AI予算の7割を食う「ITインフラ」、中でも予算超過しやすいのは？ 医療機関調査

医療機関のAI投資を調査したWasabi Technologiesの報告書から、興味深い実態が浮かぶ。AI予算全体の実に7割を占めるのがストレージやサーバーといったITインフラ費だ。さらに衝撃的なのは、予算超過の最大要因が「クラウドストレージのコストと、データアクセス料」という点。医療データは規制が厳しく、また膨大な画像・検査データを保持するため、ストレージ費は嵩みやすい。調査ではマルチクラウド・ハイブリッドストレージの検討を進める医療機関が73%に達し、加えてダークデータ（未利用データ）が全データの25〜74%を占めることが明かされた。

AIの鬼が見ているのは、「AIは計算の話ではなく、データ保管の話」という業界的な構造転換だ。生成AI時代には、モデルの性能よりも「どのデータを、どこに、どう保管するか」がコスト支配的になっている。医療機関がマルチクラウド化を進めるのは、単なる冗長化ではなく、クラウド事業者の価格競争に身を置くための戦略だ。ただし課題は深い。ダークデータの多さは、「とりあえずデータを全部保管しておこう」という古い思考が残っていることを示唆している。実は不要なデータを捨てる仕組みがあれば、総コストの大幅削減は可能かもしれない。

中小企業がAI導入を考えるなら、今からやるべきは「何をAIに学習させるのか」の決定と、「その学習データは本当に保管し続けるべきか」の判定だ。クラウド単一依存を避け、データ有効期限を設ける仕組みを作ることで、後の予算超過を防げる。大手との結果の差は、技術ではなくデータ戦略の有無にある。