F5 2025 テクノロジー展望: 新しいエンタープライズ環境への対応
2025 年を迎えるにあたり、生成 AI が注目を集めるようになるかもしれませんが、これはデジタル企業を再形成するいくつかの力のうちの 1 つにすぎません。 コストと複雑さの増大により、企業はストレージやデータなどの主要なワークロードをパブリック クラウドからオンプレミスに戻すようになっています。 こうした変化は、AI 主導の取り組みに対する制御を強化し、リソースを最適化することを目的としていますが、クラウドを完全に放棄する予定はありません。 企業はハイブリッド アプローチを継続し、パブリック クラウド、オンプレミス、エッジ環境全体でワークロードのバランスをとります。
ただし、このハイブリッド アプローチでは、さまざまなプラットフォーム間でのapplicationsの保護、配信、運用において新たな課題が生じます。 F5 では、これらの複雑さに対処し、applicationの配信、セキュリティ、デジタル運用を変革する可能性のある新しいテクノロジーに重点を置いています。 ここでは、2025 年に企業に最も大きな影響を与えると思われる 5 つのテクノロジーを紹介します。
- Webアセンブリ
WebAssembly (Wasm) は、ハイブリッド マルチクラウド時代に向けた実用的なソリューションを提供し、Wasm ランタイムが利用可能な場所であればどこでもapplicationsを実行できるようにします。 Wasm の利点は移植性だけにとどまりません。パフォーマンスとセキュリティが強化され、組織は効率性を損なうことなく、さまざまな環境にapplicationsを展開および拡張できるようになります。 - エージェントAI
Agentic AI は、従来の SaaS ワークフローを自動化された AI 駆動型プロセスに置き換えることで、企業の業務に革命をもたらします。 Agentic AI は、事前に定義されたガイドライン内で自律的に動作することで、企業が業務をより効率的に合理化し、コストのかかる複雑なソフトウェアへの依存を減らし、適応性を高めることを可能にします。 - データ分類
攻撃対象領域の拡大とデータ規制の進化に伴い、リアルタイムのデータ分類が不可欠になっています。 生成 AI モデルは、従来のルールベースのシステムを超えてデータ分類を進化させ、企業がセキュリティを強化し、コンプライアンス標準を満たし、機密情報をより効果的に管理できるようにします。 - AIゲートウェイ
AI ゲートウェイは、AI トラフィックの固有の要求をサポートし、双方向の非構造化データ フローを処理し、「善良な」ボットとのやり取りの増加を管理するために登場しています。 これらのゲートウェイは一般的な API 機能を超えており、企業はパフォーマンスやセキュリティを犠牲にすることなく AIapplicationsをスムーズに拡張できます。 - 小さな言語モデル
AI の幻覚や偏見に関する懸念により、小規模言語モデル (SLM) と検索拡張生成 (RAG) の採用が加速しています。 検索システムと生成モデルを組み合わせることで、SLM と RAG はより正確でコンテキストに即した結果を提供し、AI 駆動型applicationsのリアルタイム意思決定の信頼性を高めます。
そして最後に、私たちは「変圧器の先」を見据えています。なぜなら、テクノロジーはすでに、突破しなければならない限界に挑戦しているからです。 効率的な AI アーキテクチャの需要が高まるにつれ、リソース消費量の増加などのトランスフォーマー モデルの制限がイノベーションを推進しています。 1 ビットの大規模言語モデルなどの新しいモデルは、ハードウェアの要求を最小限に抑えながら AI の精度を最適化することを目的としています。 これらのイノベーションは、企業環境全体でよりアクセスしやすく、拡張性の高い AI への道を切り開きます。
2025 年に向けて、F5 は引き続きこれらのテクノロジーを探求し、その影響を予測し、進化するデジタル環境の複雑さの中で企業を導くことに注力していきます。
これらのテクノロジーと、それがなぜそれほど重要だと私たちが考えるのかを詳しく知るには、 F5 の 2025 年技術展望の全文をご覧ください。この資料には、F5 の専門家による各テクノロジーに関する解説と見解が記載されています。 私がすべてをまとめている間に感じたのと同じように、皆さんもこれを読んで洞察力を感じていただければ幸いです。