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運用AI鴻溝を越えて

AIの変革的潜在力が確立された今、企業は実験段階から本番環境への移行を加速させており、予算配分を見直しエージェント型AIの実験も始めているが、運用上の課題を解決することが成功の鍵となる。

2026年には、多くの企業がAIインフラに莫大な資金を投じるが、実際の商業利益に結びつけることができていない状況が生まれる。企業は算力を購入するだけではなく、確実なビジネス成果を生む能力を持つことが重要である。

ロンドンで開催されたAI Expo 2026の第2日は、生成AIの実験的パイロットから大規模本番環境デプロイへの移行という明確な市場変革に焦点が当てられ、企業はAIツールを既存のITスタックにシームレスに統合する現実的な課題に直面している。

AI Expo 2026の第2日では、生成AIへの初期の熱狂から実務的な本番環境への導入へと焦点がシフトし、企業は実験段階から本番環境へのAI移行における現実的な課題に直面している。

ロンドンで開催されたAI＆ビッグデータエキスポの第二日は、生成AIの初期の興奮が冷め、企業が既存のITインフラへの統合という現実的な課題に直面する中、実験から本番展開への移行に焦点を当てた。

Rackspaceがブログで提起したデータの混乱、所有権の不明確さ、ガバナンスの欠如などのAI運用のボトルネックについて、サービスデリバリー、セキュリティ運用、クラウドモダナイゼーションの観点から実践的な解決策を提示する。