F5とGoogle CloudでマルチクラウドAIの成功をシンプルに

F5エコシステム | 2026年2月10日

AI導入における主な課題は、その主要な構成要素であるデータ、AIモデル、インフラストラクチャが複数の環境に分散している場合が多いことです。企業データは、エッジデバイスやエッジ拠点からデータセンターの中核に至るまで、さまざまな場所に蓄積されます。一方、GPUやTensor Processing Unit（TPU）などの処理能力は、主にクラウドに存在します。さらに、AIを支えるために必要なデータが、データ主権に関する法律によって特定の地域に限定される場合もあり、状況を一層複雑にしています。

こうした課題があるにもかかわらず、約4分の3（74%）の組織が、AIの導入環境としてハイブリッドマルチクラウド環境を選好しています。これは、Google Cloudの調査で明らかになっています。複数のクラウドとオンプレミス環境を接続する際には、クラウドベンダーごとにネットワークツールを手作業で設定して整合させる負担から、デジタル環境全体に分散するAIモデルとリポジトリ間でのシームレスなデータ移行の実現まで、さまざまな課題が生じます。また、無数のAPI接続や環境を経由するデータを保護する必要もあります。

AI対応のハイブリッドマルチクラウドトポロジーの計画

ハイブリッドマルチクラウドAIを成功させるには、4つの重要な原則があります。組織で導入計画を策定し、主要な機能を整理するにあたり、以下の能力が必要です。

多様な分散環境全体で、安全かつ高性能な接続を自動的に確立する。スケーラビリティの鍵は自動化です。手作業を減らすほど、拡張しやすくなります。
AIの変動する処理要件を把握し、ヘルスチェックでサービスの可用性を確認するインテリジェントなトラフィックルーティングを適用します。
クラウド、オンプレミス、エッジの各環境でセキュリティポリシーを一貫して適用しながら、モデルの不正操作や自動化された不正利用など、AIを狙う脅威ベクトルから保護します。
単一のダッシュボードで可視性と制御を一元化し、エンドツーエンドのテレメトリを活用して、トラブルシューティングと最適化の取り組みを支援します。

マルチクラウドトポロジーでこれらの機能を有効にすることで、クラウドコストを管理し、新たな脅威からビジネスを保護するための体制を整えられます。また、クラウドとエッジの境界を越える場合でも、必要な場所へデータを移動できるようになります。こうしたデータポータビリティにより、検索拡張生成（RAG）の導入も容易になり、AIモデルの回答の関連性を高め、潜在的なハルシネーションを抑制できます。

すでに整っている強固な基盤を活用できます

マルチクラウドAIへの取り組みを始める組織は、ゼロから構築する必要はありません。Google Cloudを基盤とし、F5の専用ソリューションによってその価値をさらに高められます。F5 Distributed Cloud Servicesは、クラウドからエッジまでの分散したネットワークと環境の接続を簡素化するSaaSベースのサービスで、必要な場所へデータをシームレスに移動できます。統合された一元的なオーケストレーション制御により、新しい環境への接続、APIエンドポイントの自動検出と保護、クラウドベンダーとの関係の管理を、単一の画面から容易に行えます。このサービススイートには、AIを考慮したトラフィックルーティングとレート制限が含まれており、コスト負担の大きいGPUおよびTPU対応クラウドリソースのスループット最大化、リソースの輻輳防止、エンドユーザーに対するAIサービスの応答性維持を支援します。

“マルチクラウドAIへの取り組みを始める組織は、ゼロから構築する必要はありません。Google Cloudを基盤とし、F5の専用ソリューションによってその価値をさらに高めることができます。”

AIアプリとサービスを共同で保護

接続性とパフォーマンスの課題を克服した後、AIの活用を成功に導くうえで次の大きな障壁となり得るのがセキュリティです。サイバー犯罪者やボットは、機密データや知的財産（IP）を窃取するほか、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃によってAIサービスに大量のリクエストを送り付け、クラウド支出を増大させることで、AIから得られる価値を損ないます。

Distributed Cloud Servicesは、行動分析を使用して正規ユーザーとボットを識別し、ボットからのアクセスをブロックすることで、Google Cloud Model Armorを強化します。また、Google Cloudと組み合わせてF5 AI Guardrailsを使用することで、AIモデルへの入力とAIモデルからの出力を監視できます。これらのソリューションを併用することで、プロンプトインジェクションやモデルポイズニングの試みなど、モデルを不正に操作する手法を防止できます。また、AIのプロンプトとレスポンスの両方に含まれる機密データや知的財産（IP）を自動的に検出し、秘匿化できます。

高度化するセキュリティとデータ主権のニーズに対応

多くの組織は、環境間の接続やデータ転送にパブリックインターネットを利用しています。しかし、前述のサイバー脅威をはじめ、制御できない要因が数多く存在します。これに代わる、より優れた選択肢があります。F5 Global Networkは、AIや機密データ向けに設計された高帯域幅・低遅延の接続を提供するプライベートバックボーンであり、パブリックインターネットへの露出を完全に回避します。また、世界各地に複数のポイントオブプレゼンスを設けているため、データ主権要件に準拠できるよう、ワークロードの配置を地域内に限定するうえでも役立ちます。