AIエージェント時代に向け、AWSとCloudflareが基盤再設計へ

機械が主役となるインターネットの到来

インターネットの基盤は長年にわたり、人間の行動パターンに合わせて設計されてきた。検索ボックスにキーワードを入力し、リンクをクリックし、ページをスクロールし、動画をストリーミングする——こうした予測可能な人間の利用行動を前提に、クラウドインフラは構築されてきた。 しかし今、その前提が根本から覆されようとしている。AIエージェントと呼ばれる自律的なソフトウェアが実用段階に移行しつつある中、機械が生成するインターネットトラフィックが急速に増大し、従来のインフラでは対応が困難になりつつあるのだ。 Amazon Web Services（AWS）やCloudflareといったクラウド大手は、この変化に先んじて基盤技術の再設計に動いている。人間ではなく機械のためにインターネットを再構築する——それが今、テック業界全体に広がる新たな潮流となっている。

AIエージェントが生む「異常な」トラフィック

AIエージェントが従来のWeb利用と大きく異なるのは、そのトラフィックパターンにある。人間のユーザーがゆっくりとページを閲覧するのに対し、AIエージェントは数秒の間に複数のサブエージェントを起動し、数百のデータベースにクエリを実行し、ドキュメントを検索し、APIを呼び出す。そして、やってきた時と同じくらい素早く消えていく。 こうした「突発的かつ大量の」トラフィックパターンは、従来のインフラにとって想定外の負荷となる。AWSのTia White氏（Amazon OpenSearch Serviceゼネラルマネージャー）はTechCrunchの取材に対し、「エージェントは実験段階から本番運用に移行しつつあり、これまでのインフラが想定していなかったトラフィックパターンを生み出している」と語った。 さらにWhite氏は、「事前予告なしにスパイクを起こし、通知もなくアイドル状態になる。企業は、空いているコンピューティングリソースにコストを払うことなく、こうした変動に追随できる検索機能を必要としている」と述べ、従来型インフラの限界を指摘した。

AWSの新たなOpenSearch Serverless

この課題に応えるべく、AWSが2026年5月28日に発表したのが、次世代のOpenSearch Serverlessである。これは完全マネージド型の検索およびベクトルデータベースシステムであり、特にAIエージェントのワークロードに最適化されて設計されている。ベクトルデータベースとは、AIが生成する高次元のデータベクトルを効率的に保存・検索できる仕組みであり、AIエージェントが膨大な情報を高速で処理する上で不可欠な基盤技術だ。 最大の技術的変更点は、コンピューティングとストレージの分離にある。従来のバージョンでは、ストレージとコンピューティングが一体化していたため、少なくとも1つのインスタンスを常時稼働させる必要があった。つまり、エージェントが何もしていない状態でもコストが発生し続けていた。 しかし新バージョンでは、エージェントがタスクを実行した瞬間にコンピューティングを数秒でスケールアップし、アイドル時にはゼロまでスケールダウンできる。これにより、エージェントが待機状態の間は課金が発生しない。AWSによれば、アイドル時にはコストがゼロになるという。

非人間トラフィックが人間を上回る日

AIエージェントがまだインターネット全体に占める割合は比較的小さいものの、機械が生成するトラフィックはすでに無視できない規模に達している。 Cloudflareが公開したデータによると、直近6ヶ月間のHTTPトラフィック全体のうちボットが占める割合は31%に達した。そのうちAIクローラー、検索エンジン、AIアシスタントが占める割合は、ボットリクエスト全体の約4分の1に相当する。つまり、インターネット上を流れるトラフィックの実に約8%が、AI関連の機械によるものだ。 CloudflareのシニアプロダクトマネージャーであるLai Yi Ohlsen氏はTechCrunchに対し、「2027年前半には、非人間トラフィックが人間のトラフィックを超えるだろう」と予測している。この予測が的中すれば、インターネットの主たる利用者は人間ではなく機械になるということを意味する。

Googleも「エージェント時代」を宣言

この動きはAWSやCloudflareにとどまらない。Googleは2026年5月に開催した開発者向けカンファレンス「Google I/O」において、ユーザーがAIシステムにタスクを委任できるようになると発表した。具体的には、買い物のリサーチ、旅行の予約、Web閲覧、アプリの操作といった日常的なタスクをAIエージェントが代行する世界観を示した。 消費者向けAIエージェントだけではない。企業においても、社内業務や顧客向けサービスにエージェントを導入する動きが加速している。その結果として、舞台裏では新たな種類の機械間通信トラフィックが急増しており、企業のIT部門はこうした変化への対応を迫られている。

クラウド基盤の再設計が不可避に

こうした変化の背後には、人間中心のインターネット向けに構築されたシステムを、自律的に情報を取得し、ツールを呼び出し、機械間トラフィックを生成し続けるエージェントの時代に適応させる必要があるという、クラウドプロバイダーおよびインフラ企業共通の課題がある。 AWSのOpenSearch Serverlessの刷新は、その一環として位置づけられる。コンピューティングとストレージを分離し、需要に応じて瞬時にスケールアップ・ダウンできるアーキテクチャは、突発的なトラフィックに対応するための直接的な回答だ。 従来のクラウドサービスは、人間のアクセスパターン——つまり日中のトラフィック増加と夜間の減少——を前提にリソース配分が最適化されてきた。しかしAIエージェントのトラフィックパターンは、人間の生活サイクルとは完全に無関係に発生する。ある瞬間に何千ものエージェントが同時に起動し、次の瞬間にはすべてが停止する。このような極端な変動に対応するには、アーキテクチャそのものの抜本的な見直しが必要となる。

インフラ設計のパラダイムシフト

インターネットの基盤設計におけるこの変化は、単なる技術的な最適化にとどまらない。それは、インターネットそのものの利用主体が人間から機械へと移り変わりつつあるという、より根本的なパラダイムシフトの表れだ。 AIエージェントが実験段階から本番環境へと移行するにつれて、クラウドインフラは「人間が使うもの」から「機械が使うもの」へと進化を遂げなければならない。AWS、Cloudflare、Googleといったテック大手が一斉に動き出していることは、その変化がいかに急ピッチで進んでいるかを如実に示している。 今後、AIエージェントの普及がさらに加速すれば、クラウドインフラの在り方は根本から書き換えられる可能性がある。インターネットは、人間のためのツールから、機械が情報を処理し合うための基盤へと姿を変えるのかもしれない。そして、その変化はすでに始まっている。