CiscoのSplunk向けAI PODは、CiscoインフラとNVIDIAアクセラレーションコンピュート、Kubernetesオーケストレーションを組み合わせたパッケージ化されたランタイムを追加し、Splunk AIワークロードに最適化されています。SplunkのAIアシスタント（現時点）とAgent Launchpad（近日提供予定）はこの層上で動作し、チームはテレメトリをオンプレ外に送ることなく調査、クエリ作成、カスタムエージェント構築が可能です。事前検証済みのため、GPUプロファイル、ストレージスループット、ネットワーク分割の推奨設定が提供され、予測可能なレイテンシとインシデント対応を実現します。結果として、展開サイクルが短縮され、個別統合が減り、セキュリティチームが他の規制ワークロードと同様にレビュー・強化できる設計図が得られます。

Splunk Agent Observabilityはエージェントとモデルのプロンプト、ツール呼び出し、レイテンシ、失敗モード、トークンをエンドツーエンドで計測します。チームはエージェント、チーム、プロジェクトごとに支出を帰属させ、レート制限を適用し、期間中の消費曲線を予測可能です。これにより従来の「請求書ショック」を防ぎ、チャージバックやショーバックの基盤を作ります。ガードレールがインラインにあるため、高リスク行動を停止し、コンテキストウィンドウを制限し、ツールをサンドボックス化できます。パフォーマンスKPI（解決時間、誤検知削減、アナリスト支援率）と組み合わせることで、リーダーはどのエージェントにGPU予算を増やすべきか、どれをリファクタリングや小型モデル、検索改善が必要かを明確に把握できます。

すべてのワークフローに70Bパラメータモデルは不要です。ルーティング、ツール選択、テンプレート応答には小型で高速なオープンウェイトを使い、推論負荷の高い調査には大きなモデルを割り当てます。VRAMはコンテキストウィンドウと同時実行数に合わせ、MIGやGPUパーティションでワークロードを分離し、レイテンシSLOを保護します。Kubernetesは制御プレーンとなり、キュー深度に応じたオートスケール、名前空間ごとのGPUタイプ固定、開発・テストと本番クラスタの分離を実現します。モデルレジストリを追加し、Splunkデータスライスに紐づく評価を行うことで、証拠に基づくモデル切り替えを可能にします。これによりコストを予測可能に保ちつつ、新たなユースケースにNemotronクラスやドメインモデルを追加する選択肢を残します。

0～30日目：アラートトリアージやクエリ作成など、2つの本番に近いユースケースを定義。コストとMTTRのベースラインを設定し、AI PODのリファレンス設定を展開。チームごとのコストセンターとガードレールのデフォルトでトークノミクスを計測。31～60日目：モデルレジストリを立ち上げ、小・中型モデルを追加し、実際のチケットでA/Bテスト。コンテキスト制限を適用し、軽量分類器でルーティングし、共有プロンプトを公開。61～90日目：チャージバック・ショーバックを有効化し、エージェントごとにSLO（レイテンシ、精度、コスト/インシデント）を追加。コーディングエージェントを別予算で拡張。その後、SOCやNOCでの自律プレイブックへ範囲を広げます。

オンプレ管理は出口とガバナンスリスクを削減しますが、複雑さをチームに移します。GPUやI/Oが不足すると、同時実行が急増した際にエージェントがボトルネックになります。レジストリや評価のないモデルの乱立はドリフトと予測不能なコストを招きます。GPUは希少でスケジュールされた資源として扱い、ルーティングポリシーを明文化し、プロンプトの衛生管理を徹底し、検索コネクタを事前承認してください。バースト容量については現実的に考え、オーバーフローや低リスクワークロードにはハイブリッド構成も検討しましょう。最後に、レッドチーミングと監査証跡に早期投資し、すべてのエージェント行動を説明・必要に応じてロールバックできる体制を整えてください。