AI-ReadyなITインフラのあるべき姿

AIが急速な進化を遂げる中、多くの企業で生成AIやAIエージェントの業務活用が本格化しています。それに伴い、IT部門には「AI-ReadyなITインフラ」の構築が求められるようになりました。

これまでのITインフラには、システムの安定稼働やセキュリティ、コスト最適化などが重視されてきました。しかしこれからは、それに加えて「いかに素早く新しいAIサービスを試せるか」「社内のナレッジやデータを活用できるか」「AIエージェントが安全に機能できるか」という視点が極めて重要になります。AIがビジネスや組織を大きく変えようとしている今、ITインフラは社員が安心してAIの活用に取り組める「企業変革のプラットフォーム」へと進化していく必要があります。

一方で、AI活用におけるリスクへの配慮も欠かせません。情報漏洩を懸念するあまり利用を制限してしまうのは避けたいところですが、データのソブリン性（自国・自社管理権）を踏まえた環境整備は必須です。公開データにはグローバルなAIサービスを活用しつつ、社内データにはガードレールを設け、機密データは閉域環境で安全に活用できる仕組みを構築することが望まれます。

特に鍵となるのが「社内データの整備」です。適切なデータが揃っていなければ、いくら高性能なLLMを導入しても期待した成果は得られません。例えば営業支援AIを構築する場合、顧客情報、提案書、過去の案件履歴、会議記録などを横断的に検索できる環境が必要です。全社的なデータ基盤をどう構築していくかという戦略が、企業のAI活用の成否を分けると言えます。

今年「CIO/CDO オブ・ザ・イヤー」の大賞を受賞された日清食品ホールディングスの成田敏博氏も、AIブームの以前から長年かけて全社のデータ基盤を整備されており、それが現在の本格的なAI活用において大きなアドバンテージになっていると語られています。

データ整備には大変な労力が伴います。項目定義の統一、コード体系の標準化、全半角や「株式会社」「（株）」といった表記揺れの揺れ表記の解消、名寄せ、不要データの削除など、マスタ整備には泥臭い作業が不可欠です。こうしたデータ整備の工数削減にこそ、AIの活用が期待されるところです。

「データ整備が先か、活用が先か」という議論は昔からありますが、大切なのは活用イメージに沿った優先順位付けです。すべてのデータを闇雲にデータレイクへ集めるのではなく、AI活用で成果が出しやすい領域から段階的に整備を進めるべきでしょう。そして具体的な成功事例を増やしていくことこそが、投資対効果が見えにくいデータ整備を継続させる一番の近道となります。

同時に、既存システムの安定運用やコスト抑制といった「守りのIT」も、変わらず経営陣から求められる重要な役割です。今後はITインフラの運用自体にもAIを活用する「AIOps（運用の自動化・効率化）」の導入を検討し、運用負荷の軽減を図ることも有効なアプローチとなります。

AI時代におけるITインフラ（データ基盤含む）は、単なる効率化のための基盤にとどまらず、企業の新しい価値を創出するための強力なエンジンへと変貌していきます。

IT部門の重要なミッションであるITインフラの維持・管理に、ぜひAI時代の新たな視点を取り入れ、デジタル変革を力強く推進していきましょう。