この記事は、2026/4/9に公開された「Vibecoding and Cloud Accountability with David Linthicum」の翻訳です。
AI 予測の第65回エピソード「バイブ（雰囲気重視）コーディングの危険性：制御されない AI がクラウド ROI をいかに破壊するか」では、David Linthicum 氏がホストの Paul Muller と共に、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境の隠れたコストを明らかにし、クラウドガバナンスと回復力がなぜ経営陣の優先事項となっているのかを説明しています。
注目を集めるクラウド障害により、隠れた依存関係や単一障害点を露呈する中、IT リーダーはハイブリッドクラウド環境全体でのレジリエンス、データ管理、責任感を再考しなければなりません。
Paul と David 氏の会話で特に印象に残ったポイントをご紹介します。
中核となる差別化要因：信頼性対レジリエンス
Paul：レジリエンスって面白い言葉ですよね。人々はレジリエンスを信頼性と同一視しがちですが、実際には大きな違いがありますよね？
David 氏：そうですね。つまり、レジリエンスとは、災害によって処理や事業が止まらないようにする能力のことです。言い換えると、プラン A、プラン B、プラン Cは何か、これはどの程度レジリエンスと耐障害性を備えているか、信頼性は基本的にコンポーネントに関するもので、どの程度安定して動作し続けられるか、そして問題が起きた場合にどのように復旧するかを指します。レジリエンスは利用者側の責任ですが、信頼性はそうではありません。通常、クラウドプロバイダーを利用している場合は、プロバイダーの責任となりますが、それでも影響を受けることは避けられません。請求書が来たら払うのは、あなたです。これらのクラウドプロバイダーがダウンしても、補償は一切受けられません。
Paul：レジリエンスは構成要素の結果ではなく、建築的な成果物ですよね。システムをどう設計するかです。それはエンタープライズアーキテクチャに立ち返ります。
David 氏：すべてはアーキテクチャの問題であり、アプリケーション層とエンタープライズ層に関わることです。レジリエンスを構築し、計画を立てる必要があります。自動発生するものではなく、クラウドの中に閉じ込められているわけでもありません。人々が驚いたのはまさにそこでした。彼らは自分たちが抱えるどんな問題にも完全に耐えられると思っていましたが、今では自分たちも他の人と同じように過ちを犯す可能性があることに気づきました。AI システム、エンタープライズアーキテクチャ、あるいはあらゆる種類のアーキテクチャ設計を構築する上で、レジリエンスは重要な要素の一つです。セキュリティやガバナンス、その他私たちが取り組まなければならない事柄と同じくらい、あるいはそれ以上に重要です。実際に運用可能な状態にしておかなければ、最悪の事態が発生した場合でも、このシステムが業務処理を停止させないことを指標を用いて証明することはできません。それを理解するには、基本的に時間とお金を費やす必要があるのです。
レジリエンスがなければ、こういった事態から立ち直ることはできないでしょう。
ハイブリッドな世界における説明責任と監視可能性
Paul：最近はハイブリッドクラウドについて多くの人が語っていますが、ある意味、オンプレミスとクラウド両方の世界の長所と短所を組み合わせたもののように思えます。最終的にはハイブリッドな世界となるであろう中で、明確な説明責任と監視可能性をどのように構築すればよいのでしょうか？
David 氏：ハイブリッドクラウドやマルチクラウドのソリューションを構築する場合、基本的にソリューションの一部である複雑さを管理する必要があり、回復力はその管理を担う共通の制御プレーンとなるでしょう。人々は、「このシステムをハイブリッド方式で構築して、オンプレミスシステムにフェイルオーバーできるようにする、あるいは別のクラウドにフェイルオーバーできるようにするつもりだ」と考えます。それは全く問題ありません。機能しますが、費用がかかるでしょう。そのコストとリソースが何であるかを理解し、それらをどのように管理するかが、最大の争点になると思います。
マルチクラウドは、最適なテクノロジーを使ってより効率的なシステムを構築できるという点で優れていますが、そのアーキテクチャにおいては、レジリエンスと信頼性が課題となるでしょう。私はいつもこう言っています。「レジリエンスと効率性は両立できるが、両方を完全に兼ね備えることは難しい」、と。我々はレジリエンスのあるアーキテクチャを構築するか、さもなければ年に 3、4 回の停止が発生し、ビジネスに数十億ドルのコストがかかることに対処しなければなりません。
高騰するクラウドコストとオンプレミスへの回帰の動き
Paul：壊滅的なシステム停止、コスト超過、複雑な責任問題などを考えると、多くの企業が業務のレパトリエーション (オンプレミスへの回帰) を検討しているのは当然のことです。現状はどうなっているのでしょうか？また、一部のワークロードをオンプレミスに戻そうとする際に、どのような課題に直面するのでしょうか？
David 氏：一番大きな問題は、それを行うためのコストですね。そこには 2 つの層があります。第一に、アプリケーションに約 50 万ドルを費やしてすべてをクラウドに移行したけれども、今度はそれを元に戻すために同額程度の費用がかかります。第二に、取締役会にその決定と今後の進め方について説明しなければなりません。それは難しい会話です。なぜなら、当初はより価値があり信頼できると期待されていたクラウドへの移行が、計画通りに成果を上げなかったことを認めなければならないからです。誰かが頭を下げて、その結果として、組織はハードウェアをより自由に制御できる環境に戻す必要があると説明しなければならないでしょう。
通常、コロケーションプロバイダーやマネージドサービスプロバイダーを利用する方がはるかに効率的ですが、クラウドのコストが負担になります。そして今、AI ワークロードに着目し、クラウドを利用する余裕がないため、その移行をさらに加速させようとしています。クラウドは AI にとって最も手軽な選択肢となりますが、これらのシステムを構築する上で最も容易な方法です。すぐに利用できるエコシステム全体が手に入りますが、ほとんどの企業にとっては費用が高すぎます。経済的な理由でそこに戻る場合は、それを効果的に行うために何らかの資源を投入する必要があります。
Paul：いったい何人の開発者が、何社の企業で、ちょっとしたサイドプロジェクトをバイブコーディングアプリで立ち上げて、すごいコンピューティングワークロードやストレージワークロードを生成して、結果としてコスト超過を起こしているでしょうか？
David 氏：AI システムに、あなたの解釈と、AI がコーディングする必要のある内容を伝えることで、コーディングを行っているのです。そして問題は、そこにある微妙なニュアンスを理解していないことです。効率化への対処方法が理解できないため、結果的に余計な出費をしてしまいます。だから、そういう類のこと、つまり雰囲気のコーディングみたいなことは、考えるのは楽しいのですが、問題は、人間がこれらのことをある程度コントロールできるようにする必要があるってことなのです。これらのコーディングシステムを目にするたびに、ほとんどのクライアントが試すのですが、必要な効率性を得ることができずに失敗していることがわかります。
David Linthicum 氏との対談全編は Spotify、Apple Podcasts、YouTube でお聴きいただけます。
