Pure Storageが社名から「ストレージ」を消した日──Everpureへの改名が映すAI時代のデータインフラ戦略

ストレージの「イノベーター」として歩んだ16年

　Pure Storageの歴史を振り返ると、今回の社名変更の重みがより鮮明になる。

　2009年に米カリフォルニアで創業した同社は、当時「ディスクが当たり前」だったストレージ市場にオールフラッシュで参入した異端児だった。2015年にニューヨーク証券取引所（NYSE）に上場、2017年度に初の黒字化と年商10億ドルを突破。2025年度（FY25）の年間売上高は32億ドルに達し、サブスクリプションARR（年間経常収益）は17億ドルと前年比21％増で成長を続けている。グローバルで1万4,000社超の顧客を持ち、Gartner Magic Quadrantでは12年連続でリーダーに選出されてきた。

　ピュア・ストレージ・ジャパン（現社名）代表執行役員社長の五十嵐光喜氏はこう語る。「当初、ストレージといえばディスクが当たり前でしたが、今やほぼフラッシュが標準になりました。その先駆者であると自負しています」

　同社の技術基盤には独自の設計思想が貫かれている。一度導入すればデータ移行なしに無停止で最新化し続ける「Evergreenアーキテクチャ」、全製品共通のシングルOS「Purity」、そして汎用SSDを使わずNANDフラッシュを直接制御する「DirectFlash」テクノロジー。これらが「ストレージのライフサイクルを根本から変える」という同社の差別化要素を支えてきた。

　日本市場でも設立から10年超が経過し、官公庁、通信、金融、製造と幅広い業種に導入が進んでいる。

AI時代がデータインフラに突きつける「二重の課題」

　ここで視点を同社固有の話から、業界全体の課題へと広げたい。

　企業のデータインフラには、AI以前から構造的な問題が横たわっていた。業務ごと・拠点ごとにストレージを調達してきた結果としてのデータのサイロ化。IT専門家が複雑な設定を一つひとつ手動で行う運用への依存。サイバー攻撃リスクの増大。そしてコストの上昇。これらは多くの企業IT部門が日常的に向き合ってきた課題だ。

　五十嵐氏は「AIが登場したからといって、これらの課題がなくなったわけではない」と指摘する。むしろAIの登場は、既存の課題を解消するどころか、新たなハードルを積み上げた。

　まず直面するのが、データの「AIレディ」化という課題だ。これまでデータにアクセスしていたのはアプリケーションや人間だったが、今後はAIエージェントが自律的にデータにアクセスする。アクセシビリティとガバナンスの両立が不可欠になる。そのデータが最新なのか古いのか、誰がどう生成したのかという来歴（リネージ）を追跡できなければ、AIは誤った結論を導きかねない。

　さらに、拠点や業務単位で散在するデータを必要に応じて集約する「モビリティ」の確保も求められる。AIによる分析の精度は、どれだけ多様なデータを横断的に参照できるかに左右されるからだ。

　五十嵐氏がとりわけ強調するのが、コンテキストの問題だ。「たとえば『100』という数値があっても、それが価格なのか数量なのか分からなければ意味をなさない」。データそのものに意味情報を紐付けること──これがAI活用の前提条件になりつつある。

　既存の構造的問題が未解決のまま、AIが新たな要件を追加しているという、この「二重の課題」は、Pure Storageに限らず、ストレージ市場全体に構造変革を迫っている。