企業がクラウド管理について考えるとき、主に思い浮かべるのは、パフォーマンスの監視、セキュリティの維持、コンプライアンスの確保といった運用プロセスです。これらはいずれもビジネスを成功させるうえで不可欠な要素ですが、クラウド管理が意味するものの一部にすぎません。
見落とされがちな重要な側面の1つが、直感的なツールと統合サポートプロセスを提供して企業のITインフラに伴う負担を軽減し、ユーザー体験を向上させることです。そして、人工知能（AI）を活用する新しいテクノロジーが急増するなか、こうした機能上のギャップは埋められていくと考えられます。
AIクラウドコンピューティングとは？
AIクラウドコンピューティングとは、AIアルゴリズムを利用してさまざまなアクションや処理を自動化するクラウドコンピューティングシステムを指します。これにはアプリケーション、サービス、データ処理などが含まれます。
最終的な目標は、クラウドコンピューティング環境を管理、監視、最適化する新しい方法をユーザーに提供することです。
クラウドコンピューティングにおけるAIのメリット。
AIはすでに、セキュリティ、バックアップ手順、ソフトウェアアプリケーションの改善に活用されています。さらに、組織のクラウド管理業務を最適化するためにAIを適用できる方法は数多くあります。
1）データセキュリティの強化
クラウドベースのソリューションに移行する企業が増えるなか、大きな懸念となっているのがデータセキュリティです。大量のデータを迅速かつ正確に分析できるAIは、ネットワーク内の潜在的な脅威や脆弱性の検出に役立ちます。AIは、侵害の試みや不正アクセスを示す可能性のある異常なアクティビティを特定することもできます。侵害や不正アクセスを示す可能性のある異常なアクティビティを特定することもできます。
全体として、AIを利用すれば、データがどのように使われているか、どの領域が潜在的な侵害に対して脆弱かを把握でき、データへの理解を深められます。
2）データ管理の強化
多くの組織では、データセンターに大量のデータを保存していますが、そのすべてがビジネス目的で使われているわけではありません。AIベースのシステムでデータを分析し、関連性の有無を判断すれば、必要な情報を必要なときに簡単に利用できる状態を保ちながら、ストレージコストも削減できます。
AIシステムには、インフラを分析して最適化するだけでなく、データを自動的に分析・最適化する機能もあります。その結果、情報を手作業で収集・分析する必要がなくなります。
3）AIアズ・ア・サービス
多くの組織がAI技術をインフラに導入するのに苦労しています。専門的な開発者やデータサイエンティストにアクセスできないためです。しかし、人工知能アズ・ア・サービス（AIaaS）ソリューションを利用すれば、こうしたサービスへのアクセスを必要なときだけ、オンデマンドで料金を支払って利用できます。
データ分析やインフラ管理のために人材を雇用・訓練する代わりに、こうした作業を自動化システムに外部委託できます。これにより、すべてが正しく行われるようにしながら、時間とコストを節約できます。
4）コスト削減
インフラ、データベース、アプリケーションを自動化、最適化、改善できればできるほど、それらの運用にかかる費用は少なくなります。たとえば、後で役立つかもしれないという理由でデータを無期限に保存する代わりに、自動化システムでデータを分析してストレージコストを削減できるとします。その場合、長期的に多くの費用を節約できます。
AI技術でクラウド管理環境を最適化すれば、メンテナンスや人的労働といった間接費を削減しながら、常に最高のパフォーマンスを発揮できるようにできます。
5）MLとAIによる自動化
クラウド環境は非常に動的であり、効率的に管理するには自動化が必要です。これには、キャパシティプランニング、リソーススケジューリング、コスト最適化などのタスクの自動化が含まれます。こうした作業は人間には時間がかかりますが、機械にとっては容易です。
機械学習アルゴリズムは、予測分析や自動意思決定に利用できるため、これらのタスクにおける人間の介入を減らせます。こうした機械学習モデルは過去のデータから継続的に学習し、さまざまなセンサーからリアルタイムに入力される情報に基づいて異常を検出したり、将来の結果を予測したりします。
6）NLPを利用した重大インシデントの診断
NLP（自然言語処理）は、コンピューターによる人間の言語（自然言語）の解釈を可能にします。情報検索（検索エンジン）、機械翻訳（Google Translate）、スパムフィルタリング、デジタルアシスタント（SiriやCortanaなど）をはじめ、幅広い分野で利用されています。
クラウド管理では、人間の介入なしに重大インシデントを自動診断できます。
7）プロビジョニングとデプロビジョニングの自動化
従来のエンタープライズIT環境では、ITリソースのプロビジョニングとデプロビジョニングを人間が手作業で行っていました。しかし、標準的なプロトコルがないため、非常に時間がかかり、エラーも発生しやすいプロセスです。さらに、ピーク時にはこうした手作業に人間が対応し続けることは困難になります。
現在では、ほとんどの組織が、APIや機械学習アルゴリズムを使ってこれらのプロセスを自動化する、自動プロビジョニングおよびデプロビジョニングツールを導入しています。
8）動的負荷分散
動的負荷分散は、各サーバーの現在のワークロードに応じて異なるサーバー間に負荷を動的に分散し、リソースを効率的に利用できるようにします。たとえば、あるサーバーが他のサーバーより多くのリクエストを処理している場合、リクエストを別のサーバーに分散できます。同様に、特定のサーバーの利用率が低い場合は、そこからリクエストを移すことができます。
9）パフォーマンスの監視とアラート
パフォーマンス監視ではアプリケーションのパフォーマンス指標を時間の経過に沿って監視し、アラートでは問題が発生したときに通知を送信します。クラウド環境で高品質なサービスレベルを維持するには、どちらも必要です。機械学習とAIを利用して、システムの挙動における異常な変化を監視し、IT部門に警告を発することができます。
企業はどのようにクラウド管理にAIを導入できるか？
AIソリューションをITインフラに導入する第一歩は、AIでどのビジネス上の問題を解決しようとしているのか、また全体的な戦略においてAIがどのような役割を果たすのかを明確にすることです。
さらに、既存のプロセスを補完するために使うのか、それとも完全に置き換えるのか、そして組織全体のより広範なデジタルトランスフォーメーションの取り組みにどう組み込むのかを判断する必要があります。こうした点を検討することで、今後の導入計画の方向性が定まります。
ハイブリッドアプローチでクラウドとML・ビッグデータ分析を融合
ビッグデータがなければ、機械学習とクラウドコンピューティングは十分に機能しない可能性があります。AIソリューションを効果的に活用するには、製品詳細、売上高、顧客関係管理（CRM）データなど、ビジネスに関する多様な情報が必要です。
こうしたさまざまな情報源を統合した効果的なクラウド管理計画を実行する最善の方法は、クラウドコンピューティングと機械学習、ビッグデータ分析を組み合わせたハイブリッドアプローチを構築することです。3つのシステムを組み合わせることで、将来の結果を正確に予測するモデルを作成するのに十分な、関連性の高いデータにアクセスできるようになります。
事前学習済みモデル
人工知能を始める最も簡単な方法の1つは、特定のタスク向けに既存の事前学習済みモデルを使うことです。こうしたモデルを利用すれば、ゼロからトレーニングすることなく高度なAI技術を活用できます。また、データの収集や準備について心配する必要もありません。入力として使えるデータセットがあれば十分です。
MLで反復的なタスクを自動化
クラウド管理ツールとして機械学習を利用すると、コストを削減し、業務プロセスを簡素化できます。アルゴリズムに特定のタスクの実行方法を学習させれば、同じ処理を繰り返し実行できるため、人間はより高度なタスクの管理に時間を振り向けられます。
クラウド管理におけるAIの未来。
AI技術は長年、SFの定番でした。現在では、現実世界のさまざまな問題の解決に使われています。自動運転車から医療診断まで、企業はかつてない速さでより優れた製品を生み出すためにAIを活用し始めています。AI技術における最新のイノベーションは、ディープラーニングのニューラルネットワークを用いた機械学習によって、より賢いビジネス上の意思決定を実現することを目指しています。
こうした進歩を活用するには、企業は常に利用可能で信頼性の高い高性能コンピューティングリソースにアクセスできなければなりません。そのため、必要に応じてスケールできるクラウド管理ソリューションは、複数のクラウドにわたってパフォーマンスと柔軟性を最大限に高めるうえで不可欠になります。