Datadogの実環境調査から紐解く“複雑化するAI運用”
急増するトークン消費にマルチモデル化 AI活用は“見える化”してから広げる時代に
2026年06月03日 17時00分更新
スピードと統制はトレードオフではない オブザーバビリティが運用の前提条件に
このようにAI運用が複雑化する中で、萩野氏は、AI活用で失敗する企業と成功する企業の違いは「継続運用への意識」にあると語る。
失敗する企業は、PoCでの一定の成果を受けてAI活用を広げるも、やがて運用の複雑性にぶつかる。結果として、可視化は断片的になり、問題が特定できず、プロジェクトが頓挫しまう。さらに、AIモデルの乱立によって責任範囲が曖昧になり、セキュリティが後付けになる状況も招きやすい。
一方で、成功している企業は、本番運用を前提としており、AIを継続して運用できる仕組みづくりに注力している。エンドツーエンドでの可視化や予防的な運用改善、標準化されたモデル管理、明確な責任範囲の定義、ワークフローへのセキュリティの組込みなどに、早い段階から取り組んでいる。
失敗する企業と成功する企業の違い
萩野氏がもう一点強調したのが、「スピードと統制」は必ずしもトレードオフの関係にはないことだ。AI活用において、俊敏な試行と改善は重要である反面、ガバナンスが機能していないと、後からコストや品質、セキュリティの問題が顕在化して、結果としてスケールのスピードを落としかねない。
萩野氏は、「先行企業では、可視化と制御を最初から運用基盤に組み込むアプローチをとっている。 つまり、『何が起きているか見えている状況』を確保して初めて、素早く動けるという考え方。 AI活用を安全かつ継続的にスケールしていくには、オブザーバビリティを前提とした運用が重要になる」と締めくくった。
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