ロッテ／マクロミルに見るAI-ReadyなITインフラの姿　AIエージェントが変革する基盤移行と運用

“AIの検証”が隔離されたサンドボックス環境で可能に

　Google Cloudが展開する共創プログラムTAP（Tech Acceleration Program）では、同社の専門エンジニアがユーザー企業に伴走しながら、開発体制の強化に取り組んでいる。参加企業の取り組みを振り返ると、レガシーシステムの再構築、内製化組織の整備、AIとテーマの変化が見えてきた。

　基調講演のホストを務めた同社の安原稔貴氏は、2026年のテーマは「AIで作る、AIが使う」だったと総括し、「AIが使う基盤」「AIで作る基盤」の2つに焦点を当てて製品アップデートを紹介した。

　「1つ目の『AIが使う基盤』には、2つの意味がある。1つは社内外からAIエージェントが24時間365日アクセスする基盤。もう1つはAIエージェントが作成したコードを安全に実行する基盤だ」と安原氏。人間が寝ている間もAIがアクセスするとなると、トラフィックスパイクに耐えられるスケーラビリティが求められる。さらに、AIがコードを生成するようになると、人間のレビューの負担も大きくなる。AIが書いたコードを安全に検証するための専用環境も必要になってきた。

　こうした状況を踏まえ、Google Cloudが用意したAIエージェントのための実行環境は、Google Kubernetes Engine(GKE) Agent SandboxとCloud Run Sandboxの2つである。どちらも隔離された環境でコードを実行し、エラーが起きていないか、想定していないことが起きないかを検証可能で、それぞれGKEとCloud Runで実行できる。

　また、AIエージェントがリアルタイムにデータにアクセスできるよう、AlloyDBにAIエージェント向けの新基盤として「PostgreSQL for Agents」が追加された。これはAIエージェント専用のサンドボックス環境でデータベースインスタンスを提供するもの。AlloyDBは、Google Cloud内の分散ファイルシステムの中にデータを置くスケーラビリティのあるファイルシステムで、AIエージェントはミッションクリティカルな本番環境から隔離されたサンドボックス環境のデータベースインスタンスにアクセスできる。

　VMwareを長年使ってきた企業は、コストだけでなく、その後の運用を踏まえた移行の最適化を探っている。こうしたニーズを踏まえ、Google Cloudは同社のインフラに最適化したベアメタル基盤を強化する方向でソリューションを提供することにした。これまでのGoogle Cloud VMware Engine環境は、Google Cloudと同じデータセンターの横にあり、内部アクセスする必要があったが、これにより、VMwareやNutanixをGoogle Cloudの中のベアメタル環境で利用できるようになる。