最近、生成系AIを触っていると、コードを書くことはどんどん楽になっているのに、クラウド周りはますます重くなっているように感じる。ここに少し違和感があって、その理由を言語化してみる。

クラウドは“高コンテキスト”すぎる

AWS や GCP の仕様は、人間なら経験で補えるけれど、AI にとっては前提条件が多すぎる世界だ。コンソールが見えない、設定が分散している、組織ごとの暗黙知がある。サービスが増えるほど AI が理解しなければならない文脈も増えて、破綻しやすい構造になっている。

IaC も本質的には複雑さが残る

IaC があれば AI がコードを扱いやすい、というのは短期的には幻想に近い。クラウドの複雑さが単にコードとして書き出されただけで、plan の diff が正しいかどうかは結局人間が判断する。自社ネットワークのクセも IaC だけでは表現しきれない。

皮肉にも VM はAIと相性がいい

PaaS は便利だが設定が複雑で、AI が理解するには情報量が多すぎる。その点、VM はシンプルで、ファイルもログも全部見える。AI と協力して作業するなら、VM に寄せたほうが扱いやすいと感じる場面が多い。

これは過渡期の問題だと思う

長期的にはクラウド側が AI 前提の設計に変わり、PaaS や IaC は AI と相性の良いものになっていくだろう。ただ現在は、複雑さが勝っていて、PaaS や IaC が AI の足を引っ張る時期にある。

まとめ

• クラウドの複雑さは人間の“慣れ”に依存している
• AI はその暗黙知を扱いきれない
• IaC は短期的には複雑さのテキスト化に過ぎない
• VM は相対的に AI と相性が良い
• 今はクラウドとAIの“過渡期”である

AI と共に作る前提のインフラ設計を考える必要がある。その転換点にちょうどいるのだと思う。