AI導入だけでは足りない、Synologyが説く「データ基盤・復旧・ガバナンス」の重要性

AIの活用が企業で急速に広がる中、その基盤となるデータをどう管理し、保護していくのか。Synology Japanは11月11日、都内でメディアカンファレンスを開催し、AI時代を見据えた事業戦略や製品・ソリューションについて説明した。

AI時代の真の課題は「モデル」ではなく「データ」

冒頭に登壇した、Synology Japan 社長のJoanne Weng(ジョアン・ウェン)氏は「AI時代において、データはかつてないスピードで増加しており、これに伴いデータ保護の課題も大きくなっている。当社はデータストレージ・管理、データ保護、映像監視、ビジネス生産性の向上に至るまでワンストップで対応するソリューションを提供している。今後も好調な日本市場において、事業基盤の強化とさらなる成長を支援するさまざまな革新的なソリューションを投入していく」と強調した。

Synology Japan 社長のJoanne Weng(ジョアン・ウェン)氏

Synologyの4つのソリューション領域

続いて、Synology Japan 営業・マーケティング統括部門長の賴詠玲(ライ・エイレイ)氏がAI時代における課題について「どれだけ時代が変わっても中心にあるのはデータ。すでに、AIモデル自体は十分な性能に達しており、もはや最大の課題ではないと考えている。本当の課題は、その土台となるデータにある」との見解を示した。

Synology Japan 営業・マーケティング統括部門長の賴詠玲(ライ・エイレイ)氏

企業ではデータが拠点や部門、アプリケーションごとに分散している。同社によると、68%の企業がデータのサイロ化を最大の懸念事項として挙げているほか、企業データの75%がデータセンター外で生成・処理され、企業が平均897のアプリケーションを運用する一方、統合されているのは29%にすぎないという。

さらにAIで重要になるのが、文書やメール、チャット、監視映像、画像といった非構造化データだ。賴氏は「こうしたデータには企業にとって価値のある知識が含まれており、AIが理解・活用できるようになって初めて企業は情報資産を価値に変えることができる」と説明する。

とはいえ、すべてをクラウドへ移せるわけではない。コストに加え、プライバシーや規制、コンプライアンスなどの制約がある。Synologyは、価値の高いデータほど自社インフラにとどまりやすい状況をデータ重力(データグラビティ)と捉え、AI時代においてもオンプレミスやハイブリッド環境が重要になるとみている。

他方、AIによって生じる新たなリスクも懸念されている。ソフトウェアサプライチェーンに侵入する悪意あるパッケージの増加に加え、自律型エージェントが本番データを高速に作成・変更・処理することで、非決定論的なエラーが短時間でデータ破損につながる可能性を指摘している。

賴氏は「外部からの攻撃だけでなく、AI自体が生み出すリスクにも向き合う必要がある」と述べている。

日本企業の7割超がAI対応インフラを重視、具体的な投資先を決めた企業は約4割

では、日本企業はAI時代にどこまで備えられているのか。斉藤怜平氏は、国内のITプロフェッショナル573人を対象に実施した「2026年ビジネスにおけるAI変革に関する調査」の結果を紹介した。

Synology Japan セールスアカウントマネージャーの斉藤怜平氏

調査では、71%がAI対応インフラを重要と回答。インフラ整備では「データセキュリティの強化」が57.8%、「信頼性の高いバックアップと事業継続性の確保」が55.8%と上位を占めた。一方、具体的な投資先を挙げた企業では、ハイブリッドクラウド基盤が15.5%、オンプレミス基盤が15.2%とほぼ並び、パブリッククラウド基盤の11.3%を上回った。

AIインフラ整備の最優先はセキュリティとバックアップ/BCPとなっている

さらに、AIを悪用したサイバー攻撃に「十分に備えている」企業は3.0%、ランサムウェアからの復旧に「非常に自信がある」企業も4.9%にとどまる。AI導入ではデータセキュリティとプライバシーへの懸念が67.5%で最大の課題となった一方、従業員のAI利用を技術的に管理している企業は18.3%だった。

こうした結果から、斉藤氏は日本企業がAI時代に直面する課題を、AIを支えるインフラをどう整えるか、攻撃を受けてもどう確実に立て直すか、AIの使い方をどう可視化・統制するかの3つに整理する。

斉藤氏は「AI時代に問われているのは、AIを導入することそのものではない。それを支え、守り、正しく使うための準備だ」と指摘する。これに対してSynologyが注力するのが、「AI対応インフラ」「サイバーレジリエンス」「AIガバナンスと業務活用」の3領域だ。

AI需要でSSD・HDDもひっ迫、効率性も重視する「AI対応インフラ」

まず、AI対応インフラで高い性能が求められる領域に投入するのが「PAS7700」だ。エンドツーエンドのNVMeアーキテクチャに加え、アクティブ-アクティブ構成を採用。FS、RSシリーズの新世代モデルではGPUカードへの対応も広げ、オンプレミスでAIを動かす用途も見据える。

「PAS7700」の概要

同時に重要になるのがストレージ効率だ。AI需要の急拡大を背景にSSD、HDDともに供給がひっ迫しており、斉藤は「ストレージは待てば安くなる。必要ならいつでも買い足せる。その常識はもう通用しない」と指摘。

これに対して、アクセス頻度の低いデータを低コストのストレージへ自動移動する「Synology Tiering」や、重複排除・圧縮によるデータ削減技術を展開。高性能なストレージを重要なワークロードへ優先的に割り当て、既存容量を効率的に利用できるようにする。

「Synology Tiering」の概要

さらに、オンプレミスとクラウドを組み合わせる用途では、クラウドバックアップやオブジェクトストレージ、監視映像の保存、拠点間ファイル共有などを提供する「C2 One Storage」を用意する。

なお、現状ではNAND、DRAMの不足が注目を集めているが、同社における在庫には余裕があるため、発注から短期間で納品できるという。

「バックアップがある」だけでは足りない、サイバーレジリエンスを強化

2つ目のサイバーレジリエンスで前面に出すのが、データ保護専用アプライアンス「DPシリーズ」の中核に据えた「ActiveProtect」だ。ActiveProtectは、バックアップの管理からデータの保護、隔離、復旧までを統合するデータ保護ソリューション。専用アプライアンスのDPシリーズには、管理ソフトウェア「ActiveProtect Manager」を搭載する。

サイバーレジリエンスを支援する「ActiveProtect」

基本となるのは「3-2-1-1-0」の考え方で、3つのデータコピーを2種類の媒体へ保存し、1つを遠隔地、さらに1つを改ざん不可能またはオフラインの状態で保管。復旧テストでエラーが0であることまで確認する。

「3-2-1-1-0」の概要

ActiveProtectではWORM(Write Once, Read Many)技術により、設定した保持期間中のバックアップを書き換えられないようにするイミュータブルバックアップリポジトリ、ネットワークから切り離すエアギャップによるオフラインバックアップにも対応する。ファイル単位からシステム全体のベアメタル復元まで対応し、異なる仮想化基盤やクラウドへの復旧も可能としている。

イミュータブルバックアップリポジトリの概要

製品ラインは、小規模環境向けの「DP300」シリーズ、中規模向けの「DP5000」シリーズ、大規模環境向けの「DP7000」シリーズを展開。集中管理機能により、複数のDPシリーズを1つの画面から管理でき、環境の拡大に合わせてデータ保護基盤を拡張できるとしている。

「DPシリーズ」の製品ラインアップ

斉藤氏は「バックアップがあることと、確実に戻せることは同じではない」とし、バックアップそのものの保護と確実な復旧を一体として考える必要性を強調する。

データを自社管理下に、AIガバナンスと業務活用を両立

3つ目のAIガバナンスと業務活用では、「Synology Office Suite」を軸に企業内でのAI活用を支援する。

文書や表計算、メール、チャットなどの日常業務ツールをプライベートクラウド上で提供し、業務データを自社の管理下に置いたままAIを利用できる環境を構築。文書の推敲や校正、プレゼンテーション資料の作成、リアルタイム翻訳、文字起こしなどに加え、AIの操作ログ、アクセス権限、機密情報のマスキングにも対応する。