せる領域」と「人間が最終承認する領域」を明確に区分けする、いわゆる「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計が、モデル利用時以上にインフラ層で重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの「建設競争」を勝ち抜くために、日本企業の実務者は以下の3点を意識する必要があります。
1. モデル選定よりも「MLOps基盤」への投資を優先する
最新のモデルを追いかけるだけでは差別化になりません。どのモデルを選んでも素早く安全にデプロイし、継続的に学習・改善できる「パイプライン（MLOps基盤）」の構築こそが、中長期的な資産となります。
2. ガバナンスの自動化（Governance as Code）を推進する
日本の複雑な商習慣や法規制への対応を、人の手ではなく、AIやコードによる自動チェックに置き換えていくべきです。PulumiのようなAIエージェントを活用し、コンプライアンス対応を「足かせ」から「自動化された標準機能」へと昇華させることが求められます。
3. インフラエンジニアのリスキリングとAI協働
インフラ担当者は、コードを書くこと自体よりも、AIが生成したアーキテクチャの妥当性を評価し、ビジネス要件と照らし合わせる「設計者・監督者」としてのスキルセットへシフトする必要があります。AIにインフラを作らせ、人間はその品質と安全性を担保する、という分業体制を早期に確立した組織が、次のフェーズで優位に立つでしょう。