AI導入を検討する企業が直面する問題、「オンプレミスかクラウドか」。
データの機密性、コスト、運用体制によって最適解は異なる。それぞれのメリット・デメリットを比較する。
オンプレミスAIとクラウドAIの違い
| 項目 | オンプレミス | クラウド |
|---|---|---|
| 設置場所 | 自社サーバー | クラウド事業者 |
| 初期コスト | 高い | 低い |
| 運用コスト | 固定的 | 従量課金 |
| データ管理 | 自社内で完結 | 外部に送信 |
| スケール | 時間がかかる | 即座に可能 |
| 保守 | 自社で対応 | 事業者が対応 |
オンプレミスAIのメリット・デメリット
メリット
オンプレミスのメリット
- データが社外に出ない（セキュリティ◎）
- カスタマイズが自由
- ランニングコストが予測可能
- 規制・コンプライアンス対応しやすい
- ベンダーロックインがない
デメリット
- 初期コストが高い（数百万〜数千万円）
- 専門人材が必要
- スケールアップに時間がかかる
- ハードウェアの陳腐化リスク
- 保守・運用の負担
読者
オンプレミスにはどんなハードウェアが必要ですか？
森川（AIコンサルタント）
AI処理にはGPUサーバーが必要です。NVIDIA A100やH100などの高性能GPUを搭載したサーバーが一般的です。初期投資は数百万円から、大規模なら数千万円以上になります。
クラウドAIのメリット・デメリット
メリット
クラウドのメリット
- 初期コストが低い
- スケールアップ・ダウンが容易
- 最新技術にすぐアクセス
- 保守・運用不要
- GPU不足を気にしなくていい
デメリット
- データを外部に送信する必要
- ランニングコストが読みにくい
- ベンダーロックインのリスク
- ネットワーク遅延
- サービス終了リスク
主要クラウドAIサービス
| サービス | 提供元 | 特徴 |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | AWS | 複数モデル対応 |
| Azure OpenAI | Microsoft | OpenAIモデル |
| Vertex AI | Gemini対応 | |
| IBM watsonx | IBM | エンタープライズ向け |
選択基準
データの機密性
機密性の高いデータを扱う場合はオンプレミスが有利。
- 個人情報
- 医療データ
- 金融データ
- 企業秘密
予算
| 項目 | オンプレミス | クラウド |
|---|---|---|
| 初期費用 | 数百万〜 | 数万円〜 |
| 月額運用 | 固定（人件費込） | 従量課金 |
| 3年総額 | 予測しやすい | 利用量次第 |
技術力・人材
オンプレミスには以下の人材が必要：
- インフラエンジニア
- MLエンジニア
- 運用担当者
クラウドなら外部サービスを活用でき、人材要件は緩和される。
スケーラビリティ
急成長が見込まれる場合はクラウドが有利。
ハイブリッド構成
読者
両方を組み合わせることはできますか？
森川
はい、ハイブリッド構成が多くの企業で採用されています。機密データはオンプレミスで処理し、一般的な業務はクラウドを使う構成です。
ハイブリッドの例
ハイブリッド構成の例
- 社内文書検索 → オンプレミス
- 一般的なチャットボット → クラウド
- 開発・検証 → クラウド
- 本番運用 → オンプレミス
導入の進め方
- 要件の明確化（セキュリティ、予算、規模）
- PoC（概念実証）の実施
- 構成の決定
- 本番環境の構築
- 運用開始
AI導入を検討する企業は、合同会社四次元のような専門家に相談することをおすすめする。
まとめ
オンプレミスとクラウド、どちらが正解かは企業によって異なる。
- オンプレミス：セキュリティ重視、長期運用
- クラウド：低コストで開始、スケーラビリティ
- ハイブリッド：両方のメリットを活用
自社の要件を整理し、最適な構成を選ぼう。
よくある質問（記事のおさらい）
Q
Q1. セキュリティを重視する場合はどちらがいいですか？
A
オンプレミスがおすすめです。データが社外に出ないため、情報漏洩リスクを最小化できます。規制対応も容易です。
Q
Q2. 初期費用を抑えたい場合はどちらがいいですか？
A
クラウドがおすすめです。初期費用はほぼゼロで、使った分だけ課金されます。ただし、利用量が多いと長期的にはオンプレミスより高くなる場合もあります。
Q
Q3. オンプレミスにはどれくらいの費用がかかりますか？
A
GPUサーバーの構成によりますが、初期費用は数百万円から。NVIDIA H100搭載のサーバーなら1台1,000万円以上になることもあります。
