AI活用で逆に「生産性低下」の罠…ネットワーク遅延を防ぐ「必須戦略」とは

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ビジネスにおける生成AI活用が普及し、生産性の向上をはじめとする多くのメリットが期待されている。その一方、未曾有の変革期を迎えているのが、企業のネットワーク環境だ。実は、生成AI活用の推進に伴い、ネットワークインフラの限界につながり、かえって生産性低下を招いてしまうケースがある。確固たるネットワーク環境を築きながら生成AI活用を進めるための方法を具体的に解説する。

AI活用で成果に結び付くネットワーク環境構築法とは

（Photo/Shutterstock.com）

AIトラフィック急増で露呈する"隠れたボトルネック"

　2020年を基準とした場合、2040年にはデータ通信量が実に348倍に達すると予測されている。三菱総合研究所が発表した将来のデータ流通量予測では、1年あたり83ゼタバイトという膨大な通信量が見込まれている。

　この爆発的な増加を牽引するのは、動画配信や自動運転技術だけではない。ChatGPTやGeminiに代表される生成AIツールが、あらゆる産業分野に深く組み込まれることで、従来の想定を遥かに超える通信需要が発生する。

　こうした需要が積み重なると、ネットワーク回線の混雑は避けられない。その結果、直接的に引き起こされるのが通信品質の悪化だ。

　業務効率化のためにAIを導入したのに、肝心のネットワークが遅延していてはAIの応答が遅くなり、かえって生産性が落ちてしまう事態を防ぐにはどうすればよいのだろうか。AI活用で生じるセキュリティリスクの多様化への対応と併せて、以下で詳しく解説する。

この記事の続き＞＞

・AI活用推進で直面の「低遅延」とは

・見落としがちな「3つのボトルネック」とその対策

・境界型セキュリティは「もう限界」と言えるワケ

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