株式会社TIMEWELLの濱本です。
昨今、企業や研究機関では日々生成されるデータ量が爆発的に増加しており、その管理と活用が急務となっています。そんな中、AI技術の急速な発展とともに、データ解析やモデルの高速化が求められる現代では、計算能力とデータ管理を両立させる革新的なプラットフォームの必要性が浮上しています。2019年からNVIDIAとNetAppは、先進的なスーパーコンピュータ環境とマルチクラウドを実現するため、一丸となってソリューションを開発してきました。最初の試みとして、DGX-1と呼ばれる世界初のAIスーパーコンピュータをNetAppのストレージと連携させ、エンタープライズ向けに数百の導入事例を創出。その経験と実績をもとに、今回発表された新製品では、従来の集中管理型から脱却し、加速コンピューティングとデータ管理の全層を根本的に再設計するという革命的なアプローチが採用されました。新たなプラットフォームは、極限の性能と柔軟性を両立し、エクサバイト規模のデータプールとペタバイト級のネームスペースを実現しました。GPUが組み込まれたコンピューティング環境を基盤に、NVIDIAとNetAppが連携して生み出した新時代の製品と、その背後にある技術革新、さらには医療や製薬、教育といった実際の現場での利用事例まで、全容を余すところなく解説していきます。今後のデジタルトランスフォーメーションを担うキーソリューションとして、注目のこの取り組みがどのように産業全体を変革していくのか、ぜひご期待ください。
NVIDIA×NetAppの協業が変えるAI時代のデータインフラとは？ AIデータエンジンの衝撃｜GPUが導く“セマンティック検索”と新時代のストレージ処理 医療・製薬業界から広がる導入事例｜次世代AIプラットフォームがもたらす現場変革 すべてのデータが価値に変わる時代へ｜NVIDIA×NetAppが描く未来像 NVIDIA×NetAppの協業が変えるAI時代のデータインフラとは？
2019年以来、NVIDIAとNetAppは、共に未来のコンピューティング環境を構築するために協力してきました。この協業では、NVIDIAの最先端GPUを用いた加速コンピューティング技術と、NetAppの柔軟かつ高性能なストレージアーキテクチャが融合し、従来のシステムの概念を根本から刷新するプラットフォームが誕生しました。その進化の一端として、NVIDIAが提唱するDGX BasePodおよびSuperPodアーキテクチャが採用され、エンタープライズレベルの複雑なデータセットを効率的に管理する仕組みが実現されています。
この新プラットフォームは、かつては単純なファイル管理システムやデータベースとして利用されていたストレージが、AIや機械学習、さらにはAIエージェントが要求する複雑なデータ処理に対応するために再設計されています。従来のシステムでは、構造化されたデータを中心にSQLクエリなどで管理する方法が主流でした。しかし、現代では大量のマルチメディアおよびマルチモーダルな非構造化データが主流となり、これらを効率的に処理するためには、従来の手法では不十分であることが明らかになりました。そこで、NetAppはマルチクラウド環境とハイブリッドクラウドを統合したシングルプラットフォームを提供し、ユーザーがどこにいても容易にデータ管理を行える仕組みを構築しました。
さらに、この革新的なアーキテクチャでは、データストレージと近距離のコンピューティング資源が一体となった「近接データコンピュート（Near Data Compute）」の考え方が取り入れられています。これにより、データを外部にコピーすることなく、ストレージ内で直接処理や変換を行うことが可能になり、処理速度の向上とデータの一貫性が大幅に改善されました。従来のようにデータを何度も移動させる必要がなくなったため、処理の効率化とセキュリティ面でのリスク軽減にも寄与しています。この点は、特に膨大な動画データや医療画像、その他の大容量ファイルを扱う企業にとって大きなメリットとなります。
また、新たに登場したNetApp AFF C-Seriesファミリーは、極限のパフォーマンスとシンプルな管理性を兼ね備えたストレージシステムとして位置付けられています。同シリーズは、ファイル、オブジェクト、構造化データ、そして非構造化データといった多様なデータ形式に対応可能です。これにより、企業は一つのプラットフォームで全てのデータを統合的に管理することができ、システム全体の統一感が向上します。
新しいプラットフォームのもう一つの大きな革新は、AIデータエンジンの導入です。このエンジンは、データのセマンティック理解をベースにした新たなインデックス方式を採用しており、従来のハッシュテーブルやツリー構造といった手法ではなく、最近傍探索（Nearest Neighbor Search）を用いたニューラルネットワークがデータのインデックス付けを行います。これにより、検索精度や効率性が飛躍的に向上し、膨大なデータ量から目的の情報を迅速に見つけ出すことが可能となります。さらに、この仕組みは、モーダルを問わず、PDF、音声、映像、化学構造データ、さらには医療記録など、多種多様なデータ形式に対応しており、業界横断的に高い効果を発揮することが期待されています。
一方、NVIDIAの加速コンピューティング技術は、GPUの汎用性と高性能を最大限に活かし、どのクラウド環境やオンプレミス環境でも同一のパフォーマンスを発揮します。NVIDIAのGPUは世界中の主要なクラウドプラットフォームに搭載されており、ユーザーはその恩恵を受けるために特定の場所や環境に縛られることはありません。特に、RTX Proサーバー群を含む最新のGPU環境では、高い並列計算能力と高度なAI演算が求められるタスクに対しても十分な応答性が証明されており、これまで以上に効率的なAIモデルのトレーニングや推論が可能となりました。
両社の取り組みは、製品開発を超えて次世代AI基盤の礎を築くものとなりました。これにより、ユーザーは膨大な情報の中から本当に必要な知見やインサイトを短時間で得ることができるようになります。
この革新的なプラットフォームの基幹となる技術とその連携は、以下の重要な点に集約されます。
・エクサバイト規模のデータプールとペタバイト級のネームスペースを実現するストレージアーキテクチャ
・近接データコンピュートを活用し、データを外部に移さずに内部で処理を行う新方式
・ニューラルネットワークを用いたセマンティックなデータのインデックス付け
・NVIDIAのGPUによるどこでも高性能な加速計算の実現
・AIエージェントがデータの学習と推論を自律的に行い、ユーザーに最適な情報を提供
この新たなプラットフォームは、極めて複雑で多様なデータ環境においても、高いパフォーマンスと柔軟性を失うことなく、セキュリティやコンプライアンスに配慮した運用が可能となっています。各企業は、社内のストレージとコンピューティング資源を統合し、より効率的なデータ活用戦略を実現するための基盤として、このシステムを導入することができるのです。
また、同プラットフォームは、従来のデータ処理に比べ、セキュリティ管理やデータのライフサイクル管理も大幅に改善されています。データが生成され保存されるその瞬間から、AIエージェントがリアルタイムでデータの品質やセマンティック情報を評価し、どの部分が最新の状態であるか、または再構築が必要かを判断する仕組みが取り入れられています。これにより、企業は自社のリスクマネジメントやコンプライアンス規定に沿ったデータ運用を実現しながら、新しい技術を柔軟に導入することができます。さらに、データのトレーサビリティや変更履歴が明確に記録されるため、研究開発や医療現場など、精度と安全性が求められる分野においても高い信頼性が担保されるのです。
このように高度な安全性と効率性を兼ね備えた仕組みは、NVIDIAとNetAppの協働によって実現された革新的データ管理プラットフォームの核であり、未来のコンピューティングインフラストラクチャの礎となるべく、最先端の技術と実績が融合した結果であると言えるでしょう。企業や研究機関は、従来のシステムでは対応が困難であった大量データの管理および解析問題に対して、これまでにない解決策を手に入れることが可能となり、結果として新たな発見やビジネスチャンスの獲得へと結びついていくのです。両社の長年にわたる協力の果実が、今や世界中の企業にとっての大きな指標となろうとしており、今後もさらなる進化が期待される分野となるでしょう。
AIデータエンジンの衝撃｜GPUが導く“セマンティック検索”と新時代のストレージ処理
最新のデジタル時代において、データは単なる数字やファイルの集合体ではなく、意味を持つ知識へと変換されることが重要視されています。NVIDIAとNetAppが手掛ける新プラットフォームは、ただ単にストレージとコンピューティングを統合するだけではなく、AIエージェントはデータの意味を理解し、自律的に必要な情報を抽出する能力を備えています。そこで、今回のプラットフォームは、ベクトル化されたデータベースを用いた新しい検索・照合技術を取り入れることで、データから知識を引き出す手法を一新しました。
この新たな技術は、まずデータの埋め込み（Embedding）処理から始まります。各データは専用のAIモデルによって意味付けが行われ、ベクトルとして変換されます。ニューラルネットワークを活用したこの処理により、従来のツリー構造やハッシュ方式では得られなかった柔軟性と精度が実現されました。ユーザーは、シンプルな自然言語の問い合わせを行うだけで、求める情報やパターンを迅速に抽出することが可能となり、その結果、膨大なデータの中から高精度なインサイトを得ることができます。また、NVIDIAのGPU技術は、こうした高度なAI演算をリアルタイムで実行するための鍵となります。
特に注目すべきは、このAIデータエンジンが提供する全く新しいデータ処理のパラダイムです。これまでは、ファイル検索やデータクエリが人間による指示を元に行われ、手間がかかっていたのに対し、AIエージェントは自身でデータの文脈を解釈し、より深い意味での情報抽出を実現します。従来の検索技術では、例えば複数のPDFファイルや動画の中から関連する情報を見つけ出すためには、膨大な人手によるラベル付けや定型的なクエリが必要でしたが、新技術ではAIがそれらのデータを自律的に解析し、求める情報に対し最適な回答を導き出します。この革命的なプロセスは、企業のデータ管理において新たな価値を生み出し、作業効率の大幅な向上とともに、経営判断に直結するリアルタイムな情報提供を可能にするものです。
このセマンティックAIの導入は、単なる技術的進歩にとどまらず、業界全体に多大な影響を及ぼすと予想されます。たとえば、従来のデータベースは構造化データに特化していたため、非構造化データを扱うことが難しいという問題がありました。しかし、今回のベクトル化処理により、動画や音声、画像、PDFといった多様なデータも統一的に管理・解析が可能となり、あらゆる業種での利用シーンが広がります。医療、製薬、金融、教育など、各業界で従来蓄積されてきた膨大な無秩序な情報が、より意味のある形へと変換され、分析や意思決定に活かされる新たなステージが到来するのです。
また、この新たなシステムは、データのセキュリティや変更履歴の管理にも優れた仕組みを採用しています。各データオブジェクトがどのAIモデルを用いて埋め込まれたか、その後の更新がどのように行われたかが一目で把握できるため、不整合性や品質の低下を防ぐことが可能となります。具体的には、旧来のデータが最新の埋め込みと食い違う場合や、複数のAIモデルによって異なる埋め込みが行われた場合など、問題の原因を容易に特定し、適切な対策を講じることができます。さらに、AIエージェントは、ユーザーが求める情報の文脈や意味を自動的に解析するため、従来の単純な検索とは比較にならないほどの正確かつ迅速な結果を提供できるようになっています。
このようにして、NVIDIAのGPUによる高性能な加速計算と、NetAppの柔軟でスケーラブルなストレージシステム、そして最新のセマンティックAI技術が融合することにより、将来のデータ処理は従来の「検索して取り出す」から「AIがデータの意味を理解し、必要な情報を自律的に提供する」ものへと大きなシフトを遂げています。具体的に言えば、ユーザーは自然言語による対話を通じて、膨大なデータセットから求める具体的な情報を瞬時に引き出すことが可能になります。その結果、膨大な作業時間の削減や、業務全体の効率化が実現され、経営の戦略的意思決定においても大きなアドバンテージとなるでしょう。
この革命的なシステムの魅力は、技術面だけに留まらず、現場の実際の利用事例にもその効果が顕著に現れています。たとえば、ある大手企業では、従来数時間を要していたデータの抽出作業が、AIエージェントによる自動処理たった数分で完了するようになったという報告があり、これにより、企業の運用効率が飛躍的に向上したとのことです。
医療・製薬業界から広がる導入事例｜次世代AIプラットフォームがもたらす現場変革
この新時代を迎えたデータ管理と加速コンピューティングの融合は、単に技術革新としてとどまらず、実際の現場での運用効果が確実に実感されています。特に医療や製薬業界において、膨大なデータを効率的に管理・解析できる新プラットフォームは、創薬プロセスや個別化医療の現場に革命をもたらす可能性があります。企業だけでなく、医療研究機関でも活用が進んでいます。
また、イェール大学医学部などの医療研究機関においても、異なるデータモダリティ、すなわち研究データと臨床データの統合が求められる中で、この新システムはその期待に応える形で、オンコロジー分野の最先端研究を支えるプラットフォームとして活用されています。これにより、研究者は大量の文献や画像、各種計測データをシームレスに統合し、AIによる自然言語検索やセマンティッククエリを活用することで、従来は膨大な時間と労力を要していたデータの照合や解析を短時間で実施することができるようになりました。
さらに、この新技術は、セキュリティとコンプライアンスの面でも高い評価を得ています。製薬業界では、データの品質管理、追跡性、そして変更履歴の整合性が極めて重要であり、AIエージェントによるセマンティックなデータ処理は、こうした要求にも確実に応える設計となっています。各データオブジェクトがどのプロセスで生成され、どのように加工・保存されたかが、内部で厳密に管理されるため、データの信用性や再利用性が向上しているのです。これにより、研究や治療の現場では、不整合やエラーのリスクが極力排除され、常に最新かつ高品質なデータを活用できる体制が構築されます。
さらに、業界全体に目を向ければ、金融、教育、製造業といった多様な分野においても、膨大な非構造化データの効率的な管理とAIによるリアルタイム解析が求められています。従来は、情報の取得や検索に多大なエネルギーと時間が必要でしたが、新プラットフォームの導入により、自然言語での問いかけやAIエージェントの自律的処理により、ユーザーは直感的かつ迅速に情報へアクセスできるようになってきました。現場の担当者は、日常業務の中でAIに対して「この情報はどこにあるか」「最新のデータと以前のデータの違いは何か」などと問いかけるだけで、複雑なインデックスやクエリの知識を持たなくても、システムが自律的に対応する様を実感しています。
この先、データ管理とAI計算の連携はさらなる進化を遂げ、技術革新が産業構造全体を再定義する大きな転換期となるでしょう。企業が持つ膨大なデータ資産が、単なる情報の集積ではなく、各種分野でのインサイト提供や新品開発の原動力として活用される日も遠くありません。そして、この変革は、クラウドの垣根を超え、オンプレミス環境、さらにはエッジ側まで拡散していくと予測されています。
加えて、業界の専門家は、この新プラットフォームがもたらす変革を「産業革命の再来」と評しており、コンピュータ技術全体、ひいては社会全体の進化に大きく寄与するとの見方が広まっています。
すべてのデータが価値に変わる時代へ｜NVIDIA×NetAppが描く未来像
今回、NVIDIAとNetAppが共同で発表した革新的なプラットフォームは、これまでのデータ管理とコンピューティングの常識を完全に覆すものであり、加速コンピューティングとセマンティックなデータエンジンが融合することで、未来の業界標準を打ち立てる可能性を秘めています。エクサバイト規模のデータプール、ペタバイト級のネームスペース、近接データコンピュートの手法、そしてニューラルネットワークによる高精度なデータインデックス付け。これらすべてが一つのシステムに集約され、ユーザーは自然言語での問い合わせやAIエージェントの自律的なデータ解析により、瞬時に必要な情報へアクセスできるようになりました。医療、製薬、金融、教育など多岐にわたる分野で、このプラットフォームは既に実績を上げ、業務効率化と新たなビジネスチャンス創出に貢献しています。
また、従来のデータ管理システムの課題であったセキュリティやデータのトレーサビリティにも優れた改善がみられ、各企業は安心して新しいテクノロジーを導入できる環境を手にしています。GPUの高い計算能力とNetAppの統合データ管理技術が融合することにより、ユーザーは複雑なデータ環境を容易に扱い、戦略的な情報活用に基づいて迅速な意思決定ができるようになっています。
この新時代のプラットフォームは、単に技術や製品の話に留まらず、産業全体や社会全体のデジタルトランスフォーメーションを推進する鍵となるでしょう。各企業にとって、今後の競争力を高めるためには、従来のデータ処理方式に固執するのではなく、セマンティックなデータ革命と加速コンピューティングの相乗効果を最大限に活かすことが必須です。NVIDIAとNetAppの協力により誕生したこの革新技術が生む未来は、まさに「全てのデータが価値へと変わる世界」であり、その波及効果は今後も拡大していくことが確実です。
今後、技術の進化とともに、また新たな活用事例が次々と登場することが予想されます。この産業革命的な取り組みが、どのように企業の経営戦略や日常業務に変革をもたらすのか、注視する価値は十分にあります。今後もNVIDIAとNetAppの連携による革新技術から目が離せません。