IDCが語る：エージェントAIにおける適切なネットワーキングアプローチの重要性
サマリー
IDCの調査によると、企業はエージェントAIの導入においてネットワーキングインフラの重要性を認識しています。セキュリティや自動化の課題がAIプロジェクトの遅延を引き起こしており、適切なネットワーキングアプローチが求められています。プラットフォームとベストオブブリードのバランスを取ることが成功の鍵です。
本文
編集者の注記：本日は、IDCが企業のエージェントAIの台頭を支えるネットワーキングインフラに関する懸念を探る2026年AI in Networking特別報告調査の結果についてお話しします。この調査はGoogle Cloudによってスポンサーされています。
企業はAIパイロットを迅速に進めていますが、パイロットから本稼働への移行は均一ではありません。AIモデルは依然として重要ですが、IDCの調査によると、パイロットから本稼働へのボトルネックは主にインフラに起因しており、ネットワーキングに関する懸念がAIプロジェクトの遅延や放棄の主要な要因として浮上しています。IDCの2026年AI in Networking特別報告調査では、次のような結果が得られました：
- 32.6%の回答者がセキュリティの懸念を挙げています：AIワークフローがより分散化し自律的になるにつれて、一貫したセキュリティとガバナンスを強化することが難しくなります。
- 26.8%の回答者が自動化の課題を挙げています：手動操作や断片的なコントロールが展開を遅らせ、AI環境のスケールを難しくします。
- 24.7%の回答者がスタッフの時間と才能の制約を挙げています：限られたスキルと運用の余裕が、AIイニシアチブを本稼働に移行する能力を制約します。
エージェントAIは、アプリケーション、サービス、API、ツール、データソース間のより分散化された動的な相互作用を導入することで、これらの懸念をさらに高めます。本稼働環境では、これらの相互作用は異なるエージェントフレームワーク、モデルプロバイダー、クラウド、オープンソースツール、SaaS API、内部アプリケーションにまたがり、運用範囲とセキュリティおよびガバナンスの表面積を拡大します。
運用制御、セキュリティ、ガバナンスのためのネットワーキングは、エージェント相互作用の主要な促進要因であり、インタークラウドおよびイントラクラウドのネットワークおよびサービス層の接続性、エンドツーエンドのセキュリティ、一貫したガバナンスにおいて基盤的な役割を果たします。エージェントシステムでは、ネットワーキングは、分散サービスが互いに識別し、通信し、安全にデータを交換する方法を管理するためのより厳密なサービス中心の制御にますます拡張されます。一般的にAIワークロードが東西トラフィックの需要を増加させる中、エージェントAIはアプリケーションワークフローに近いポリシー、可視性、制御を必要とする動的な相互作用を生み出すことで、さらに複雑さを加えます。
インフラの観点から見ると、ネットワーキングは単なる接続機能以上のものです。それはポリシーベースの制御を適用し、可視性をサポートし、AIエージェントの活動全体にわたって一貫したセキュリティとガバナンスを維持するインフラストラクチャプラットフォームの制御プレーンの一部です。これは、エージェントとサービスが異なるランタイム、クラウド、デプロイメントモデル、運用ドメインにまたがる環境では、フレームワークレベルの制御だけでは不十分になるため、重要です。
そのため、インフラストラクチャレベルのアプローチが重要になります。これはアプリケーションフレームワークやオーケストレーション環境を置き換えるものではありませんが、複雑なアーキテクチャの風景全体でより広範で一貫したポリシーの実装を提供します。エージェントAIがより自律的かつ分散化するにつれて、組織は断片的な可視性、一貫性のないポリシーの適用、管理されていないシャドウエージェント活動を減らすために、これらの制御をインフラストラクチャの一部として組み込む必要があります。クラウドインフラの観点から、ここでクラウドネットワークサービスが戦略的に重要になります。
バランスの取れたアプローチ：プラットフォーム対ベストオブブリード
エージェントAIシステムは、根本的に分散したワークフローのために断片化されています。企業はすでにビジネス要件、オープンソースコンポーネント、新しいプロトコル標準、アーキテクチャパターンの急速に進化する風景をナビゲートしています。この文脈では、ベストオブブリードのポイントソリューションとプラットフォームベースのアプローチの選択は、イデオロギーではなく戦略的であるべきです。
ベストオブブリードの機能は、特定の技術要件に対処するために必要かもしれません。しかし、分散したエージェントAIの風景に導入されたポイントソリューションは、一貫性のないポリシー、運用の複雑さ、ガバナンスのギャップを生む可能性もあります。IDCの調査はこの緊張を反映しています。IDCの2026年AI in Networking特別報告調査では、AIワークロードに対するプラットフォームとベストオブブリードの好みの間で組織が分かれていることが示されました。プラットフォームを支持する回答者の主な理由は、より強力なセキュリティ（32.9%）、複雑さの軽減（27.7%）、迅速な展開（24.2%）です。
IDCの見解では、バランスが重要です。プラットフォームはAIデプロイメントのための一貫した運用およびポリシーの基盤を提供できますが、同時にベストオブブリードの機能をプラットフォームツールセットの一部として含めるためにモジュール式で拡張可能である必要があります。エージェントAIに適したプラットフォームは、オープンで柔軟で進化できるものであるべきです。サードパーティやオープンソースツールとの統合をサポートし、必要なセキュリティと可視性の機能を挿入でき、完全なアーキテクチャの再作成なしに適応できる必要があります。
これは技術の混乱の時代です。企業はAIの目標を達成しながら、動的なエージェントAIシステムを慎重に管理しなければなりません。この環境では、ネットワーキングはAIインフラの接続部分であるだけでなく、組織が運用制御を確立し、ポリシーを一貫して適用し、エージェントワークフロー全体でエンドツーエンドの信頼を維持するための基盤となります。
エージェントAIシステムが進化し続ける中で、彼らが課す要求は、ベストオブブリードのポイントソリューションだけでは対処できない可能性が高いです。エージェントAIをスケールで運用するには、組織が適切なネットワーキングアプローチを活用し、オープンで柔軟で拡張可能なインフラストラクチャプラットフォームを支援し、一貫した適応可能なセキュリティとガバナンスのフレームワークを実現する必要があります。
企業はAIパイロットを迅速に進めていますが、パイロットから本稼働への移行は均一ではありません。AIモデルは依然として重要ですが、IDCの調査によると、パイロットから本稼働へのボトルネックは主にインフラに起因しており、ネットワーキングに関する懸念がAIプロジェクトの遅延や放棄の主要な要因として浮上しています。IDCの2026年AI in Networking特別報告調査では、次のような結果が得られました：
- 32.6%の回答者がセキュリティの懸念を挙げています：AIワークフローがより分散化し自律的になるにつれて、一貫したセキュリティとガバナンスを強化することが難しくなります。
- 26.8%の回答者が自動化の課題を挙げています：手動操作や断片的なコントロールが展開を遅らせ、AI環境のスケールを難しくします。
- 24.7%の回答者がスタッフの時間と才能の制約を挙げています：限られたスキルと運用の余裕が、AIイニシアチブを本稼働に移行する能力を制約します。
エージェントAIは、アプリケーション、サービス、API、ツール、データソース間のより分散化された動的な相互作用を導入することで、これらの懸念をさらに高めます。本稼働環境では、これらの相互作用は異なるエージェントフレームワーク、モデルプロバイダー、クラウド、オープンソースツール、SaaS API、内部アプリケーションにまたがり、運用範囲とセキュリティおよびガバナンスの表面積を拡大します。
運用制御、セキュリティ、ガバナンスのためのネットワーキングは、エージェント相互作用の主要な促進要因であり、インタークラウドおよびイントラクラウドのネットワークおよびサービス層の接続性、エンドツーエンドのセキュリティ、一貫したガバナンスにおいて基盤的な役割を果たします。エージェントシステムでは、ネットワーキングは、分散サービスが互いに識別し、通信し、安全にデータを交換する方法を管理するためのより厳密なサービス中心の制御にますます拡張されます。一般的にAIワークロードが東西トラフィックの需要を増加させる中、エージェントAIはアプリケーションワークフローに近いポリシー、可視性、制御を必要とする動的な相互作用を生み出すことで、さらに複雑さを加えます。
インフラの観点から見ると、ネットワーキングは単なる接続機能以上のものです。それはポリシーベースの制御を適用し、可視性をサポートし、AIエージェントの活動全体にわたって一貫したセキュリティとガバナンスを維持するインフラストラクチャプラットフォームの制御プレーンの一部です。これは、エージェントとサービスが異なるランタイム、クラウド、デプロイメントモデル、運用ドメインにまたがる環境では、フレームワークレベルの制御だけでは不十分になるため、重要です。
そのため、インフラストラクチャレベルのアプローチが重要になります。これはアプリケーションフレームワークやオーケストレーション環境を置き換えるものではありませんが、複雑なアーキテクチャの風景全体でより広範で一貫したポリシーの実装を提供します。エージェントAIがより自律的かつ分散化するにつれて、組織は断片的な可視性、一貫性のないポリシーの適用、管理されていないシャドウエージェント活動を減らすために、これらの制御をインフラストラクチャの一部として組み込む必要があります。クラウドインフラの観点から、ここでクラウドネットワークサービスが戦略的に重要になります。
バランスの取れたアプローチ：プラットフォーム対ベストオブブリード
エージェントAIシステムは、根本的に分散したワークフローのために断片化されています。企業はすでにビジネス要件、オープンソースコンポーネント、新しいプロトコル標準、アーキテクチャパターンの急速に進化する風景をナビゲートしています。この文脈では、ベストオブブリードのポイントソリューションとプラットフォームベースのアプローチの選択は、イデオロギーではなく戦略的であるべきです。
ベストオブブリードの機能は、特定の技術要件に対処するために必要かもしれません。しかし、分散したエージェントAIの風景に導入されたポイントソリューションは、一貫性のないポリシー、運用の複雑さ、ガバナンスのギャップを生む可能性もあります。IDCの調査はこの緊張を反映しています。IDCの2026年AI in Networking特別報告調査では、AIワークロードに対するプラットフォームとベストオブブリードの好みの間で組織が分かれていることが示されました。プラットフォームを支持する回答者の主な理由は、より強力なセキュリティ（32.9%）、複雑さの軽減（27.7%）、迅速な展開（24.2%）です。
IDCの見解では、バランスが重要です。プラットフォームはAIデプロイメントのための一貫した運用およびポリシーの基盤を提供できますが、同時にベストオブブリードの機能をプラットフォームツールセットの一部として含めるためにモジュール式で拡張可能である必要があります。エージェントAIに適したプラットフォームは、オープンで柔軟で進化できるものであるべきです。サードパーティやオープンソースツールとの統合をサポートし、必要なセキュリティと可視性の機能を挿入でき、完全なアーキテクチャの再作成なしに適応できる必要があります。
これは技術の混乱の時代です。企業はAIの目標を達成しながら、動的なエージェントAIシステムを慎重に管理しなければなりません。この環境では、ネットワーキングはAIインフラの接続部分であるだけでなく、組織が運用制御を確立し、ポリシーを一貫して適用し、エージェントワークフロー全体でエンドツーエンドの信頼を維持するための基盤となります。
エージェントAIシステムが進化し続ける中で、彼らが課す要求は、ベストオブブリードのポイントソリューションだけでは対処できない可能性が高いです。エージェントAIをスケールで運用するには、組織が適切なネットワーキングアプローチを活用し、オープンで柔軟で拡張可能なインフラストラクチャプラットフォームを支援し、一貫した適応可能なセキュリティとガバナンスのフレームワークを実現する必要があります。
