このブログ記事は、デジタル主権に関するシリーズの第2回です。
欧州を拠点とする大手金融サービス企業は、長年にわたり、顧客向けアプリケーションとAIを活用した不正検知システムをパブリッククラウド上でモダナイズしてきました。この戦略により、俊敏性が向上し、複数の国でデジタルサービスの提供が加速しました。
しかし、世界的な緊張と不確実性が高まるなか、地域ごとの新たなコンプライアンス要件が生じたことで、経営陣は問題を認識しました。重要なワークロード、顧客データのフロー、セキュリティポリシーが、単一のプロバイダーと運用モデルに過度に依存していたのです。
“運用主権は、データの所在地にとどまらず、より広範な問いに関わるものです。状況が突然変化した場合でも、企業は効果的に事業を継続できるでしょうか。”
懸念は、単にデータの保存場所だけではありませんでした。規制が変更された場合、特定の地域でクラウドサービスの利用が制限された場合、または重要インフラに障害が発生した場合でも、その多国籍企業が事業を継続できるかどうかが問われていました。同社には、セキュリティポリシーの書き換え、顧客向けサービスの中断、運用の可視性の喪失を伴わずに、アプリケーションとAIワークロードをクラウド環境とソブリンデータセンターの間で移行できる能力が必要でした。
その結果、この組織は、運用主権を重視して設計されたハイブリッドマルチクラウドアプローチを採用しました。ビジネス、規制、国際情勢の変化に応じてアプリケーションとAPIを環境間で移行できる一方、インフラストラクチャ全体で一貫したトラフィック管理、セキュリティ適用、アプリケーションデリバリーポリシーを維持できるようになりました。
コンプライアンスに関する議論として始まった取り組みは、すぐにレジリエンス戦略へと発展しました。
このシナリオは、運用主権の重要性が高まっている現実を映し出しています。多くの組織にとって、課題はもはやデータの管理だけではありません。予測困難な世界で、事業を継続し、変化に適応し、復旧できる能力を維持することが重要です。
運用主権がレジリエンス上の課題に
このような事例は、金融、通信、製造、医療、公共部門など、さまざまな業界で増えています。組織がクラウドプラットフォーム、AIインフラストラクチャ、API、グローバルに分散したデジタルサービスへの依存を強めるにつれ、運用レジリエンスはデジタル環境の柔軟性とますます密接に結び付くようになっています。
長年にわたり、デジタル主権をめぐる議論では、データがどこに保存され、処理され、管理されるかというデータ主権が主な焦点となってきました。AIモデルが機密データや規制対象データをますます大量に利用するようになる中、この議論は引き続き極めて重要です。
しかし現在、多くの組織が、データ主権だけでは不十分だと認識し始めています。
運用主権は、データの所在にとどまらず、より広範な問いに対応するものです。状況が突然変化した場合でも、企業は効果的に事業を継続できるでしょうか。こうした変化には、規制の変更、国際関係の変化、クラウドプロバイダーによる制限、インフラストラクチャの停止、サプライチェーンの混乱、進化するAIガバナンス要件などが含まれます。
実際、運用主権とは、アプリケーション、サービス、セキュリティポリシー、デジタル運用を各環境にどのように展開し、管理し、移行するかについて、コントロールを維持することです。また、ビジネスや運用の実情が変化する中で、組織の適応力を制限する運用上のロックインを回避することも、ますます重要になっています。
今、運用主権への動きが加速している理由
複数のテクノロジーおよびビジネスのトレンドを背景に、運用主権への関心が急速に高まっています。
人工知能は、こうした動きを加速させる最大の要因の1つです。AIインフラストラクチャでは、トレーニング、推論、分析、検索拡張生成(RAG)のために、環境間で膨大な量のデータを移動させる必要があります。組織はAIの運用を進める中で、データの処理場所、AIサービスのガバナンス方法、さらに要件の変化に応じてソブリンクラウド、パブリッククラウド、オンプレミス環境の間でワークロードを移動できるかどうかを再評価しています。
同時に、クラウド集中リスクに対する組織の認識も高まっています。多くの企業は全体として複数のクラウド環境を利用していますが、重要なアプリケーションは単一のプロバイダーに強く依存していることが多く、可搬性が制限され、運用上の依存度が高まっています。パブリッククラウドプラットフォームには非常に大きなメリットがある一方で、こうした依存関係は、事業環境、地域の規制、サービスの可用性が突然変化した場合に、レジリエンス上の懸念をもたらす可能性があります。
規制当局も、オペレーショナルレジリエンスへの関心を高めています。その代表例の1つが欧州連合(EU)のデジタル・オペレーショナル・レジリエンス法(DORA)です。この法律は、金融機関が情報通信技術(ICT)関連の障害に耐え、対応し、復旧できるようにすることを目的としています。
重要なのは、DORAが従来のサイバーセキュリティ要件にとどまらない点です。サードパーティのテクノロジーへの依存に対する監視を強化し、デジタルインフラ全体にわたる運用継続性、冗長性、可視性、レジリエンス計画の必要性を一層明確にしています。
この変化が重要なのは、レジリエンスがベストプラクティスから運用上求められる要件へと変わるためです。
一方、ソブリンAIの取り組みにより、複雑さがさらに増しています。政府や企業の間では、AIインフラストラクチャ、モデル、機密データを地域または国の監督下に置きたいというニーズが高まっています。そのため、ハイブリッドマルチクラウド環境全体でワークロード、API、セキュリティ制御を一貫して運用できるアーキテクチャが求められています。
ポータビリティが基盤となる
こうした圧力が高まる中、ポータビリティは運用主権の基盤となりつつあります。
アプリケーション、API、ポリシー、セキュリティ制御を環境間で一貫して移行できなければ、組織は運用主権を確立できません。もはや単にワークロードを移動できるかどうかが問題なのではなく、ワークロードの移動中も運用の一貫性を維持できるかどうかが重要です。
これには、クラウド、エッジ、オンプレミスの各環境にわたる、一貫したセキュリティ適用、統合トラフィック管理、API保護、運用の可視性、信頼性の高いアプリケーションデリバリが含まれます。
具体例をご紹介します。複数の地域で事業を展開する欧州の製造企業は、サプライチェーンシステム全体を一元的に可視化しながら、機密性の高い運用データを各地域内に保持する必要性の高まりに直面していました。そこで、環境ごとにアプリケーションを再設計するのではなく、一貫したセキュリティポリシーとトラフィックポリシーを維持しながら、ワークロードとAPIを地域のデータセンターとクラウド環境の間で移行できるハイブリッド運用モデルを採用しました。
コンプライアンスへの取り組みとして始まった施策は、より広範なオペレーショナルレジリエンス戦略へと発展しました。
ここで、運用主権はアプリケーションデリバリおよびセキュリティアーキテクチャと密接に結びつきます。移行中にガバナンス、可視性、ポリシーの一貫性、またはセキュリティ態勢が損なわれるのであれば、ワークロードを移行するだけでは不十分です。
運用の一貫性は、ワークロードの移動性と同様に重要
この課題を背景に、組織ではハイブリッドマルチクラウド環境全体で一貫した運用管理を実現するプラットフォームへの移行が進んでいます。
The F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)は、クラウド、エッジ、オンプレミスの各インフラストラクチャにわたり、一貫したアプリケーションデリバリ、トラフィック管理、セキュリティポリシーを維持できるよう組織を支援します。これにより、運用の可視性、ガバナンス、レジリエンスを維持しながら、アプリケーションとワークロードをより柔軟に移行できます。
実際のところ、運用主権を確保するには、インフラストラクチャの可搬性だけでは不十分です。ワークロードの展開先にかかわらず、セキュリティ制御、アプリケーションポリシー、API保護、運用プロセスの一貫性が維持されるという確信も必要です。
AIの導入が加速し、デジタルインフラの分散化が進むにつれて、運用主権は戦略上さらに重要な優先事項になると考えられます。
最終的に、運用主権とは、予測困難な世界に適応し、事業運営を継続できる能力を維持することです。今のうちにデジタルインフラへ柔軟性、可搬性、運用の一貫性を組み込むことで、将来どのような課題が生じても、より適切に対応できる体制を整えられます。
デジタル主権とその対応方法について詳しくは、こちらの動画をご覧いただき、F5のデジタル主権に関するWebページをご覧ください。
このシリーズの次回記事では、データ主権に加え、コンプライアンスと地政学的圧力によって、組織がデータリスクの見直しを迫られている状況について解説します。ぜひご期待ください。
また、このシリーズの前回のブログ記事「デジタル主権の優先度が高まっている理由」もぜひご覧ください。
著者について

関連するブログ記事

経営幹部が抱くAIに関する4つの誤解
AIに関する誤解は数多くあります。ここでは、組織が自社環境にAIを導入する際に見直す必要があるかもしれない4つの誤解を紹介します。

IT/OTコンバージェンスの現状と、セキュリティを最優先すべき理由
ITシステムとOTシステムの融合が進むにつれ、攻撃対象領域は拡大します。組織が安全に統合する方法と、F5 ADSPが大規模な運用の保護にどのように役立つかをご紹介します。

AIのレイテンシ:セキュリティを犠牲にできない理由
AIのレイテンシは、単なる速度の問題ではありません。パフォーマンス、セキュリティ、信頼性のバランスを考慮したシステム設計が重要です。

AIアプリケーションを大規模に提供する:ADCの役割
AIアプリケーションを確実に提供するには、高速なモデルや柔軟に拡張できるインフラストラクチャだけでは不十分です。AIアプリケーションの利用方法を管理するための制御レイヤーが必要です。

MCP:AI対応のアプリケーションデリバリを実現する鍵
Model Context Protocol(MCP)は、最新のアプリケーションにおける安全で低遅延なAI統合を可能にします。将来を見据えたアプリケーションデリバリ戦略にMCPが不可欠な理由をご覧ください。

AIガードレールとは?基盤モデルプロバイダーの枠を超えて進化する安全対策
急速に変化する組織の脅威領域におけるリスクをより包括的に捉えるために、AIガードレールの進化が必要な理由をご覧ください。