高まるストレージ戦略の重要性
将来的にストレージ市場は成長過程にあります。
欧州連合（EU）の各国では昨年8月「AI」法（Artificial Intelligence Act）が発効され、本年2月から段階的に施行されています。同法は企業の従業員に対するAIリテラシー（AIにひも付いたデータの適切な管理および分析スキル）育成とAI技術を用いた意思決定の根拠データの提示および適切な保管体制の構築を求めています。
ストレージ市場の活性化につながりやすいのが、AIによる意思決定で利用した検討や分析材料と言ったデータ類、またコンプライアンスを重視した有効なデータ保存策の立案と実現なのです。
ビジネスチャンス
AI技術の導入が進み、制定された法の影響が現れ始めるのは数年先。AI技術が信頼を得て、活用が進むにはまだまだ時間がかかる見通しです。逆に言えば、信頼を得さえすれば一挙に劇的な成長を遂げる可能性が高いと言えます。
たとえば人間に代わりタスクを自動実行する「AIエージェント」の果たす役割もビジネスチャンスとなる可能性があります。
AIエージェントと生成AIは、どちらも人工知能の一種と言えますがそれぞれ特長的なのが、「AIエージェント」はユーザーの質問や問い合わせに答え、予約を取る・質問へ回答するなど特定のアクションの自動化に最適であり、対して生成AIは文章・画像生成など、よりクリエイティブな作業向け。
例えるならエージェントが既存情報から適切な行動を取捨選択するのに、生成AIは新しい情報を創出すると言った住み分けがなされています。
AIエージェントの仕組み
AIエージェントが相互に作用する物理的な空間は、エージェントが情報を収集、意思決定を行う基盤インフラ。たとえば、スマートホームにおけるAIエージェント利用では家庭内の各種デバイスと連携してスマート家電製品等の適切な操作を行えるようになります。
次にセンサーは、AIエージェントが環境からデータを収集するためのツール。これによりエージェントは、リアルタイムで状況を把握しつつ必要情報を取得。たとえば自動運転車のAIエージェントは、カメラやライダーなどのセンサーを使って道路状況を認識して危険性が高まるとアラートを出せます。
意思決定では、収集したデータから最適な行動を選択、機械学習やディープラーニング等のアルゴリズムを用いた複雑な問題にも解決能力が見込まれているのです。
課題の解決策
今後課題となってくると指摘されているのがAI活用で生み出された大量のデータ整理や分析に伴うバイアスや重複を取り除いた的確でスムーズな意思決定。ストレージを使いこなせるノウハウやスキルがなければこうした課題の解決にはつながりません。
またAIエージェントを搭載したアプリや機能の活用が進めば、ストレージもまた必要性が高まることは論を俟ちません。高騰する電気料金などのコストを削減しつつ、業務に最適なストレージ活用につながる適切なアイディアを出せるかが将来問われてくるのです。
