NetAppはAIのために「ストレージの再発明」を宣言　国内「ぶっちぎりNo.1」への一手となるか

AIプロジェクトでは約80％の時間がデータ整備に費やされている

　NetApp INSIGHT 2025のメインイベントともいえる14日の基調講演で、同社 CEOのジョージ・クリアン氏がまず強調したのは、データに関する同社の“哲学”だった。「データは知識の基盤だ。データは他のデータと組み合わせることで知識へと統合される。人類が5,000年以上にわたりデータを記録してきたことは、まさに知識を追求するため。そして物語を共有し、伝統を継承し、自らと他者をより深く理解するためなのだ」と話し、現代のさまざまな分断を乗り越え、人々を結び付ける鍵を握るのもデータであると訴える。

　NetAppはこの哲学に基づいて、1992年の創業以来、データ活用の課題を解決するためのツールを一貫して提供してきたという。クリアン氏は「NASアプライアンスによるストレージとコンピューティングの分離や、ユニファイドストレージ、ハイブリッドクラウド・データファブリックの開発・提供を通じて、データ活用の課題を一貫して解決してきた」と強調した。

　そして目下、多くの企業・組織で生成AIの活用が実証実験から商用実装フェーズに移行する中、同社はAI活用にフォーカスしてストレージを再定義・再発明しているという。「技術としては企業データの全量を分析できるようになったが、業務アプリケーションの生データを『AI対応データ』に変換するハードルは高いままだ。AIプロジェクトの約80％の時間がデータ整備に費やされている」とクリアン氏は指摘する。

　生データをAI対応データに変換するための「データパイプライン」は、AIプロジェクトに必要なデータの整理（キュレーション）、ガバナンス実装、メタデータ管理、ベクトル化といったプロセスで構成される。

　「この過程で平均6つのデータコピーが生成され、データパイプラインが高コストで非効率、脆弱になっている。『データの重力』に逆らってデータを移動させる過程で、アクセス制御や来歴情報が失われる危険もある。既存のAIデータパイプラインは、構造化データを扱う従来のビッグデータ分析向けに設計された手法を多く流用しているため、AIが真価を発揮する領域かつ企業データの80～85％を占める非構造化データや、AIアプリケーションの要求に対応できていない」（クリアン氏）