既視感のある展開。今回の主役はAI
AIはいたるところで使われています。しかし、その価値は?いまだにはっきりとは見えていません。
最近のFinOpsイベントでの議論は、どこかで見たパターンをなぞっています。クラウドやKubernetesの黎明期と同じく、各社は実験を重ねている一方で、AIが実際に何をもたらしているのかを定量化することに苦戦しているのです。
これは単なる財務上の課題ではなく、概念そのものの課題でもあります。
- 適切なモデルを選べているか?
- トークンを使いすぎていないか?
- 資本を最も効率よく活かせているか?
エンジニアリング側から見れば、これもまた一つの最適化問題です。財務側から見れば、ユニットエコノミクスの問題になります。そして多くの場合、この2つの視点はまだ噛み合っていません。
あるスピーカーはこう語りました。「いずれ誰かがOPEXのその項目を見て、こう問うはずだ。結局、これで何が得られているのか?と」
聞き覚えがありませんか?
これは、私たちが何度も繰り返してきたサイクルそのものです。
- 新しい技術が登場する(クラウド、コンテナ、そして今度はAI)。
- 各チームが優位性を求めて一気に導入する。
- コストは膨らむのに、可視化が追いつかない。
- 誰もが慌てて、支出と価値を結びつけようとする。
では、同じ轍を踏まないためにはどうすればよいのでしょうか?
議論のなかから、いくつかのヒントが見えてきました。
- AIのテレメトリは早い段階でFinOpsツールに組み込む。利用が拡大してからでは遅すぎます。
- 生産性向上を、単なる物語ではなく、追跡可能なKPIとして扱う。
- 実務的な問いを立てる。このモデルでリリースは速くなったか?アウトプットの質は上がったか?
こうした問いに答えられないなら、それはAIを運用しているのではなく、ただ資金を投じているだけです。
詳しくは上の動画でご覧ください。