AIは、手作業の削減と業務効率の向上に向けた機会をもたらします。その機会を生かすためには、既存資産を活用し、実際のニーズに応え、明確な拡張計画を備えた、適切なインフラとネットワーク基盤が必要です。
ある小売企業は、文書処理、従業員支援、事業活動の分析にAIを活用したいと考えています。ある工場は、生産データを管理システムと連携させたいと考えています。拠点を拡大中のある企業は、従業員がアプリケーションに円滑にアクセスできる環境を整えながら、IT予算も管理したいと考えています。
こうしたニーズから導かれる投資案は、大きく異なる場合があります。
サーバーの更新、回線の増強、機器の追加購入に着手する前に、企業は、どの業務に遅延が生じているのか、データはどこにあるのか、システムに何が求められるのかを明確にする必要があります。
ビジネス課題を出発点に
Artificial Intelligence（AI）— 人工知能 — は、既存のソフトウェア、外部サービス、または独自に導入したモデルを通じて利用できます。それぞれのアプローチで、接続、データ、処理能力、運用に関する要件は異なります。
そのため、インフラ計画では、以下を明確にする必要があります。
AIをどの業務、どの利用者グループに活用するのか。
何人が、どの時間帯に同時利用するのか。
データはどこから取得し、誰にアクセス権限を付与するのか。
どの程度の遅延や中断が、事業に直接影響するのか。
企業として、どれだけの予算と運用リソースを確保できるのか。
AIモデルを自社運用するインフラについて、NVIDIAのガイドラインも、ユースケース、利用負荷、実際の応答要件に基づいて必要なリソースを定めることを重視しています。 [1]
このアプローチにより、未検証の期待に基づく投資ではなく、根拠のある構成選定が可能になります。
インフラ・接続ソリューションパッケージの構成
Metatekは、5つの項目群で構成するソリューションを提案します。具体的な対象範囲は、各企業の現状と優先事項に応じて選定します。
項目群
検討内容
目指す価値
現状評価
機器、アプリケーション、接続、利用状況、依存関係の確認
活用可能な部分と優先的に対応すべき部分の明確化
ネットワークと接続
社内ネットワーク、Wi-Fi、通信回線、拠点間接続、冗長化対策
アプリケーションへの円滑なアクセスと中断の抑制
サーバーとデータ
処理能力、ストレージ、導入環境、拡張ニーズ
業務に適したリソースの配置
セキュリティと復旧
権限管理、ネットワーク分離、バックアップ、復旧テスト、障害対応の連携
データ保護と障害発生時への備え
監視とコスト
システム状態、利用状況、ライセンス、定期的な支出の把握
リソースと予算を調整するための判断材料の確保
このソリューションパッケージは、各項目が連携する運用計画として策定し、責任分担と納品成果物を明確にします。
良好な接続環境で業務を円滑に
アプリケーションやデータを複数の拠点で利用する場合、接続品質は業務の使い勝手を左右する要素になります。
店舗の従業員は販売システムへのアクセスが必要であり、倉庫担当者は取引情報を更新し、管理者はレポートを確認する必要があります。また、AIの利用者は、付与された権限の範囲内でデータにアクセスする必要があります。
Metatekは、リクエストの発生場所、対応するアプリケーション、負荷のピーク時間帯、回線障害時の対策など、業務フローごとに接続環境を評価することを提案します。
性能、業務継続性、セキュリティは、CiscoもAI向けネットワークインフラの方向性において重視している要素です。 [2]
目標は、ボトルネックに的確に対処し、利用者が実感し、検証できる改善につながる投資を行うことです。
実際のニーズに応じた導入先の選定
オンプレミス — 企業内への導入、クラウド — クラウドコンピューティング、ハイブリッド — 両者を組み合わせた構成は、同じ要件に基づいて比較すべき選択肢です。
Metatekは、利用状況、データ、接続、管理能力、総コストを総合的に検討することを提案します。
ニーズがまだ試行段階にある場合は、長期投資を確約する前に検証できる、柔軟な構成が適している可能性があります。ワークロードが安定している場合は、リソースの利用効率と、自社で主体的に運用できるかを評価する必要があります。
ハイブリッド構成では、アプリケーションの配置先、データが通過する箇所、中断が発生した際の責任主体を明確にする必要があります。企業が実際に管理できてこそ、その構成は価値を発揮します。
小売・製造・オフィスに適した設計
小売チェーンに対して、Metatekは、店舗業務、集中管理型アプリケーションへの接続、アクセス制御、複数拠点の管理能力を優先することを提案します。新店舗を開設する際には、構成やサポート方法を標準化しておくことで、導入、確認、引き渡しを円滑に進められます。
製造業では、オフィスネットワーク、管理システム、生産制御環境の間で、接続範囲を明確にする必要があります。更新作業は、稼働スケジュール、機器の要件、関係する各ベンダーの責任範囲に合わせて調整する必要があります。
オフィスやサービス企業では、アプリケーションの使い勝手、リモートアクセス、共有データ、日常業務に役立つAIのユースケースを優先することが考えられます。
AI活用という目標が同じであっても、投資ロードマップには、それぞれの業務特性を適切に反映する必要があります。
利用ライフサイクル全体でコストを最適化
機器の購入費やリソースの利用料は、予算の一部にすぎません。選択肢を比較する際には、ライセンス、ストレージ、バックアップ、データ転送、電力、保守、管理工数も考慮する必要があります。
FinOps — 関係者が連携してテクノロジーの価値とコストを管理する手法 — は、利用状況を理解し、コストをビジネス価値と結び付け、継続的に最適化することを重視しています。
この考え方に基づき、Metatekは、利用の少ないリソース、機能が重複するサービス、不要になったライセンス、適切でない構成など、調整可能な支出を見直すことを提案します。
コスト削減の判断では、業務への影響も併せて検討する必要があります。効果的な構成は、企業が実際に必要とするサービス水準を維持できるものでなければなりません。
段階的に導入し、成果で評価
Metatekは、特定の利用者グループ、店舗群、データ処理フローなど、検証可能な範囲から着手することを提案します。
導入前後の評価に向けて、業務完了までの時間、中断の発生状況、リソース利用状況、サポート工数、維持費など、適切な指標を合意します。
得られた結果を、展開範囲を拡大する前の調整に活用します。AIの適用範囲、システム連携、ライセンスについても、ユースケースごとに明確にします。
Metatekは、合意した範囲に基づき、調査、計画策定から導入、引き渡し、運用まで伴走します。目指す価値は、現在の業務に適合し、拡張性を備え、明確な予算の下で管理できるテクノロジー基盤です。
今、適切な領域に投資することで、次の成長に向けた余地を生み出します。
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参考資料
[1] NVIDIA — 利用負荷と総保有コストに基づくAI処理能力の選定。
[2] Cisco — AI時代のインフラ。
[3] FinOps Foundation — テクノロジーの価値とコスト管理における成果領域。
ソリューションパッケージの構成はMetatekの提案であり、調査後に調整します。具体的な効果とコストは、企業の現状、対象範囲、運用条件に基づいて評価する必要があります。
