1. エッジからクラウドまでのデータに隠された有益な情報を引き出す
企業にとって、エッジからクラウドまでに存在する膨大なデータを有効活用することは、競争力の向上に不可欠です。AI/MLやデータ分析を駆使してデータに隠された有益なインサイトを引き出し、ビジネスプロセスを大きく変革させることができます。本書では、ビジネス変革の基盤として、データの統合および高度な分析を可能にする戦略的アプローチを解説します。
2. AI/MLと分析によるビジネスの変革
AIと機械学習（ML）を活用したデータ分析は、データから予測的かつ行動可能なインサイトを得る上で欠かせません。特に、エッジからクラウドまでの多様なデータを統合し、単一のデータソースとして活用することで、ビジネスの変革を加速させることが可能です。本書では、大規模なデータイニシアチブを成功に導くための具体的な方法論と、そのビジネス上のメリットを詳細に解説します。
3. データファーストモダナイゼーションで有益な情報を引き出す
現代の企業にとって、データは戦略的な資産です。データから価値を引き出せる企業は、競争環境で他社よりも圧倒的な優位性を持ちます。企業が生成するデータ量はエッジからクラウドに至るまで急速に増加しており、これを管理し、統合し、分析する能力が求められています。本書では、データを企業の成長の源泉として位置づけ、データファーストのアプローチを通じてデジタル変革を実現するためのステップを明確にします。
4. データユーザーへのツールやリソースの提供
データの最大の価値は、それを活用できる人々によって引き出されます。企業がさらなる成長を実現するためには、データユーザーが適切なツールやリソースを用いて、データから迅速かつ正確に洞察を得られる環境を整備することが重要です。データファースト戦略では、データの統合と分析能力の向上を図ると同時に、全社的にデータ活用を促進するためのインフラを構築しています。
5. データファーストモダナイゼーションの意義
データファーストモダナイゼーションは、単にデータを管理するだけでなく、企業全体にわたる統合的なデータ戦略を実現するアプローチです。この戦略により、データは単なるIT部門の資産ではなく、企業全体の競争力を高める重要なリソースとなります。エッジからクラウドに至るまでのデータを効果的に拡充・接続・管理し、ビジネス価値を最大化するためのリソースを提供します。
これにより、より具体的なビジネス効果と技術的なメリットに焦点を当て、戦略的な視点から企業に対するデータの重要性を強調しております。
データコンサルタントの視点から、データ活用戦略の明確さと技術的側面を強調しました。
1. データファースト戦略の基盤構築
データファースト戦略は、企業がビジネスインサイトを分析し、AI/MLを活用したアプローチを実現するための重要な基盤を提供します。この戦略により、企業はデータ分析とAI/MLインサイトの両方を有効に活用できますが、それぞれの役割には明確な違いがあります。本書では、この違いを整理し、企業が最適なデータ戦略を構築するための指針を提供します。
2. 分析インサイトの役割
分析ツールは、データセットの中からパターンや関係性を明らかにし、ダッシュボードなどの形式で視覚化することで、企業が「何が起きたのか」を把握する手助けをします。これにより、データサイエンティストやエンジニアが得られたインサイトに基づいて仮説を立て、さらに分析を進めてその仮説を検証します。例えば、製造業では異常を早期に発見し、最適なメンテナンススケジュールを決定することが可能です。多様な分析手法を用いることで、企業は意思決定に役立つ多角的な情報を得ることができます。
3. AI/MLによる予測と自律的な判断
一方で、AI/MLは自律的な方法でビジネスプロセスを最適化します。AI/MLは、過去のデータだけでなく未来のシナリオを予測し、最適なアクションを提示することで、人間の介入を必要とせずにビジネス課題を解決します。これは、単なる予測を超え、ビジネスに直結する実用的なソリューションを自動的に生成します。たとえば、アメリカ国立気象局はAI/MLを活用し、過去の気象データとリアルタイムの変化を基に、ハリケーンの進行経路を予測するモデルを構築しています。このようなモデルは、自律的にテストと学習を行い続けるため、高品質で信頼性の高いデータセットが不可欠です。
4. データ品質の重要性
AI/MLモデルが高精度かつ自律的に運用されるためには、信頼できるデータが不可欠です。質の高いデータは、AI/MLの予測精度や意思決定の質を左右し、最終的には企業全体のパフォーマンスにも影響を与えます。データの精度と信頼性を確保し、適切に管理・活用することが、データファースト戦略の成功に直結するのです。
ここでは、分析インサイトとAI/MLの違いを明確にし、それぞれがどのように企業の意思決定や業務効率に貢献するかを具体的に示しています。データコンサルタントとして、データの品質や管理の重要性を強調し、技術的な側面とビジネス価値のバランスを意識しています。
1. データ活用による競争力向上の課題
データを活用して隠れた有益な情報を引き出せば、企業の競争力は飛躍的に向上します。しかし、データの価値を最大限に引き出すことは容易ではありません。現代の企業は、エッジからクラウドに至るまで膨大なデータを生成していますが、その膨大なデータ量が逆に分析インサイトやAI/MLインサイトの活用を阻害していることが少なくありません。また、データユーザーにはイノベーションを推進するための適切なツールやリソースが不足しており、IT部門も複雑化する分析・AI/MLエコシステムを管理する内部スキルやリソースが十分ではない状況です。
2. データファースト戦略の重要性
こうした課題に対応するために、お客様企業のデータファースト変革を推進する戦略を策定しました。データの活用を阻む課題であるデータ、リソース、人員、プロセス、そしてテクノロジーに対する戦略的なアプローチを提供し、ハイブリッドクラウド環境でAI/MLや分析ワークロードをスムーズに運用できるようサポートします。ソリューションを活用することで、統合データ分析基盤の構築や、AI/MLのパイロットから本稼働への移行といった重要なマイルストーンを達成し、データファースト企業へと進化する道筋を明確に描くことが可能です。
3. 分析とAI/MLを組み合わせたビジネス推進
データファーストモダナイゼーション戦略は、企業が分析インサイトとAI/ML主導のインサイトを同時に引き出し、ビジネスの成長を促進するために大きな力を発揮します。分析ツールとAI/MLは同じデータを異なるアプローチで活用し、ビジネスプロセスを支援しますが、使用する技術は企業のビジネス成果の目標やチームのスキルセットに応じて異なります。ある企業はAI/ML導入の初期段階で高度な分析を駆使し、他の企業はデータパイプラインを整備しつつ、AI/MLモデルのスケールアップに備えます。
4. 適切な技術選定とコスト最適化
どのフェーズにあっても、技術選定や導入においては不要な支出や最適でない方法を避けることが重要です。こうした複雑な意思決定を支援し、データ、リソース、人員、プロセス、テクノロジーの課題を明確に把握することで、データファースト戦略を成功に導きます。具体的には、統合データ分析基盤の確立とプラットフォーム戦略の策定、フレキシブルな消費オプションを活用したAI/MLのパイロットから本稼働へのスムーズな移行をサポートします。
5. データファーストジャーニーの加速
企業がデータファーストの変革を加速させるために、ワークショップやケーススタディ作成、AI/MLパイロット運用の迅速な実行、分析ユースケースの開発、データ活用能力の評価、データプラットフォームソリューションと消費オプションの設計などを通じて、お客様がそれぞれのニーズに応じた最適なロードマップを描けるよう支援します。これにより、企業は内部の主要関係者の足並みを揃え、効果的なデータ戦略を推進できるようになります。
ここでは、データの価値を最大限に引き出すための戦略的な取り組みを強調しつつ、技術的な詳細とビジネスインパクトを明確にしています。データコンサルタントとしての視点から、導入の具体的なフェーズやリソース配分、技術選定の重要性を示し、企業が直面する課題をどう解決できるかを提案しています。
1. 将来のデータニーズとコスト管理
お客様はプロジェクトを展開し成長させる中で、将来的なデータニーズやコストを予測することが重要です。たとえば、パブリッククラウドからのデータセットダウンロードコストやエッジでのリアルタイム分析に関連するコストの増加が予想されます。このような状況に対応するために、お客様が賢明な消費オプションの選択を行い、データが存在するあらゆる場所でAI/ML、HPC、そして分析ワークロードを効率的に展開できるクラウドエクスペリエンスを提供できるよう支援します。これにより、データの成長やコストの予測に基づいた柔軟な戦略を実行できるようになります。
2. 統合データソースの作成と分析戦略
統合分析戦略を実行したいと考える企業は、多くの場合、データサイロに起因する課題に直面しています。データサイロはデータアクセスを阻害し、必要なインサイトを得るまでの時間を遅らせる要因となります。多くの組織は、シンプルで迅速なデータアクセスを可能にするアプローチを模索しています。また、データレイク、ウェアハウス、クラウドに分散された大量のデータが、信頼できるインサイトを即座に引き出せないという現実もあります。
これらの課題に対して、データソースを単一の統合されたプラットフォームにまとめるソリューションを提供します。これにより、データのアクセス性を向上させ、ビジネスにおける迅速な意思決定を支援します。さらに、データの統合によって、リアルタイムでのインサイト取得が可能になり、ビジネス全体の俊敏性が向上します。
3. データエンジニアとデータサイエンティストのリソース効率化
多くの組織が直面しているもう一つの課題は、データエンジニアやデータサイエンティストといったプロフェッショナルのリソースが高コストであることです。これらの専門家は、組織が期待するほどの生産性を発揮できていないことが多く、その原因として、使用ツールの制約やハイブリッドマルチクラウド環境全体でのデータアクセスの調整に時間を費やしていることが挙げられます。特に、データのコピーや標準化といった作業がボトルネックとなり、業務効率の低下を招いています。
効率的なデータ統合や標準化プロセスの自動化を支援するツールやソリューションを提供し、データエンジニアやデータサイエンティストの生産性を向上させることが可能です。これにより、ビジネスインパクトの高い業務にリソースを集中させることができ、運用コストの削減にも寄与します。
4. クラウドネイティブソリューションへの移行
さらに、多くのデータチームは、既存の独自仕様プラットフォームからクラウドネイティブなソリューションへの移行に関する懸念を抱いています。特に、異なるプラットフォーム間の移行はデータチームにとって大きな課題です。また、柔軟性が高く、価値のあるオープンソースツールを使用したいと考える一方で、オープンソースシステムの複雑さが障害となることもあります。
クラウドネイティブな環境へのスムーズな移行を支援し、オープンソースツールを効果的に活用するための戦略を提供します。これにより、データチームは複雑な移行作業を回避し、クラウドネイティブなインフラを最大限に活用できるようになります。また、オープンソースの利点を享受しつつ、その複雑性を最小限に抑えるためのベストプラクティスも提供します。
総括
サポートは、お客様がデータの拡大やコストの課題を予測し、効率的に対応できるよう、統合された分析プラットフォームの構築、データプロフェッショナルのリソース最適化、そしてクラウドネイティブへの移行を一貫して支援します。これにより、データ主導のビジネス変革を実現し、競争力を強化することが可能です。
ここでは、データの課題に対する具体的な解決策と、それに対する支援内容を強調し、企業が直面する主要な課題に対して、整理された提案を提示しています。
データファーストモダナイゼーションによる懸念の解消
データファーストモダナイゼーション戦略は、統合分析ソリューションを通じて、企業が直面する複雑なデータ運用の懸念を効果的に解消します。シンプルで一元化されたセキュアなデータエクスペリエンスを提供し、あらゆるプラットフォームへのアプリケーションの展開や移行を自動化とオーケストレーションをベースにサポートします。このアプローチは、すべてのデータを単一のプラットフォームに統合するのではなく、異なる環境間で一貫性を持たせたデータアクセスのパターンを提供し、アクセスを簡素化、標準化、自動化します。
このソリューションにより、各ユーザーは自動化された接続を介してバックエンドシステムにアクセスでき、データの局所性やガバナンス、コンプライアンスを遵守しつつ、必要なデータに安全にアクセスすることが可能となります。
データチームの開発支援
データ分析、データエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスインテリジェンス（BI）チームの開発を加速するための強力なサポートを提供します。ソリューションは、さまざまなデータタイプだけでなく、オープンソースツールやフレームワーク、アプリケーションへの直接アクセスも可能にします。これにより、各ユーザーはセルフサービスでBIレポート、分析、AI/MLソリューションを迅速に作成できる専用のエクスペリエンスやライブラリを利用できます。
さらに、事前構成済みのテンプレート、アプリケーションストア、データモデルの構築やパイプラインの運用を加速するための認定ISVソリューションも提供され、データ活用の効率が大幅に向上します。
独自仕様のソリューションからオープンソースへの移行
独自仕様のソリューションによる技術的負債や将来的な制約に対する懸念に関しては、アドバイザーが適切なテクノロジー選定をサポートします。独自仕様のツールやシステムをオープンソースのツールやアプリケーション、ライブラリ、フレームワークに置き換えることで、技術的な足かせを回避します。
これにより、お客様はアプリケーションの再フォーマットや書き換えを行わずに、ワークロードを柔軟に異なるインフラやクラウド環境へ移行することが可能です。この柔軟性は、業界標準APIのサポートによって実現され、将来的な拡張や変化に対応可能な基盤を構築します。
総括
データファーストモダナイゼーション戦略は、企業が直面する複雑なデータ運用課題を解決し、データアクセスや分析を効率的かつ安全に実行できる環境を提供します。また、独自仕様からオープンソースへの移行を支援し、柔軟性とスケーラビリティを兼ね備えたデータ運用基盤の構築をサポートします。これにより、ビジネスの俊敏性を高め、長期的な成功へと導きます。
ここでは、データの運用課題に対して具体的なソリューションを提示し、サポートがどのようにビジネス価値を向上させるかを強調しています。
アジャイルなオープンソース環境の確立による生産性向上
アジャイルでオープンな環境を導入することにより、データチームと分析チームはセルフサービスでツールへのアクセスが可能となり、アプリケーション開発や分析のスピードが大幅に向上します。これにより、各チームは新たなツールの学習に費やす時間を最小限に抑え、迅速に業務に取り組むことができ、ビジネスに有益なインサイトをより早く得ることが可能となります。
統合分析ソリューションは、従来の独自仕様のソリューションに伴う制約を排除し、クラウドに匹敵するシンプルで柔軟なユーザーエクスペリエンスを提供します。アプローチは、特定のクラウドプラットフォームへのデータ移行や、独自ツールの強制使用によってイノベーションを遅らせることはありません。データファーストモダナイゼーション戦略では、自由に選択できる展開環境やツールの活用により、ビジネスに有益なインサイトを得るまでの時間を短縮し、データドリブンな意思決定を加速させることが可能です。
AI/MLパイロットから本稼働へのスムーズな移行
今日、多くの企業が何らかの形でAI/MLを導入していますが、そのうち進んだAI/ML戦略を実行している企業はわずか26%に過ぎません。また、AI/MLを使用している企業の57%は、期待されている組織の変革がまだ十分に実現されていないと報告しています。
サポートにより、AI/MLのパイロット運用から本稼働への移行はスムーズに行えます。私たちは、既存のAI/MLワークフローを効率的に拡張するためのツールとプラットフォームを提供し、IT部門、データチーム、開発者が最大限のパフォーマンスを発揮できる環境を整えます。このプロセスを通じて、各組織のAI/ML導入を最適化し、より広範なビジネス成果と競争優位性の向上を実現します。
統合データソースの構築とデータファーストジャーニーの加速
データファーストモダナイゼーション戦略により、AI/ML主導のインサイトを得るための統合データソースの構築が可能です。このアプローチにより、データサイロの解消やデータの一元管理が促進され、AI/MLモデルの精度と効率が向上します。また、戦略は、企業のデータファーストジャーニーを加速させ、データ駆動型の意思決定を支えるインフラを強化します。
これにより、データ活用の範囲を広げ、各チームが独自のデータニーズに応じて柔軟に対応できる環境を提供し、ビジネスに必要なインサイトを迅速に得ることが可能です。
ここではリューションが提供する柔軟性と効率性を強調し、企業のAI/ML導入を具体的にどのようにサポートするかに焦点を当てています。また、AI/MLのパイロットから本稼働への移行をスムーズに進めるためのプロセスを強調しています。
エッジとは何か？
エッジとは、データが生成され、その場で処理や意思決定が行われる場所を指します。エッジは特定のデバイスや場所に限定されるものではなく、次のような多様な環境で見られます。
工場の製造現場
建物の屋上や施設
屋外の携帯電話通信基地局
農場の納屋
自律走行車
石油やガスの掘削プラットフォーム
エッジはネットワークの外側に位置し、データソースに最も近い場所です。ただし、企業やクラウドのデータセンターからは数百〜数千マイル離れていることもあります。エッジは、リアルタイムでデータに基づいた意思決定が求められる場所です。
エッジでのデータ処理
エッジでは、デバイスが大量のデータを生成し、そこにはデータ取得や処理に関する独自の課題が発生します。すべてのデータが必要なわけではなく、エッジアプリケーションだけが一時的なデータと重要なデータを区別する能力を持っています。このため、エッジにおける多くの意思決定は、データが生成された場所に近いところで行われることが多いです。
最新のデータ管理およびインジェストアプリケーションを活用することで、AI（人工知能）やML（機械学習）を用いて、データ処理の判断を自動化できます。これにより、機密データ（個人情報、医療情報、クレジットカード情報など）を自動的に識別し、適切にマスク処理を行うことで、データ漏洩や不正アクセスのリスクを低減します。
コンサルタントとしての視点
エッジ環境でのデータ処理は、従来の中央集権型システムとは異なり、分散されたリアルタイムの意思決定が求められます。データ量が増加し続ける現代において、エッジでの効率的なデータ管理と処理は、企業の競争優位性を強化する重要な要素となります。エッジ戦略を活用することで、クライアントは必要なデータを迅速に処理し、AIやMLによる自動化を実現しつつ、セキュリティやコンプライアンスも確保することが可能です。
エッジは単なる場所ではなく、ビジネスインテリジェンスや迅速な意思決定の中心となるデジタル革新のフロンティアです。企業がデジタル変革を進める中で、エッジの役割は今後ますます重要性を増していくでしょう。
現状分析と課題：
多くの企業が、業界固有のユースケースに合わせて独自にデータプラットフォームを構築し、AI/MLソリューションを展開しています。この流れは自然なことですが、AI/MLの専門知識を持つリソースを確保したり、適切なパートナーを見つけることが大きな課題となっています。実際に、組織の58%が、AI/MLの導入時に「専門知識不足」と「ROI（投資対効果）の測定」を主要な障壁として挙げています。
このような課題を乗り越え、AI/ML導入によって確実に成果を得るためには、適切な専門知識と最適化されたインフラの両方が不可欠です。
ソリューション提案：
そこで、パートナーは、モデルトレーニングや開発ソフトウェアと、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）を統合したAI/ML向けインフラを提供します。これは、即時に導入可能なターンキーソリューションであり、初日からモデルのトレーニングと開発に対応できるよう設計されています。このソリューションには、エキスパートによるサポートとインストールサービスが含まれており、企業のAI/ML開発を加速させます。
さらに、分散トレーニングなどの高度な機能が標準で搭載されているため、コードの書き換えやインフラの再構成を行わずに、GPUクラスター全体で効率的にMLを実行できます。また、ハイパーパラメーターの自動最適化機能を使用することで、短期間で精度の高いモデルを自動的に発見し、トレーニングが可能です。
ビジネス成果への連携：
このような柔軟でスケーラブルなアーキテクチャにより、企業はAI/MLモデルの精度を最大化し、バイアスを最小限に抑えつつ、ビジネスニーズに応じて規模を拡大できます。さらに、フレキシブルな消費モデルを活用することで、スーパーコンピューティング並みのスピードでAI/MLソリューションを実行し、データファーストモダナイゼーション戦略とAI/ML開発をシームレスに統合できます。
モデル精度向上とデータプライバシーの課題：
AI/MLモデルの精度は、概念実証（POC）から商用段階へ移行する価値を持つか否かの重要な要素です。モデルの精度は、トレーニングに使用するデータの質に大きく左右されます。しかし、多くの場合、データプライバシーや所有権に関する規制やポリシーが質の高いデータの活用を制約することがあります。
また、集中型のAI/MLトレーニングモデルでは、データの移動や複製が大量に発生し、それがシステム効率を低下させる原因にもなります。その結果、モデルに使用できるデータの質が低下し、トレーニングが非効率になるリスクがあります。
結論：
AI/MLインフラとソリューションは、これらの課題を解決するための柔軟でスケーラブルなアプローチを提供します。企業はこのインフラを活用することで、AI/MLモデルの精度を向上させ、バイアスを最小限に抑え、ビジネス目標を達成するための効率的なAI/ML運用を実現できます。
データファーストモダナイゼーションによる分散型AI/MLアプローチ
データファーストモダナイゼーションのアプローチでは、データが生成されるソースで直接MLモデルをトレーニングする、分散型のフレームワークを導入することで、AI/MLモデルの精度向上とバイアス削減を実現します。このアプローチにより、データプライバシーや所有権に関する規制に違反することなく、分散されたデータやサイロ化されたデータにアクセスできるため、法規制への準拠を維持しながら効果的にAIを活用することが可能です。
さらに、データソースでトレーニングを実施することで、転送されるデータはrawデータではなく学習に必要なデータのみとなり、データ移動や冗長性が大幅に削減されます。この効率化により、データ量が膨大になっても、モデルトレーニングの効果が損なわれることなく、スムーズなスケーリングが可能になります。
AI/MLのスケール拡大とビジネスニーズへの対応
ビジネスニーズに応じてAI/MLモデルをスケール拡大させるには、特に大規模なデータセットを処理する際に、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）やスーパーコンピューティング（SC）へのアクセスが不可欠となります。しかし、その場合、HPCやSCを既存インフラと統合する際に、複雑な課題に直面することがしばしばあります。
このような課題に対しては、データサイエンスチーム向けにAI/ML実験を追跡する専用プラットフォームを展開し、異なるHPCインフラでもAI/MLワークロードと従来のHPC/SCワークロードを並行して実行できる統合アプローチが有効です。このような仕組みにより、最小限のコード変更やインフラ再構成でAI/MLモデルのスケールを迅速に拡大することが可能となり、技術的なボトルネックを回避しながら、AI/MLモデルの成長を促進できます。
イノベーションとコスト削減の最適化
このように、インフラ管理の複雑さを軽減することで、企業はインフラ維持にかける時間を減らし、イノベーションに集中できます。これにより、AI/MLの活用から迅速なビジネスインサイトを得ることができ、さらには大規模なコスト削減を実現するイノベーションを推進することが可能になります。最終的には、ビジネス目標に直結するデータファースト戦略の効果を最大化し、持続的な競争優位性を確立するための基盤を強化します。
このアプローチを採用することで、企業はインフラ管理から解放され、革新的なAI/MLソリューションを駆使して、持続的なビジネス成長を促進することができます。
フレキシブルな消費モデルによる次世代AI/MLのスーパーコンピューティング活用
企業がAI/MLモデルの規模を拡大し、POC（概念実証）から本稼働に移行する際、AI/MLチームとスーパーコンピューティングチーム、インフラ全体を統合して、ワークロードの管理を強化する絶好の機会が訪れます。この段階で、多くの企業はエクサスケールのスーパーコンピューティング技術をパブリッククラウドやプライベートクラウドを通じて、柔軟な消費モデルで活用する流れが加速しています。
特に、AI/MLモデルが急激に増加するデータや数百万、数十億に及ぶパラメータを処理するためには、柔軟で効率的なインフラストラクチャが不可欠です。フレキシブルな消費モデルにより、企業はスーパーコンピューティングの高速処理能力を必要に応じて利用でき、リソースを効率よく運用することが可能になります。この消費モデルは、データファーストモダナイゼーションの進展とともに、スピーディなAI/MLの実装と最適なコスト管理を実現します。
混合ワークロードとAI/MLの同時実行の課題解消
従来、スーパーコンピューティングアプリケーション（例：シミュレーション）とAI/MLモデルのトレーニングを同時に実行することは、インフラ負荷の観点で課題とされてきました。しかし、現代のエキスパートが開発したソリューションは、これらの課題を解消し、混合ワークロードの実行をスムーズにサポートします。
具体的には、以下のような高度な機能が提供されます：
コスト管理：リアルタイムでのワークロードとリソース使用量の監視により、コスト効率を最大化。
アプリケーションのスケジュール管理：各種アプリケーションの稼働タイミングを最適に設定。
インフラ管理：オペレーティングシステム、コンテナ、アクセラレータなどの管理を一元化。
このように、AI/MLとスーパーコンピューティングの統合は、データファースト戦略の中核を支える重要な要素となり、演算負荷が高いAIインサイトの生成をコスト効率よく進めるための最適な基盤を提供します。
スーパーコンピューティングの活用によるビジネス価値の最大化
フレキシブルな消費モデルを活用したスーパーコンピューティングは、膨大なデータ量を処理するAI/MLワークロードにとって、単なるコスト削減ツール以上の価値を提供します。これにより、企業はAI/MLのスピードを最大限に引き出しながら、迅速かつ高精度なインサイトを獲得し、データ駆動型のビジネス価値を最大化することが可能になります。
データコンサルタントとしての視点では、これらのスーパーコンピューティングのスケーラビリティと柔軟性が、企業のAI/MLの展開を飛躍的に加速させ、競争力強化に繋がる重要な要素であると捉えられます。
1: 現状の課題の整理
データの爆発的な増加に伴い、企業はエッジ、マルチクラウドといった多様化するエコシステム内で、データの流れや保管方法の複雑さに直面しています。この複雑さが、経営層にとってデータ管理の大きな課題となっており、結果として利用可能なデータの大部分が未活用のままとなっています。
2: データの重要性と成長率に関する具体的な情報
調査によると、今後2年間で企業データは年率40%のペースで増加する見込みです。しかしながら、企業が実際に活用しているデータの割合は非常に少なく、多くのデータがビジネスに活かされていないのが現状です。現在、企業は平均して全データの約40%をエッジからコアに定期的に転送していますが、この割合は今後57%に増加すると予測されています。即時にエッジからコアへ転送されるデータ量も、現在の8%から16%に倍増する見込みです。つまり、今後企業はさらに多くの移動するデータを管理する必要があります。
3: 課題の要点とDataOpsの導入による解決策
この急激なデータ増加に対応するための一つのソリューションとして注目されているのが、DataOpsです。DataOpsは、データの生成者と使用者を効率的に結びつけるフレームワークであり、これを導入することで経営部門はビジネス成果の向上を期待できます。DataOpsを導入することで、データの移動や管理のプロセスを自動化・最適化し、データの価値を最大限に引き出すことが可能となります。
4: マルチクラウド環境におけるデータ管理の課題
今後の2年間で、企業はデータの急増に対応し、マルチクラウド環境内でのデータ管理に直面することが予測されています。特に、異なるクラウドプロバイダー間でのデータの移動や整合性を保つことが大きな課題です。また、ハイブリッドクラウド環境でのデータ管理も同様に重要なテーマとなりつつあります。これらの課題に対応するには、統合されたデータガバナンスと自動化されたデータ管理ツールの導入が不可欠です。
5: データ管理戦略におけるコンサルタントの提案
データコンサルタントとして、まず企業に対して提案できるのは、エッジからコアへのデータフローの可視化と最適化です。これにより、どのデータがビジネスにとって重要であり、どこで処理・保管されるべきかを明確にします。さらに、DataOpsの導入を通じて、データのライフサイクル全体を通じた効率化を図り、ビジネス成果を直接支援できるようになります。また、クラウド間のデータ移動を最適化し、リアルタイムのデータ活用が可能なインフラを構築することが重要です。
具体的なアクションとして、以下のステップを推奨します：
データガバナンスの強化：データの出所、移動、保管を追跡し、コンプライアンスやセキュリティ要件を遵守。
クラウド間のデータ統合戦略：異なるクラウドプロバイダー間のデータ整合性を保ち、ビジネスプロセスにおいてスムーズにデータを活用できる仕組みの構築。
自動化とAI活用：DataOpsに基づいた自動化を活用し、データ処理の手間を削減し、意思決定のスピードを向上させる。
これにより、企業はデータをより戦略的に活用し、成長と競争優位を実現できるようになります。
データコンサルタントとして、課題の要点を整理しつつ、DataOpsの導入やデータ管理におけるビジネス価値を強調し、企業の意思決定を支援する形で提示しました。
1: 現状の課題を明確にする
データの有効活用を阻む主な要因として、以下の5つが挙げられます。
収集したデータの利活用
データストレージの管理
必要なデータの収集の確実性
データのセキュリティ確保
異なるサイロに分断されたデータの統合・活用
これらの課題は、企業がデータから価値を引き出す際のボトルネックとなっています。
2: 課題解決のためのDataOpsの活用
DataOpsは、データの生成者と使用者をつなぎ、データフローを効率化する手法で、これらの課題に対する有力な解決策です。企業全体でDataOpsを最大限導入している企業は平均して10%程度にとどまっているものの、調査回答者の大半がDataOpsを「非常に」または「極めて」重要だと認識しています。
DataOpsの導入により、データ管理のプロセスが自動化され、異なるデータサイロ間のデータの統合が進むことで、データの価値を迅速かつ的確にビジネスに反映させることが可能です。
3: DataOpsによるビジネス成果
DataOpsは、他のデータ管理ソリューションと組み合わせることで、顧客ロイヤルティの向上や収益拡大といった具体的なビジネス成果をもたらします。特に、データの生成から利用までのプロセスがスムーズに連携することで、企業はリアルタイムの意思決定を行い、競争力を高めることができます。
4: セキュリティとストレージ管理の重要性
データセキュリティの強化は、企業の中央ストレージのニーズ管理を再考するうえで最も重要な要素となっています。調査回答者の3分の2は、データセキュリティが不十分であると認識しており、そのためデータ管理の最適化を図る際には、セキュリティが必須の要件とされています。
DataOpsの導入により、データの可視性が向上し、リアルタイムの監視やリスクの予測が可能となるため、セキュリティ対策が強化されると同時に、運用コストの削減にも寄与します。
5: データの増加と管理の重要性
データは、現在から未来にかけて急速に増加し続けています。世界人口が78億人に達し、リモートワークの拡大やIoT、エッジコンピューティング、AIといったテクノロジーの普及により、消費者向けデバイスとエンドポイントのデータ量は増え続けています。これらが企業データの膨大な増加を引き起こす主な要因です。
6: データコンサルタントの提案
企業がこのデータの急増に対応するためには、データガバナンスの強化が不可欠です。DataOpsや他の自動化ツールを活用することで、データの出所や流れ、利用の可視化が可能になり、データの「増加」と「無秩序な膨張」をコントロールできます。経営層は、これらのツールを通じてデータ管理の効率性を向上させ、データのビジネス価値を最大化する戦略を打ち立てるべきです。
具体的には以下のアプローチが有効です：
データライフサイクルの全体最適化：エッジからコアへのデータフローの管理を強化し、必要なデータが効率的に利用されるようにする。
セキュリティとガバナンスの強化：データの移動と利用におけるセキュリティを徹底し、リスクを未然に防止する体制を整える。
リアルタイムの意思決定を支援するインフラ：データをリアルタイムで取得・活用できる仕組みを整備し、迅速な意思決定をサポート。
これにより、企業はデータの急増と複雑化に対応しつつ、ビジネス成果を向上させることが可能です。
データコンサルタントの視点で、データ増加の状況とその管理の課題に焦点を当て、経営層に向けて解決策やビジネスインパクトを提示しました。
1: データの増加とそのインパクト
データの増加は、単なる量的拡大だけでなく、企業の運営と意思決定に大きな影響を与える要因となっています。データ環境が拡大する中で、企業はこのデータをいかに効率的に管理し、活用するかが競争力の源泉となっています。データは、社会全体の活動を反映し、企業のビジネスプロセスや顧客行動を詳細に捉える「生きた情報」として重要性を増しています。
2: データの無秩序な膨張と分散
データの無秩序な膨張は、エンドポイントからエッジ、クラウドに至るまで、データが多様な環境で増え続けていることを示しています。この膨大なデータ量は前例のない規模に達しており、今後も増加傾向が続くと予想されています。
2020年初めから2022年初めのわずか2年間で、企業が生成するデータ量は年間約40%の複利成長を示しており、ストレージ容量もそれに伴い急速に拡大しています（図1）。これは、企業が直面しているデータ管理の複雑性を如実に表しています。
3: データ増加の主要要因
調査結果によると、企業のデータ量を押し上げる最も影響力のある要因として以下の3つが挙げられます：
分析の活用の広がり：データ分析の重要性が高まり、多くのデータがビジネスの意思決定や運用改善に活用されています。
IoTデバイスの普及：IoTデバイスが生成するリアルタイムデータの量が増え、データの収集範囲が広がっています。
クラウドへの移行：クラウドインフラへの移行が加速し、クラウドベースのデータストレージや処理が急速に普及しています。
4: データ分散の課題と今後の見通し
データが一箇所に集約されず、複数の場所に分散して保存されている現状が、企業のデータ管理を複雑にしています。調査によれば、企業が保存しているデータのうち、約30%は社内のデータセンター、20%はサードパーティのデータセンター、19%はエッジやリモートロケーションのデータセンター、22%はクラウドリポジトリ、9%はその他の場所に保存されています。この分散したストレージ環境は、今後2年間で大きな変化は見込まれず、複雑なデータ管理が続くことが予想されます。
5: データ管理の必要性とDataOpsの役割
企業は、データがどこに保存されていようとも、分散したデータを効率的に管理する必要があります。特に、データ量が増加し、保存場所が多様化するにつれ、データの可視化と一貫したガバナンスが求められます。
この課題に対する有効な解決策として、DataOpsの導入が挙げられます。DataOpsはデータの生成から活用までをシームレスにつなぎ、データフローの自動化や一元管理を実現します。これにより、企業は分散環境においてもデータを迅速に活用でき、ビジネス成果の向上を図ることができます。
6: 経営層への提案
データ管理の複雑さを解決するためには、データガバナンスの強化とDataOpsを中心としたデータ管理の最適化が不可欠です。企業は次のステップに向けて、以下の施策を検討することが重要です：
分散データの一元管理：エッジ、クラウド、オンプレミスのすべての環境を統合的に管理するためのプラットフォームを導入する。
データの可視化とセキュリティ強化：分散されたデータの流れをリアルタイムで可視化し、リスクの予防とセキュリティ対策を強化する。
リアルタイム分析と意思決定の強化：増加するデータを活用し、迅速かつ的確なビジネス判断を支援する体制を整備する。
これらの施策を実行することで、企業はデータの膨大な増加に対応し、ビジネス成長のための持続可能なデータ戦略を構築できるでしょう。
データコンサルタントの視点で、よりビジネス向けに実践的な課題解決を示しながら、データ活用とイノベーションに焦点を当てました。
1: イノベーションの原動力はトレンドではなく、ビジネスニーズ
イノベーションを加速させるのは単なる流行やトレンドではなく、リソースに制約がある中でもビジネスにより多くの価値を引き出そうとする現実的なニーズです。特にデータを活用する企業環境では、こうした制約を無視することはできません。
2: データドリブンな環境における成長と制約
データの価値を最大限に引き出すこと自体が、企業にとって大きな課題のひとつです。2025年には、全世界で生成されるデータ量が175ゼタバイトに達すると予測されており、現在では1時間に生成されるデータが、わずか20年前の1年分のデータ量を超えています。この急激なデータの増加は、企業にとって莫大な資産となり得ますが、その活用には組織的な課題が存在します。
3: データ活用の障壁と運用上の課題
データの可能性を最大限に活用するために直面する主な障壁は、技術的な制約だけでなく、組織的な制限も含まれます。企業が直面する課題は次の通りです：
大規模データの管理：ゼタバイト規模のデータを扱うには、シンプルでありながらセキュアで、コスト効率の高い方法が求められます。
データセキュリティとプライバシー：膨大なデータを保護するためには、強固なセキュリティ対策が必須です。
コストと運用効率：データの収集、格納、分析に関する運用コストは大きな課題です。
データを使用する現場において、これらの条件に対する不安や制限を感じたくないのが本音です。
4: データ管理の課題を解決し、イノベーションを促進する方法
企業がこの大規模なデータ管理に関する問題をどのように解決できるかを考える必要があります。イノベーションを実現し、ビジネスに変革をもたらすためには、次の戦略が考えられます：
データ統合プラットフォームの導入：エッジからクラウドまで、複数のデータソースを一元的に管理し、リアルタイムでデータを活用できる統合プラットフォームを構築することが重要です。
自動化とAIの活用：データ処理の自動化やAIを活用することで、大量のデータを迅速に分析し、より価値の高いインサイトを得ることが可能になります。
セキュリティとコンプライアンス強化：データガバナンスを強化し、データセキュリティの向上を図ることで、ビジネスの信頼性を高めるとともに、法規制に対応する必要があります。
5: トレンドに囚われず、ビジネス成果を重視するイノベーション
多くの企業が新たなトレンドに目を奪われがちですが、トレンドが直接的にビジネス価値に繋がらなければ、真のイノベーションは実現しません。トレンドに追随するのではなく、データを活用して実際にビジネスに価値をもたらすソリューションを追求すべきです。
6: 組織全体の相乗効果を引き出すデータ活用
大規模な課題を解決するためには、企業は分散された環境を一つに捉え、データを戦略的に活用することで、組織全体の相乗効果を引き出す必要があります。これには、エッジ、クラウド、オンプレミスのデータソースを統合し、データフローの最適化と分析の効率化が不可欠です。最終的には、こうした取り組みがビジネスの競争力を高め、持続的な成長を支える基盤となるでしょう。
このように、制約の中でイノベーションを促進するためには、組織の運用効率を高め、データを活用してビジネス価値を最大化することがカギとなります。
データコンサルタントとして、情報を整理し、データの成長とエッジ・コアの重要性をビジネス視点で強調し、分析的な提案をしました。
エッジとコアのシフトに伴うデータ管理の進化
2025年までに、エッジやコア環境で生成されるデータは全体の44%に達すると予測されています。このデータの成長は、IoTデバイスの増加によるデータ生成の拡大、そして分析、人工知能（AI）、深層学習の普及が大きく影響しています。
エッジとコアのデータ保存の急激なシフト
データは、コアとエッジの両方に大きくシフトしています。2025年には、世界中のデータの約80%がコアやエッジに保存される見通しです。これは2015年時点での35%からの大幅な増加を示しており、データ管理の重心がエッジとクラウドに移行していることを表しています。
予測によれると2025年までにHDD、フラッシュ、テープ、光学メディアに保存されるデータ容量は12.6ゼタバイトに達し、その約5割がクラウドサービスプロバイダーによって管理される見込みです。
データ増加の要因：企業のデータエコシステムに影響を与える要素
データ生成の急増：2015年から2025年にかけて、毎年新たに生成されるデータ量は約3割の複合年間成長率（CAGR）で増加すると見込まれています。2025年には生成されるデータ量が最大175.8ゼタバイトに達し、2015年の18.2ゼタバイトと比較しても、その成長は顕著です。
格納データの拡大：企業のデータ保存量も大幅に増加し、2025年には9ゼタバイトに達する見込みです（2015年時点では0.8ゼタバイト）。これは、分析の高度化、IoTデバイスの普及、クラウドへの移行が主な要因として挙げられています。
データ管理戦略における見直しの必要性
このようなデータの急激な増加を背景に、多くの企業は収集・格納するデータ量の拡大に対応するため、データ管理戦略の再考を迫られています。特に、エッジからコア、そしてクラウドへとデータが分散される中、データフローの効率的な管理が求められています。
ビジネスへの示唆：データ管理の次世代アプローチ
これらのデータ増加に伴うトレンドを踏まえ、企業は以下のアクションを考慮すべきです：
エッジとクラウドの統合管理：データの生成と保存が分散化する中、エッジとクラウドを効率的に連携させるハイブリッドなデータ管理が鍵となります。
データ活用の自動化とAIの活用：膨大なデータの分析にはAIや自動化ツールが不可欠です。これにより、リアルタイムなインサイトを得ることができ、意思決定を迅速化します。
セキュリティ強化：特にエッジ環境で生成されるデータが増加するため、データセキュリティの強化は今後さらに重要な課題です。企業はエッジセキュリティに関するリスクマネジメントを徹底する必要があります。
まとめ
企業が今後直面するデータ管理の課題は、エッジとコアのシフトによるデータの急激な増加とその管理の複雑化です。これを乗り越えるためには、分散型データ管理の強化、AIや自動化の活用、セキュリティの確保といった戦略的アプローチが必要不可欠です。この動きは、ビジネスの競争力を向上させ、持続可能な成長を支える重要な基盤となるでしょう。
エッジデータの増加とその対応戦略
近年、エッジに保存されるデータ量は、企業のコアシステムと比較して加速度的に増加しています。調査によると、企業は平均して約36%のデータを定期的にエッジからコアへ転送しており、今後2年でその割合は57%に達すると予測されています。また、エッジからコアへ即時に転送されるデータの量も、現在の8%から16%に倍増する見込みです。この増加に対応するには、包括的なデータ管理計画が必要不可欠です。
エンドポイントからエッジを経由し、パブリッククラウドやプライベートクラウド、さらにはインダストリークラウドまで、膨大なデータを効果的に移動・管理できる堅牢なインフラを構築する必要があります。これにより、データのサイロ化やアクセス制限といった問題が顕在化する前に対応することが可能です。
管理負荷とコストの課題
データの無秩序な増加は、企業にとって管理業務の負荷を増大させる一因となります。特に、データのサイロ化が進むと、必要なデータにアクセスできない状況が生じ、ビジネスの運営に支障をきたす恐れがあります。こうした状況を回避するには、データ管理の自動化が欠かせません。自動化されたツールやプロセスがなければ、人的労力やツール購入に伴うコストが急増し、企業の競争力を低下させるリスクがあります。
加えて、ストレージ容量が増加するにつれ、企業にはコンピューティングの深い理解が求められます。ITチームは、単にストレージを提供するだけでなく、データの迅速な処理をサポートするための高度なコンピューティング機能を活用し、データの収集から分析までを最適化しなければなりません。
エッジコンピューティングと低レイテンシーの重要性
エンドポイントでの取引やサービスにおいて、低レイテンシーがますます重視されています。特に、ストリーミングデータのリアルタイム分析が進むことで、分散型コンピューティングを活用したリアルタイムのインサイト生成が可能になります。ストリーミングデータは一時的にストレージメディアにキャッシュされ、サーバーでの分析が完了するまで保存されるため、エッジでのデータ管理と処理は非常に重要です。
エッジでは、ストレージとキャッシュの境界が曖昧になりつつあり、データは分析や処理が行われるまで一時的に格納されます。必要なデータのみがコアへ移動されることで、効率的なデータ処理フローが実現されます。
データが企業にもたらす価値
エッジでは、重要なデータやリアルタイムのインサイトが保存されることが期待されており、これは企業にとって価値の宝庫です。企業のデータ環境には、緊急情報、知識の蓄積、製造プロセス、感情データといった多様な人間の活動情報が含まれており、これらのデータが適切に活用されれば、ビジネスに大きなインパクトを与えます。
データを効果的に活用している企業は、自社が保有するデータをどう扱うかがビジネスの成長に直結することを深く理解しています。たとえば、クラウドプロバイダー、スマートデバイスメーカー、医療ネットワーク、ストリーミングサービス、さらには小売チェーンなどの企業は、データを収集し、分析し、保存するための戦略的な投資を行っています。
これらの企業は、データを通じて生まれるインサイトや価値を最大限に活用するため、データエコシステムに継続的な投資を行っています。この投資は、競争力を強化し、ビジネスの持続的な成長を支える重要な要素となっています。
エッジコンピューティングの拡大とその影響
近年、ネットワーク環境は急速に進化し、従来のネットワーク境界が劇的に変化しました。現在、LAN（ローカルエリアネットワーク）やWAN（広域ネットワーク）に加えて、マルチクラウド、データセンター、リモートワーカー、IoT（モノのインターネット）、モバイルデバイスといった多様なエッジ環境が存在しています。これらのエッジは、それぞれに固有のリスクと脆弱性を持っています。
エッジ環境の脆弱性とサイバー犯罪者の戦略
サイバー犯罪者にとっての最大の利点の一つは、これらのエッジ環境が相互に接続されており、アプリケーションやワークフローが複数の環境を横断している点です。この複雑さゆえに、多くの組織は一元的な可視性と統一された制御を犠牲にし、パフォーマンスや俊敏性を優先してしまっています。サイバー犯罪者はこの隙を突き、リモートワーカーやクラウドを含む新しいエッジ環境を標的とする攻撃に注力しています。
リモートワークと新たなセキュリティリスク
リモートワークへの移行は、ネットワークにリモートで接続するエンドユーザーやデバイスの増加をもたらしました。これに伴い、リモートワーク初心者や脆弱なデバイスを標的とする攻撃が急増しています。さらに、接続されたホームネットワークや家庭用ルーター、エンターテインメントシステムなどの古いデバイスを狙う新たな攻撃も確認されています。
スマートデバイスのリスクとソーシャルエンジニアリング
加えて、スマートシステムに接続された複数のデバイスを狙う新たな攻撃も発生しています。AIベースのバーチャルアシスタントなどの対話型デバイスは、大量のユーザー情報を収集・保存しており、これらを悪用することでソーシャルエンジニアリング攻撃が容易になります。これらのデバイスが生活の様々な要素を制御するようになると、攻撃者がセキュリティシステムを無効化し、カメラを操作し、スマート家電を乗っ取って身代金を要求するなどの深刻な被害が発生するリスクがあります。
リスクの可視化と一元管理の重要性
これらのエッジ環境が相互に接続され、アプリケーションやワークフローが複数の環境間を移動する状況では、一元的な可視化と統一された制御が欠かせません。多くの組織がパフォーマンスや俊敏性を優先する一方で、サイバー犯罪者はこの隙を突いて、リモートワーカーやクラウド環境を標的とする攻撃を強化しています。したがって、企業はエッジ環境全体を包括的に監視し、リスクを早期に発見するための一元管理システムを導入することが重要です。
リモートワーク環境の保護戦略
リモートワークの普及に伴い、ネットワークにリモート接続するエンドユーザーやデバイスが増加し、それに伴うセキュリティリスクも増大しています。企業は、リモートワークの導入に際して、エンドポイントセキュリティの強化、ゼロトラストセキュリティモデルの導入、ホームネットワークのセキュリティ教育を徹底する必要があります。また、リモートワーク初心者や脆弱なデバイスを狙った攻撃を防ぐために、定期的なセキュリティトレーニングと脅威インテリジェンスの活用する事が重要です。