直近の市場リサーチによると、AIイニシアチブの20％がインテリジェントなデータインフラの欠如により失敗する

ネットアップのスポンサーによる、代表的な市場リサーチ企業の調査では、AIイニシアティブを成功に導くための主要な要素を特定し、責任を持ってAIを大規模化するためには、データインフラストラクチャが基盤となることを言及

カリフォルニア州、サンノゼ--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- インテリジェントなデータインフラストラクチャである、

NetApp ^®（NASDAQ: NTAP）は、企業において進化するAI環境に関する最新レポートを公開します。ネットアップのスポンサーによるIDC白書「責任のあるAIイニシアチブのスケーリング：インテリジェントなデータインフラストラクチャが果たす重大な役割 *」では、それぞれのレベルにおけるAIの成熟度における、さまざまな課題とビジネスでの利点を挙げ、AIおよび生成AIのワークロードを責任を持って拡張する取り組みにおいて、主要な組織が採用し、成功した戦略についての洞察を取り上げています。今回のレポートでは、実用的なアプローチを強調し、組織が陥りがちな落とし穴を避け、組織におけるAIイニシアティブが、うまくいかない20％側に陥らないようにすることを意図しています。また、同レポートでは、AIへの取り組みに基き、AI新興企業、AIパイオニアから、AIリーダー、AIマスターのAIへの取り組みの組織における進捗状況を評価する、詳細なAI成熟度モデルを導入しています。

インテリジェントなデータインフラストラクチャがAI成功の基盤となる

IDC白書では次のことがわかりました。

• AIマスターは、最小限の準備で企業のデータセットに簡単にアクセスできるようにし、さまざまなデータタイプとアクセス方法をサポートする統合されたハイブリッドマルチクラウド環境を設計することで、変革的なAIイニシアチブのためにデータインフラストラクチャを最適化します。
• AIマスターは野心的なAIの目標を定めていますが、限定的なインフラベースのデータアクセス（21％）、限定的なコンプライアンス（16％）、不十分なデータ（17％）など、データ関連の課題が残ります。
• AI新興企業には似たような課題がありますが、さらに予算の制約（AI新興企業で20％、AIマスターで9％）、モデルのトレーニング用データの不足（同26％、17％）、データアクセスに関するビジネスでの制限（同28％、20％）などの問題があります。

調査結果によると、企業が責任あるAIイニシアチブのスケーリングを行うには、インテリジェントなデータインフラストラクチャが必要です。企業がAI成熟度の尺度のどこに当てはまるかは、AIプロジェクトの長期的な成功だけでなく、関連するビジネス成果も促進するインフラストラクチャのレベルによって決まります。AIの道筋を始めようとしている組織や、始めたばかりの組織は一般に、データアーキテクチャが統合されていないか、より統合されたアーキテクチャを計画中である一方、AIリーダー、AIマスターは既に統合されたビジョンを実施している傾向にあります。その結果、AIエクスペリエンスを最大限に備えた組織では問題が起こりづらくなります。

ネットアップのシニアバイスプレジデント兼最高テクノロジー責任者であるヨンシ・ステファンソンは次のように述べています。「このIDC白書では、企業が責任あるAIのスケーリングを行い、AIイニシアチブの成功率を上げるには、インテリジェントなデータインフラストラクチャが必要なことをより強く裏付けています。インテリジェントなデータインフラストラクチャを用意することで、企業は統合されたデータ管理によって、場所を問わずどのようなデータにもアクセスできる柔軟性を得て、データのセキュリティ、保護、ガバナンスを保証し、パフォーマンス、コスト、持続可能性を最適化できる適応型運用を行うことができます。」

データインフラストラクチャの柔軟性は、データアクセスとAIイニシアチブの成功に不可欠

IDC白書では次のことがわかりました。

• AIマスターのうち48％が構造化データを即時利用可能であり、非構造化データについては43％が利用できています。一方、AI新興企業では、それぞれ26％、20％に留まります。
• AIマスターのうち65％、AI新興企業のうち35％で、現在のデータアーキテクチャは組織の非公開データをAIクラウドサービスとシームレスに統合できています。

調査によると、AIマスターは、変革的なAIイニシアチブのためのデータアーキテクチャとインフラストラクチャは、準備や前処理を一切行わずに、またはわずかな作業のみで企業のデータセットに簡単にアクセスできる必要があることを認識しています。

IDCで国際人工知能・自動化研究慣行担当グループバイスプレジデント、グローバルAI研究リーダーを務めるリツ・ジョティは次のように述べています。「AIイニシアチブの設計・計画プロセスで行われるインフラストラクチャの意思決定では、アーキテクチャの柔軟性を考慮することが不可欠です。AIおよび生成AIのワークストリームへのデータ入力は動的な性質を持つため、さまざまな特徴を持つ構造化データセット、非構造化データセット両方について、分散型の多様なデータに簡単にアクセスできることが重要となります。これには、ストレージに対する柔軟かつ統一されたアプローチ、共通のコントロールプレーン、データサイエンティストや開発者がMLOps統合でシームレスにデータを利用できるようにする管理ツールが必要です。」

効果的なデータガバナンスとセキュリティプロセスがAIの成功を支える

IDC白書では次のことがわかりました。

• AI新興企業は多くの場合、標準化されたガバナンスポリシーと手順を持たないため、先に進めずにいます。AI新興企業のうちわずか8％がすべてのAIプロジェクトで、これらを完了し、標準化している一方、AIマスターのうち38％はこれらを完了しています。
• AIマスターのうち51％は、組織内の独立したグループによって実施された、標準化されたポリシーを用意できている一方、AI新興企業ではわずか3％が用意できていると述べています。

調査によると、効果的なデータガバナンスとセキュリティは、AIイニシアチブにおける組織の成熟度を示す重要な指標となります。AIのステークホルダーは多くの場合、発展を加速するためにセキュリティプロセスの近道を求めているため、データを責任を持って、安全に管理することは、企業にとって依然、重要な課題となります。AIイニシアチブから好調な結果を達成できるようになった組織からのフィードバックは、ガバナンスとセキュリティは単なるコストセンターではなく、イノベーションを実現する重要な要素であることを実証しています。セキュリティ、データ主権、規制コンプライアンスを優先することで、組織はAIおよびGenAIイニシアチブのリスクを軽減し、データエンジニアとサイエンティストは効率と生産性の最大化に集中できるようになります。

リソースの効率的な使用が、AIを責任を持ってスケーリングするために重要

IDC白書では次のことがわかりました。

• AIマスターの43％は、AIモデルを開発する際にリソース効率を評価するための指標を明確に定義しており、すべてのAIプロジェクトにわたり、完成、標準化を済ませています。一方、AI新興企業ではその割合は9％に留まります。
• 全回答者のうち63％が、大幅な改善または完全なオーバーホールを行い、ストレージをAIに最適化する必要があると述べており、わずか14％が改善は必要ないと回答しました。

AIワークフローの必要性が、ほぼすべての業界にとって高まるにつれて、コンピューティングとストレージのインフラストラクチャ、データとエネルギーリソース、およびそれらに関連するコストへの影響を認識することが重要になります。AI成熟度の主要な指標は、AIモデルの作成におけるリソース使用の効率性を評価するためのメトリックの定義と実装です。

実施方法

IDCは、2023年12月から2024年1月にかけて、AIイニシアチブに関連するIT運用、データサイエンス、データエンジニアリング、ソフトウェア開発に携わる世界各国の意思決定者を対象に、Web調査による24件の詳細なインタビューおよび、1,220件の定量的インタビューを実施しました。これらのインタビューにより、一連の課題、複数のビジネス上の利点、組織が成功のために採用したベストプラクティスなど、現在のAIイニシアチブの状況に関する詳細な情報が明らかになりました。

IDCはこの分析を実施するにあたり、データとストレージのインフラストラクチャ、データポリシーとガバナンス、リソース効率の重視、ステークホルダーのイネーブルメントとコラボレーションの観点から、AIに対する現在のアプローチに基づいて、組織を4つの成熟度レベルのいずれかに分類するためのAI成熟度モデルを策定しました。成熟度レベルは、AI新興企業、AIパイオニア、AIリーダー、AIマスターに分かれています。

*出典：ネットアップのスポンサーによるIDC白書「責任のあるAIイニシアチブのスケーリング：インテリジェントなデータインフラストラクチャが果たす重大な役割」Doc #US52048524、2024年4月

詳しくは、次のリンクをご覧ください。https://www.netapp.com/pdf.html?item=/media/107000-wp-scaling-ai-initiatives.pdf

「責任のあるAIイニシアチブのスケーリング：インテリジェントなデータインフラストラクチャが果たす重大な役割」のウェブキャストが5月22日水曜日、午前11時（米国東部標準時）に開催されます。ネットアップとIDCのゲストスピーカーにご参加ください。https://www.netapp.com/forms/ai-thought-leadership-webinar/

ネットアップについて

ネットアップはインテリジェント・データインフラストラクチャ企業であり、統合データストレージ、統合データサービス、CloudOpsソリューションを組み合わせて、混乱の世界をすべてのお客様にとってのチャンスに変えています。ネットアップはサイロフリーのインフラストラクチャを構築し、可観測性とAIを活用して業界最高のデータ管理を可能にします。世界最大のクラウドに自然に組み込まれた唯一のエンタープライズ級のストレージサービスとして、当社のデータストレージはシームレスな柔軟性を提供します。さらに、当社のデータサービスは、優れたサイバーレジリエンス、ガバナンス、そしてアプリケーションの機敏性を通じて、データの優位性を生み出します。当社のCloudOpsソリューションは、可観測性とAIを通じてパフォーマンスと効率性の継続的な最適化を提供します。データの種類、ワークロード、環境にかかわらず、ネットアップを使用すると、データインフラストラクチャを変革してビジネスの可能性を実現できます。詳細については、 www.netapp.com をご覧ください。 X 、 LinkedIn 、 Facebook 、 Instagram のフォローをお願いします。

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その他のリソース

• 責任のあるAIイニシアチブのスケーリング：インテリジェントなデータインフラストラクチャが果たす重大な役割
• インテリジェントなデータインフラストラクチャでAI変革の調査を可能に：AIリーダーの課題、ベストプラクティス、事業結果
• 高度な人工知能 - ネットアップの視点をご覧ください