AI時代の軸「データ」はどう扱うべきか Just Worksなインフラに求められるものは（1/3 ページ）

2024年、企業が抱えるデータの在り方はどう変わるか。市場トレンドの予測から考える、2024年のインフラ像を聞いた。

[齋藤公二，インサイト合同会社]

　「2024年、企業はデータをどのように再考するか」――。企業のデータを受け持つのはデータベースなどのアプリケーションミドルウェアか、ストレージか、はたまた別のITソリューションか。ハイブリッド／マルチクラウドを利用する中でAI時代に突入した企業ITインフラにおいて、散らばるデータをどう扱っていくべきだろうか。

　ストレージベンダーが主張するのは、アーキテクチャの統一と「ちゃんと動く」を重視した構成だ。

AI時代にあってAIモデル構築よりも重要なものとは？

　2024年も企業におけるAI利用のトレンドは継続する。その中でも、AIの扱い方に変化が出てきている。

ネットアップ　CTOオフィス　チーフテクノロジーエヴァンジェリストの神原豊彦氏

　ネットアップのCTOオフィス　チーフテクノロジーエヴァンジェリストの神原豊彦氏が、2024年1月30日、メディア向けラウンドテーブルを開催、2024年の企業のデータの技術動向の予測と見解を説明した。

　ネットアップは毎年、新年度に向けて米NetAppの有識者による市場予測や分析を公表している。今回の予測は、米NetAppチーフエヴァンジェリストのマット・ワッツ氏が2023年12月に公開したレポート「2024年、企業はデータをどのように再考するか」（原題：How businesses will rethink data in 2024）を基にしたものだ。

「AIモデルはデータに置き換えられる」

　予測の1つ目は「AIの革新においてモデルはデータに置き換えられる」だ。

　「生成AIが良い例だが、今までのAIの活用はベンダーが作ったAIモデル――例えば『ChatGPT』などの大規模言語モデル（LLM）――をいかに活用するかがテーマだった。しかし、2024年はそうした『AIモデルの活用』がデータの活用に置き換えられていくと見ている。与えられたAIモデルを使うのではなく、データを使って自分たちのAIモデルを作り出すアプローチへのシフトだ」（神原氏）

　ベンダーが提供する既存のAIモデルだけは業務目的にそぐわない部分があるため、個々の企業にとって適切なデータに基づくAIの使い方が主流になるということだ。

　実際、多くの企業が、AIモデルをカスタマイズしたりチューニングしたりして、業務に合ったAIを整備する動きが進んでいるという。

　「われわれも社内ポータルサイトで技術文書の翻訳や記事の推敲（すいこう）、要約などで生成AIを活用している。ただし、社内限定のデータをそのまま使ってしまうと、機密情報もAIの学習に利用されてしまい、その内容が外部に漏れてしまうかもしれない。そこで、チューニングしながら既製のAIモデルを補うデータを用意して、業務目的に合わせて利用している。生成AIは自社データでファインチューニングをしないと使い物にならないとも言える。こうした事情からも（AIを最適化するための）データの重要性が高まっていくと考えている」（神原氏）

生成AI活用の技術レベル（出典：ネットアップ発表資料）

データパイプラインの整理とデータ管理、プライベート環境でのAIモデル活用がカギ

　データが重要になれば、そのデータを統合的に管理する仕組みも必要になる。そこで、ネットアップはデータの収集から準備、学習、デプロイ、分析と階層化といったデータのパイプラインに注目し、データがどこにあっても簡単に取り扱えるようなAIプラットフォーム リファレンスアーキテクチャ「NetApp Data Pipeline」を提供している。

　NetApp Data Pipelineは「データの流れ」にフォーカスしたアーキテクチャだ。ストレージのハードウェアだけでなくソフトウェアツールセットを提供することで、データの自由な移動をシンプルかつセキュアに実現するとしている。

「NetApp Intelligent Data Platform」の概要（出典：ネットアップ発表資料）

　これに加えて、ネットアップではプライベート環境で生成AIサービスを利用する仕組みも用意する。Googleと協力して提供する「Google Cloud NetApp Volumes with Vertex AI」、AWSと協力して提供する「FSx for ONTAP」がそれだ。