【AIでクラウドインフラを自動化】『Rinstack』がエンジニアの課題を解決！構築・運用管理をAIが支援する新ソリューションとは？

2026.01.03

AI駆動クラウドソリューション『Rinstack』が、生成AI時代のインフラ構築・運用管理を革新

Rinstack AI駆動クラウドソリューション

2026年1月3日、ランスティア株式会社は、AI駆動クラウドソリューション『Rinstack』の正式リリースを発表しました。この新しいソリューションは、急速に進化する生成AI時代において、企業がクラウドインフラを効率的かつ安定的に構築・運用管理するための統合的な支援を提供します。エンジニアが直面するクラウドインフラの複雑な課題に対し、AIの力を活用して革新的な解決策をもたらすことが期待されています。

なぜ今、AIがクラウドインフラ構築・運用管理に必要なのか？

近年、生成AIの進化は目覚ましく、システム開発の現場では「AI駆動開発」と呼ばれる、AIを活用した開発プロセスが急速に普及しています。2024年はまさに「AI駆動開発元年」と呼べる1年であり、多くの企業がAIの導入により開発生産性の向上を実感しています。

しかし、このAI駆動開発の波は、クラウドインフラの領域にも大きな変化と新たな課題をもたらしました。システムを動かす基盤となるクラウドインフラは、AI駆動開発によってシステムが加速度的に生成される状況において、その複雑さや管理の煩雑さが一層顕著になっています。

具体的には、以下のような課題が挙げられます。

  • 特定のスキルを持つエンジニアに依存: AIコードエディターなどを利用すればインフラコードの生成は可能ですが、それを使いこなせるエンジニアが限られており、組織全体での活用が難しいという現状があります。

  • 外部リソース連携の複雑さ: マルチクラウド環境や複数のアカウントを横断した管理が必要となる場合、外部リソースへのアクセス設定や仕組みの構築に多大な手間と専門知識が求められます。

  • マルチクラウド・マルチアカウント管理の煩雑化: 複数のクラウドサービスやアカウントを並行して利用するケースが増加しており、それぞれ異なる管理方法や設定が必要となるため、全体像の把握や一貫した運用が困難になりがちです。

  • AI生成の限界: AIがインフラコードを生成する際、学習データに依存するため、特定の環境や要件に合わせた最適な構成をゼロから提案することは難しい場合があります。

このような状況下で、システム開発事業者に求められるのは、主要クラウドベンダーが提供する豊富なサービスを最大限に活用するための深い知見と、それらを統合的に管理できる仕組みです。日経新聞の報道によると、米マイクロソフト、米アマゾン・ドット・コム、米グーグルといった主要クラウドベンダーのAI投資額は2025年6月時点で35兆円にも上るとされており、今後、クラウドベンダーが生成AI領域の中心的存在となる可能性は非常に高いと考えられます。AIの覇権争いは「インフラ」「AIモデル」「アプリケーション」の3つの領域で繰り広げられており、各クラウドベンダーはこれら全てをカバーしようと注力しています。

このような背景から、ランスティア株式会社は、AI駆動開発におけるクラウドインフラの課題を解決し、エンジニアがより本質的な業務に集中できる環境を提供するために『Rinstack』を開発しました。

『Rinstack』が目指す「クラウドインフラのコックピット」とは？

『Rinstack』は、単にAIでクラウドインフラを構築するだけでなく、その後の運用管理にも重点を置いています。まるで航空機のコックピットのように、クラウドインフラ全体の状況を把握し、効率的に操作・管理できる統合ソリューションを目指しています。これにより、エンジニアは複雑なクラウド環境を一元的に管理し、より戦略的な意思決定を行えるようになります。

現在提供されている主な機能は以下の通りです。

1. クラウドインフラ生成：AIが設計からコード生成までを支援

クラウドインフラの構築は、専門知識と多くの時間が必要な作業です。『Rinstack』のクラウドインフラ生成機能は、AIの力でこのプロセスを劇的に効率化します。

  • Terraform自動生成: クラウドインフラをコードで定義する「Infrastructure as Code (IaC)」の代表的なツールであるTerraformのコードをAIが自動で生成します。これにより、手作業によるミスを減らし、インフラ構築のスピードを大幅に向上させることが可能です。AI初心者の方でも、複雑なTerraformコードを効率的に作成できるようになります。

  • 構成図生成: 構築しようとしているインフラの全体像を視覚的に表現する構成図もAIが自動で生成します。これにより、インフラの設計段階からチームメンバーとの認識合わせが容易になり、コミュニケーションコストを削減できます。

  • セキュリティチェック: 構築されるインフラのセキュリティ設定をAIが自動でチェックし、潜在的な脆弱性や設定ミスを早期に発見します。これにより、安全性の高いインフラを最初から構築することが可能になります。

  • コストチェック: 構築予定のインフラにかかるコストをAIが事前に算出し、最適化の提案を行います。これにより、不要なコスト発生を防ぎ、予算内で効率的なインフラ運用を実現できます。

これらの機能により、エンジニアはインフラ構築にかかる手間を大幅に削減し、より高度な設計や戦略立案に時間を費やせるようになります。

2. クラウドコスト最適化（AI-FinOps）：無駄なコストを徹底削減

クラウドサービスの利用が拡大するにつれて、コスト管理は企業の重要な課題となります。FinOps（ファイノップス）とは、財務部門と運用部門が連携し、クラウドコストを最適化するための文化やプラクティスのことを指します。『Rinstack』のAI-FinOps機能は、このコスト最適化をAIの力で実現します。

  • AIによるコスト監視と分析: AIがクラウド利用状況を常に監視し、コストデータを詳細に分析します。どのサービスが、いつ、どれくらいのコストを消費しているのかを可視化し、無駄な支出を特定します。

  • 最適化提案: 分析結果に基づき、AIが具体的なコスト削減策を提案します。例えば、利用していないリソースの停止、より安価なインスタンスタイプへの変更、予約インスタンスの活用など、多角的な視点から最適化案を提示します。

この機能により、企業はクラウドコストを透明化し、無駄な支出を削減することで、IT投資の費用対効果を最大化できます。

3. 運用保守AIエージェント（AI-SRE）：安定稼働をAIがサポート

SRE（Site Reliability Engineering）とは、システムの信頼性向上と運用自動化を目指すエンジニアリングプラクティスのことです。『Rinstack』の運用保守AIエージェント（AI-SRE）は、AIがSREの役割の一部を担い、システムの安定稼働を強力にサポートします。

  • 異常検知と自動対応: AIがシステムの稼働状況をリアルタイムで監視し、異常を検知した際には自動で通知したり、軽微な問題であれば自動で修復を試みたりします。これにより、問題発生時の対応時間を短縮し、サービス停止のリスクを低減します。

  • パフォーマンス最適化: AIがシステムのパフォーマンスデータを分析し、ボトルネックを特定して改善策を提案します。これにより、常に最適なパフォーマンスを維持し、ユーザー体験の向上に貢献します。

  • ログ分析とトラブルシューティング支援: 大量のログデータからAIが問題の原因を特定し、トラブルシューティングを支援します。複雑な障害発生時でも、AIの分析により迅速な解決へと導きます。

これらの機能により、エンジニアは日常的な運用保守業務から解放され、より複雑な問題解決やシステム改善に集中できるようになります。結果として、システム全体の信頼性と安定性が向上し、ビジネスの継続性にも貢献します。

今後の展望とランスティア株式会社について

ランスティア株式会社は、今回の『Rinstack』のリリースに先立ち、AI駆動要件定義ソリューション『GEAR.indigo』も発表しており、システム開発におけるAIソリューションベンダーとして、多くのIT企業の変革を支援することを目指しています。今後も、より価値ある開発体験を実現するため、継続的な技術革新とサービス向上に尽力していくとのことです。

生成AIがもたらす変革の波は、クラウドインフラのあり方にも大きな影響を与えています。『Rinstack』のようなAI駆動ソリューションは、エンジニアが直面する課題を解決し、より効率的で信頼性の高いシステム構築・運用を可能にするでしょう。AI初心者の方も、この機会に『Rinstack』のサービスサイトを訪れて、その可能性を体験してみてはいかがでしょうか。

現在、トライアルクレジットも提供されているため、実際にサービスを試す良い機会です。

関連情報

会社概要

  • 会社名: ランスティア株式会社

  • 設立: 2020年5月

  • 代表者: 代表取締役 竹下 祐豪

  • 所在地: 〒103-0013 東京都中央区日本橋人形町3-11-10 ホッコク人形町 3階

  • お問い合わせ: info@lance-digital.com

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