プラットフォームエンジニアリング2.0：インフラを再構築せずにAIコストとリスクを管理する
プラットフォームエンジニアリングの進化版「2.0」では、既存のインフラを維持したまま、AI導入に伴うコスト増大やセキュリティリスクを効果的に管理する方法を解説。従来の大規模な再構築を必要とせず、既存のプラットフォーム上でAIワークロードを最適化し、ガバナンスを強化するアプローチを提案する。
背景メモ
- プラットフォームエンジニアリングとは、大企業の開発チームが共通して使うインフラやツール（CI/CD、クラウド環境、認証基盤など）を、「内製のプロダクト」として提供するプラクティス。いわば「開発者向けの社内PaaS」をチーム横断で運用する分野。
- 従来の第1世代はIaCやセルフサービス型ポータル（Backstageなど）が中心だった。本記事が唱える「Platform Engineering 2.0」は、そこにAIワークロード特有のコスト膨張とコンプライアンスリスクへの対応を組み込む考え方。
- AIモデルの推論やトレーニングではGPU利用料が急増しやすい。加えて、どのモデルを経由したか・どのデータが使われたかのトレーサビリティが不足すると、規制（EU AI Actなど）やセキュリティ監査で問題になる。
- キーメッセージは「LLMを直接呼ぶアプリを個別に作る（＝Shadow AI）のを防ぎ、統一ゲートウェイ経由で利用・課金・監査を一元管理せよ」というもの。既存の内部開発者プラットフォームにAIポリシー制御レイヤーを追加する形を提案している。