AI導入はなぜ9割が失敗してしまうのか？ AIをビジネスに生かすためのデータ活用戦略

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ビジネスにおいてさまざまなデータを取り扱う上で、多様なAI処理に対応したストレージ導入がデータセンターの課題として急浮上している。それに伴いストレージの役割にもパラダイムシフトが起きており、これまでは入力データや生成データをためる「保管場所（記憶装置）」としての存在だったが、「データ活用基盤」としての価値に重きが置かれはじめている。今、企業が取り組むべきストレージ戦略とは。

AIの導入・活用が絵に描いた餅に終わってしまうのはなぜか

（Photo/Getty Images）

スマホアプリの裏側でスパコンが動く時代

　複雑な演算処理で高速にデータ処理・計算を実行するHPC（High-Performance Computing）、通称「スパコン」。その活用範囲は、かつては専門領域の研究者・開発者のみに限定されていたが、今では一般の生活者にとっても身近な存在となっている。

　たとえば、私たちがスマートフォンにインストールし日常的に利用している各種アプリ、具体的にはファイナンス、映像加工・認識、医療、自動応答・翻訳、天気予報、教育などのアプリの裏側では、実はHPCやAIスパコンの計算プラットフォームが動いている。私たちは、アプリを通じてその演算結果を受け取っているのである。

　このように、個人・組織が日常的に利用するアプリケーションを強力なGPUを採用した大規模計算システム・大規模データ基盤が裏で支えるのが、これからの時代だ。

　そして、この変化に合わせてストレージ戦略も従来型のシステムのストレージから、大規模なスーパーコンピュータのI/Oサブシステムの技術を活かした形へ変貌を遂げようとしている。競争力の源泉となる近未来のデータセンターを実現するために、従来システムのストレージをどのように移行させ、どのようなデータ活用基盤を構築すべきなのだろうか。ここからは、AI・ディープラーニングにおけるストレージ導入の課題とともにそのポイントを見ていこう。

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・データセンターの課題は、多様なAI処理に対応したストレージの導入

・AI・ディープラーニングにおけるストレージ導入の課題

・AI導入の成功に不可欠なストレージ選択のポイント