クラウド回避は即ちAI放棄！あなたの企業は未来を放棄していないか？

AI、今のインフラで始めても大丈夫だろうか？  
 

AI導入は単にAI機能を入れることではありません。

データが途切れなく流れることができる構造、
AIが自由に拡張できるインフラ、
そして潜在的リスクを最小化する設計が必ず先行されなければなりません。

特に、AI活用のためにデータがオンプレミスよりはクラウドにあってこそ、より迅速に活用できており、
Local LLMよりはSaaS形態がより効果的です。クラウド環境はまた、様々なLLM（大規模言語モデル）を柔軟かつ効果的に使用できる基盤を提供します。

つまり、AIを安定的に実装し、将来の変化に対応できる最適なインフラ環境からまず明確に定義することが第一段階です。

現在のシステムがAI実行を担当できる構造と環境を備えているかからまず確認する必要があり、
この時、必ず点検すべきことが、まさにインフラ構成とシステム間の接続構造、つまり「構造診断」です。

AIを阻む第一の障壁は「インフラ」です。

McKinseyによると、フォーチュン500大企業の70%は20年以上前のレガシーシステムをまだ運営中であり、
これはAI導入に必要な俊敏性と拡張性を阻害する代表的な技術負債として機能します。

特に生成型AI基盤のIT現代化戦略は、既存に数年かかっていた作業を
コストは半分以下に、開発速度は40～50%まで短縮できる実質的な成果を立証しています。

しかし、このような革新が現実化するためには、明確な前提条件が必要です。

McKinseyはAI実行の不可逆的な必須条件として「クラウド転換」を明示し、
数百個の生成型AIエージェントを有機的に接続して作動させるAIオーケストレーション構造は、
オンプレミス環境では実装が不可能だと述べています。

問題は、まだ多くの企業が技術負債があるかどうかさえ認識しないままAI導入を論じているという点です。
AI実行に必要なコアインフラ条件を正確に診断しなければ、クラウドに移しても、AIは停止するしかありません。

※出典：McKinsey、「AI for IT modernization: Faster, cheaper, better」、2024.12.2

AI実行のためのインフラ比較：クラウド vs オンプレミス

AIをどこで実行するのか？
「クラウドか、オンプレミスか」この選択は、すぐに拡張性・柔軟性・データ活用性における競争力の差につながります。

1️⃣拡張性

オンプレミスはGPUやストレージを増設するには数週間から数ヶ月かかりますが、
クラウドはクリック一つで数百台の演算環境を数分以内に拡張できます。
AI学習のような大規模リソースが必要な作業では、この速度の差がすぐに競争力の差につながります。

2️⃣柔軟性

オンプレミスでは環境変更や新技術テストのために複雑な事前作業が必要ですが、
クラウドはテスト用インフラを数分以内に生成でき、実験後すぐに削除できるため、
AIモデル実験と改善サイクルを飛躍的に短縮できます。

3️⃣データ活用

AIは「良いデータ」なしには正常に動作できません。
オンプレミスはデータが部門やシステムごとに散在しており統合が難しいですが、
クラウドは内部・外部データを迅速に収集・連携してAIのデータベース学習環境を提供します。

結局、AI インフラ設計の出発点は「サーバーをどこに置くか」ではなく、
どの環境がAIをより迅速かつ柔軟に実行できるかから始めるべきです。
その答えが、まさにクラウドです。

単純な移行ではクラウド転換は完成しません。

クラウド上のAI、「未知のインフラ」の上には構築できません。
AI時代の成功的な飛躍は「現在のシステムの明確な可視化」から始まります。

多くの企業がクラウドに移すだけで転換が終わると思っていますが、
実は今のシステムがどのように絡み合い、データがどこから流れ出し、何に依存しているかは、
明確に把握しないまま転換を推進する場合がほとんどです。

単なる列挙された情報だけではクラウド転換戦略を設計できません。

• システム間の依存性把握失敗 → 転換中の予期しない障害発生
• データフロー断絶 → 業務中断およびシステム連携エラー
• 連携構造の漏れ → 誤った転換優先順位および日程遅延
• 遊休・重複資産の放置 → コスト浪費およびセキュリティリスク増加

Hyper Mig：構造を「接続」する戦略ツール

メガゾーンクラウドのクラウド転換経験と技術ノウハウを集約したHyper Mig（ハイパーマイグ）は、企業内インフラ、
アプリケーション、データベース間の関連関係を統合分析して戦略的転換を可能にします。

単なるインベントリ収集を超えてクラウド転換のための構造診断と戦略立案の基礎データを生成し、
クラウド戦略立案に必要な「構造化されたインサイト」を提供します。

• サーバー・DB・アプリ・ネットワークエージェントなしで収集（Agentless）
• 構成要素間の従属性（Dependency）の可視化
• 実際のトラフィックベースの構造マップ生成
• 遊休・重複資産の識別

Hyper MigはAIとクラウドの接続を安定的に作る第一段階です。

AI戦略、成功的なマイグレーションがその始まりです。

AIは「機能」ではなく、「環境」の上で実行される戦略です。

しかし、多くの企業がサーバー数だけを把握したまま転換を推進して、
予期しない障害と不要なコスト損失を経験しています。

Hyper Migはシステムの文脈と流れまで分析して、
AIインフラへ向かう転換の旅に戦略的方向を示します。

AIを正しく実行したいなら、
今Hyper Migで基盤から考える時です。

📍 [Hyper Migシリーズ] AI・クラウド転換完全攻略

1編：クラウド回避は即ちAI放棄！あなたの企業は未来を放棄していないか？
2編：クラウド転換、AIインフラ設計…従属性を知らなければ失敗する。
3編：AI も、クラウドも、今「Hyper Mig」で実行されます。

📧 Hyper Mig問い合わせ：hyper_mig@megazone.com 
🎬Hyper MigYouTubeチャンネル：こちら

✍️by 신정란、Specialty Service Unit