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「ストレージ」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

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AI導入を急ぐ企業にとって、ストレージは単なる「データの保管場所」以上の意味を持つ。データ集約的なAIのパフォーマンスやコストは、基盤となるストレージの設計次第で劇的に変わるためだ。本稿では、AIプロジェクトを成功に導くための最適なストレージ選定と、実践すべき4つの鉄則を解説する。

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東芝デバイス&ストレージ(東芝D&S)は、大規模データセンターに向けて、SMR(瓦記録)方式を採用し記憶容量30〜34Tバイトを実現した3.5型ニアラインHDD「M12シリーズ」を開発、サンプル品の出荷を始めた。M12シリーズとしてはCMR方式を採用した最大28Tバイト品も開発中で、2026年半ばからサンプル品の供給を始める。

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BBSSは、iOS向けアプリストア「あっぷアリーナ!」の提供を3月31日に開始した。独自の編集チームによるゲーム紹介や、課金額の最大10%を還元するポイントシステムを特徴とする。クラウド上でストレージを消費せずに10分間ゲームを試遊できる機能も備え、新たなゲーム体験を提案する。

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電子部品大手ロームは27日、東芝デバイス&ストレージの半導体事業と三菱電機のパワーデバイス事業について、3社で事業・経営統合に向けた協議を始めるための基本合意書を締結したと発表した。パワー半導体を軸に生産規模や開発力を高め、国際競争力を引き上げる狙い。人工知能(AI)サーバーやデータセンター向けでも相乗効果を見込み、市況変動に強い事業構成への転換を目指す。

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Amazfitの新作「Active Max」は、658mAhの巨大バッテリーを搭載し1週間以上の駆動を実現。4GBストレージによるオフラインマップ対応や、独自のAI、リアルタイム体調可視化「BioCharge」など、2万円台で機能を“Max”に詰め込んだ。スタミナと実用性を重視するユーザーの決定版といえる一台だ。

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多くの企業が、長年使い続けてきた仮想化基盤の「継続性」という壁に直面している。これを単なる危機と捉えるかインフラを根本から最適化する好機と捉えるかで、企業の命運は分かれる。デル・テクノロジーズとSB C&Sが示すのは、従来型構成の柔軟性と最新の運用性を両立させた「分離型アーキテクチャ」への転換だ。特定ベンダーの戦略に左右されない、持続可能なプライベートクラウドの真価を探る。

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Seagate Technology(以下、Seagate)の日本法人である日本シーゲイトは記者説明会を開催し、次世代ストレージプラットフォーム「Mozaic4+」の紹介およびSeagateのロードマップを紹介した。HAMRベースのMozaicで、2032年に1台当たり100TBの容量実現を目指すという。

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日々増え続けるスマートフォンやPCのデータ。クラウドストレージへの課金も手だが、容量を気にせず安全にデータを保管したいなら、ローカル環境に構築するNASがオススメだ 。ここではIntel N150プロセッサと16GBメモリ、さらに5GbEの有線LANポートを2基搭載するTERRAMASTERの最新4ベイNAS「F4-425 Plus」を試した。

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生成AIを自社環境で本格運用する際、最初に直面する可能性があるのが「インフラの壁」です。AIシステムの安定稼働や、性能確保のために押さえておくべきAIインフラの基本的な知識について、GPUサーバや冷却・電力設備、ストレージなどの観点から解説します。

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米Appleは3月3日、「MacBook Pro」に新チップ「M5 Pro」「M5 Max」を追加した。「AI向けにゼロから設計した」としており、前世代の「M4 Pro」「M4 Max」と比べてAIパフォーマンスを大幅に向上したという。4日から予約受付を開始し、11日に販売を開始する。また、M5チップモデルは標準ストレージを1TBに増量。3万円高い27万8800円スタートとなる。

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Xiaomi Japanは、ライカ初の海外市場向けスマートフォン「Leica Leitzphone powered by Xiaomi」を3月5日に発売する。メモリ+ストレージは16GB+1TBのみで、価格は24万9800円。背面のカメラリングを回すと、あらかじめ割り当てた焦点距離、ズーム倍率、露出、ISOなどの調節が可能になる。

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キオクシアは2026年2月、次世代モバイル機器に向けた組み込み式フラッシュストレージの標準規格「UFS 5.0」に対応した評価用フラッシュメモリ製品のサンプル出荷を始めると発表した。まずは512Gバイト品の出荷を始め、3月以降には1Tバイト品の出荷も開始する。

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10.8GB/sという高速インタフェースを備えるUFS 5.0が間もなく登場する。スマートフォンにUFS 5.0が採用されれば、オンデバイスAIはさらに進化するとみているのがキオクシアだ。高速データ転送が可能な大容量UFSであれば、サイズが大きい大規模言語モデル(LLM)やRAG(検索拡張生成)用データベースを格納できるようになるからだ。

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