ネットワークが次のボトルネックになる理由

GenAIブームはインフラを凌駕するか？

GenAIへの企業投資が転換点に。予算は青天井。ユースケースは増え続けています。しかし、ITチームやインフラストラクチャリーダーの間では、悲痛な声が上がっています：

AIの準備はできています。しかし、インフラは整っていません。

このギャップは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索機能拡張型ジェネレーション）の急速な台頭において最も顕著に表れています。RAGは、基礎モデルをベクターデータベースや外部APIと組み合わせることで、コンテキストを考慮した動的なレスポンスを実現します。

しかし、組織が試験運用から本番運用に移行するにつれて、レガシーインフラストラクチャの亀裂が急速に顕在化します。待ち時間の急増、セキュリティの盲点、AI主導のワークフローに対する限られた観測可能性などです。

2025年7月のFuturiomレポート「RAGS to Riches-Deploying RAG and Enterprise AI」によると、市場は壁にぶつかっています：

「RAGパイプラインは標準化されることなく増殖中。パフォーマンスとセキュリティのギャップは現実です。

これはツールの問題ではありません。インフラストラクチャの問題であり、従来のWAN、セキュリティ、クラウドアーキテクチャがAIネイティブワークロードのニーズをサポートできないことに根ざしています。

誇大広告から運営上の現実へ：RAGが求められる理由

話を戻しましょう。RAGが存在するのは、ほとんどのLLMにプライベートドメインの知識が欠けているからです。LLMと知識ベース、ベクトルDB、APIなどの内部ソースを融合させることで、RAGはGenAIを真にビジネスに役立つものにします。

しかし、便利だからといって単純ではありません。

RAGアーキテクチャーには通常、以下のものが含まれます：

  • クラウドでホストされるLLM
  • SaaSまたはIaaS環境のベクターデータベース
  • サードパーティおよび社内サービスへのリアルタイムAPIコール
  • オーケストレーションを管理するLangChainやAutoGPTのようなエージェントフレームワーク

このようなサービスの網は、クラウド、データセンター、SaaSプラットフォーム、エッジロケーションにまたがります。インフラはこれらを接続するだけでなく、セキュアに、高いパフォーマンスで、完全に可視化する必要があります。

Futuriomのレポートでは、これらをGenAIインフラ成熟度の3つの柱として概説しています：

  1. 分散された推論パスにわたるパフォーマンスの最適化
  2. ID、セッション、APIレベルのセキュリティ
  3. エンドツーエンドの観測可能性とポリシーの実施

これらがなければ、RAGは脆弱でエラーを起こしやすいままです。

RAGの現実：GenAIがインフラの弱点を露呈する理由

スプロール、断片化、ツール過多

Futuriomのインタビューによると、多くの企業が5つ以上の異なるRAGを導入しており、それぞれが異なるビジネスユニット、ベンダー、またはモデルに関連付けられていることがわかりました。

「企業は断片的なアプローチを拡張できないため、RAG-as-a-Serviceが唯一の方法になるかもしれません。

その結果、複数の障害ポイントが発生し、ツールが冗長化され、セキュリティ・ポリシーに一貫性がなくなります。また、需要の急増に伴い、統合やトラブルシューティングのオーバーヘッドがIT部門にのしかかります。

推論はもはや中央集権的ではない

従来、推論はクラウドやオンプレムのクラスタで行われていました。しかし、エージェント的なワークフロー、サービス間のAPIの発火、そしてあらゆる場所からやってくるユーザークエリでは、レイテンシーが制約になります。

“推論がエッジに移行するにつれて、企業はパフォーマンスの問題を増大させていると報告”

MPLS、アンマネージド SD-WAN、または地域の ISP で構築されたレガシーネットワークでは、AI チェーンが必要とする決定論的なパフォーマンスを提供できません。

90msのレスポンスと350msのタイムアウトの違い？GenAIセッションの失敗。

観測可能性とセキュリティは後付け

RAGは新たなリスクをもたらします：

  • 自律エージェントが間違ったAPIを呼び出したら？
  • ベクトル・クエリが悪用されていないか、誰が監視していますか？
  • 多段階の分散チェーンにポリシーを適用するには？

Futuriomの指摘：「エージェント型AIのセキュリティとモニタリングはまだ未熟です。企業は統合されたツールを必要とするでしょう。

そのツールはエンドポイントだけでなく、すべてのホップ、すべてのセッション、すべての推論にまたがるものでなければなりません。

市場が求めるもの統一されたクラウドネイティブのインテリジェント・インフラストラクチャ

方向性は明確です。

企業のIT部門は、この複雑さを15のツールでDIYすることを望んでいません。それは

  • ネットワーキングとセキュリティ・サービスの統合提供
  • クラウドベースの制御とパフォーマンスの最適化
  • グローバルに拡張可能なマネージドまたは共同マネージド・オペレーション
  • クラウド、エッジ、推論チェーンにまたがる可視性

これは、FuturiomがRAG-as-a-Serviceの初期の進化と表現しているもので、ベンダーが新しいツールを提供するのではなく、AIをサポートするためにインフラを提供する方法の基礎的なシフトです。

現在、これに最も近いのは？統合された可観測性とAIと連携したSLAを備えた、シングルベンダーのフルマネージドSASEプラットフォーム。

実社会におけるRAGのインフラ：どのようなものか

適切な基盤がGenAIのオペレーションをどのように変えるかをご紹介します：

  • RAG パイプラインは <100ms latency {{{wpml_tag_120}}} {{{wpml_tag_121}}}{{{wpml_tag_122}}}Inference traffic{{{wpml_tag_123}}} gets dynamically prioritized and routed via AI-aware SD-WAN {{{wpml_tag_124}}} {{{wpml_tag_125}}}{{{wpml_tag_126}}}Agentic behavior{{{wpml_tag_127}}} is logged, visualized, and secured across every step {{{wpml_tag_128}}} {{{wpml_tag_129}}}{{{wpml_tag_130}}}Vector database access{{{wpml_tag_131}}} is encrypted, identity-bound, and policy-controlled {{{wpml_tag_132}}} {{{wpml_tag_133}}}{{{wpml_tag_134}}}Security stack{{{wpml_tag_135}}} (ZTNA, NGFW, CASB, SWG) is applied at the session—not bolted on later {{{wpml_tag_136}}} {{{wpml_tag_137}}}{{{wpml_tag_138}}}Operational overhead{{{wpml_tag_139}}} drops as visibility increases {{{wpml_tag_140}}} {{{wpml_tag_141}}} These capabilities are table stakes if you’re serious about production-grade GenAI. {{{wpml_tag_142}}}{{{wpml_tag_143}}}The Consequences of Waiting {{{wpml_tag_144}}}{{{wpml_tag_145}}} {{{wpml_tag_146}}}Organizations still running RAG on duct-taped architectures are experiencing: {{{wpml_tag_147}}} {{{wpml_tag_148}}} {{{wpml_tag_149}}}Developer fatigue from brittle integrations {{{wpml_tag_150}}} {{{wpml_tag_151}}}Compliance exposure due to lack of API-level controls {{{wpml_tag_152}}} {{{wpml_tag_153}}}Inference lag leading to dropped queries or broken workflows {{{wpml_tag_154}}} {{{wpml_tag_155}}}Overprovisioning to “buy performance” through brute force {{{wpml_tag_156}}} {{{wpml_tag_157}}} And as Futuriom warns: “Without scalable infrastructure, RAG becomes a liability—not a differentiator.” {{{wpml_tag_158}}}{{{wpml_tag_159}}}The Punchline: Unified SASE as a Service Built for GenAI {{{wpml_tag_160}}}{{{wpml_tag_161}}} {{{wpml_tag_162}}}So what’s the answer? {{{wpml_tag_163}}} {{{wpml_tag_164}}}Not more point tools. Not another visibility dashboard. And not a 12-month internal buildout. {{{wpml_tag_165}}} {{{wpml_tag_166}}}It’s Unified SASE, delivered as a managed cloud service, optimized for GenAI infrastructure. {{{wpml_tag_167}}} {{{wpml_tag_168}}}That’s where Aryaka comes in. {{{wpml_tag_169}}} {{{wpml_tag_170}}}Aryaka’s Unified SASE as a Service is the infrastructure platform GenAI needs: {{{wpml_tag_171}}} {{{wpml_tag_172}}} {{{wpml_tag_173}}}Global private backbone for deterministic inference performance {{{wpml_tag_174}}} {{{wpml_tag_175}}}Fully integrated ZTNA, NGFW, CASB, and SWG—applied via OnePASS™ {{{wpml_tag_176}}} {{{wpml_tag_177}}}AI>Observe を使用して、エージェントと推論の動作をフルスタックで可視化します。
  • グローバル、セキュア、クラウドスピードでサービスとして提供

Aryakaは、RAGインフラストラクチャの将来を支える40社以上のベンダーの中で、”RAGS to Riches “レポートにも名を連ねています。

というのも、結局のところ、ネットワークとセキュリティが追いつかなければ、AIは速く動くことができないからです。

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