AIOpsって実際機能するの?既存基盤を置き換えずにAIレディな環境を整えるには?最新の知見を共有
【開催まであと10日】AI時代に押さえるべきITインフラの要件・アーキテクチャを徹底解説
EnterpriseZine編集部は、2026年6月9日(火)にオンラインイベント「EnterpriseZine Day 2026 Summer」を開催します。本記事では、イベントの注目セッションを紹介。AI時代の到来によりITインフラの高度化が求められる今、企業が押さえるべきアーキテクチャ要件や考え方とは何か。そのヒントをお届けします。
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- コスト、ガバナンス、セキュリティ、レイテンシ……課題が山積みのITインフラ
- Google Cloudが解説する、高速デプロイ~運用監視までを実現するインフラ設計の勘所
- Ansible×AIでITインフラの高度化へ リソース不足でもAIOpsをあきらめない“レッドハット流”自動化戦略
- データの“一極集中”問題を解決するには?クラウド依存を超えたAI活用を実現する「AI Anywhere」戦略
- IT運用における「技術・動作基盤・コスト」の分断を解消するには?実例とともに解説
- データ連携・ガバナンス・セキュリティを両立できるAIエージェント基盤の要諦 PoCから脱却するための実践知
- 実際問題、「AIOps」はどこまで使えるのか?具体的な事例を交えて現状の実力を紹介
- AI時代に求められるコンピューティング基盤の条件 “日本特有”の課題とともに最適解を探る
- イベント概要
コスト、ガバナンス、セキュリティ、レイテンシ……課題が山積みのITインフラ
2026年6月9日(火)に開催するオンラインイベント「EnterpriseZine Day 2026 Summer」では、「AI時代のITインフラ」に焦点を当てた講演を用意しています。ハードウェアの調達からアプリケーションへの提供までを一気通貫で管理し、ガバナンスとコスト効率を両立させるためのインフラ構築を実現するには何をすべきか。そのヒントをお届けします。
Google Cloudが解説する、高速デプロイ~運用監視までを実現するインフラ設計の勘所
生成AIからAIエージェントへの移行が進む中、多くの企業にとっての本題はPoCのその先です。素早いデプロイ、自在なスケール、挙動の監視・統制、そしてセキュリティやコンプライアンスを含むガバナンス。
本セッションでは、これらを一気通貫で実現するGoogle Cloudのインフラ設計と実装の勘所をお伝えします。
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グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
アプリケーション モダナイゼーション スペシャリスト
関本 信太郎氏
外資系ハードウェアベンダーでのネットワークエンジニアとしてキャリアをスタート。その後、外資系ソフトウェアベンダーにて仮想化基盤とkubernetesを中心としたコンテナ関連のプロダクトのプロフェッショナルサービスとして活動。現在は、Google Cloudにて、GKEやCloud Runなどのアプリケーションモダナイゼーションに関連するプロダクトのプリセールスを担当。
Ansible×AIでITインフラの高度化へ リソース不足でもAIOpsをあきらめない“レッドハット流”自動化戦略
多くの企業では、個別最適化されたシステムが点在しており、運用がサイロ化していることでスピード感をもった刷新・運用ができていないのではないでしょうか。また、AI活用を推進すべく新しいシステムを導入しても、既存のレガシーシステムとの連携がうまくいかず、十分に効果を発揮できていない方も多いことと思います。
本セッションでは、上記のような運用のサイロ化を打破し、AI時代のITインフラ運用を高度化させるための具体的な手法を紹介。ハイブリッドクラウドからエッジまでを統合する「フルスタック・インフラ」の自動化を実現するためのヒントをお届けします。「Ansible Automation Platform」を核に、AIを組み込んだインテリジェントな運用基盤をどう構築すべきか。ガバナンスを維持しつつビジネス変革を加速させる、次世代の自動化戦略を解説します。
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レッドハット株式会社
技術営業本部・アソシエイト プリンシパル ソリューション アーキテクト
清水 幸弥氏
これまで複数のベンダーでプリセールスエンジニアとして従事。活動領域は、ITインフラ領域をはじめ、DevOps、Observabilityなど多岐に渡る。2022年からRed Hat、2025年からAnsible専任として、ITインフラの自動化の推進に注力している。
データの“一極集中”問題を解決するには?クラウド依存を超えたAI活用を実現する「AI Anywhere」戦略
AI導入の加速にともない、データのプライバシー、セキュリティ、急増するクラウドコストが企業の大きな障壁となっています。多くの組織が「データを一箇所に集約しなければAIを活用できない」という制約に直面していますが、厳格な規制や機密データの扱いにおいて、その常識はリスクへと変わりつつあります。
本セッションでは、データをAI側に動かすのではなく、オンプレミスからマルチクラウドまで「データがある場所」で直接AIを機能させる「AI Anywhere」戦略を提示。既存基盤を置き換えるのではなく、統合的なデータファブリックとして接続し、企業全体のデータを可視化・制御する手法を解説します。物理的場所に縛られず、高度なガバナンスを維持しながらAIのROIを最大化し、迅速な価値創出を実現するロードマップを、最新のグローバル事例とともに明らかにします。
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Cloudera株式会社
吉田 栄信氏
大手IT企業で技術コンサルティングやデータ分析システムの開発プロジェクト統括等を経て、2019年にCloudera入社。様々な分野における経験を元に顧客への提案や課題解決支援の担当を経て、ソリューションズ エンジニアリング部門を統括している。
IT運用における「技術・動作基盤・コスト」の分断を解消するには?実例とともに解説
クラウド移行とAI基盤の導入が同時に進む中、運用現場ではネットワーク・サーバー・アプリ・クラウドコストがそれぞれ別のチーム・別のツールで管理され、問題が起きても「どこに原因があるのか」を切り分けるだけで時間が溶けていく状況が常態化しています。この「監視の分断」が、MTTRの悪化・運用工数の増大・クラウド予算の超過という連鎖を引き起こしています。
本セッションでは、3つの分断──技術領域・動作基盤・コストの分断──がもたらす弊害の構造を整理し、統合プラットフォームによる解消アプローチを、実装事例とともに紹介します。
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ゾーホージャパン株式会社
ManageEngineマーケティング部 ITOMグループ リーダー
上野 翔大氏
2020年にゾーホージャパン株式会社に入社。前職は大阪市役所の職員として行政実務に携わり、その後IT業界へ転身した。インサイドセールスやウェビナー企画・コンテンツ制作を経て、現在はIT運用監視ツールのマーケティング全般をリードしている。
データ連携・ガバナンス・セキュリティを両立できるAIエージェント基盤の要諦 PoCから脱却するための実践知
「生成AIを導入したが、PoCで止まっている」「部門ごとにAIが乱立し、統制できない」「業務データとつながらず、成果につながらない」といった、“生成AI活用の壁”に直面している企業も多いのではないでしょうか。
本セッションでは、AI活用で多くの企業が陥る“PoC疲れ”の原因を整理し、全社展開を支える「AIエージェント基盤」の考え方を解説。HULFT Squareを活用した導入事例を交えながら、データ連携・ガバナンス・セキュリティを両立し、生成AIを業務価値へつなげる実践ポイントを紹介します。
【詳細はこちら】

株式会社セゾンテクノロジー
データインテグレーション事業部
笹田 結里花氏
実際問題、「AIOps」はどこまで使えるのか?具体的な事例を交えて現状の実力を紹介
AIOpsへの注目が高まる一方、「結局どこまで使えるのか」という声も少なくありません。統合運用管理製品「Hinemos」は2026年4月にver.7.2をリリースし、新機能として「Hinemos AIエージェント」機能をリリースしました。ルールエンジンによるメッセージフィルタリングに加え、生成AIを活用した「Hinemos AIエージェント」が障害の原因分析や対処提案を自律的に行い、運用担当者の意思決定と業務効率化を強力に支援します。
本セッションでは、「Hinemos AIエージェント」が実際の運用現場をどのように変革するのか、具体的なユースケースを交えてその実力を紹介します。
【詳細はこちら】

株式会社アトミテック
Hinemosソリューション事業部 製品開発部 マネージャー
吉江 一樹氏
アプリケーションエンジニアとして2018年からHinemos開発に携わり、保守開発や新機能の開発を担当。 その後株式会社アトミテックに入社し、現在はAIに関連するHinemosの新機能の設計・開発のマネジメントを行っている。

株式会社NTTデータ先端技術
マネージド&ファシリティサービス事業本部 マネージドサービス事業部 コアイノベーションサービス担当 担当課長
中島 洋祐氏
NTTデータ先端技術株式会社入社後、Hinemosトレーニングコースの講師、プロモーション業務を経て、現在はHinemosの開発に携わる。近年ではGoogle Cloud/OCI向け専用機能の開発やHinemosメッセージフィルタの開発などクラウド・AI関連の開発に広く携わっている。
AI時代に求められるコンピューティング基盤の条件 “日本特有”の課題とともに最適解を探る
本セッションでは、AIデータセンターの計算リソースを効率化・最適化するデジタルインフラビジネスを手掛けるモルゲンロット社が、日本特有の課題と共にAI時代に求められる新たなコンピューティング基盤について、自社の特許技術や製品を交えて紹介します。
あわせてSB C&S社より、AIインフラの販売支援体制をモルゲンロット社製品の検証レポートを添えて技術担当からお届けします。
【詳細はこちら】

モルゲンロット株式会社
営業本部 マーケティング部 部長
添田 貴嗣氏
20年以上にわたりマーケティング領域でキャリアを積み、外資系ハードウェアメーカー、国内通信キャリア、スタートアップ等での要職を経て、2024年にモルゲンロット入社。現在、営業部およびマーケティング部の責任者を務めている。

SB C&S株式会社
ICT事業本部 技術本部 第1技術統括部 第2技術部 1課
村上 正弥氏
2020年にSB C&S株式会社へ入社。仮想化ソリューションの販売推進に携わった後、同社にてエンジニアへ転身した。現在はAIインフラソリューションを中心に、プリセールスエンジニアとして提案活動や情報発信に従事している。
イベント概要
- 名 称:EnterpriseZine Day 2026 Summer
- 日 時:2026年6月9日(火)10:00-16:00(予定)
- 会 場:オンライン
- 主 催:株式会社翔泳社 EnterpriseZine編集部
- 参加費:無料(事前登録制)
- イベント詳細・申し込みはこちら
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- この記事の著者
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EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)
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