AIの活用：NetAppの視点

私たちはNetAppの伝統に誇りを持っています。NetAppの伝統は、革新的なソリューションの開発によって、複雑なIT環境でのデータの格納、管理、保護の課題に対処することから始まりました。NetApp^®WAFL^®ファイルシステムの開発にせよ、NetApp Cloud VolumesとNetApp Astra™Trident（コンテナとKubernetesディストリビューション向けの業界初のオープン ソース ストレージ オーケストレーション）の提供にせよ、弊社の伝統は常にイノベーションに根ざしています。最先端のソリューションの提供を通じて企業のビジネス変革を強力に後押しするという点で、私たちを凌ぐベンダーはありません。 

生成AIはまったく新しいAIですが、企業は何年もの間、予測AIを使用して財務の見通しを改善し、異常を特定して不正な金融取引を検出し、医療の分野では、リスクを抱える患者に最適な成功率の高い治療法を見つけてきました。お客様によるAIベースの成果達成を、NetAppが支援してきたからこそわかることです。ところが、生成AIは単なるパターン認識に留まらず、高度なモデリング手法を使用して斬新なオリジナル コンテンツを生成します。 

生成AIの評価を過大と感じるか過少と感じるかは人それぞれですが、生成AIには業界を再構築し、業務の進め方に革命をもたらし、私たちの生活を向上させる可能性が潜んでいます。適切なツールを使用すれば、誰もがそれぞれ創造性を解き放つことができます。マーケティング担当者は、生成AIによって、単純なテキストから高品質のビデオ コンテンツを作成できます。AIを音楽に活用すれば、アーティストはジャンル、歌詞、インスピレーションに満ちた作品をヒントに、完全なオーディオ トラックを作成できます。AIの応用範囲は幅広く多様であり、今も広がりつつあります。 

この応用をすべて可能にする1つのもの、それがデータです。現在のイノベーションでは、お客様のプライベート データを使用してこれらの基盤となるモデルを急速に改善することで、より良いコンテキストを提供したり、既存のモデルを微調整してより的確な意思決定を行ったりできるように進化しています。ところがAIを組織に導入すると、増え続ける散在データや非構造化データを効果的に管理し、そこから価値を引き出すことに手間取ることがあります。NetAppは、インテリジェントなデータインフラでこの課題に正面から取り組んでいます。  

NetAppのインテリジェントなデータインフラでは、あらゆる場所のあらゆるデータにアクセスし、データのセキュリティ、保護、ガバナンスを維持することができます。弊社は適応型運用により、費用対効果と持続可能性を重視しつつ、インフラとアプリケーション両方のパフォーマンスと効率を最大化することを目指します。上記の機能を組み合わせることで、AIワーカーの生産性を大幅に高め、お客様のビジネスから、より満足いただける結果を引き出します。 

IDCは、NetAppの委託を受けて先日実施した調査「 Scaling AI Initiatives Responsibly」で、AI活用の取り組みが失敗する主な理由を次のように明らかにしました。 

1. データにアクセスできない 
2. モデルをトレーニングできるだけの十分なデータがない 
3. プライバシー、コンプライアンス、データ ガバナンスに関する懸念や要件をクリアできない 
4. データ エンジニアリングが複雑 
5. データ ソースの信頼性が低い、または質が低い 

AIによる変革の妨げとしてよく見られるのが、データがサイロ化したストレージ インフラに散在していてアクセスできないことです。これは、モデルのトレーニングや開発を困難にします。NetAppは、ブロック、ファイル、オブジェクトのストレージ ソリューションによって、ハイブリッド クラウド環境全体でのデータの移動、変換、準備を可能にし、ビジネスを支援します。このシームレスに統合された環境では、機械学習とAIのデータ ソースがどこにあっても、必要なときにすぐアクセスできます。 

AIとは、アルゴリズムやモデルだけでなく、データの信頼性、透明性、倫理的な使用に関するものであることをNetAppは理解しおり、説明責任とプライバシーを優先する、責任あるAIシステムの構築をお手伝いすることをお約束します。NetAppのデータ ガバナンスとコンプライアンス機能を使用すれば、規制要件や倫理基準に準拠した方法でAIの活用に取り組み、関係者の信頼と信用を得ることができます。NetAppの分類サービスは、データに自動的にタグを付けて、データ パイプラインの取り込みフェーズと推論フェーズの両方で合理的なデータ クレンジングをサポートします。適切なデータがクエリに使用され、機密データがポリシー違反のモデルに使用されることがありません。 

NetAppはさらに、ランサムウェア対策として、ストレージに組み込まれたAI / MLなど、革新的なサイバー レジリエンス機能も提供します。弊社のシステムを使用すると、高度なサイバー脅威を検出して抑制し、精度とパフォーマンスを向上させることができます。 

Pythonツール ライブラリを使用すると、開発者、データ サイエンティスト、データ エンジニアはデータを簡単に管理できます。たとえば開発チームは、開発ワークスペースの監査可能なNetApp Snapshotコピーを作成して追跡とエラー検出に用いたり、ベクトル インデックス ストアのクローンを、本番環境に影響を与えることなく瞬時に作成して、関連データをさまざまなクエリに即座に利用できるようにすることができます 。 

ただし、NetAppのAIへの献身的な取り組みは、テクノロジだけに留まりません。私たちは、イノベーションの推進とAI導入の加速に取り組む、さまざまな業界のパートナーシップの力を信じています。業界をリードするNVIDIAやGoogleなどの企業と緊密に連携することで、現実世界の課題に取り組み、ビジネスに明らかな価値を提供するAIソリューションを共同で開発しています。たとえば、検索拡張生成（RAG）運用向けの生成AIツールキットを使用すると、NetAppボリュームに格納されている専有データにGoogleのVertex AIを連携させてRAG運用を導入し、独自のインサイトに迅速にアクセスできます。 

AIの可能性は無限です。NetAppは、この変革の旅の先頭に立つことを心から楽しんでいます。インテリジェントなデータ管理に関する専門知識にAIのパワーを組み合わせることで、組織が新たな可能性を引き出し、成長を促進し、すべての人にとってより良い、よりインテリジェントな未来を構築できるよう支援します。 

詳細については、NetAppのAIソリューションのページをご覧ください。 

NetAppのAIへの先進的な取り組みについて、詳しくはこちらをご覧ください 。 

AI成熟度モデルに関するIDCのホワイトペーパーの調査結果については、詳しく解説しているWebセミナーをご覧ください。