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。
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
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。
インフラと統合の課題は、ビジネス成果にどう影響するか
ラージ氏 これらの課題は、直接的なビジネスリスクにつながる。インフラの制約はパフォーマンスの不安定さを招き、信頼性やユーザーの信頼を損なう。統合の不備は、意図しないアクションや不完全な処理を引き起こし、コンプライアンスや財務上のリスクを生じさせる。
経営幹部にとって、これは「運用の不確実性」となる。成果の予測が難しくなり、ビジネス目標との整合性を保つことが困難になっていく。そのため、組織はAIシステムを孤立したアプリケーションとしてではなく、継続的な管理を要する「運用プラットフォーム」として扱い始めている。
クラウドプラットフォームは、実稼働環境特有の要求にどう適応しているか
ラージ氏 この変化はいくつかの方向で進んでいる。
- サービス間の相互作用を管理するオーケストレーション層の重視
- パフォーマンスだけでなく、システムの「挙動」を追跡する可観測性（オブザーバビリティ）ツールの統合
- システムがリアルタイムに適応するためのフィードバック駆動型アーキテクチャのサポート
- 結果への制御を強めるための「実行層」と「意思決定層」の分離
計算資源やストレージから、調整、制御、そして整合性へとフォーカスが移っている。成功を収めるのは、システムの挙動を継続的に管理し、AIによる成果をビジネスの意図に合わせ続けられる組織だろう。
従来のガバナンス手法では不十分なのか
ラージ氏 従来のガバナンスは、事前に定義されたルールや静的な検証、定期的なレビューに依存している。これらは決定論的なシステム（入力で出力が一意に決まるシステム）向けの設計だ。AIシステムはそのようには動かない。文脈に基づいて適応し、相互作用し、進化する。
今求められているのは、デプロイ前だけでなく、実行中に継続的に監視・調整を行う「実行時制御」への移行だ。
多くの場合、システムは運用上は安定しているように見えても、意図しない挙動を示すことがある。これは「システム性能」と「実際の挙動」の間に乖離（かいり）が生じている証拠だ。事前にルールを強制することよりも、展開される挙動をどう管理するかが重要になる。
経営層がAIについて犯しがちな間違いはあるか
ラージ氏 最も一般的な間違いの1つは、AIプロジェクトを「従来のソフトウェアプロジェクトの延長」として扱うことだ。デプロイさえすれば予測通りに動くという前提がある。現実には、AIシステムは特に動的な環境下で、新しい形の不確実性をもたらす。
また、モデルの性能ばかりを重視し、運用の複雑さを過小評価することも間違いだ。多くの組織がモデルの構築には巨額を投じるが、それを安定して動かすためのインフラや統合、制御メカニズムには十分な投資をしていない。
AIシステムから価値を引き出すために、経営層は何を優先すべきだろうか
ラージ氏 次の3つの優先事項がある。
- 可視化：単に動いているかではなく、システムがどう振る舞っているか（意思決定のパターンや一貫性、成果との整合性）を把握する必要がある
- 制御：組織はリアルタイムで介入し、挙動を修正できなければならない。実行中に進化するシステムに、静的な制御では不十分だ
- 統合：AIシステムを、ビジネスワークフロー、データソース、ガバナンス枠組みと密接に連携させる必要がある
指標（メトリクス）の観点では、稼働率やレイテンシ（遅延）といった従来のKPIだけでは不十分だ。以下の項目を追跡する組織が増えている。
- 文脈に応じた意思決定の正確性
- 環境をまたいだ成果の一貫性
- 時間の経過による挙動の変化（Behavioral drift）
- ビジネスプロセスおよび成果への影響
これらの指標こそが、AIシステムが価値を提供しているかどうかを判断する有意義な基準となる。
課題解決に向けて、組織はどのような変化を遂げているか
ラージ氏 分散システムやクラウドネイティブな運用に沿ったパターンを採用し始めている。これには、システム挙動の継続的なモニタリング、逸脱を検知・修正するフィードバックループ、構造化された統合層、意思決定ロジックの分離などが含まれる。
「単にAIをデプロイする」段階から、「AIシステムを能動的に管理する」段階へのシフトが起きている。
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