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生成AI企業のマルチクラウド戦略、日本企業のAI基盤設計にも直結

生成AI検索のPerplexityがMicrosoft Azureと約7.5億ドルの契約を締結しました。単一クラウドではGPU確保やモデル選択に限界があるため、日本企業もAI基盤設計の前提を見直す必要があります。Bloombergによると、同社はAWSも引き続き併用する方針で、複数クラウドの戦略的活用がAI時代の新常識になりつつあります。本記事では、日本企業が今すぐ取るべきAI基盤設計の見直しポイントを3つに整理します。

御社が最初に着手すべきことは、現在利用中のクラウドサービスとAI関連ワークロードの棚卸しです。「なぜこのプロバイダーを選んでいるのか」を明文化し、戦略的判断か単なる慣性かを区別することで、次の一手が見えてきます。

なぜ「AzureもAWSも」が必要なのか

今回のPerplexityの判断には、生成AI企業が直面する構造的な課題が反映されています。最大の要因は、AIワークロードに必要なGPU等の計算資源の深刻な不足です。需要が供給を大きく上回る状況が続いており、単一クラウドに依存していては、必要なときにGPUを確保できず、サービス拡張のボトルネックになりかねません。

もう一つの理由は、AIモデルの多様化への対応です。MicrosoftのFoundryプラットフォームは11,000以上のAIモデルにアクセスでき、OpenAI、Anthropic、xAIなど複数ベンダーの最先端モデルを用途に応じて使い分けることができます。一方、AWSのBedrockにはAnthropicのClaudeをはじめとする独自のモデルラインナップがあります。どちらか一方だけでは、最適なモデルを選べない状況が生まれるのです。

Perplexityの広報担当者は「AWSは引き続き当社の優先クラウドインフラプロバイダー」と明言しています。Amazonとの間に法的紛争を抱えながらもAWSを維持する判断は、インフラ戦略をビジネス上の摩擦とは切り離して考えている証拠といえるでしょう。

日本企業が今すぐ見直すべき3つのポイント

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国内パブリッククラウド市場は2024年度の約3.4兆円から2030年度には6.2兆円超への拡大が見込まれ、その成長を牽引するのは生成AIの普及とマルチクラウドの浸透です。御社のAI基盤設計では、以下の3点を点検してください。

見直しポイントは次の3つです。単一クラウド前提の設計思想を再検討すること、AIモデルの調達戦略を明確化すること、そしてガバナンスとセキュリティの統合管理体制を構築することです。

第一に、「単一クラウド前提」の設計思想を再検討することです。コスト最適化や運用効率を理由に単一プロバイダーに集約している企業は多いですが、AI時代においてはモデルの選択肢、GPUの可用性、サービス障害時の事業継続性など、複数の観点からマルチクラウドのメリットが増大しています。たとえば製造業では、IoTデータの統合分析にAWS、基幹システム連携にAzure、AI開発にGoogle Cloudを使い分ける事例が増えています。

第二に、AIモデルの調達戦略を明確化することです。Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AIなど、各クラウドが提供するAIサービスは特徴が異なります。特定プロバイダーのサービスに深く依存すると、新しいモデルや技術が登場した際の切り替えコストが膨大になります。情報システム部門では、抽象化レイヤーを設けてモデルの入れ替えを想定したアーキテクチャ設計を進めておくことが重要です。

第三に、ガバナンスとセキュリティの統合管理体制を構築することです。マルチクラウド環境では、アイデンティティ管理、ネットワークセキュリティ、監査ログの取得などを複数プラットフォーム横断で一元管理する必要があります。金融業界では、FISCガイドラインへの対応からプライベートクラウドとパブリッククラウドを組み合わせたハイブリッド構成が主流となっており、セキュリティの抜け穴が生まれないよう統合的な監視体制の整備が不可欠です。