変革はどこから始める？

――AIを支えるネットワークインフラを構築するに当たり、企業は今から何を準備すべきでしょうか。

ホー　ネットワークは人間が設定する道具から、AIが自己構成・自己修復・自己最適化を行う「フル自律型」へと進化していきます。

企業が今から準備すべきことは、特定のクラウドベンダーに縛られない「ベンダーニュートラル」な接続環境を整えておくことです。インフラを単なるコストではなく、AIの進化を最大化させる「戦略的資産」として再定義し、オープンなエコシステムと繋がる準備を進めることが、AI時代を勝ち抜くための分岐点となるでしょう。

――どこから手をつけるといいですか。

荒井　データがどこにあり、どこでAIを動かすべきかという論理的・地理的な配置を見直すことが、すべての土台となります。この「データの近接化」を最適化することが最優先事項であり、その基盤の上にマルチクラウド環境をつなぐベンダーニュートラルな接続を整備し、最後にそれらを自律化させることで変化の激しいAIワークロードへの即応性を確保します。

――金融・医療・製造などの機密データを扱う業界では、ネットワーク設計上どんな点に注意すべきですか。

ホー　特に重要になるのは、企業が独自の知的財産や機密データをAIモデルに読み込ませる「RAG（検索拡張生成）」やモデルのファインチューニングを行うフェーズです。こうした場面では、従来の境界型セキュリティから脱却し、データが移動する経路そのものを秘匿化する「コネクティビティ・バイ・デザイン」の考え方が重要です。パブリックインターネットを介さないプライベート接続は、データ流出リスクを物理的に遮断するだけでなく、企業のデータ主権とガバナンスを担保する強力な証明になります。

荒井　AIワークロードが複数のクラウドや国境をまたいで分散する中では、一元的なポリシー管理とリアルタイムなテレメトリ監視による「可視性」の確保が不可欠です。また、各国のデータ主権規制に柔軟に対応できるベンダーニュートラルなプラットフォームを選択しておくことも、将来的なリスク回避の観点から極めて重要です。

――日本企業のAIインフラ整備について、グローバルと比較した特徴や課題はありますか。

荒井　日本企業の強みは、品質や信頼性に対する基準が非常に高いことです。これは高精度・高安定性が求められるAIインフラの実装において、大きな優位性になります。

一方で、既存の中央集権的なインフラ設計や人手によるマニュアル運用が、AIのスピード感を阻害する物理的な制約となっているのも事実です。物理的制約をソフトウェアで解消し、データを生成場所の近くで処理する分散型インフラへの転換を加速させることが、日本が持つ高品質なデータを最大限に活かし、グローバル競争における勝機につながると考えています。

［月刊テレコミュニケーション 2026年6月号の記事を再構成］