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米Nutanixの幹部2名が、企業におけるAIの実験段階から本番運用への移行が直面する課題についてVentureBeatの取材に語りました。同社プレジデント兼CCOのTarkan Maner氏と、製品管理担当EVPのThomas Cornely氏は、プロトタイプを1万人規模の従業員に展開する段階で生じるインフラの根本的な見直しの必要性を指摘しています。
特にエージェントAIの台頭が新たな複雑性をもたらしています。複数のエージェントが同時に稼働し、リソースへのアクセスを奪い合う状況では、制約の設定やガバナンスの仕組みが不可欠です。Cornely氏は「エージェントがリソースを奪い合う環境では、制約を設け、リソースを統制できるインフラが必要だ」と述べています。多くの企業はクラウドで実験を始めるものの、データ管理やコストの問題から最終的にはオンプレミスへの回帰を検討する傾向にあります。
こうした課題に対し、NutanixはGTC 2026でNutanix Agentic AI Solutionを発表しました。コアインフラからKubernetesベースのコンテナサービス、エージェント構築・統制のための高度なサービスまでを包括するプラットフォームです。AI開発者とインフラチームの間に存在する「大きなギャップ」を埋め、インフラチームがAIエンジニアを支援できるツールを提供することが狙いです。
同社はハイブリッド環境を妥協策ではなく必須要件と位置づけています。規制産業ではデータ主権やセキュリティの観点からオンプレミスが求められる一方、パブリッククラウドとの連携も欠かせません。AWS、Azure、Google Cloudの各ハイパースケーラーに加え、ネオクラウドにもフルスタックを提供し、企業顧客がコンピュート・ネットワーク・AI機能をシームレスに拡張できる体制を整えています。
実際の導入事例では、小売業での店内AIカメラやキャッシャーレス決済、医療分野での診断・遠隔医療、製造・物流の最適化など、業種特化型のAI展開がすでに進行中です。ただし本記事はNutanixがスポンサーする記事であり、同社製品の優位性を前提とした構成である点には留意が必要です。