企業人工知能の導入は急速に拡大しているが、実際の現場では、「制御」が「拡張」よりも大きな課題となっている。診断によると、限られた試験運用で成果を上げたとしても、それを実ビジネス全体に展開する過程で、安全性やポリシー管理が追いつかず、「生産移行ギャップ」が拡大している。SUSE S.A.の人工知能部門副社長兼ゼネラルマネージャーのリス・オクスハムは、最近のSUSECON 2026で、企業が直面しているのは単なるAIの試験段階ではなく、安全に大規模運用環境へ移行する方法であると述べた。彼は説明した。「試験段階は価値を証明しやすいが、その後、コアデータとともに実運用に適用するには、安全対策とガバナンスが必要だ。」「これこそが顧客が越えるべき『生産ギャップ』だ。」こうした問題はデータにも表れている。報告によると、5社に1社は「シャドウAI」に関連したセキュリティ事件を経験しているが、そのポリシーを管理・検出できる企業はわずか37％にとどまる。シャドウAIとは、従業員が無断で外部の生成式AIツールを使用する現象を指し、便利さは高いが、データ漏洩や違反リスクも大きい。最終的に、AI投資規模と同等のガバナンス体制の欠如は、企業の競争力に直接影響を与える変数となっている。SUSE、"プライベートAI"を提案SUSEはこの問題に対し、「プライベートAI」を解決策として提案している。これは、オープンスタンダードに基づき、ハイブリッド展開と組織の完全なコントロールを可能にする企業向けAIモデルである。その設計は、企業が必要に応じて、自社データセンター、パブリッククラウド、エッジ環境にAIワークロードを展開できるようにし、特定のベンダーに縛られないことを目指している。オクスハムは特に「デジタル主権」の重要性を強調した。彼は述べた。「デジタル主権はもはや欧州だけの規制リストではない。」「世界中のすべての組織は、インフラ運用において独立性、自主性、レジリエンスを考慮しなければならない。」これは、単なるコンプライアンスを超え、AIインフラとデータのコントロール権そのものが企業のコア競争力になりつつあることを意味している。現場では、経営層は迅速にAIの成果を求める一方、その支援となるガバナンスメカニズムはしばしば不十分だ。こうした状況下で、メンバーは承認されたシステムを迂回し、外部ツールを使用することがあり、企業はデータの流れや使用履歴を把握できずにコントロールを失う。SUSEは、こうしたリスクを低減するために、SUSE Rancher PrimeとSUSE Linux Enterprise Serverに基づく可観測性、安全性、自動化を提供していると説明している。エージェント型AI時代、セキュリティと可観測性の重要性が高まる特に、AIが単なる推薦を超え、実際の業務を代行する「エージェント型AI」へと進化するにつれ、ガバナンスの重要性はさらに増している。これは、AIエージェントがユーザーの行動を代表し、意思決定に関与するほど、その判断が企業ポリシーに適合しているかをリアルタイムで確認できる必要があるためだ。オクスハムは述べた。「エージェントが実際の行動を代行する場合、その行動が企業ポリシーに沿っているかを確認しなければならない。」「この段階では、ガバナンス、安全性、可観測性が非常に重要になる。」これは、企業向けAIの競争力がモデルの性能だけでなく、運用の安定性やポリシーの実行能力も含めて評価される方向に変わりつつあることを示している。最終的に、分析では、2026年の企業向けAI市場の核心課題は「より多くのAIを導入すること」ではなく、「安全に拡張できる基盤を構築すること」であると指摘されている。AI試験を実験室から実ビジネスに成功裏に統合するには、性能と同等に重要なガバナンス、デジタル主権、安全体系の構築が必要だと、ますます明らかになっている。
企業AI拡散過程で「シャドウAI」増加…ガバナンスの空白が変数に
企業人工知能の導入は急速に拡大しているが、実際の現場では、「制御」が「拡張」よりも大きな課題となっている。診断によると、限られた試験運用で成果を上げたとしても、それを実ビジネス全体に展開する過程で、安全性やポリシー管理が追いつかず、「生産移行ギャップ」が拡大している。
SUSE S.A.の人工知能部門副社長兼ゼネラルマネージャーのリス・オクスハムは、最近のSUSECON 2026で、企業が直面しているのは単なるAIの試験段階ではなく、安全に大規模運用環境へ移行する方法であると述べた。彼は説明した。「試験段階は価値を証明しやすいが、その後、コアデータとともに実運用に適用するには、安全対策とガバナンスが必要だ。」「これこそが顧客が越えるべき『生産ギャップ』だ。」
こうした問題はデータにも表れている。報告によると、5社に1社は「シャドウAI」に関連したセキュリティ事件を経験しているが、そのポリシーを管理・検出できる企業はわずか37％にとどまる。シャドウAIとは、従業員が無断で外部の生成式AIツールを使用する現象を指し、便利さは高いが、データ漏洩や違反リスクも大きい。最終的に、AI投資規模と同等のガバナンス体制の欠如は、企業の競争力に直接影響を与える変数となっている。
SUSE、"プライベートAI"を提案
SUSEはこの問題に対し、「プライベートAI」を解決策として提案している。これは、オープンスタンダードに基づき、ハイブリッド展開と組織の完全なコントロールを可能にする企業向けAIモデルである。その設計は、企業が必要に応じて、自社データセンター、パブリッククラウド、エッジ環境にAIワークロードを展開できるようにし、特定のベンダーに縛られないことを目指している。
オクスハムは特に「デジタル主権」の重要性を強調した。彼は述べた。「デジタル主権はもはや欧州だけの規制リストではない。」「世界中のすべての組織は、インフラ運用において独立性、自主性、レジリエンスを考慮しなければならない。」これは、単なるコンプライアンスを超え、AIインフラとデータのコントロール権そのものが企業のコア競争力になりつつあることを意味している。
現場では、経営層は迅速にAIの成果を求める一方、その支援となるガバナンスメカニズムはしばしば不十分だ。こうした状況下で、メンバーは承認されたシステムを迂回し、外部ツールを使用することがあり、企業はデータの流れや使用履歴を把握できずにコントロールを失う。SUSEは、こうしたリスクを低減するために、SUSE Rancher PrimeとSUSE Linux Enterprise Serverに基づく可観測性、安全性、自動化を提供していると説明している。
エージェント型AI時代、セキュリティと可観測性の重要性が高まる
特に、AIが単なる推薦を超え、実際の業務を代行する「エージェント型AI」へと進化するにつれ、ガバナンスの重要性はさらに増している。これは、AIエージェントがユーザーの行動を代表し、意思決定に関与するほど、その判断が企業ポリシーに適合しているかをリアルタイムで確認できる必要があるためだ。
オクスハムは述べた。「エージェントが実際の行動を代行する場合、その行動が企業ポリシーに沿っているかを確認しなければならない。」「この段階では、ガバナンス、安全性、可観測性が非常に重要になる。」これは、企業向けAIの競争力がモデルの性能だけでなく、運用の安定性やポリシーの実行能力も含めて評価される方向に変わりつつあることを示している。
最終的に、分析では、2026年の企業向けAI市場の核心課題は「より多くのAIを導入すること」ではなく、「安全に拡張できる基盤を構築すること」であると指摘されている。AI試験を実験室から実ビジネスに成功裏に統合するには、性能と同等に重要なガバナンス、デジタル主権、安全体系の構築が必要だと、ますます明らかになっている。