経営層がAIについて犯しがちな間違いとは

AIシステムは「デプロイ後」が本番　情シスが直面する運用の新常識とは

AI導入の成功はデプロイではなく、その後の「運用」で決まる。既存のクラウドインフラやガバナンスでは制御しきれないAI特有の挙動が、企業のコストと信頼を脅かし始めている。本稿では、AIを単なるアプリケーションではなく「自律的なプラットフォーム」として制御し、ビジネス価値を最大化するための実務的な指針を解き明かす。

公開 2026年04月16日 05時01分

著者

Kathleen Casey

[TechTarget]

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　生成AIやエージェント型AIへの投資を加速させる中で、多くの企業が「モデルのデプロイは出発点にすぎない」という事実に気付き始めている。真の試練は、システムが実稼働（プロダクション）環境に移行した後に訪れる。

　FinOps FoundationやFlexeraなどの調査結果は、クラウド環境のコスト管理、可視化、そして投資対効果への懸念が高まっていることを示している。例えば「Flexera 2026 State of the Cloud Report」によれば、大半の組織がクラウドのコスト管理に苦慮し、利用状況の継続的な可視化もできていない。AI主導のワークロードが加わることで、これらの課題はさらに複雑化する。AIシステムが試験的なパイロット運用から大規模な実稼働環境へと移行するにつれ、問題はより鮮明になっている。

　「AIシステムは単に動くだけではない。実稼働環境で、さまざまなサービス間で対話し、進化し、意思決定を行う。これにより、問題の本質は『ワークロードのデプロイ』から、『成果を出し続けるシステムの管理』へと変化する」とヴァルン・ラージ氏は指摘する。

　以下では、AIを活用したシステムを含む大規模なエンタープライズシステムに携わるクラウドおよびAIプラットフォームのリーダーを務めるラージ氏に、組織がAIシステムを構築する方法と本番環境で運用する方法との間に広がるギャップについて聞いた。

企業の意思決定にAIはどんな影響を与えているか

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ラージ氏　AIはもはや、単なる「1つのワークロード」ではない。自ら意思決定を行い、サービスを横断して相互作用し、時間の経過とともに進化するシステムのように振る舞う。そのため、企業の関心は「どこで動かすか」から「システムをどう制御するか」へと移っている。

　現在のクラウドについての意思決定は、動的な挙動のサポートや継続的なモニタリング、そしてガバナンスの枠組みとの整合性を軸に行われる。これは、インフラ中心の思考から、運用モデルの準備態勢（レディネス）を重視する思考への転換を意味する。

AIシステムが実稼働環境に移行した後、組織が最も困難に直面するのはどこか

ラージ氏　デプロイ後、システムが現実の環境と相互作用し始めたときに最大の課題が現れる。企業の現場では、主に次の3つの領域が浮上している。

インフラストラクチャの制限
統合（インテグレーション）の複雑さ
実行時の制御（ランタイムコントロール）の欠如

　従来のクラウド環境は、予測可能なトランザクション型のワークロード向けに設計されている。しかし、AIシステムは反復的で、状態を持ち、時に予測不能な動きを見せる。同時に、APIやデータプラットフォーム、ビジネスワークフローとの統合に強く依存している。わずかな不整合でも、運用全体に大きな問題を引き起こす可能性がある。