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テクノロジー2026/6/19 6:15:00
米Everpure、社内のデータを整備し“AI-Ready”に変える「Everpure Data Intelligence」を発表

米Everpure、社内のデータを整備し“AI-Ready”に変える「Everpure Data Intelligence」を発表

出典: クラウド Watch (原典を開く)

ニュース概要

米Everpure(旧社名:Pure Storage)が年次イベント「Pure Accelerate 2026」に合わせて発表した内容について、6月18日、日本法人のピュア・ストレージ・ジャパン株式会社が、報道向けに説明会を開催した。

解説

皆さんは、AI(人工知能)が私たちの生活や仕事を大きく変えようとしている、という話をよく耳にするでしょう。でも、AIが真価を発揮するためには、質の良いデータが不可欠なんです。例えるなら、料理人がどれだけ腕が良くても、食材が新鮮でなければ美味しい料理は作れませんよね。AIも同じで、どんなに高性能なAIモデルでも、元になるデータがごちゃごちゃしていたり、バラバラだったりすると、期待通りの結果は出せません。

今回、アメリカのEverpure(旧社名:Pure Storage)という会社が発表した「Everpure Data Intelligence」は、まさにこの「AIの食材を整える」ための新しいサービスなんです。Everpureはこれまで、企業が使うデータを効率的に保存する「ストレージ」という分野で有名な会社でした。皆さんがスマホやパソコンで写真を保存するように、企業も大量の顧客情報や取引データなどを保存しています。Everpureは、その保存のプロフェッショナルだったわけです。

しかし、AI時代になり、ただデータを保存するだけでは不十分になってきました。AIに「このデータを使って、こんなことを分析してほしい」と指示しても、データがどこに何があるのか、どんな意味を持つのかが分からなければ、AIは何もできません。まるで、図書館に本がたくさんあるのに、目録がなくてどこにどの本があるか分からない、という状態に近いかもしれません。

「Everpure Data Intelligence」は、企業の中に散らばっている様々なデータを一つにまとめて、AIが使いやすいように「整理整頓」するお手伝いをします。具体的には、データがどこにあるかを探し出し、それがどんな種類のデータなのかを自動で分類し、さらに「このデータは個人情報だから慎重に扱おう」といったルールを適用できるようにするんです。これによって、企業はAIを導入する際に直面する「データの準備が大変」という大きな課題を解決できるようになります。

このサービスは、AIをビジネスに活用したいと考えている多くの企業にとって、非常に魅力的なものとなるでしょう。これまでデータ整理に費やしていた時間や労力を大幅に削減できれば、もっと早く、もっと効率的にAIを導入し、新しいサービス開発や業務改善につなげられるからです。データが整理され、AIがスムーズに利用できるようになれば、私たちの生活もさらに便利になるかもしれませんね。例えば、よりパーソナルなサービスが提供されたり、医療分野での診断精度が向上したりと、その可能性は無限大です。

関連データ

世界の企業が抱えるデータ管理の課題
多くの企業がデータサイロ(データが部署ごとに孤立している状態)に悩んでおり、データの統合と管理がAI活用における最大の障壁の一つとなっている。
出典:ガートナーなどの調査機関
データ準備にかかる時間
AIプロジェクトにおいて、データサイエンティストがデータ準備(収集、クリーニング、整理など)に費やす時間は、全体の作業時間の約80%を占めるという報告もある。
出典:各種業界レポート
データストレージ市場の成長
世界のエンタープライズストレージ市場は、年々拡大を続けており、特にクラウドストレージやフラッシュストレージの需要が高まっている。
出典:IDC
AI市場の拡大予測
世界のAI市場は、2020年代後半にかけて年率20%以上の成長が見込まれており、その基盤となるデータ活用技術の重要性が増している。
出典:PwC

今後の予測

Everpureの「Data Intelligence」のようなサービスは、今後のAI活用において非常に重要な役割を果たすでしょう。考えられるシナリオはいくつかあります。

まず一つ目のシナリオは、「データインフラの標準化」です。これまで各企業がバラバラに行っていたデータ整理の方法が、Everpureのようなベンダーによって提供されるツールで標準化され、AI導入のハードルが大きく下がる可能性があります。これにより、中小企業でもAIを導入しやすくなり、ビジネス全体でのDX(デジタルトランスフォーメーション)が加速するかもしれません。

二つ目のシナリオは、「データガバナンスの強化」です。データが整理され、どこにどんなデータがあるか、誰がアクセスできるか、といった情報が可視化されることで、企業はデータ漏洩のリスクを減らし、プライバシー保護の規制(GDPRなど)にも対応しやすくなります。これにより、企業はより安心してAIを活用できるようになるでしょう。

しかし、一方で課題も残ります。AI技術は日進月歩で進化しており、それに合わせてデータ活用のニーズも変化していきます。Everpureのようなベンダーは、常に最新のAI技術や企業のニーズに対応し、サービスをアップデートし続ける必要があります。また、異なるベンダーのシステムとの連携(相互運用性)も重要になってくるでしょう。企業が特定のベンダーに縛られず、自由に最適なツールを選べる環境が求められます。将来的には、AIが自らデータを整理・準備するような、さらに高度な自動化が進む可能性も考えられます。

ニュースタイムライン

  1. 2026年6月3日

    GitHub - atsushi-green/ds-ai-coding-skills: A collection of AGENTS.md configurations, skills, and prompts tailored for Data Scientists to maximize productivity with AI coding assistants.

    はてなブックマーク IT

  2. 2026年6月4日

    PwCコンサルティング、AIトランスフォーメーション支援サービス「Future Ready Workflow Design」を提供(クラウド Watch)

    Yahoo!ニュース IT

  3. 2026年6月4日

    PwCコンサルティング、AIトランスフォーメーション支援サービス「Future Ready Workflow Design」を提供

    クラウド Watch

  4. 2026年6月5日

    PwCコンサルティング、新サービス「Future Ready Workflow Design」開始 AI導入の構想から定着まで支援(BCN)

    Yahoo!ニュース IT

  5. 2026年6月11日

    Deep Data Securityで実現するNL2SQLのアクセス制御

    Qiita 人気記事

  6. 2026年6月12日

    AI Readyな設計書を目指して。人もAIも読みやすい設計書管理

    Qiita 人気記事

  7. 2026年6月13日

    How the Open Knowledge Format can improve data sharing | Google Cloud Blog

    はてなブックマーク IT

  8. 2026年6月16日

    AI時代を支える「水冷」が主役! Data Center Summitエリアで見えた次世代インフラの最新動向

    クラウド Watch

  9. 2026年6月16日

    Data + AI Summit 2026 初日Keynote:Genie Ontology を現地スライドで読み解く

    Zenn

  10. 2026年6月20日

    [DATAで見るケータイ業界] 国内モバイルキャリア投資、2024年度は1.3兆円――2025年度は横ばい、2026年度は10%以上増へ

    ケータイ Watch

参考引用

社内のデータを整備し“AI-Ready”に変える

クラウド Watch

日本法人のピュア・ストレージ・ジャパンが説明会

クラウド Watch
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