最新調査で明らかに：データの継続的な蓄積により AIインフラの経済性が再構築されつつある
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WD協賛のグローバル調査、AIによるデータ量の増加、長期保存、 過去データの再活用が大規模なAIインフラのあり方を変革していることを示すに
AI駆動型データ経済を支えるストレージ基盤を提供する
ウエスタンデジタル（Nasdaq: WDC、以下「WD」）は本日、 IDCによる最新のグローバル調査に協賛したことを発表しました。これまでAIインフラに関する議論は、コンピュート性能を中心に展開されてきました。しかし、IDCが新たに実施した本グローバル調査では、企業がAIを大規模に展開する際に対応すべき重要な要素として、個々のコンピュート処理が完了した後も継続的に蓄積・保持されるデータの存在が明らかになりました。
今回、WDが協賛したIDCのホワイトペーパー「Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era」では、調査対象企業において、AIの普及に伴ってデータストレージに対する要件が構造的に拡大していることが明らかになりました。企業はより多くのデータを生成するとともに、そのデータに対してより高い価値を見出し、より長期間にわたって保持しているため、AIワークロード向けに過去データを再び活用する動きが強まっています。
その結果、AIがデータを必要とする一方で、既存データの新たな価値創出の可能性を高めるという、データの複合的な成長サイクルが生まれています。コンピュート要件はワークロードや投資サイクルによって異なるものの、AIによって生成されたデータは継続的に蓄積されるため、AIインフラ設計においてストレージ容量、アクセス性、経済性がますます重要な検討事項となっています。
本ホワイトペーパーの主な調査結果：
AIがデータの複合的成長サイクルを創出
- 調査対象企業の94.7％が、過去12カ月間でAIおよび生成AIの導入により保存するデータ量が増加したと回答。 - 61％の企業が、過去1年間でAIを起因としたデータ量が25％以上増加したと回答。また、74％が今後3年間でデータ量が25％以上増加すると予測。 - 85.4％が、過去12カ月間でデータレイクの容量が増加したと回答。 - 調査対象企業の59.4％が、合成データ、推論結果、モデルログなどを含むAI生成データを、データレイクの容量増加を促す主要因として挙げた。
データはより長期間保持され、より価値の高い資産へ
- 約95％の企業が、AIおよび生成AIの導入によって組織内データの価値が高まったと回答。 - 74.3％が、AIおよび生成AIによってデータの保持期間が長期化したと回答。 - 75.9％が、AIワークロードを支援するため、アーカイブ済みのコールドデータを再びオンライン環境へ戻すケースが増加していると回答。 - 96％が、AI推論や検索拡張生成（RAG）アプリケーションを支えるため、より高速なアーカイブデータ取得が必要になると予想。
AIインフラはデータライフサイクル全体を見据えた設計が必要
- 調査対象企業では、エンタープライズデータの74.6%がウォーム、クール、コールドの各ストレージ階層にて保存。 - データレイク容量の60％以上は、コールドデータまたは低頻度アクセスデータが占める。 - 98.2％が、ストレージ選定において、テラバイトあたりの総保有コスト（TCO）が重要、または非常に重要であると回答。
WDの最高経営責任者であるアーヴィング・タンは、次のように述べています。「ここ数年、AIインフラに関する議論はコンピュートを中心に展開されてきました。しかし、AIを動かしているのはデータです。企業はより多くのデータを生成し、それをより長期間保持するとともに、既存データから新たな価値を創出する方法を模索しています。コンピュート要件は今後も変化していきますが、大規模なデータを保存、管理、活用するための基盤の必要性はさらに高まり続けます。この基盤こそが、AIの進化を左右する重要な要素となるでしょう。」
コンピュートサイクルから継続的なデータライフサイクルへ
AIワークロードは、学習データセット、モデルチェックポイント、推論結果、ログ、合成データなど、ライフサイクル全体を通じてデータを生成します。これらのデータの多くは、処理を担うコンピュートサイクルとは異なり、ワークロード完了後も残り、将来的なAIアプリケーションの入力データとして活用できる可能性があります。本調査結果は、企業がより多くのデータをより長期間保持し、既存データの新たな活用方法を見出すことで、ストレージ要件が構造的に拡大していることを示しています。
AIによる過去データの再活用へ
今回の調査では、従来のアクティブデータとアーカイブデータの境界も変化していることが明らかになりました。過去データがAIワークロードにおける価値ある入力情報となる中、これまで利用されずに保存されていたデータが再びアクティブなデータライフサイクルへ組み込まれつつあります。これにより、必要な時にデータをどのように保持、管理、そして利用可能な状態にしておくべきかについても、新たな考え方が求められています。
AIインフラは単一のストレージ階層ではなく、システム全体として設計する必要がある
こうした変化は、AIデータライフサイクル全体を考慮したストレージ設計の重要性を改めて示しています。データ量の増加、保持期間の長期化、過去データの再活用が進む中で、企業はワークロード要件に応じて、性能、容量、アクセス性、経済性のバランスを取る必要性が高まっています。AIを展開する大規模な環境においては、データの保存先だけでなく、そのデータを保存・利用するためにどれだけのコストが必要かが、重要なアーキテクチャ上の判断要素となります。
大規模環境でデータを経済的に管理する能力は、もはや二次的なインフラ要件ではありません。AIを成功に導くための重要な要素となりつつあります。
WDが協賛したIDC White Paper「Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era」の全文（英語）はこちらからご覧いただけます：
https://www.westerndigital.com/resources/white-paper/idc-hdds-ai-era
調査概要
本IDCホワイトペーパーは、AIインフラストラクチャまたはデータストレージに関する意思決定を直接担当する、7カ国のITおよびビジネス部門のマネージャー職以上である意思決定者763名を対象とした定量調査に基づいています。さらに、IDCはストレージ業界のシニアリーダー3名を対象に詳細な定性インタビューを実施し、導入状況の実態や変化する顧客ニーズについて、さらなる考察を提加えました。
出典： IDC White Paper, Sponsored by Western Digital Corporation, Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era, Doc. #US54789026, September 2026.
WDについて
WD（Western Digital）は、AI駆動型データ経済において確実性を支えるストレージインフラを構築しています。革新の最前線に立ち、世界有数のハイパースケーラー、クラウドサービスプロバイダー、そして企業と連携し、実証済みで信頼性の高いストレージソリューションを大規模に提供しています。革新と実行力を重視する企業文化のもと、WDはお客様が世界中のデータを安心して保存・保護・活用できるよう支援しています。詳細はWDのLinkedIn、または
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