NetApp IT部門がAI分析のパワーを解き放つ

NetApp では、AIについて語るだけでなく、実際にAIを積極的に探求し、テストし、導入することで、実際のビジネス課題を解決しています。生成AIに関する話題が高まる中、私たちはより焦点を絞ったアプローチを取り、インパクトの大きいユースケースを特定し、データエコシステム全体で有意義な成果を生み出しています。ここでは、NetApp ITがAIアナリティクスにどのように取り組み、何を学んだかをご紹介します。

生成AIと構造化データの融合

最初の課題の1つは、NetAIChatで、チャットベースのドキュメント操作を可能にすることでした。NetAIChatは当社の社内生成AIツールです。ユーザーは、Word、PowerPoint、Excelなどのファイルをアップロードして質問できます。これはほとんどのフォーマットでうまく機能しましたが、Excelは生成AIモデルが数値に苦労するというユニークな問題を提起しました。

あきらめるのではなく、方向転換しました。自然言語解釈を新しい機能である Text-to-SQL に置き換えました。ユーザーが構造化データをアップロードすると、システムはその質問をSQLクエリに変換します。その結果は？大規模言語モデル（LLMs）が誤解していたスプレッドシートや構造化ファイルから、正確で実用的な分析を実施できるようになりました。 

AIを活用したデータ ウェアハウスへのアクセス

次のステップは、Snowflakeでホストされているエンタープライズ データ ウェアハウスからインサイトを引き出すことでした。レポートの生成を人間のアナリストに頼るのではなく、質問への回答に必要なデータをAIが判断し、その場で回答を生成するシステムを構築しています。たとえば、「過去四半期のドイツでの製品Xの予約を表示する」のようなリクエストは、チケットとターンアラウンドタイムを必要とせず、数秒で処理できます。

目指すのはスピードだけではありません。それはスケールです。アナリストの負担を軽減し、手作業でのレポート作成ではなく戦略的な業務に専念できるようにしたいと考えています。

リアルタイム分析と現実世界のガードレール

履歴レポートは貴重ですが、販売やサプライ チェーンなどのトランザクション システムからのリアルタイムインサイトに対する需要が高まっています。現在、セキュリティやアクセス制御を損なうことなく、これらのシステムにAIを統合する方法を模索しています。

セキュリティは重大な懸念事項です。私たちが見ているのは、アクセスできるデータだけではありません。必要な人だけがアクセスできるようにしています。生成AIは、他のエンタープライズ システムと同様に、データ権限を尊重する必要があります。つまり、機密情報を回避するためのAIベースの近道はありません。

予測型インテリジェンスへの移行

NetAppは、キャパシティ プランニングやランサムウェア検出などのユースケース向けに従来の機械学習にも投資しています。ここでは、履歴データを使用して、異常なシステム アクティビティに基づいてランサムウェアの早期警告の兆候を特定するなど、将来の動作を予測するモデルをトレーニングします。

これらのモデルには専門的な専門知識と慎重な監視が必要ですが、生成AIの取り組みを補完するものです。「何が起こったのか」と「次に何が起こりそうか」という問いに答えるのに役立っています。

ガバナンスの役割―そして現実主義

また、責任を持ってこれらのテクノロジを使用していることを確認するため、AIガバナンス委員会を設置しました。この委員会は有機的に成長し、現在は経営幹部と協力して、単なる科学実験ではなく、具体的なビジネス価値を提供するユースケースの優先順位付けを行っています。

私たちが直面した最大の課題の1つは、期待値を管理することです。経営幹部は、人間が作成したレポートと同レベルの精度を備えたAIベースの回答を求める傾向があります。しかし、生成AIは100%の精度で作られているわけではありません。財務報告ではなく、アドホックなインサイト、ブレインストーミング、意思決定支援に最適です。

AIツールの開発を続けながら、AIが生成する回答の信頼性を高めつつ、その限界を伝える方法を改良しています。

戦略的差別化要因としてのAI

AIはインターネットのようにユビキタスになると思いますが、それには時間がかかるでしょう。現在、NetAppは時代を先取りしていますが、この分野は急速に進化しています。FY26の優先事項は、実績のあるユースケースを倍増させ、それらを大規模に運用可能にし、最大の価値をもたらすものに投資することです。  
 
先頃、当社のCEOは全社コミュニケーションで「AIは単なるトレンドではありません。これは効率を高めるための戦略的な手段です」と述べました。NetApp ITでは、そのビジョンを現実のものにしています。 

詳細については、NetApp AI アプリケーション向けAIデータ管理をご覧ください