近年、人工知能はここ数十年で見たどの新興テクノロジーよりも早く、単なるうわさ話からビジネスにおける必要条件へと変化しています。 ChatGPT やその他の生成 AI ツールが最も話題になっている一方で、 AI は IT オペレーションとインフラ、特にデータセンターを根本的に変えつつあります。最近発表された 2 つの業界レポート「 State of Entperise AI 」と「 Enterprise Cloud Index 」は、 IT 能力を AI 時代に移行させるにあたり、 IT リーダーが取り組んでいる多くの動きや ニーズ、課題を明らかにしています。
各業界の IT リーダーは注目しています。 2024 Nutanix State of Enterprise AI レポートによると、 90％ が AI は企業にとって最優先事項であると回答しています。
しかし、 AI の必要性を認識することと、それを戦略的に統合するために必要な理解、スキル、リソースを持つことは、まったく別のことです。ほとんどの企業にとって、 AI を活用して何をしたいのか、何を計画しているのかということと、それらの取り組みを戦略的に管理する現在の能力との間には、大きなギャップが存在します。
AI の進化に敏感な CIO は、迅速な対応には時間が不可欠であることを知っています。すべての兆候は、データセンターが AI に対応するだけでなく、新たな複雑で高負荷な要求を管理するために AI を運用することが必要になる時代が近い将来やってくることを示しています。
「 IT 調査会社 Forrester Research の主席アナリスト Naveen Chhabra 氏は、Wall Street Journal の取材に対し、「すでにピークに近い負荷で稼働している既存のデータセンターは、企業が AI アプリのテストから本格的な導入に移行する際、対応に苦慮するだろう」と述べています。「 AI アプリを動かすには、 2 車線の道路ではなく、 8 車線の道路が必要だと言っているようなものです」
企業は、 AI を活用したアプリケーションの需要に対応することを目指すだけでなく、 AI を主要な管理ツールとして活用すること、言い換えれば、 AI が運営するデータセンターとインフラに移行することも視野に入れなければなりません。
AI によるデータセンター運営： 転換期
データセンターは 21 世紀に入ってから急速に進化を遂げ、ウェブやモバイル・アプリケーションの爆発的な増加に対応してきました。 AI が最新のアプリケーションのユビキタスな構成要素になりつつある今、 IT リーダーはさらに一歩進んで、 IT インフラを再設計し、その需要の高まりに対応しなければなりません。
この実現には、アプリケーションを理想的な環境でシームレスに実行できるようにすることが重要です。グローバル IT リーダーを対象とした別の最新調査「 2024 Enterprise Cloud Index （ ECI ）」によると、過去 1 年間に企業の 95% がアプリケーションを 1 つの環境から別の環境に移行した主な理由は、アプリケーションの配置の多様性であり、 AI/ML 統合はその主な推進要因の 1 つであると報告されています。
「企業は、アプリケーションとデータが常に移動し続けることを想定し、それに応じて柔軟性と可視性を重視したインフラ選択を計画する必要がある」と ECI レポートで述べられています。
AI は、ハイブリッド・マルチクラウド・モデルとエッジ・コンピューティングの採用拡大をサポートし、データセンター管理へのより総合的なアプローチを可能にすることで、組織の達成を支援する上で重要な役割を果たすでしょう。 AI は、複雑なさまざまな IT インフラでアプリケーションとデータがどのように実行されるかを管理するために非常に重要になります。
IT オペレーションの内部で AI を使用し、 AI に頼ろうというこの動きは、多くの企業にとって、特にセキュリティ、コンプライアンス、インフラ設計に関連する準備ができていないことを明らかにしつつある。これは、 ECI の回答者が今年報告した課題の上位 3 分野、すなわちランサムウェアとマルウェアの保護、データプライバシーとコンプライアンス、 AI アプリケーションの実行に反映されています。
データセンターが複雑化し、相互接続が進むにつれて、セキュリティ上の脆弱性が生じる可能性が高まってきています。運用を効率化できる同じ AI システムでも、適切に保護されていなければ、巧妙なサイバー敵対者に新たな攻撃ベクトルを提供することになりかねません。
さらに、 AI をサポートするために必要なインフラは、従来のデータセンターの構築よりもかなり要求レベルが高くなっています。
AI に着目したインフラの近代化
AI が運用されるデータセンターが進化・発展していく中で、データセンターが AI の統合に伴うリスクを回避しながら AI の利点を活用できるようにするためには、セキュリティとインフラのアップグレードという 2 つの課題に取り組むことが極めて重要です。
戦略的な IT の近代化が不可欠になるでしょう。 AI 主導のアプリケー ションの展望には、従来のデータセンターでは対応できなかった堅牢で俊敏な IT フレームワークが必要です。つまり、今後数年間、モダナイゼーションは単にキャパシティを強化するだけでなく、新たな AI 要件に対応するためにインフラを根本的に見直すことになります。
AI がまだ黎明期にあることを考えると、 IT リーダーは長期的な計画についても積極的に考え、将来の需要に対応できるよう柔軟性と拡張性を持たせる必要があります。
「 Nutanix State of Enterprise AI 」レポートによると、現在の IT リーダーのほぼ全員がこの問題に注目しており、 91% が AI をサポートするために IT インフラを改善する必要があることに同意し、 83% がこの目的のためにエッジ戦略への投資を増やすことを計画しています。
「 AI 技術の採用は、 IT インフラの近代化に新たな波を起こすでしょう」とレポートでは言及しており、「コア環境とエッジ環境にまたがるシームレスなデータモビリティに重点を置いています」と述べている。
主な課題への取り組み
データセンターが AI に対応し、 AI が稼働するようになるには、 IT の近代化そのものだけでなく、継続的なコンプライアンス、セキュリティ、シームレスな統合など、プロセスの一部である多面的な課題に対処するための戦略的アプローチを採用する必要があります。
最も重要なアップグレードに優先順位を付け、最小限の混乱で近代化を行うために、企業はハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）のようなモジュール式でスケーラブルなインフラストラクチャソリューションの導入から始め、AI 需要の増大に合わせて段階的に拡張できる段階的なアプローチを取ることができます。
コンテナ化と Kubernetes を活用することで、 AI アプリケーションをより効率的に分離、管理、拡張することができ、新しいシステムとレガシーシステムの統合に伴う複雑さを軽減することも可能になります。
Nutanix ECI のレポートによると、コンテナ化は「浸透」しつつあり、 97% が自社のアプリケーション環境の一部がコンテナ化されていると報告しています。
セキュリティとコンプライアンスの自動化もまた重要であるとレポートでは述べられています。多くの企業が、インフラ全体を監視し、リアルタイムのアラートを提供し、問題が発生した場合に迅速な対応と修復を可能にする AI 主導のツールを採用しています。これらのツールは、データセンターが可視性を確保し、日々のデータプライバシーとコンプライアンス管理の負担を軽減するために、監査証跡とレポートを生成することを可能にします。
今年の Enterprise AI レポートの回答者の半数以上が、 AI アプリケーションとインフラストラクチャーのアップグレードの第一の理由として、この種のデータセキュリティ機能を挙げています。
AI が実行するデータセンターの変革に関連するこれらの課題やその他の一般的な課題に積極的かつ効果的に対処することは、 AI 機能を実現し、 AI アプリケーションのより高度なニーズをサポートする上で極めて重要です。
統合データセンター管理： 重要なソリューション
AI が運用するデータセンターが進化を続ける中、その複雑性を管理し、オンプレミス、クラウド、エッジ環境間の一貫性を維持するために不可欠な戦略として、統合管理が注目を集めています。
前述の通り、 HCI は最も効果的なアプローチの 1 つであり、コンピューター、ストレージ、仮想化を単一の拡張可能なプラットフォームに統合し、データセンター管理を簡素化することが証明されています。多様なテクノロジー（ AI など）の統合は、すぐに運用のサイロ化や非効率につながるため、この統合管理は極めて重要になっています。
「さまざまなプロバイダーからソリューションを調達し、異なる環境に導入する IT 環境が入り混じっているため、異種プラットフォーム間の相互運用性を確保するために、普遍的なデータ管理、保護、セキュリティ、監視ツールを採用することが決定的に重要になります」と、Nutanix ECI レポートでは説明されています。
この集約された見解は、動的な AI ワークロードをサポートし、高い可用性とパフォーマンスを確保するために不可欠な、より戦略的なリソースの割り当てとリアルタイムでのシステム調整が容易になります。
また、統合 HCI アプローチは運用のレジリエンスを強化し、データセンターが技術の進歩やビジネス需要の変化に迅速に対応できるようになります。この俊敏性は、新しいアプリケーションの迅速な展開とシームレスな統合が競争力を維持するために必要な、 AI 主導の機能へと移行するデータセンターにとって不可欠です。
最後に、統合データセンター管理によって、ITの持続可能性が大幅に向上します。集中管理により電力と冷却システムを最適化することで、 AI が運用するデータセンターはエネルギー消費量を大幅に削減できます。合理化された HCI アーキテクチャは、物理的なハードウェアの必要性を最小限に抑え、環境への影響をさらに低減します。
これは今年の ECI 回答者の 88% にとって優先事項であり、半数以上が IT の近代化を通じて持続可能性イニシアチブを実施するための積極的な措置をすでに講じていると報告しており、 77% が 2024 年に持続可能性への投資を増やす予定であると回答しています。
持続可能な、 AI がサポートするデータセンターとインフラは、この分野で高まる世界的な規制の要求に応え、企業が環境に優しい取り組みに対するより高いステークホルダーの期待に応えるのに大いに役立ちます。
スキル不足への対応
IT リーダーはすでに、社内のチームにおけるスキルの不足を認識しており、 AI が運用するデータセンターが普及し、高度化するにつれて、その不足は拡大することが予想されます。ほとんどの企業は、 AI イニシアチブをサポートするために人材への投資を増やすことを計画しており、 84％ が今後数年間でエンジニアリングとデータサイエンスのチームを拡大すると回答しています。
また、オペレーション、研究開発、ロジスティクス、戦略的意思決定など、今後 1 年以内に AI のスキルがさらに必要になる組織領域は多岐にわたると予測 されています。
効果的なデータセンター管理を確保し、ヒューマンエラーに起因するセキュリティとコンプライアンスのリスクを最小限に抑えるためには、スキルアップが極めて重要になります。 AI 管理、 AI コンテクストにおけるサイバーセキュリティ、 AI 駆動型システムのメンテナンスといった分野に着目し、IT スタッフの技術スキルを向上させるためのトレーニングプログラムを実施する必要があります。
同時に、専門家であるサービス・プロバイダーと提携することで、企業は必要なリソースや専門知識を費用対効果の高い方法で利用することができるようになります（つまり、正社員や専門スタッフの追加雇用に伴う重い投資負担を負うことなく）。
IT およびデータセンター関連のサービスは、フルタイムのスタッフよりも企業のデジタルトランスフォーメーションの進展に合わせて容易に拡張でき、専門知識のレベルも高いことがよくあります。多くのサービス・プロバイダーは、トレーニング・プログラムやリソースも提供しており、戦略的な専門知識と社内の技術スキルを高めるトレーニングという 2 つのメリットを提供しています。
こうしたパートナーシップは、新しい AI 技術の導入に伴うリスクを軽減し、データセンターが最新の AI ソリューションを備え、チームがこうした進歩を効果的に管理する準備を整えていることを保証するのに大いに役立ちます。
スキルアップと専門家との提携という 2 つのアプローチにより、データセンターは次世代 AI 技術の需要に適応しながら、競争力と安全性を維持することができます。スキル不足に積極的に取り組むことで、企業は AI イニシアチブを加速させ、運用能力を強化し、将来の成功に備えることができます。
展望
将来を展望すると、 AI が運営するデータセンターへの推進は、業界全体におけるデータの処理、管理、活用方法の根本的な転換を示唆しています。これらの施設がますます自律的になるにつれて、 AI の統合はオペレーションを最適化するだけでなく、イノベーションのための新たな課題と機会をもたらすでしょう。
合理的で効率的な AI データセンターへの移行には、強固な計画、高度なセキュリティ対策、進化するテクノロジーへの継続的な適応が必要になります。
持続可能性も重要な役割を果たすことになるでしょう。エネルギー需要が高まるにつれ、効率的で環境に優しいソリューションを見つけることが最も重要になります。そのためには、既存のシステムを最適化するだけでなく、再生可能エネルギー源やより効率的な冷却技術を取り入れるよう、データセンターの設計を見直す必要があります。
さらに、データセンターが進化するにつれて、労働者も進化しなければなりません。包括的なトレーニング・プログラムや戦略的パートナーシップを通じてスキル不足に立ち向かうことは、高度な AI 主導型システムを管理するために必要なスキルを IT プロフェッショナルに身につけさせるために不可欠です。
AI が運営するデータセンターが標準になるにつれ、 IT リーダーにとっての課題は、これらのシステムが安全かつ効率的に現代の需要に応えつつ、急速に変化する技術的ランドスケープや進化するビジネスニーズに柔軟に対応できるようにすることになるでしょう。
