生成AI時代のコンテンツ作成

価値と規模への影響

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コンテンツの作り方だけでなく、保存データの量にも変化を及ぼしたAI革命

生成AIによってこれまでにない豊かなコンテンツが次々と生まれ、データの成長速度はかつてなく高まっています。Seagateの依頼を受けたIDCの調査を通して、生成AIが企業コンテンツのあり方を今までとは異なる形に変えつつあることが見えてきました。

より豊かで複合的な要素からなるコンテンツ

生成AIはより大容量で高精細なファイルの作成を後押しし、メディア・アセットの高度化が進んでいます

複製物の完成度の向上や再利用

生成AIはコンテンツ生成に相乗効果をもたらし、豊富なバリエーションや派生コンテンツを可能にします

保存データ量の増加と保存期間の延長に対する需要

生成AIによって企業が保存しなければならないデータ量の増加とともに、データの長期保存の必要性も増加しています

コンテンツ作成の裾野の拡大

生成AIは多様な役割を持つ多くの人が手軽に作成や創作活動に取り組めるツールになります

コンテンツをより大規模に、より豊かに、より複雑なものへと進化させる生成AI

テキストから高画質ビデオまで。生成AIは企業コンテンツの量の拡大と質の向上をもたらしています

これまでにないタイプのコンテンツ、新たなデータ需要

78%の組織でこれまでに経験のないコンテンツが作成され、3D製品のビジュアルやAI対応型のトレーニング・シミュレーションなど、多岐にわたるコンテンツが生み出されています

ファイル・サイズの増加に伴う複合的な効果

70%以上の企業が、ビデオや画像形式の使用に伴ってファイルの大容量化や高機能化が進み、ストレージ要件が大幅に引き上げられていると回答しています

調査結果によると、回答者の72%が「生成AIが新しいコンテンツの作成に役立った」と回答しています。「役立たなかった」が27%、「わからない」が1%という回答結果に。

処理を繰り返し行う生成AIの性質は、コンテンツの大幅な増加とイコール

生成AIによって無限とも言えるバリエーションの作成が可能になり、再利用の機会が生まれるとともに、データ・ストレージの必要性が増大しています

さらに増えるバージョンと量

57%の企業で、生成AIの導入後に複数のバリエーションを用意したコンテンツを作成する頻度が高まっています

生成の容易さが可能にする自由な実験

回答者の46%が、簡単に生成できるため企業内で類似のファイルや、サイズが大きすぎるファイルが大量に保存される結果になっていると答えています

Survey graphic notes 57% of respondents store more content since adopting generative AI, and of this group, 30% store more variations and 27% store more versions.

創造的な繰り返し処理

生成AIによって、従来とはコンテンツの開発やテスト、再利用のあり方が変わりつつあります

永続的な価値を持つAI生成コンテンツ

AIによって生成されたデータの長期的な価値が認められるようになるに従って、保存期間は延びる傾向にあります

明確な目的を持ったアーカイブ化

42%の企業では、すでに長期保存の効率的な管理を目的とした階層化ストレージ戦略やアーカイブ・ストレージ戦略が採用されています

ストレージ容量の増大は待ったなし

回答者の66%が、生成AIの影響を受けて今後2年間で中規模から大規模なストレージ容量の増強を見込んでいます

“データ量が今後増えるかどうかは、もはや重要な問題ではありません。肝心なのは、企業がその規模の大きさを活かして測定可能な価値をいかに提供するかです。”

— IDC

作成を身近にする生成AI

生成AIを利用すればコンテンツ作成の敷居は低くなり、あらゆる部門の従業員が大量のコンテンツを、しかも迅速に生成できるようになります。回答者の50%以上が1年以上生成AIを使用していると答え、日常的に使用している人の割合は45.5%にのぼります。

クリエイティブ能力を引き出す

4分の3の企業がクリエイティブ部門以外でもコンテンツを作成するようになり、部門横断的にその成果が広がりを見せていると回答しています

かつてない速さと規模

回答者の79%が、コンテンツ作成にかかる時間が短縮され、これまでにない速さでアイデアを実行に移すことができるようになったと回答しています

規模の大きさに求められる戦略

生成AIによって戦略的な優先事項に位置付けられるストレージ計画

AIによって生成されるデータが大きく増加するにつれて、将来のモデルの訓練や顧客体験の向上など、あらゆるデータに潜在的なビジネス価値が秘められているという認識が企業に浸透しつつあります。これまでコスト・センターであったストレージは、AIのパフォーマンスを支える戦略的基盤へとその姿を変えつつあり、大容量ハードディスク・ドライブによって将来のデータ需要に応える拡張性を備えたアーキテクチャの基盤が形成されています。

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企業はいかにしてAIデータ・エコノミーに備えるべきか？

IDCが勧める実践的な5つのステップ

1.スケーラブルな階層型ストレージ・アーキテクチャを採用する

急増するデータ量に対応するため、大容量HDDを基盤にしたコスト効率と耐久性に優れた長期的な保存ソリューションを計画します

2.AIワークロードに適したパフォーマンスをあらためて定義する

将来の変化にも対応できるようにストレージを整えるには、レイテンシだけでなく、スループットや書き込みへの耐久性、フリート規模での効率性についても検討します

3.ガバナンスとライフサイクルの管理計画を立てる

データの価値とコスト、コンプライアンスのバランスが取れるように、明確なデータ保存の方針を確立します

4.ハイブリッド・モデルとクラウド・モデルを活用する

オンプレミスとクラウドベースのハードディスク・ドライブ・ストレージを組み合わせ、拡張性、耐障害性、経済的な効率性を備えたシステムを設計します

5.AIワークフローに対応できるよう従業員のトレーニングを進める

生成AIによって生成されたコンテンツのライフサイクル全体で、その管理と保存、コンテンツからの価値の引き出しを担うチームを育成します

詳細について

お客様が自信を持ってAIデータを扱い規模を拡大していけるように、Seagateの専門家が最適なストレージ・ソリューションの選択をお手伝いします。

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本ページに掲載されているすべてのデータおよび画像の出典：ホワイト・ペーパー『Content Creation in the Age of Generative AI: Implications for Value and Scale（生成AI時代のコンテンツ作成：価値と規模への影響）』、Seagate Technologyの委託を受けてIDCが作成、US53817625、2025年10月

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