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本記事では、AI導入後に企業ネットワークが逼迫する原因と、これから本格化するAIエージェント時代を見据えたインフラ構築の要件について解説します。
AIツールを全社展開した企業において、ネットワーク遅延が顕在化する理由は、データの処理量とシステムへの負荷がこれまでの業務とは根本的に異なるためです。
初期のテキストベースのAI利用から、現在はより高度な活用フェーズへと移行しています。自社の社内規定や膨大なマニュアルをAIに読み込ませる処理や、画像・動画などの大容量データを扱うマルチモーダルAIの普及により、クラウド上のAI基盤との間でやり取りされるデータ量は跳ね上がっています。
社員による生成AI利用の拡大や、画像・動画・社内文書などのデータのアップロード／ダウンロードが増加すると、企業ネットワークに急激な負荷がかかり、インターネットの出入り口となる帯域が一気に消費されてしまいます。
さらに深刻な課題となるのが、今後普及が見込まれるAIエージェントの存在です。人間が指示を出して回答を待つ従来のAIとは異なり、 AIエージェントは複数システムとの連携や定期的な情報取得を行うため、従来よりも継続的な通信が発生するケースがあります。
これにより、ネットワークには一時的な通信集中ではなく、定常的で高い負荷がかかり続けることになります。結果として、ネットワーク全体の空き容量が常に圧迫される状態に陥りやすくなります。
AIによるネットワーク負荷の増大は、AI自体の使い勝手だけでなく、企業の基幹業務全体に悪影響を及ぼす可能性があります。
社内のインターネット回線が逼迫すると、リアルタイム性が求められる業務に即座に影響が出ます。代表的な例が、ZoomやMicrosoft TeamsなどのWeb会議の音声途切れや切断です。
また、SalesforceやGoogle Workspaceをはじめとする日常的なSaaSの動作も遅くなり、データを保存するだけで時間がかかるといった事態が発生します。業務効率化のために導入したAIが、かえって他業務の生産性を低下させるという本末転倒な結果を招きかねません。
現在のネットワーク遅延の根本的な原因は、多くの社内インフラが「人間がWebブラウザやメールを使う程度の通信量」を前提に設計されている点にあります。AI活用の高度化に伴い、大容量データを頻繁にやり取りするケースが増えています。AI時代のマシントゥマシンの高負荷な通信は、数年前に設計されたネットワークインフラの想定を超えています。
運用ルールの変更や小手先の帯域制御だけでは、早晩限界を迎えるのが実情です。
社内業務への悪影響を防ぎ、AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、ネットワークインフラの抜本的な見直しが必要です。ここでは3つの必須要件を解説します。
AI利用の拡大やとAIエージェントの継続的な通信不可に対応するためには、ボトルネックとなるインターネットゲートウェイの帯域を十分に確保する必要があります。将来的なデータ処理量の増加を見越し、トラフィックのピーク時にも他の業務通信を圧迫しない、拡張性の高い広帯域な回線の確保が第一条件です。
多くのAIサービスはパブリッククラウド上で提供されています。一般的なインターネット回線を経由すると、経路の混雑状況によってレスポンスにばらつきが生じます。AIの処理遅延を防ぎ、リアルタイムな応答速度を担保するためには、クラウド環境への安定した接続経路を確保することが重要です。
社内の機密情報や顧客データをAIに処理させる際、公衆インターネット網を経由させることは情報漏洩のリスクを伴います。セキュリティを担保しつつAIを活用するためには、インターネットから切り離された閉域網や専用接続サービスなどを活用し、セキュリティ要件に応じた通信経路を設計することが重要です。
これら3つの要件を満たし、企業のAI活用を根底から支えるインフラとして有効なのが、Coltのネットワークソリューションです。
Coltクラウド接続サービス (Colt Dedicated CloudAccess)は、AI基盤としても多く利用されている主要なクラウドサービスへ閉域網により直接接続可能な専用接続サービスです。
エンドツーエンドでの高度な暗号化や、レイヤー1、2、3の各種回線をサポートしています。機密性の高い社内データを安全にクラウドへ送受信できます。
また、主要なデータセンターとシームレスに直結しているため、低遅延で快適なAI利用環境を実現します。
Coltの専用インターネットアクセスサービスは、法人向けの高品質かつ広帯域な接続を提供します。帯域保証型で設計されているため、AIエージェントによる大容量の常時通信が発生しても、安定した通信速度を維持します。
これにより、Web会議の切断やSaaSのレスポンス低下といった日常業務への悪影響を未然に防ぐことが可能です。
生成AIやAIエージェントの利用量は予測が難しく、プロジェクトの拡大に伴って通信量が急増するケースがあります。そのため、大容量の帯域を確保するだけでなく、拡張性があり、柔軟にコントロールできることも重要です。こうした要件に対応する考え方として注目されているのがNaaSです。
NaaSはポータルからネットワーク帯域や接続構成を柔軟に変更できるため、利用状況に応じた運用とコスト最適化を実現します。また、クラウド接続の迅速な展開、ネットワークの可視化、セルフサービスによる設定変更などを通じて、変化の激しいAI活用環境に対応しやすいという特長があります。 AI活用の拡大にあわせてネットワークを柔軟に進化させられる点も、NaaSが「AI ReadyNetwork」の基盤として注目される理由の一つです。
AIの導入は企業の生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めていますが、それを支えるデジタルインフラが脆弱であれば、期待した効果を得ることはできません。ネットワークへの負荷増大と常時接続が当たり前になるAIエージェント時代において、デジタルインフラ全体の強靭化は避けて通れない経営課題です。生成AIやAIエージェントの利用拡大により、自社ネットワークがどの程度の負荷増加に耐えられるか把握できていない企業も少なくありません。
現在は、AI推進を目的としたIT投資に対して予算がつきやすい傾向にあります。
Coltでは、専用ネットワークによるクラウド接続の最適化、NaaSといった AI Ready Network設計を提案しています。この機会に既存のネットワーク環境を刷新し、Coltの回線ソリューションでAI活用の効果を最大化する盤石なインフラを構築してみてはいかがでしょうか。
