最近、AIが事実上あらゆるものに革命を起こすと予測する人がいますが、データセンター・インフラストラクチャ管理（DCIM）も例外ではありません。AIがDCIMにどのような革命を起こすのか、ロボットが飛び回る完全なブラックボックスであるコンテナ型データセンターが今後どのように発展していくのか、といった記事はGoogleで検索すればすぐに見つかります。

しかし、多くのAI予測と同様に、AIがDCIMに与える影響の大きさを過大評価しがちです。AIは確かにDCIMの効率化に役立ちますが、すぐに革命を起こすほどではないでしょう。

DCIM の強化という観点から、AI が何ができるのか、そして何が足りないのかを詳しく説明させてください。

データセンター・インフラストラクチャ管理（DCIM）とは、データセンター内に設置されたすべての機器を体系的に監視・管理する手法です。これには、サーバーなどのITハードウェアに加え、データセンターの運用に不可欠なHVACシステムなどのサポートインフラストラクチャも含まれます。

中規模のデータセンターであっても、数万点もの機器コンポーネントが関与する可能性があるため、DCIMは非常に重要です。DCIMソフトウェアはあらゆる機器の監視に役立ちますが、問題の解決、システムの再構成、機器のアップグレードには、人手（生身の人間であれ、機械であれ）が必要です。

AIが明らかに役割を果たせる分野は、データの収集と解釈です。データセンター運営者はAIを活用することで、膨大な施設統計を把握し、より効果的なインフラ管理と拡張の意思決定につなげることができます。夢を叶えるなら、天候、電力負荷、湿度、データセンター環境、冷暖房、電力使用量のヒートマップなどのデータを取り込み、それらをすべて相関分析することで、有用な予測、アラート、警告を生成できれば素晴らしいでしょう。

例えば、AIテクノロジーを統合したDCIMソリューションは、サーバーの予期せぬ電力消費など、潜在的な問題を示唆する異常をより正確に検知できます。また、将来のインフラ容量ニーズを予測できるため、データセンター所有者は最も経済的かつ環境に配慮した方法で施設を拡張できます。

興味深いことに、DCIMには他にもAIの活用方法が考えられます。理論的には、Generative AIはデータセンター技術者が機器のメンテナンス作業を行う際に、ガイドとなる提案を提供できます。また、機器の最適な配置や設定に関する推奨事項を提示することも可能でしょう。

しかし、先走りすぎないようにしましょう

AIが企業のデータセンターインフラの運用方法を変える可能性に、つい夢中になりがちです。しかし、データセンター事業者は、AIが近い将来にDCIMプロセスに劇的な変化をもたらすと安易に考えるべきではありません。これは主に2つの要因によるものです。

まず、一般的にAIと呼ばれるDCIM技術、特にパターンや不規則性を発見するためにデータを分析するものは、特に新しいものではなく、AIの一形態と言えるでしょう。これらは単に記述的分析と予測的分析の一種であり、 すべての分析がAIとみなせるわけではないという意見もあるかもしれません。

したがって、多数の電力消費指標を分析して異常を強調表示したり、過剰な数のサーバーがダウンしたときにアラートを生成したりする DCIM ツールが、実際に DCIM における AI の例であるかどうかは議論の余地があります。

さらに、これらの機能をAIと呼ぶことにしたとしても、画期的なものとは言えないでしょう。分析、アラート、ビジネスインテリジェンス（BI）機能は、すでに多くのDCIMツールに長年組み込まれています。

データセンターインフラストラクチャ管理 (DCIM) の分野での生成 AI の応用について議論する場合、現時点では概念は主に理論的なものです。

これまでのところ、DCIMプロバイダーは、自社のツールに本格的な生成AI機能を統合していません。こうした機能の有効性については依然として議論の余地があります。生成AIプラットフォームは「幻覚」を起こす傾向があることで知られており、これは本質的に、誤解を招く結果を生成する可能性があることを示唆しています。この特性により、軽微なエラーによって機器に重大な故障が発生する可能性があることを考慮すると、現時点では生成AIはDCIMの用途には適さない可能性があります。

本質的には、DCIM は、データセンター オペレータが管理する膨大なデータを解釈するのを支援する分析ツールから間違いなく恩恵を受けることができますが、多くの DCIM ツールには以前からこれらの機能が組み込まれていました。ただし、これは単なる AI の変種であるため、あまり AI とは呼ばれていませんでした。

同時に、DCIMにおけるAIのより魅力的な応用、例えばデータセンターインフラのガイダンスやカスタム構成を設計するために生成AIを活用するといった事例も頻繁に議論されていますが、現状では実現は容易ではありません。AI技術が大きく進歩すれば、この状況は変化する可能性があります。しかしながら、DCIMにおけるAI革命を近い将来に期待するのは賢明ではありません。

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