AIによる分離ニーズの高まりで、クラウド基盤における仮想マシンは安定した地位を維持

Linux Foundation Researchによる最近の研究では、仮想マシン（VM）が現代のクラウドネイティブ基盤の中核であり続け、本番アプリケーションの半数以上を占めていることが判明しました。2026年9月に492名の実務者を対象としたこの調査報告書は、AIおよびエージェント型ワークロードが、従来の仮想化を置き換えるのではなく、強力なワークロード分離の必要性をむしろ強化していることを浮き彫りにしています。

何が起きたか

Cloud Native Computing Foundation（CNCF）とBroadcomがスポンサーとなったこの研究は、エンタープライズ環境におけるワークロード構成の変化を理解することを目的としています。「Virtual Machines, Agentic AI and the Mix of Workloads: Findings from the 2026 Cloud Native Workloads Survey」と題された結果報告書は、コンテナが仮想マシンを完全に置き換えたという見方を否定します。代わりに、組織が多様な運用要件を満たすために両方の技術を活用する「共存」の姿を描いています。

データは、VMがレガシーな存在として消えつつあるのではなく、特定の文脈では積極的に維持され、甚至拡大されていることを示しています。従業員1万人以上の大企業では、VMが本番アプリケーションの平均64%を占めており、従業員500人未満の小規模組織での45%と比較して高い割合を示しています。回答者の大半は、このバランスが今後1年間も安定して維持されると予想しており、71%は自社のVMシェアが現在の範囲内に留まると予測しています。

単純な使用数を超えて、本研究は組織内の動向も検証しています。インフラチーム間のサイロ化が解消されつつあることが分かりました。回答者の大多数は、VM管理チームとコンテナ管理チームが現在、協力関係にあるか、完全に統合されていると報告しています。この変化は、仮想化とコンテナ化を別個の競合領域として扱うのではなく、ハイブリッド環境をより結束力高く処理するために運用戦略が成熟しつつあることを示唆しています。

仕組み

VMの持続性は、主にセキュリティと分離要件によって駆動されており、特に新興のAIエージェントにとって重要です。従来の静的アプリケーションとは異なり、AIエージェントはコードを動的に生成・実行し、外部ツールと連携し、機密データにアクセスできます。この予測不可能性は、実行環境が厳格に隔離されていない場合、重大なリスクを生み出します。仮想マシンは、コンテナ単独では提供できないハードウェアレベルの分離を提供し、これらの自律的なプロセスのための安全な境界を作成します。

この複雑さを管理するため、組織はさまざまな技術的アプローチを採用しています。一部の組織は、KubernetesリソースとしてVMを管理できるようにするCNCFプロジェクトであるKubeVirtを使用し、両方のワークロードタイプに対するコントロールプレーンを統一しています。他の組織は、MicroVMサンドボックス化やVM内でのコンテナ実行を採用し、コンテナの俊敏性と仮想化のセキュリティ境界を組み合わせています。Kata Containersのような技術も、軽量VMを使用してコンテナ化されたワークロードを分離し、パフォーマンスとセキュリティの中間的な解決策を提供することで役割を果たしています。

主要な詳細

• 調査されたすべての組織において、VMは本番アプリケーションの平均53%を占めています。
• VMフットプリントを拡大していると回答した人の34%が、AIおよびエージェント型ワークロードを主な要因として挙げています。
• 61%の組織が、VMチームとコンテナチームは協力関係にあるか、完全に統合されていると説明しています。
• 62%の回答者が、AIワークロードに対してハードウェアレベルの分離やMicroVMなど、少なくとも1つのVMベースの分離アプローチを使用しています。
• VMを実行している回答者の8%が、Kubernetes内でVMを管理するためにKubeVirtを使用しています。
• 64%の回答者がオンプレミスのハイパーバイザープラットフォーム上にVMを展開しており、51%はパブリッククラウドIaaSを使用しています。

なぜ重要なのか

ソフトウェアエンジニアやプラットフォームアーキテクトにとって、このデータは仮想化スキルとツールへの継続的な投資を正当化するものです。AIエージェントや厳格なセキュリティコンプライアンスに対応する本番環境では、純粋なコンテナ戦略だけでは不十分かもしれないことを示唆しています。KubeVirtやKata Containersなどのツールを通じて、VMをクラウドネイティブワークフローに統合する方法を理解することは、レガシーな負担ではなく、価値ある能力となります。

エージェント型AIの台頭は、堅牢な分離を必要とする新しいセキュリティベクトルを導入します。組織がコードの実行や外部システムへのアクセスができるAIエージェントを展開している場合、コンテナ名前空間のみに依存することは、より大きなリスクにさらされる可能性があります。VMベースの分離へのトレンドは、業界が突破されにくいセキュリティ境界を優先し、予測不可能なエージェントの動作がホストシステムや他のワークロードを侵害しないようにしていることを示しています。

さらに、VMチームとコンテナチームの統合は、統一されたインフラ管理への移行を示しています。エンジニアは、VM操作とコンテナ操作の区別が曖昧になる環境で働くことを想定すべきです。これには、両方のエコシステムへの習熟と、特定のワークロードのセキュリティおよびパフォーマンス要件に基づいて適切な分離メカニズムを選択できる能力が必要になります。

あなたができること

• 現在のAIワークロードを評価し、VMやMicroVMが提供するハードウェアレベルの分離が必要かどうかを判断してください。
• 単一のKubernetesコントロールプレーンでVMとコンテナを管理したい場合は、KubeVirtを検討してください。
• チーム構造を見直し、VM管理者とコンテナ管理者がセキュリティおよび運用ポリシーについて協力していることを確認してください。
• 標準的なコンテナよりも強い分離が必要なワークロードについては、VM内でのコンテナ実行やKata Containersなどの技術の導入を検討してください。
• セキュリティ体制の将来の強化候補として、コンフィデンシャルコンピューティングやMicroVMサンドボックス化の採用状況を監視してください。
• オンプレミスおよびクラウドIaaS戦略を評価し、環境で特定された混合ワークロード要件をサポートしていることを確認してください。