クラウドの先へ：AI戦略にエッジの視点が不可欠な理由

私たちは今、インテリジェント時代に突入しています。この時代では、膨大な量のデータがAIによって活用され、製品の改良、効率性の向上、医療や交通の進化、そしてよりパーソナライズされた体験の提供が実現されています。自動運転車、ヘルスケアモニタリング、スマートマニュファクチャリング、精密農業といった新たなAIのユースケースは、私たちの生活と世界をより良くすることを約束しています。 

GPUがより手頃で利用しやすくなるにつれて、AIはあらゆる場所に浸透し、あらゆる規模の企業がその恩恵を受けるようになるでしょう。しかし、AIがもたらす洞察や効率性の利点をすべて享受するためには、企業は適切なITインフラストラクチャを適切な場所に配置する必要があります。最先端のAIユースケースでは、低遅延でのリアルタイムなデータ処理は必須条件です。そしてそのためには、データが生成され、利用される場所に近いエッジロケーションでの処理能力が求められます。 

パブリッククラウドに過度に依存するITモデルでは、多くのAIアプリケーションが要求するリアルタイム処理の要件を満たすことはできません。遠く離れたパブリッククラウドのデータセンターにデータを移動させることは、遅延を増大させるだけでなく、データプライバシーやセキュリティに関する懸念を引き起こす可能性があります。AIで成功を収めるためには、企業はパブリッククラウドの利用を補完するものとして、エッジロケーションに相互接続されたハブを必要とします。エッジロケーションでグローバルなエコシステムと密に接続された堅牢なハイブリッドマルチクラウドインフラストラクチャこそが、AIが牽引する未来において企業にとって必要です。 

データは永遠、しかしその所有者は永遠ではない

データは今、前例のない規模で収集されています。毎日、世界中で数億テラバイトものデータが生成されており、AIと機械学習は、そのデータがいかに豊かな可能性を秘めているかを既に示しています。

同時に、組織はデータに関連する数多くのリスクに直面しています。

• データ侵害
• 合併、買収、破産、プライベートエクイティによる買収を通じた所有権の変更
• 世界的に増加するデータ関連規制
• プライベートに保つ必要がある、専有かつ機密性の高いデータ

そのため、企業は自社の最も価値あるリソースをいかに最善の方法で保護できるかを精査しています。ヘルスケアやライフサイエンス、金融サービス、政府・防衛といった業界では、極めて機密性の高いデータが組織の研究、開発、そして競争上の優位性の基盤となっています。したがって、企業がデータを管理し、外部の脅威への露出を最小限に抑えられる安全な環境で、データをローカルに処理することが極めて重要です。

もしデータが永遠であり、それがあなたのビジネスの差別化要因であるならば、そのデータの維持、プライバシー、セキュリティ、そして来歴の管理は不可欠です。そしてそれは、データをどこに置き、どのように転送するかを再考することを意味するかもしれません。

クラウドへの全面依存がもたらす問題

一時期、企業はクラウド導入に集中的に取り組んでいました。各社は競うように、できるだけ多くのワークロードをクラウドに移行させようとしていたように見えます。そしてそれは当時、理にかなっていました。企業はITインフラストラクチャの柔軟性と拡張性を高めることで、リスクを軽減しようとしていたのです。彼らは60ヶ月ごとの機器購入サイクルから解放され、高性能コンピューティングを利用したいと考えていました。

時を経て、多くの企業はクラウドへの全面的な移行が、期待していたほどのコスト削減やリスク軽減をもたらさなかったことを学びました。クラウドネイティブな企業でさえ、成熟するにつれて、自社のデータをより厳密に管理する必要があることに気づき始めています。多くの企業が現在、クラウド戦略の見直しを進めています。

AIの時代において、組織はあまりにも多くのデータを扱い、あまりにも多くのリアルタイム処理を必要とするため、ITに対するクラウドファーストのアプローチはもはや最善の戦略ではありません。

新たなAIのユースケースとビジネス機会がエッジを必要とする

世界は今、AIに関して興味深い歴史的転換点にあります。私たちは、変革をもたらすに違いないテクノロジーの初期段階にいます。インターネットは画期的でしたが、1960年代のハイパーテキストという最初のアイデアから、1990年代のHTTPとワールドワイドウェブに至るまでには数十年を要しました。AIの世界は非常に速く進化していますが、私たちの生活や働き方におけるルネサンスとなるであろうものの、まだ始まりに過ぎません。

新しいAIモデルは常にトレーニングされており、スマートフォン、自動車、ウェアラブルデバイス、セルフレジのキオスク端末など、あらゆる場所で稼働しています。IoTセンサーは至る所でデータを収集し、5Gネットワークはその転送のために拡大しています。業界全体として、私たちはこのテクノロジーの最善の活用法をまだ模索している段階であり、賢明で斬新なアイデアが日々、実用化されています。

企業や組織はすでに、自社の課題解決に役立つAIの可能性を認識しています。

• ヘルスケアでは、遠隔患者モニタリングとAIを活用した診断が患者の治療成績を向上させています。
• 製造業では、デジタルツインとサプライチェーン管理ソリューションが工場のオペレーションを変革しています。
• 交通分野では、自動運転車とフリート管理ソリューションが安全性と効率性を向上させています。
• スマートシティの取り組みでは、交通管理と公共安全サービスが渋滞を緩和し、緊急対応を迅速化しています。

AIによる成功事例が積み重なるにつれて、企業は機械学習が唯一の進むべき道であると理解するでしょう。しかし、これらのAIアプリケーションは、データが生成され利用される場所の近くでのリアルタイムなデータ処理を必要とします。データに基づいた意思決定のために、企業は遠く離れたクラウドやオンプレミスのデータセンターへ、たとえ光の速さであってもデータを転送する余裕はありません。企業が必要とするのは、エッジのインフラストラクチャなのです。

AI時代にはインフラストラクチャの再考が不可欠

多くのAIユースケースの応答時間をサポートするために、有意義かつ安全に遅延を削減するには、組織はクラウドとエッジを組み合わせたインフラストラクチャ戦略へと再考を進めています。

企業がエッジコンピューティングのニーズを満たすには、クラウドのアベイラビリティゾーン、自社所有の拠点や支社、あるいはコロケーション施設を利用するなど、複数の方法があります。どの方法を取るにせよ、パブリッククラウドへのアクセスと、すべてのリソースを安全に接続できる堅牢なネットワークは依然として必要です。

事実、ネットワークはAIにとって極めて重要です。なぜなら、優れたネットワークに接続されていなければ、AI機器がどれほど高度であっても意味がないからです。機密性の高いデータや規制の厳しいデータを扱う場合は、プライベートな接続オプションを持つことがさらに重要になります。

エクイニクスでは、自社のプライベートインフラストラクチャを、パブリックかプライベートか、物理か仮想かを問わず、望むあらゆる接続オプションを使用して、すべての主要なクラウド、ネットワークサービスプロバイダ、その他のITサービスに接続できます。75都市に270以上のデータセンターを展開する当社は、お客様が世界のどこにいても、最適なエッジの実現を支援します。そして、お客様はクラウドのようなインフラストラクチャの柔軟性を維持し続けることができ、ワークロードを有機的に移動させ、導入環境を複製し、ユーザーグループを新しい拠点に移行することが可能です。エクイニクスは、自社およびパートナーが運用する機器を自由に組み合わせて、それらすべてを当社のネットワーク上でクラウド、SaaSプロバイダ、そしてエッジにおけるAIエコシステムと繋ぎ合わせることを可能にします。

エッジコンピューティングの力についてさらに詳しく知るには、当社のホワイトペーパー「エッジで拡大するAIの未来」をダウンロードしてください。

[1] 「AI is upending edge strategies for some enterprises – Highlights from VotE: Edge Infrastructure & Services」、S&P Global Market Intelligence、2025年2月14日。