【米ラスベガス発】米NetApp（ネットアップ）は10月14～16日の3日間、米ラスベガスで年次イベント「NetApp INSIGHT 2025」を開催した。同社は近年、生成AI活用の本格化を背景に、単なるストレージ製品メーカーではなく、顧客のデータ活用支援まで踏み込む「インテリジェントデータインフラストラクチャー・カンパニー」を目指す姿勢を鮮明にしている。今回のINSIGHTでは、この新たな方針を具現化する技術と製品群を発表。「AIによって再定義・再発明されたストレージ」を他社に先駆けて市場に投入すると宣言した。同社が考える新たな価値を市場にどう浸透させ、ビジネスの成長につなげるのか。パートナーエコシステムの整備方針も含めて、ネットアップのビジョンと事業戦略を現地で取材した。
（取材・文／本多和幸、編集／日高 彰）
 

「AI対応データ」の整備はまだまだハードルが高い

　独自のストレージOS「ONTAP」を擁するNASのパイオニアとして知られる同社は、SANストレージとしても利用できるユニファイドストレージや、クラウドにもONTAPを展開しハイブリッドクラウド環境でシームレスに利用できるストレージサービスなどで、法人向けIT市場における存在感を高めてきた。

　現在の注力領域は、他の多くのエンタープライズITベンダーと同様にAIだ。INSIGHT 2025の基調講演に登壇したジョージ・クリアンCEOは、多くのユーザーのAI活用は実証実験からビジネスへの本格的な実装フェーズに移り、プロジェクトの規模も急拡大しているという認識を示した上で、新たなデータ整備の課題が顕在化していると指摘した。「技術的には企業データの全量を分析できるようになったが、業務アプリケーションの生データを『AI対応データ』に変換するハードルはかなり高い。AIプロジェクトの約80％の時間がデータ整備に費やされている」（クリアンCEO）。

　生データをAI対応データに変換するための「データパイプライン」は、AIプロジェクトに必要なデータの整理（キュレーション）、ガバナンスやセキュリティーの実装、メタデータ管理、ベクトル化といったプロセスで構成される。クリアンCEOが問題視したのは、「この過程で平均六つのデータコピーが生成され、データパイプラインが高コストで非効率、脆弱になっている」ことだ。「既存のパイプラインは、構造化データを扱う従来のビッグデータ分析向けに設計された手法を流用している。“データの重力”に逆らって膨大なデータをコピー、移動させており、アクセス制御や来歴情報がこの過程で失われるリスクもある。AIが真価を発揮する領域であり、かつ企業データの80～85％を占める非構造化データや、AIアプリケーションの要求に対応できる技術が必要だ」（同）。