提供：Nutanix
あらゆる業界で、組織は、AIをAIパイロットや概念実証（PoC）、クラウドベースの試行錯誤から、実際の業務（リアルなワークロード）で、実際の利用者（リアルなユーザー）に、実際のビジネス環境（リアルなビジネス環境）で、規模を持って導入する方法に焦点を当てています。VentureBeatは、Nutanixの社長兼最高商務責任者（president and chief commercial officer）のTarkan Maner氏、同社の製品管理担当上級副社長（EVP of product management）のThomas Cornely氏に話を聞き、この移行に何が求められるのか、そして正しく実現するために何が必要なのかを伺いました。
「一般に、AIは私たちの行動をすべて変えつつあります。単に技術だけではなく、銀行、医療、政府、教育のような規制産業から、製造業や小売のような非規制産業まで、あらゆる業種にまたがっています」とManer氏は述べました。「総合的なプラットフォーム企業として、私たちはこの変化を歓迎します。前進していく中で、より良い方法でお客様にサービスを提供できる機会が、私たちにとって増えていくからです。」
しかし、実験から本番（production）への間には、まだ実務上のギャップがあるとCornely氏は語りました。
「実験をする、プロトタイプを作ることは一つのことです。でも、そのプロトタイプを“10,000人の従業員”に向けて展開するのは別のことです」と同氏は説明しました。「私たちは、モデルのトレーニングからチャットボットへ、そして今はエージェントへと移行してきました。その結果、AIインフラへの需要とプレッシャーが指数関数的に増大しています。」
エージェント型AIは、新たなエンタープライズの複雑性をもたらす
エージェント型AIの台頭が、この移行を特に重大なものにしている理由です。これらのシステムは、アプリケーションやデータソースにまたがるマルチステップのワークフローを導入し、さらに自律性の度合いによって、新しい運用上の要求が生まれます。
企業は現在、複数のエージェントが同時に稼働する状態に対処しなければならず、予測不能でリアルタイムなワークロードへの対応、そしてチーム間でインフラへのアクセスを調整する必要性が求められています。
「OpenClawによって、誰でもエージェントを作って、そのエージェントを動かすことが非常に簡単になっています」とCornely氏は述べました。「エージェントには、データとともにオンプレミスで動かしてほしい。エージェントが何をし得るかという観点から企業を守るために、適切な構成要素（constructs）を用意する必要があります。」
これらのシステムがより自律的になるほど、課題は“それがどう動くか”だけでなく、“企業のデータやシステム、チームとどのように相互作用するか”へと広がっていきます。
AIは人の仕事を代替するのではなく、補強する
Agentic AI（エージェント型AI）は本質的に、人の能力を代替するものというより“増幅器”だとManer氏は述べました。企業の目標は、人の仕事をなくすことではなく、人間による意思決定、AI主導の自動化、そしてエージェント型ワークフローの間の適切なバランスを見つけることです。
「私たちは、AI、エージェント型ツール、ロボティクスシステム、そして人材の間に“愛、平和、調和”が生まれると考えています」とManer氏は述べました。「その調和は、適切なベンダーが適切なツールと適切なサービスを提供できれば、企業、エンタープライズ、政府、公共部門組織にとってより良い成果のために最適化できるはずです。」
企業がAIを大規模に導入し始める方法
実際のところ、実験から現実世界での導入へ踏み出す局面で、課題が最もはっきり見えてきます。勢いはあるものの、多くの組織はいまだ、最初のユースケースを超えてAIをどのようにスケールさせるかを検討している段階です。
そう進めていくと、組織はすぐに現実的な制約にぶつかります。多くは、リソースやサービスへのアクセスが容易なためクラウドから始めますが、データ、ガバナンスとコントロール、そしてコストといった実務上の考慮事項が、すぐに前面に出てきます。
クラウドは、実験に活用できます。最終的な目標は、本番へ向かう過程でアプリケーションをオンプレミスに戻してくることです。セキュリティとコストを解決するプラットフォームを使うことで、それが可能になります。
勢いが最も強いユースケースには、ドキュメント検索や知識のリトリーバル、セキュリティと予測型の脅威検知、ソフトウェア開発やコーディングのワークフロー、そしてカスタマーサポートやサービス運用が含まれます。セキュリティ分野では、銀行の顧客をはじめ、欧州および米国の企業が、顔認識や予測型の脅威検知など、AI駆動のツールを導入しています。一方で、カスタマーサポート業界では、営業前から営業後のアドボカシーまでを含むエンドツーエンドかつ360度の顧客エンゲージメントに対する関心が高まっています。
業界特化のAI変革はすでに進行中
あらゆる業界で、実験から実際の導入への移行は、それぞれ異なる形で既に具体化しつつあります。小売では、AIが店舗運営を変えています。現在は、購入判断のタイミングで店内の狙いを定めたマーケティングに用いられるカメラとロボティクスによって変革が進み、キャッシャーレスの会計が従来のPOSシステムに取って代わり、解放された人材はバックオフィスやマーチャンダイジング機能へ再配置されます。
医療では、NutanixはAWSやAzureといったクラウドパートナーとともに、診断、治療、遠隔ヘルス、そして病院運営にまたがるアプリケーションについて顧客と取り組んでいます。製造業や物流でも、変革のインパクトは同様に大きなものです。
エンタープライズAIをスケールする際の運用上の課題
AIユースケースが拡大するにつれ、企業は新たなクラスの運用上の課題に直面しています。複数のAIワークロードやエージェントを管理し、チーム横断でインフラへのアクセスを調整し、セキュリティとガバナンスを確保し、AIシステムを既存の業務プロセスに統合することが、今やITリーダーやビジネスリーダーの最優先の懸念事項になっています。
「速さ」や「アクセス」を求めるAI開発者と、セキュリティ、稼働率、ガバナンスを担うインフラチームの間のギャップは、まさにこの局面を特徴づける課題の一つです。
「今はエージェントを動かしていますが、それらはすべて、自分の問題を解決するためにリソースへのアクセスを得ようとして“奪い合う”ことになります」とCornely氏は語りました。「そこで今必要なのは、制約を設定し、リソースをガバナンスできるようなインフラです。」
AIファクトリー：本番AIのための共通プラットフォーム
こうした課題は、Maner氏とCornely氏が「AIファクトリー」と呼ぶものへの需要を押し上げています。つまり、複数の利用者とワークロードを同時に支える共通のインフラ環境であり、開発者の俊敏性とエンタープライズのガバナンスのバランスを取りながら、実験と本番の双方を可能にします。
GTC 2026で、NutanixはNutanix Agentic AI Solutionを発表しました。中核インフラ、トポロジー認識型ハイパーバイザ上で動作するKubernetesベースのコンテナサービス、そしてエージェントを構築・ガバナンスするための高度なサービスまでを包含する、完全なプラットフォームです。
「私たちは、コアインフラからPaaS、さらに高度なPaaSサービス、そしてAIファクトリー全体のためのマネジメント基盤（フレームワーク）に至るまで、完全なプラットフォームを立ち上げます」とCornely氏は述べました。「本当に、エンタープライズでこれらのアプリケーションを作るチームに向けたセルフサービスを実現できるようにするためです。」
ハイブリッド環境は、エンタープライズAI戦略に不可欠
この種の環境を運用するには、インフラにまたがる柔軟性が必要です。ハイブリッドインフラは妥協案ではなく、要件です。公共クラウドで常に動かすべきワークロードもあれば、セキュリティ要件、規制の遵守、データの主権（データソブリンティ）、あるいは競争上のIP（知的財産）の考慮などの理由から、オンプレミスにとどめる必要があるものもあります。
「特に規制産業では、ソブリンティがより大きな論点になっていくにつれ、データ・グラビティ（データ重力）もより大きな論点になります。加えて、セキュリティ、そして業界における競争上の差別化要素も大きくなっていきます。つまり、最終的には“自社のIPをどうするか”という会社の方針に依存することになります」とManer氏は述べました。
そして、それがNutanixのプラットフォームとしての位置づけの土台だ、と同氏は付け加えました。
「私たちは、完璧な調和をもたらします。これらのアプリケーション、あらゆるデータ、そしてこれらのユースケースに対するすべての最適化を、オンプレからオフプレまで、そしてハイブリッドなモードでエンドツーエンドに提供します」と同氏は語りました。「しかも、単一のクラウドだけでなく、複数のクラウドに対して行うのです。」
その柔軟性は、より広いエコシステムにも及びます。Nutanixは、AWS、Azure、Google Cloudを含むハイパースケーラーにまたがって機能し、地域のサービスプロバイダーや、新興のネオクラウドにも対応しています。Nutanixは、ネオクラウドに対して、自社のクラウドを運用し、高度なAIサービスを提供するためのフルなソフトウェアスタックを提供します。これにより、すでにNutanixを稼働させているエンタープライズ顧客は、計算（compute）、ネットワーキング、AI機能をシンプルに拡張できます。
Manerは、この取り決めを「双方にとっての勝ち」と表現しました。エンタープライズにとっては、ハイブリッドAIサービスへのアクセスが簡素化されることを意味します。ネオクラウドにとっては、土台として活用できる実績のあるプラットフォームが手に入ることを意味します。全てが自動化されており、デフォルトでセキュアだとCornelyは付け加えました。
「エージェント型AIで今まさに出てくるガバナンスの問題は、私たちがこの16年間、あなたのクラウド上で動いている他のあらゆるアプリケーションに対して解決してきたのと同じ問題です」と彼は述べました。
パイロットから本番へ：エンタープライズ全体でAIを運用化する
最終的な目標は、成功するAIパイロットを実行することではありません。現実のユースケース全体でAIを運用化し、インフラを共有リソースとして管理し、インフラチームとAI開発者の協業を支援し、初期のプロジェクトからエンタープライズ全体への展開までスケールすることです。
「今、AIアプリケーションを作る人たち、AIエンジニア、エージェント型AIの開発者、そして従来型のインフラチームの間には、大きなギャップがあります」とCornelyは語りました。「彼らには、インフラチームを支援し、それによってAIエンジニアを後押しできるようにするためのツールが必要です。それが、私たちがエージェント型AIソリューションで提供するものです。」
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