オブジェクトストレージで賢いAI（人工知能）を創る AI（人工知能）や機械学習の登場は、PCが行った過去20年間のように、ビジネスの世界をまったく違う姿にするでしょう。企業は膨大なデータを集め、保存し、機械学習に使い、ビジネスや消費者ニーズに正確にマッチしたリアルタイムな決定をするAI活用型に変貌してゆきます。私たちは、既にアマゾンのようなショッピングサイトにおけるリコメンデーションや、東京で行われている車種にマッチした広告を配信するデジタルビルボードで、この事例を目にしています。しかし、これは単なる始まりに過ぎません。これからAIがビジネスの世界をどう変革するかは、誰もわかりません。それは、PCが引き起こしている、限りない変化と同じことです。 トレーニングデータがAI対応の鍵 AIと機械学習はトレーニングデータの質と量で決まります。図書館で育てられたIQの高い子供は、情報が与えられず育つよりも遥かに知識が多いでしょう。ビジネスに価値あるAIのために、ストレージ業界は重要な役割を果たします。よりインテリジェントな技術に力を入れるということは、膨大な非構造化データを蓄えておかねばならないことを意味するからです。AIソフトウェアを搭載した強力なコンピューターは、トレーニング過程のデータを処理します。トレーニング終了後、AIソフトウェアが創造した「知能モデル」は効率性が検証されます。それを改良する次のトレーニングを実行するためには、追加データを集め、既存データを再構成します。 ひとつの例ですが、特定の車種を自動認識するディープラーニングのソフトウェアをトレーニングするためには、数千枚の画像に車種名のタグを付けなければなりません。同じくらい重要なことは、他の車種は違うと教えるために、他の車種数千枚の画像にもタグ付けをすることです。つまり、学習の効率性は、完全にトレーニングデータに依存するのです。 同様に、ビジネスのノウハウや知財といったデータは、AIの世界における重要な差別化要因になります。ビジネスにおいては、トレーニングデータを他の重要機密情報と同様に保護しなければなりません。 そのため、AI対応する企業は、以下が必要です。 1． 膨大な非構造化データを経済的に保存できる 2． … Read More

現在、メディアアセットは画像・映像です。これらのデータ保管のためには、どのように、またどの程度ストレージを使っているのでしょうか？　これが40年分あるとしたらどうしますか？　現在使っているソリューションは、これまでと同じ効率性を維持できるでしょうか？ 現状、テープ保管がメディアアセットのアーカイブのために多く使われています。しかし、テープは寿命が限られているうえ、様々な制約を妥協せざるを得ないソリューションです。長期保管を考えると、テープの利用は徐々に少なくなっていくでしょう。 サタデーナイトライブをご存知でしょうか。テープ保管を考え直す良い例になります。サタデーナイトライブは、米国における代表的な長寿番組で、826エピソードと2966人の出演者からなるコンテンツを42シーズンに亘り放映してきました。そのデータ量は数ペタバイトにもなり、42年分のアーカイブデータが２つのデータセンターに保管されています。 それはまさに大量のデータです。そのデータを簡単に活用できなければ、膨大なアーカイブは無駄になってしまいます。このことがまさにサタデーナイトライブが、42年分のアセットをデジタル化して保存するために、オブジェクトストレージを活用する理由なのです。 もし、メディアアセットが単なるコールドストレージに保管されているのなら、考え直す時が来ています。まさにサタデーナイトライブが行っているように、効率的なアーカイブソリューションがあれば、ワークフローを大きく向上させ、40年間のアセットを収益化できるからです。