【製造業の救世主】データ削減率75％の圧縮技術がヤバい、しかも性能劣化ほぼゼロ？
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生成AIの急速な普及により、製造業のデジタル変革が加速している。しかし、AIを最大限活用するために必要な“データの管理・保存”において、多くの企業が課題に直面している。たとえば、従来のファイルストレージシステムでは処理しきれない大容量データがあったり、複数システム間でのデータ連携の困難だったりすることから、せっかく行ったAI投資効果を阻害しているのだ。この構造的な問題をどう解決すべきか、詳しく見ていこう。
（Photo：Shutterstock）
製造業のAI活用を阻むデータ処理とストレージの課題
製造業の現場でAI活用が進む一方、その足かせとなる深刻な課題が浮き彫りになっている。たとえば、ある自動車部品メーカーでは、品質管理に必要なAI学習用の画像データ処理に想定以上の時間がかかるようになっている。本来なら1時間で終わるはずの作業が、データ転送速度の制約によって5時間以上もかかってしまうのだ。
この背景には、製造業が扱うデータの爆発的な増加がある。高解像度画像、IoTセンサーからのリアルタイムログ、設計図面データなど、企業が管理すべきデータ量はペタバイト、エクサバイト級にまで膨れ上がっている。しかし、多くの企業が導入している従来型のファイルストレージでは、こうした大容量データの並列処理に限界があることが明らかになっている。
さらに深刻なのは、複数のユーザーが同時にファイルにアクセスする際のレスポンス低下だ。製品設計チームが同じCADファイルを参照しようとすると、アクセス集中によりシステムが“事実上停止状態”になるケースも報告されている。
専門家によると、このようなストレージの課題は今後さらに深刻化する可能性が高い。国内の生成AI市場は2028年には8,000億円規模に達すると予測されており、それに伴うデータ処理需要の増大は避けられない。
この背景には、製造業が扱うデータの爆発的な増加がある。高解像度画像、IoTセンサーからのリアルタイムログ、設計図面データなど、企業が管理すべきデータ量はペタバイト、エクサバイト級にまで膨れ上がっている。しかし、多くの企業が導入している従来型のファイルストレージでは、こうした大容量データの並列処理に限界があることが明らかになっている。
さらに深刻なのは、複数のユーザーが同時にファイルにアクセスする際のレスポンス低下だ。製品設計チームが同じCADファイルを参照しようとすると、アクセス集中によりシステムが“事実上停止状態”になるケースも報告されている。
専門家によると、このようなストレージの課題は今後さらに深刻化する可能性が高い。国内の生成AI市場は2028年には8,000億円規模に達すると予測されており、それに伴うデータ処理需要の増大は避けられない。
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・従来ストレージが抱える「3つの致命的課題」とは
・「6万4000同時アクセス」を叶える最新技術、なぜ実現できた？
・データ削減率75％を叶える圧縮技術の秘密とその経済効果
・製造業2社が体験した、劇的な効果「コストを抑えながら大幅な業務効率化を実現できた」
・次世代ファイルストレージが切り開く製造業の未来
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