急速に進化する AI にどう対処すべきか

Enterprise Cloud Index は、Nutanix が毎年発表している調査レポートです。クラウド、IT、エンジニアリング部門のエグゼクティブを対象に、企業がどのようにインフラのモダナイゼーションを進めているかを調査・分析しています。最新の 2026 年版では、AI 導入の普及が組織のインフラやアプリケーションのモダナイゼーション戦略にどのような影響を与えているかに焦点を当てています。

本レポートは、インフラのモダナイゼーション、アプリケーション戦略、AI 活用への準備の責任を担うクラウド、IT、エンジニアリングのエグゼクティブ向けに作成されています。特に、AI の拡張に伴う課題に直面し、アプリケーションの俊敏性、可搬性、データ主権、コスト管理を維持する必要のあるリーダーにとって有益な内容です。

2026 年版 Enterprise Cloud Index では、次のテーマを中心に調査しています。

• AI がインフラモダナイゼーションに与える影響
• AI 戦略におけるコンテナの役割
• シャドー AI や部門間サイロによる課題
• データ主権の問題
• エンタープライズが AI ワークロードに対応するためのインフラ準備状況

2026 年版 Enterprise Cloud Index は、どなたでも無償で入手可能です。このページの「レポートを読む」から、フォーム入力や登録なしにすぐにダウンロードできます。

ECI 調査によると、経営幹部の 87% が、組織の管理外で導入された AI ツールやエージェントの利用はビジネスリスクをもたらすと考えています。この「シャドーAI」現象は、各部門がサイロ化し、IT 部門と連携せずに独自に AI 活動を実施する際に発生します。

データによると、IT 部門エクゼクティブの大半（79%）が、IT 部門以外のスタッフによる AI アプリケーション／エージェントの導入が発生していると回答しています。このような部門独自での AI 導入は、イノベーションへの意欲を示す一方で、ガバナンスやセキュリティ上の課題をもたらしています。

はい。大きな影響があります。エグゼクティブの 82% が、ビジネス部門と IT 部門間のサイロが、テクノロジー施策の効果的な実行を困難にしていると考えています。特に AI をスケールさせる際に、この分断が大きな問題となります。

AI はコンテナ化を大幅に加速させています。エグゼクティブの 85% が AI が自社のコンテナ導入を加速させていると考えています。コンテナは、アプリケーションやワークロードの柔軟性、移植性、データ主権の確保、コスト管理を実現するための中核的戦略となりつつあります。

コンテナは、AI が求めるクラウドネイティブで移植性の高いスケーラブルなアーキテクチャを実現するための標準手法となりつつあります。標準化やガバナンスを提供し、インフラの課題の解決とスケーラブルな AI 運用を可能にします。

本調査では、いくつかの主要な障壁が明らかになっています。

• AI の進展が企業の準備状況を上回っている
• シャドー AI によるガバナンス上の問題
• 組織のサイロ化が統合的な実行を妨げている
• インフラの整備不足がスケーラビリティを制限している
  

こうした課題に対して、コンテナは標準化とガバナンスを提供する解決策となります。

AI の導入により、規制対応やデータプライバシー、コンプライアンスの要件の重要度が高くなり、データ主権への懸念が増しています。そのため、企業は AI の性能と規制要件の両立を図るため、ハイブリッド環境やローカル環境、コンプライアンスに対応したアーキテクチャの採用を進めています。

デジタル主権は、AI が稼働するインフラ、プラットフォーム、環境の管理権を企業が確保するうえで戦略的な優先事項となっています。データ主権がデータの保存場所や規制遵守に焦点を当てるのに対し、デジタル主権は、管轄区域をまたいで AI アプリケーションの展開、ガバナンス、制御の手法にまで及びます。AI 導入の加速に伴い、企業はデータや AI プロセスの遵守を確保と運用管理権の維持を両立させる必要があります。その結果、AI の革新性と主権・セキュリティ・規制要件のバランスを取るため、ハイブリッドやオンプレミス環境の採用が増大しています。

AI に向けたインフラのモダナイゼーションとは、アプリケーションやワークロードの柔軟性、異なる環境間での移植性、データ主権への対応、コスト管理を確保し、AI ワークロードに必要なスケールと性能を支えられる技術基盤を整備することを意味します。

ハイブリッドクラウドアーキテクチャは、AI のパフォーマンス要件と、データの主権、コンプライアンス、コストのバランスをとるうえで極めて重要な役割を果します。企業は、AI ワークロードを最適な場所に展開し、ガバナンスを維持することができます。

レポートでは、シャドー AI リスクの管理とイノベーション推進の両立には、次のステップが不可欠とされています。

• コンテナなどの技術による標準化
• 明確なガバナンスフレームワークの確立
• ビジネス部門と IT 部門間のサイロ解消

最新情報はこのページを定期的にご確認ください。また、インフラのモダナイゼーションや AI 対応に関する最新の調査結果、Webセミナー、各種リソースについては、Nutanix のソートリーダーシップチャンネルをフォローすることで入手できます。