企業がデータをインテリジェントに使用する方法

2026 年のトレンド
企業がデータをインテリジェントに使用する方法

2026 年 5 月 1 日

フォン・ベゴーニャ・ハラ

読書時間 3 分

特に AI とサイバー回復力に関するデータの正しい取り扱いは、長期的に成功するビジネス モデルの前提条件です。 NetApp のドイツ本部長である Begoña Jara 氏が、企業がこの課題にどのように取り組んでいるかを説明します。

データは企業に競争上の優位性という形でスーパーパワーをもたらします。しかし同時に、運用と規制の複雑さも増大します。 NetApp のバイスプレジデント兼ドイツ本部長である Begoña Jara は、ドイツ市場を見据えた 2026 年の予測についてコメントし、企業が自社のデータをどのように活用できるかを説明しています。

「特に今年、AI、クラウド、データ分析の急激な進歩により、既存の IT インフラストラクチャに課題が生じており、企業は再考を求められています。新しいテクノロジーは、大量かつ多様なデータを必要としますが、それは使用可能なデータです。したがって、将来の企業は、データサイロを排除したストレージの効率性を必要とします。「データ主権」というキーワードのもと、現地の法律を考慮して、全社的にデータをどのように処理できるか、またその方法を検討することが重要です。 AIを利用したサイバー犯罪 データの新しい処理において役割を果たします。大きな課題は、サイバーインシデントからできるだけ早く回復することです。企業が 2026 年以降も最も貴重な資産であるデータを保護できるようにするため、防止、検出、バックアップはサイバー レジリエンスを成功させるための中核要素です。」

ネットアップ全体の幹部、パートナー、顧客からのフィードバックに基づいて、同社は 2026 年に将来のテクノロジーがどのように発展するかについての 8 つの予測をまとめました。

1. AI はパイロット プロジェクトを超えて成長する

企業は実験から広範な導入、そして企業全体にわたる AI の拡張へと移行しています。これの決定的な成功要因は、モデルのサイズやデータの量ではありません。さらに重要なのは、一貫性があり、最も適切に管理され、アクセス可能なデータを誰が保有しているかということです。インテリジェントなインフラストラクチャは、キュレーションとベクトル化を自動化し、AI を大規模にトレーニング、微調整、運用するために必要なデータへのアクセスを提供することで、この変革をサポートします。 AI への取り組みのほとんどは、モデルが弱いためではなく、データが弱いために失敗します。成功した次世代の AI プロジェクトは、この問題を最初に解決することになるでしょう。

2. Agentic AI は誇大広告ではなく実際の結果を提供します

AI の次の波は、単にコンテンツを生成するだけではなく、独立して動作し学習するシステムに焦点を当てます。これらのシステムは、ハイブリッド環境で適切に管理された企業データへの高速かつ信頼性の高いアクセスに依存しています。統合データ モデル、AI アプリケーション統合、AI エンジンは、ハイパースケーラー、ソブリン クラウド、ネオクラウドとのカスタム統合を含め、オンプレミスとクラウドでこの波を推進します。パフォーマンスと容量の独立したスケーリングを可能にするアーキテクチャが基礎となり、すべての AI 環境で柔軟性と効率性を確保します。

3. クラウド戦略はワークロードに最適化されたデータ プラットフォームに移行しています

クラウドの次の開発ステップは、インテリジェントなワークロード配置です。企業は将来、管理コンソールを重ね合わせる代わりに、統一されたデータ プラットフォームに依存することになります。これにより、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境でどこでワークロードを実行するのが最適かをより適切に決定できるようになります。企業利用とパートナーエコシステムの両方において、一貫した透明性、ガバナンス、最適化は当然のことです。

4. データ主権は世界的なアーキテクチャを変える

政府はデータの保存場所に関する規制を強化しています。企業やパートナーは、イノベーションを抑制することなくデータ保護を確保するローカルまたはソブリン環境を構築することで対応しています。将来に備えたデータ プラットフォームは、暗号化、ポリシー管理、コンプライアンスを自動化するため、IT 部門は官僚主義に対処するのではなく、価値の創造に集中できます。

5. スピードは回復力の新しいベンチマークです

サイバー脅威はもはや、個別のランサムウェア インシデントに限定されません。むしろ、彼らは今、 複雑なセキュリティ侵害、 データが暗号化され、購入され、再販される場所。流出とデータ漏洩には、適切に統合された防止策と迅速な対応が必要です。セキュリティ侵害はより迅速に検出され、自動的に隔離され、クリーンなデータからターゲットの状態が即座に復元される必要があります。将来的には、インテリジェント インフラストラクチャに、異常検出、セキュリティ侵害分析、ポスト量子暗号 (PQC) 標準が統合されるでしょう。このようにして、脅威モデルが進化しても企業のセキュリティを確保します。

6. データ ガバナンスと整合性が、より信頼性の高いデータの未来を形作る

今後を見据えて、組織はデータ ライフサイクル全体にわたるアクセス制御、セキュリティ、プライバシー、出所追跡を含む包括的なデータ ガバナンスを優先しています。目標は、生データから最終的な AI 分析に至るまで、これらのガバナンスの基本が確実に組み込まれ、遵守されるようにすることです。

7. スケーラビリティの高い統合名前空間が必要

データセットは個々のデータセンターを超えて増大しています。これにより、オンプレミスとマルチクラウドの場所全体でシームレスに統合された名前空間が必要になります。これは、アプリケーションとユーザーが中断することなく同じデータにアクセスできることを意味します。インテリジェントなデータ管理により、一貫したメタデータ、グローバルなアクセス制御、パフォーマンスの最適化が実現します。

8. 今後の方向性

人工知能、クラウド、サイバー レジリエンス、最新のインフラストラクチャは、もはや別個の領域ではありません。むしろ、これらはインテリジェントなデータ インフラストラクチャに基づいて進歩を促進する、相互に接続された開発です。

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