データ要件がAIインフラをどのように変革しているか

Perspective

保存されたデータが文脈や競争優位性の源泉となるにつれ、インフラはますますデータの現実に合わせて進化しています。

夜間の都市のグリッドを空から見た風景で、ネオンの光が輝く線や結節点が描かれており、相互接続されたAIインフラネットワークを表しています。

AIシステムが業務にますます深く組み込まれるにつれ、インフラチームは、データをどこに配置すべきか、どのようにガバナンスを行うべきか、そしてどのようにしてデータへのアクセスを維持できるかを決定しています。

Google Cloudの最新レポート『State of AI Infrastructure』¹では、この見解が強調されており、現在、52％の組織がAIに対してハイブリッドなアプローチを採用している一方、48％の組織は、データの保存場所、コンプライアンス管理、および現地のセキュリティ要件をサポートするインフラストラクチャを優先していることが明らかになりました。

クラウドプラットフォームがAIの実験や導入を加速させ続けるにつれ、各組織ではより大規模かつ多様なデータセットが蓄積されつつあります。これらの調査結果は、データ要件がインフラストラクチャの決定にどのような影響を与えているかを示しており、複数の環境にわたるデータのガバナンス、保存、およびアクセスに対する必要性が、これまで以上に重視されるようになっていることがわかります。

データがアーキテクチャを決定するとき

データの保存場所、ガバナンス、コンプライアンス、および現地のセキュリティは、根本的にはデータ管理と統制の問題です。また、多くの組織にとって、これらの要件は、AIインフラの導入方法を決定づける主要な判断基準となっています。

データの種類によって、法的、規制上、セキュリティ上、および運用上の要件が異なります。その結果、組織は多くの場合、すべてのデータを単一の環境に保管することができません。データそのものをさまざまな方法で管理・保存・アクセスする必要があるため、インフラストラクチャは分散型となります。

この傾向は、ソブリンAIイニシアチブへの注目が高まっていることにも表れており、政府や企業は、AIワークロードをサポートしつつ、重要なデータを国内の管理下に置くことを目的としたインフラへの投資を進めています。

AIがデータの価値を変える

ガバナンス、コンプライアンス、データ管理は決して新しい要件ではありませんが、AIの登場により、組織が保持するデータの量と価値は変化しています。その保存されたデータが、AIシステムにとっての文脈、知識、および運用上の洞察の源となるにつれ、データの保存とガバナンスは、将来の価値を創出するために情報をどのように保存・再利用するかを考える上で、重要な考慮事項となります。

多くの組織では、独自の基盤モデルを構築するよりも、市販のモデルと自社データを組み合わせる方が効果的であることに気づき始めています。その結果、そのデータの管理は、AIシステムがどれだけの価値を生み出せるかを決定する上で重要な要素となります。

AIシステムは、蓄積されたコンテキスト、運用履歴、ガバナンス上の管理措置、顧客とのやり取り、および組織の知識に依存しており、これらは保持され、アクセス可能でなければなりません。データは、単にAIシステムへの入力情報にとどまらず、そのシステムが生み出す価値を左右する資産となっており、それが組織のアーキテクチャに対する考え方を変えつつあります。

従来、インフラチームは、アプリケーションがどこで実行されるかに重点を置く傾向がありました。現在、彼らは、データをどこに保存すべきか、どのくらいの期間保存すべきか、どのようなポリシーが適用されるか、そして将来のAIシステムがどのようにデータにアクセスできるようにすべきかを決定しています。

ワークロードからデータ戦略へ

Googleの調査結果は、単なるクラウドに関する話ではなく、データアーキテクチャに関する話でもあります。ハイブリッドインフラストラクチャとは、貴重なデータが複数の環境にまたがって存在するという現実に対応するためのアーキテクチャです。

業界での議論は、AIワークロードをどこで実行すべきかという問題を超えて、アーキテクチャがデータの生成、管理、保存、再利用の方法をサポートできるかどうかを評価する段階へと移行しています。

AIの活用で成功を収める組織は、自社のデータの現状と、それが生み出す価値に基づいてインフラを構築することになります。保存されたデータが、文脈や知識、そして競争優位性のより重要な源泉となるにつれ、そのデータを保存し、管理し、再利用する能力はますます重要になってきています。この観点では、インフラストラクチャは、ワークロードを実行するためのプラットフォームから、データを保存・管理し、そこから価値を創出する、堅牢な記録システムへと進化していきます。

詳細：オブジェクトストレージが、現代のクラウドおよびAIインフラストラクチャの基盤層となっている経緯については、私の最近のブログ記事をご覧ください。

脚注

¹ハイブリッドクラウドとGDCに関するAIインフラストラクチャの現状レポート | Google Cloud ブログ