人工知能 (AI) とビッグデータ技術の普及は、事実上すべての産業に変革をもたらしました。組織が戦略的洞察を獲得し、データに基づく意思決定を推進する方法が変わったのです。
この急速な普及ペースは、当面鈍化することはないでしょう。Grand View Researchの調査によると、AI技術の世界市場は年率36.6％で成長し、2030年までに世界全体の市場規模が1兆8,000億ドルを超えると見込まれています。
小規模企業から大企業に至るまで、AIとビッグデータによって、戦略策定や日常業務にこれまでにない効率と機能がもたらされつつあります。Seagateは、ストレージの世界的なリーダーとして、拡張性と信頼性が高く、高性能なデータ・ストレージ・システムの提供で中心的な役割を果たしています。これは企業がワークフローでAIとビッグデータをサポートするのに欠かせないものです。
AIとは？
人工知能とは、推論、学習、問題解決を行うことができる革新的な技術で、人間の認知や知能をシミュレーションすることで、論理的能力を実現しています。
AIは、さまざまな形態の仮想的な知能の総称で、機械学習、生成AI、自然言語処理などがこれに該当します。高度なアルゴリズム、ビッグデータ、プロンプト・エンジニアリングによって、AIは、パーソナライゼーションと自動化に関するこれまでにない能力を実現する革新的なツールとなっています。
ビッグデータとは？
ビッグデータとは、大容量データ・セットであって、非常に大規模で複雑なために、その情報の処理、管理、分析に専門的なシステムが必要となるものを指します。典型的なビッグデータとしては、広範な情報源から収集されたデータ・セットがあります。これらのデータは、所有者または関係先である特定の組織や団体によって一元管理されています。
ビッグデータの効果的な処理と分析によってこの情報から有益な洞察を得るには、通常、AI、機械学習、高度な分析技術が必要です。
AIで使用されるデータのタイプ
AIでは、複数のタイプのデータを活用することが可能で、これによって有益な洞察が得られます。業績の向上、生産性の最適化、チームや業務を包括した継続的な改善を求める企業にとって、この洞察は戦略的価値を生み出すものです。
AIを用いてデータ分析を行う際に、だれもが知っておくべきデータの3タイプは以下のとおりです。
1.構造化データ
構造化データとは、処理と整理が完了し、データベースで簡単に検索できるようになったデータのことです。構造化データは、一般的に顧客情報、在庫データ、取引記録、保守記録などから得られます。
このタイプのデータは、組織内で最適化などの変革を実施する際に指針となる戦略的洞察を得るのにふさわしいものです。
2.非構造化データ
非構造化データとは、そこから意味や洞察を導き出す前に処理が必要な情報のことです。非構造化データの一般的な形態としては、画像、ビデオ、ある種のテキスト・ファイルがあります。
AI技術は、このデータを大規模に分析する効果的なツールとなっています。企業は、これを使用することで、非構造化データ・セットから強力な洞察を引き出すことができます。例えば、AIを使用すると、防犯カメラの映像を監視し、特定の行動を知らせる異常を識別することができます。また、顧客からのフィードバックを評価するのにも役立ちます。これによって、個々の回答のコンテキスト化と分類が自動化できます。
3.ビッグデータ
ビッグデータには通常、構造化データと非構造化データの両方が含まれており、これらすべてに対する大規模な処理と管理が必要になります。AIを使用すると、構造化データと非構造化データの両方を横断的に分析し、顧客行動のパターンを特定することが可能です。また、構造化データの傾向と非構造化データのイベントとの関係をまとめることもできます。これは、業務、購買パターン、サプライ・チェーンの物流など多くの応用分野で発生した変化についての情報をコンテキスト化するのに役立ちます。
人工知能とビッグデータの結び付き
AI技術がビッグデータの処理と分析に使用されるにつれ、独立した存在であるこの2つの間に、現在、互恵関係が生じています。
ビッグデータ分析により、AIに提供される学習とモデルの改善のための情報が増加します。その結果、時間の経過とともにAIのパフォーマンスが向上します。一方、AIの高度な分析能力により、ビッグデータから得られる洞察のビジネスに対する潜在的な影響力が拡大します。その結果、組織が得られる価値がさらに高まります。
この共生関係により、多くの産業で洞察の迅速な処理が可能になります。これは、データに基づく介入やパーソナライズされたAIソリューションを後押しするものです。
AIがデータ量の急激な増加をもたらす仕組み
データの消費と分析の過程で、機械学習、自動化、コンテンツ自動化を実行するAI自体がデータを増加させる主要な発生源となっています。IoTデバイスを始めとする、AIによって強化された技術すべてが、管理、分析、保存を必要とするリアルタイム・データを前例のない規模に拡大させています。
この規模のデータを管理するには、現在および将来のストレージ・ニーズに対応できる堅牢で高性能なストレージ・インフラストラクチャが必要です。
AIプロセスにおけるデータ・フローを理解する
AIデータ分析は、AIモデルに必要な学習と改良を繰り返す連続的なライフサイクルに依存しています。AIとビッグデータを連携させて、継続的な創造と再現を後押しする仕組みを紹介します。
1.データ収集
AIには、IoTセンサー、ビジネス・ソフトウェアとの連携、顧客との直接的なやり取り、独自のナレッジ・ベースといった、多様で高品質なデータ・ソースへのアクセスが必須です。この情報とそのアクセスを効果的に管理し、データが完全かつ正確であること、データ収集プロセスがプライバシーなどのコンプライアンス要件を遵守していることを保証する必要があります。
2.データの準備とクリーニング
データの準備とクリーニングにより、データ・セットの価値を損なう異常なデータや不正確なデータが除去されます。データ・フローのこの段階で一般的に用いられる手法としては、重複排除や正規化などがあります。
3.データのアノテーションとラベル付け
AIモデルのトレーニングでは、アノテーションとラベル付けが極めて重要です。アノテーションとは、データに関連するコンテキスト化情報をタグ付けすることです。ビデオや画像の中にある物体にラベルを付ける、AIが顧客からのフォードバックを理解しやすいように感情ラベルを付ける、といった例があります。一貫したアノテーションとラベル付けを行うことで、時間の経過とともにトレーニングの質が向上し、AIからの結果がより効果的になります。
4.データの保存と管理
AIワークフローで効率的にデータを保存し管理するには、効率的で拡張性の高いAIにふさわしいデータ・ストレージが必要です。企業は、ストレージが直面するAIの実装に固有の課題に対応できるよう特別に設計されたSeagate Mozaic 3+™のようなソリューションを使用して、有用なインフラを構築する必要があります。
5.AIデータのフィードバック・ループ
AIの長期的な価値は、反復的な改善がベースになっています。AIデータの持続可能なフィードバック・ループには、データの消費、コンテンツの生成、パフォーマンスの改善からなる連続的なサイクルが必要です。サイクルを構成する要素すべてが、反復的な改善に寄与します。AI技術によるこの進歩の好循環を促進するには、組織としてシームレスなデータ・アクセスを確保する必要があります。
AIストレージの必要性
負荷の高いAIワークフローには、以下の要件にバランスよく対応できるよう設計されたストレージ・インフラストラクチャが必要です。
● 高速データ処理が可能な高い性能。AIワークフローでは、特にAIを用いてリアルタイムの洞察を生成する場合、大規模になっても遅延の少ない高速なストレージ性能が求められます。
● データ・セットの拡大に対応できる拡張性。データ量が増加し、AIの導入が進むにつれて、これらのサービスとともに、ストレージ・インフラストラクチャをシームレスに拡大していく必要があります。
● 中断のないワークフローを確保できる信頼性。使用がピークに達しても、データ・セットが増加して負荷が高くなっても、ストレージ性能が維持される必要があります。
このような多角的なニーズに対応するため、企業にはローカル接続やネットワーク接続のソリッドステート・ドライブ (SSD)、高帯域メモリ (HBM)、ダイナミック・ランダムアクセス・メモリ (DRAM)、ネットワーク接続ハードディスク・ドライブを活用した、メモリとストレージ・ソリューションの多様なエコシステムが必要となります。
AIにおけるストレージとコンピューティングの相乗効果
AIワークフローでは、ストレージとコンピューティングのクラスタは独立した存在ではありません。これらは、AIワークフローの全体的な性能と最適化で相乗的な役割を果たします。GPU、CPU、HBM、DRAM、エンタープライズSSD、エンタープライズ・ハードディスク・ドライブは、処理能力とデータ管理に関して特定の役割を担います。これらのソリューションをシームレスに統合することが、AIのパフォーマンスを最大限に引き出すうえで欠かせません。
AIとデータ管理を大規模に導入するうえでSeagateが果たす役割
Seagateは、データ・センターの容量と効率を最適化する一連のエンタープライズ・ストレージ・ソリューションを提供しています。インフラストラクチャを構築するだけでなく、進化するAIのニーズとAIワークフローの規模の拡大に対応できる将来性を実現します。Mozaic 3+があれば、お客様のデータ・センターに、大容量ストレージをこれまでにない面密度で導入できます。
AIワークフローを支える相互補完的なストレージとコンピューティング
Seagate Mozaic 3+ソリューションがあればば、AIワークフローを構成する相互補完的な技術が難なく利用でき、パフォーマンス、拡張性、信頼性の限界が押し上げられます。
コンピューティング・リソースとストレージの管理に対する相乗効果を引き出すアプローチにより、AI機能の速度、効率、エネルギー消費量、可用性が究極的に最適化されます。適切に実装されれば、パフォーマンスと拡張性のバランスがとれたソリューションとなり、AI投資から長期的に得られる価値が最大化されます。
Mozaic 3+がAIの可能性を最大限に引き出す仕組み
AIの画期的な能力を引き出すには、障壁を打ち破り、ストレージ密度とパフォーマンスを新たな高みに引き上げるストレージ・インフラストラクチャが必要です。
Exos® Mozaic 3+ハードディスク・ドライブを始めとするSeagate Mozaic 3+ソリューションは、熱補助型アシスト磁気記録 (HAMR) 技術を採用してこれを実現しています。この技術によって記録密度が大幅に向上するため、データを狭いスペースに高密度で保存でき、スペースの利用効率が向上します。同時に、記録されたデータの磁気的安定性と熱的安定性も維持されます。
Mozaic 3+では、HAMR技術により、ストレージの信頼性を損なうことなく、ストレージ密度の上限が引き上げられています。そして、便利で広く普及している3.5インチのフォーム・ファクタに収容されています。
従来のストレージ・インフラストラクチャには、AIワークフローやビッグデータへの取り組みの急速な拡大を支える仕組みが備わっていません。このような革新的な機会の活用を目指す企業は、これらの取り組みを大規模に支えられるストレージ基盤を構築できていることを最初に確認する必要があります。
Seagateのストレージ・ソリューションをぜひご自身でご確認ください。そして、Mozaic 3+を使用すれば新たに出現したAIとビッグデータのニーズに対処できることを実感してください。
