【バージョン1：経営層・IT戦略責任者向け】
タイトル：データ主権とAI時代の生産性を両立する、次世代ワークプレイス戦略の提言
【現状分析と課題定義】
デジタルトランスフォーメーションが加速する現代において、企業の競争力は、データをいかに安全かつ迅速に活用できるかに大きく依存します。しかし、多くの企業が以下の構造的なジレンマに直面しています。
データ漏洩リスクと生産性のトレードオフ:
PCへのローカルデータ保存は、重大な情報漏洩インシデントに直結するリスク要因です。一方で、従来のVDI（仮想デスクトップ基盤）は、セキュリティを確保する代償として、レスポンスの遅延やアプリケーションの動作制限といった生産性の低下を招くケースが散見されます。
データガバナンスの形骸化:
クラウドサービスの利用拡大や外部AIとの連携は、データの物理的・法的な所在を曖昧にし、厳格なデータガバナンスの維持を困難にしています。「データは手元（オンプレミス）で管理したい」という統制上の要求と、「クラウドの俊敏性を享受したい」という事業部門の要求が、IT戦略の方向性を複雑化させています。
既存インフラのパフォーマンス限界:
AIや機械学習、高度なデータ分析ツールの業務利用が本格化するにつれ、従来のVDI/DaaS基盤では、GPU性能の不足から深刻なパフォーマンスボトルネックが発生。これが業務効率を著しく阻害し、データドリブンな意思決定の遅延を招いています。
これらの課題は、単なるインフラの問題ではなく、企業の成長を阻害する経営レベルの課題です。場当たり的な対策では、このトリレンマを解消することはできません。
【課題解決への新たなアプローチ】
VDI/DaaS基盤の更新は、単なるリプレースではなく、データ活用時代の新たなワークプレイスを再定義する好機です。我々は、その解として**「ハイブリッドVDI + GPUアクセラレーション」**というアーキテクチャを提唱します。
このアプローチは、オンプレミス環境（Azure Stack HCI）で稼働するAzure Virtual Desktopに、NVIDIAの高性能GPUを組み合わせることで、前述のトリレンマを解消します。
データ主権の確立: 機密性の高いデータとアプリケーションをオンプレミスで保持・実行することで、厳格なセキュリティポリシーと規制要件への準拠を保証します。
パフォーマンスの最大化: GPUパワーを仮想デスクトップに割り当てることで、AI開発、CAD/CAM、大規模データ分析といった高負荷業務でも、ローカルPCと遜色ない、あるいはそれ以上のパフォーマンスを実現。従業員の生産性を最大化します。
クラウドの俊敏性の獲得: Azureの管理プレーンを活用することで、運用の効率化と、ビジネス要求に応じた柔軟なスケーラビリティを両立します。
【得られる知見】
本セミナーでは、マイクロソフト、エヌビディア、アバナード、デル・テクノロジーズの各分野をリードする専門家が、この次世代ワークプレイス戦略の具体的な実現方法と、それによってもたらされるビジネスインパクトを解説します。
貴社のデータガバナンスを強化し、同時にデータ活用による競争優位性を確立するための、具体的かつ実践的なヒントを提供します。
【バージョン2：データアナリスト・IT管理者向け】
タイトル：VDIのパフォーマンスボトルネックを解消し、データ分析とAI活用を加速させる実践的アプローチ
【提起する技術的課題】
VDI/DaaS環境におけるパフォーマンス劣化は、エンドユーザーの生産性低下に留まらず、データ分析やAI開発といった高度なワークロードの実行を阻害する深刻な問題です。特に、以下の課題が顕在化しています。
CPU負荷の増大: 近年のアプリケーションはリッチ化が進み、CPUリソースの消費が増大。VDI環境ではこれがパフォーマンスの直接的なボトルネックとなっています。
GPUリソースの欠如: データ可視化ツール、機械学習モデルのトレーニング、CAD/CAEといったGPUを要求するアプリケーションの利用が、従来のVDIアーキテクチャでは非現実的です。
データ配置の非効率性: 分析対象のデータがファイルサーバーやクラウドストレージに散在している場合、VDIセッションへのデータ転送がレイテンシーを発生させ、分析業務の効率を著しく低下させます。
これらの課題を放置することは、データ活用基盤としての価値を損なうことに繋がります。
【課題解決のソリューションアーキテクチャ】
従来のVDIの概念を覆す、新たな選択肢が登場しています。それが、オンプレミスで稼働するAzure Virtual DesktopとNVIDIA GPUを統合した「ハイブリッドVDI」ソリューションです。
このアーキテクチャが、技術的課題をいかに解決するかを解説します。
GPUオフロードによるパフォーマンス最適化:
NVIDIA GPUを仮想環境にパススルーまたは仮想化（vGPU）して割り当てることで、グラフィックス処理や並列演算をCPUからオフロード。アプリケーションのレスポンスを劇的に改善し、CPUリソースを他の処理に解放します。
データとコンピュートの近接配置:
Azure Stack HCIのようなHCI（ハイパーコンバージドインフラ）上にVDIとデータを同居させることで、データアクセスにおけるネットワークレイテンシーを最小化。テラバイト級のデータセットを扱う分析業務においても、高速な処理を実現します。
一貫性のある管理とセキュリティ:
Azureを管理プレーンとして利用することで、オンプレミスのVDI環境をクラウドサービスと同様の感覚で効率的に管理・展開できます。同時に、機密データは物理的に分離されたオンプレミス環境で保護され、厳格なセキュリティ要件を満たします。
【テクニカル・ディープダイブ】
この「Azure Virtual Desktop on Azure Stack HCI + NVIDIA GPU」ソリューションについて、技術的な観点から深掘りします。
マイクロソフト、エヌビディア、アバナード、デル・テクノロジーズのエンジニアが、アーキテクチャ設計のポイント、パフォーマンスベンチマーク、導入事例、そして貴社環境におけるROI（投資対効果）の試算方法まで、具体的な情報を提供します。既存のシンクライアント基盤の性能課題に直面しているインフラ担当者、データ分析基盤の刷新を検討しているデータサイエンティストにとって、必見の内容です。