2026年のAIデリバリーとセキュリティの現状：アプリケーションインフラへの影響

マルチモデルAIと分散推論により、AIアプリケーションのデリバリーとセキュリティを適切に拡張するうえで、新たな課題が生じています。

分散推論の時代が到来

「F5 2026 State of Application Strategy Report」のデータによると、78%の組織が平均7つの異なるAIモデルにまたがる分散推論サービスを管理しています。このような分散AI環境では、コストを考慮したモデル選択、ルーティング、入力セキュリティなどが、実行時に対処すべき課題となります。

意思決定者が今選択するシステムと制御ポイントによって、組織が今後AIアプリをどの程度効果的に提供、保護、拡張できるかが決まります。詳しくは、eBookをダウンロードしてご覧ください。

AIワークロードに関する主な調査結果を見る

世界のIT意思決定者1,100人以上が、AIに関する計画や懸念、現状について回答しました。その結果、現在のAI戦略とアプリ戦略の実態が明らかになりました。主な調査結果は次のとおりです。

AIはアプリパスに組み込まれています

AIアプリは、もはや実験段階ではありません。本番システム、意思決定ループ、運用ワークフローに組み込まれています。

制御が重要

10組織のうち約8組織が独自の推論サービスを運用しており、1組織あたりのサービス数は平均2つです。企業はデータとコストを自ら管理したいと考えているため、パブリックAIをサービスとして利用するモデルは最も採用率が低く、選択した回答者はわずか36%でした。

戦略がモデルの増加を促進

コスト最適化からAPI互換性まで、さまざまな考慮事項が複数モデルの利用を促進しています。ハイブリッドマルチクラウドでのアプリ展開と同様に、分散型マルチモデルAIでは、複雑さを上回るメリットが得られます。

リソースにアクセスしているのは誰ですか？

約半数（47%）の組織が、AIエージェントと連携するために、アイデンティティを認識するインフラストラクチャを導入して課題に対処する計画です。しかし、こうしたエージェントは、アクセス制御、アイデンティティガバナンス、トラフィック管理、さらにはユーザー単位の経済モデルにかかるコストまでも、企業の予想を上回る速さで変革する可能性があります。