東大・江崎教授が解説「企業の正しいデータ戦略」、重要になる「2つの要素」とは

生成AIの急速な普及により、企業が扱うデータ量は飛躍的に増加している。そうした中で近年注目されているのが「ストレージの活用方法」だ。従来は企業内において限定的に利用されているストレージであったが、現在ではグローバルに分散したデジタル空間上において、柔軟かつ効率的に活用することが求められている。東京大学情報理工学系研究科で教授を務める江崎浩氏が現代において企業が取り組むべきストレージ戦略を解説する。

AI・データ活用が生んだ「新たな課題」

　AIの進化によって、企業のデータ活用の幅は大きく拡大したと言える。グローバルな分散型デジタル空間が登場し、各地に点在するデータをリアルタイムで分析・活用することが可能となった。その結果、業務の効率化や新たな付加価値の創出といった効果が世界中の企業で見られるようになった。

　しかしその一方で、新たな課題も顕在化している。たとえば、AIが取り扱う学習データの信頼性や、データの整合性・精度をいかに担保するかといった課題が挙げられる。特に日本企業においては、従来の「垂直統合型モデル（閉域的な独立システム）」が主流であり、部署間の連携が十分でなく、紙ベースのプロセスが残存しているケースも少なくない。

　さらに、生成AIや高性能シミュレーションの普及に伴い、企業が扱うデータ量は爆発的に増加しており、それに伴うストレージや処理基盤の整備も求められている。既存の仕組みのままでは、データを有効に活用しきれないという課題に直面している企業が多いのが現状だ。

　こうした「垂直統合型モデル」から脱却し、「水平統合型モデル（連携・協調型のプラットフォーム）」への転換を図ることが、AI×DX時代において企業が競争力を高めるために重要だと話すのは、東京大学情報理工学系研究科で教授を務める江崎浩氏だ。

　ではそのためには、具体的にどのような取り組みから始めるべきなのだろうか。以下で江崎氏が詳しく解説する。

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