モダンな技術革新は、コアオートメーションの境界を超えました。現在、このようなシステムがネイティブなインテリジェンスを備え、学習し、機能を適応させ、自ら選択することが広く期待されています。こうしたインテリジェントシステムの例には、音声アクティベートアシスタント、異常行動を認識できる高度なカメラ、代替治療を提案できる医療プログラムなどがあります。 このようなシステムの核心的な構成要素は、2つのコア変革テクノロジー、人工知能（AI）とクラウドコンピューティングです。AIは人間の心における発達プロセスと同様に、システムの学習と進化の能力を支え、クラウドコンピューティングは、このようなシステムのグロー

APIファーストソフトウェア開発とは、API（Application Programming Interface）を他のシステムやアプリケーションに先立って設計、文書化、開発する方法論を指します。このアプローチでは、APIが、さまざまなコンポーネント、アプリケーション、サービス、統合が互いにどのようにやり取りするかを決定する基礎的なビルディングブロックになります。 eコマース向けモダンアーキテクチャでは、APIファースト設計はマイクロサービスで普及しており、モジュール性、再利用性、一貫性、容易な統合を必要とするコンポーザブルコマースプロジェクトで重要な役割を果たします。これらのプラットフォー

リアルタイム分析とAI市場におけるニュースや動向を追いかけるのは大変な作業です。幸い、弊社スタッフが毎週収集した情報をまとめてお届けします。メールで受け取りたい方は、こちらから登録してください！ The Linux Foundationは、異なるベンダーとフレームワークのAIエージェント間で発見、アイデンティティ、メッセージング、オブザーバビリティを可能にするオープンソースインフラストラクチャAGNTCYプロジェクトを歓迎しました。Cisco、Dell Technologies、Google Cloud、Oracle、Red Hatが、Linux Foundationのガバナンス下でAGNT

今日のイノベーションに関連するテクノロジー拡大における最大の問題の一つは、どう電力を供給するかです。企業はローカルストレージからクラウドへ移行しましたが、AIのような新技術があっても、インフラをどこに置くかを決めなければなりません。CoreSiteの最新レポート「2025 State of the Data Center」では、企業がハイブリッド環境全体でワークロードを最適化するために、いかに複雑なバランス調整を行っているかが明らかにされています。 「2025 State of the Data Center」レポートの主要な発見とは？ デジタルトランスフォーメーションの追求において、一時は

リアルタイム分析とAI市場におけるニュースや動向を追いかけるのは大変な作業です。幸い、弊社スタッフが毎週収集した情報をまとめてお届けします。メールで受け取りたい方は、こちらから登録してください！ MLCommonsは、機械学習（ML）ワークロード向けストレージシステムの性能を、アーキテクチャ中立的、代表的、再現可能な方法で測定する業界標準ベンチマークスイートMLPerf Storage v2.0の結果を発表。このラウンドでは、参加組織が大幅に増加、提出組織の地理的代表性が向上、テスト対象システムの多様性が拡大しました。 ベンチマーク結果によると、ストレージシステムの性能は急速に向上し続けて

リアルタイム分析とAI市場におけるニュースや動向を追いかけるのは大変な作業です。幸い、弊社スタッフが毎週収集した情報をまとめてお届けします。メールで受け取りたい方は、こちらから登録してください！ HPEは、NVIDIA AI Computing by HPEポートフォリオの進展を発表し、AIライフサイクル全体を通じてエンタープライズ顧客を支援します。この取り組みはNVIDIA AI Enterpriseとの統合を強化し、最新のNVIDIA AIモデルとNVIDIA BlueprintsをHPE Private Cloud AIにもたらします。 HPEはまた、NVIDIA Blackwell

製造業のリーダーは、運用精度の向上、安全性の強化、製品品質の改善のために、AIとコンピュータビジョンをますます採用しています。スマートカメラとAI搭載センサーは、モダンな産業インテリジェンスの不可欠な構成要素となっています。 しかし、高忠実度の視覚データをリアルタイムインサイトに活用しようとすると、多くの組織が厳しい現実に直面します：クラウドファーストアーキテクチャでは追いつけないのです。ネットワーク輻輳、高レイテンシ、膨らむストレージコストの間で、すべてをクラウドに送ることは、モダンな工場現場の要求には到底スケールしません。 これらの課題に対処するため、製造業者はエッジファースト、ストリ

あらゆる業界で、データエンジニアとデータサイエンティストは、ファイル共有の中に隠れ、さまざまなシステム内にロックされているデータをより良く活用しようとしています。彼らは、市場をより深く理解し、新製品・サービスを創出し、ビジネス運営と顧客関係を改善するため、AIと分析ツール用のワークフローを作成するためにこのデータを必要としています。 この方程式のもう一方の側面は、エンタープライズデータが、ビジネスだけでなくIT内部でも十分に理解されていない十分なリスクをもたらすことです。例えば： データストレージとバックアップは、イノベーション、サイバーセキュリティ、優れた顧客体験に資金を割く必要があると

ソブリンAIは、ヨーロッパのデータセンターでのモデル訓練で始まり、そこで終わるものではありません。むしろ、ソブリンAIとは、AIのデータ、インフラ、意思決定を完全に制御し、あらゆる段階で信頼、コンプライアンス、独立性を確保する力です。真の主権は、データライフサイクル全体に対するエンドツーエンドの制御から始まります。実際、2024年のGartner予測では、2027年までに生成AIを導入する企業の70%が、パブリッククラウドGenAIサービスを選択する際にデジタル主権とサステナビリティを優先するとされています。 エンドツーエンド制御がゲームチェンジャーである理由 あなたが高級自動車メーカーを経

かつて、ハイパースケールパブリッククラウドプラットフォームへの移行の主たる理由は、インフラメンテナンスビジネスから脱却することでした。IT部門は物理サーバーの管理や、オンプレミスハードウェア依存に伴う拡張性の制約から解放されたかったのです。そこで企業はパブリッククラウドへ移行し、サーバーをオンデマンドで借りられるようになりました。 今でも、インフラへの容易なアクセスがクラウド移行の主な理由だと思われがちです。しかし現実には、ハイパースケールクラウドプラットフォームの価値は、Infrastructure-as-a-Service（IaaS）をはるかに超えて広がっています。だからこそ、イノベーシ

インフラ分野で働くなら、データ重力の作用を肌で感じたことがあるはずです。理想的でプリステインで柔軟なアーキテクチャを計画・構築し、しばらくそれを眺めて満足します。次にデータを追加します。そしてデータが増え続けます！突然、ワークロードがデータの周りに集まり、サービスがデータのたまたま存在する場所にデプロイされ、アーキテクチャ決定がビジネス優先順位ではなくストレージの場所によって静かに決められていきます。 最初は些細なことです。ここで数ミリ秒のレイテンシ、あそこで少しのエグレス費用。だが時が経てば、ワークロードの移動が戦略的選択ではなく、ヘラクレスのような労働となるシステムを管理することになりま

ハイブリッドクラウドは、既存インフラの信頼性を確保しながらモダナイズを進める企業にとって、定石の戦略となっています。オンプレミスシステムとクラウド環境を組み合わせることで、組織はデータの潜在能力を最大限に引き出し、アジリティを高め、ワークロードを最適化できます。このアプローチにより、重要データへのシームレスなアクセスが可能になり、サイロが解消され、全体的な運用効率が向上します。データ量が増え続ける中、ソリューションは現在のニーズに対応するだけでなく、将来の要件をサポートする柔軟性も備える必要があります。半数以上の組織が、クラウド機能を利用可能なリソースと整合させ、統合を効果的に管理し、新興テク

リアルタイム分析とAI市場におけるニュースや動向を追いかけるのは大変な作業です。幸い、弊社スタッフが毎週収集した情報をまとめてお届けします。メールで受け取りたい方は、こちらから登録してください！ Confluentは、今週のCurrentカンファレンスで複数の発表を行いました。今年のテーマ「リアルタイムデータとAIが出会う場所」は、AIイニシアチブを開発する人々が、ストリーム、イベント、その他のデータインモーションを取り込む必要性が高まっていることを示しています。カンファレンスでの発表はこの需要を反映しています。具体的には以下を発表しました。 Confluent Intelligence

AI運用を単一のデータセンターや集中型クラウド施設で完結させていた時代は終わりました。モダンAIアプリケーションは、高度に分散したサービスと機能を活用する必要があります。これらのリソースをシームレスに統合するには、ネットワーキングへの新たなアプローチが必要です。そこで登場するのがNaaS（Network-as-a-Service）です。名前が示す通り、プロバイダーが接続性、セキュリティ、管理といったネットワーキング機能を、オンデマンドで、通常はサブスクリプションベースで企業に提供するクラウドサービスモデルです。 モダンAIアプリケーションの仕組みをざっと見れば、NaaSの必要性がわかります。

リアルタイム分析とAI市場におけるニュースや動向を追いかけるのは大変な作業です。幸い、弊社スタッフが毎週収集した情報をまとめてお届けします。メールで受け取りたい方は、こちらから登録してください！ Snowflakeの発表 Snowflakeは今週、複数の分野にわたる発表を行いました。まず、Snowflake IntelligenceがSnowflakeのグローバル顧客ベース向けに一般提供（GA）開始となりました。Snowflake Intelligenceは、自然言語で複雑な質問に答え、全従業員の指先にインサイトを届けるエンタープライズ・インテリジェンス・エージェントです。さらに、構造化テー

アナリストはクラウドデータベースとDBaaS市場を2025年に約240億ドル規模と試算し、2030年まで約20%のCAGRを予測しています。ドライバーには、クラウドネイティブアーキテクチャへの移行、AIとIoTデータの増大、グローバルに分散した低レイテンシデータサービスへの需要が含まれます。 特筆すべきは、クラウドデータベース市場が2025年に転換期を迎えていることです。もはや単なる「クラウド上のデータベース」ではなく、ベンダーがベクトル検索、自動化、サーバーレス経済性をサービスに直接組み込む競争を繰り広げる、企業のデータとAIのコントロールプレーンになりつつあります。 2025年クラウドデー

AIモデルのトレーニングと実行はしばしば分散型の取り組みです。さまざまなコンピュートとデータリソースが通常、パフォーマンス最適化とコスト削減のために戦略的に導入されます。このような分散モデルは、異なる要素を接続する基盤となるネットワークインフラストラクチャに新たな重点を置かせました。今週、テキサス州アーリントンで開催されたGNE 2025カンファレンスでは、AIのこのネットワーク側面が焦点となりました。 年次Global NaaS Event（GNE）でのAIの影響は、カンファレンス全体で明らかでした。過去数年間、カンファレンスのメインテーマはNetwork-as-a-Service（NaaS

リアルタイム分析とAI市場のニュースと動向を追い続けるのは大変な作業です。幸い、私たちが毎週スタッフが収集した項目をまとめてお届けします。メールボックスで受け取りたい方は、こちらから登録！ MLCommonsが、MLPerf Training v5.1ベンチマークスイートの新結果を発表。AIエコシステムの急速な進化と豊かさの増大、および新世代システムからの大幅なパフォーマンス改善を強調。このラウンドでは、生成AIシナリオに焦点を当てた2つのベンチマークテストで、バージョン5.0結果を大幅に上回るパフォーマンス改善を記録し、ムーアの法則で予測される改善率を上回りました。 バージョン5.1は、提出

リアルタイム意思決定によって駆動される業界（製造、輸送、通信、公共安全など）では、データはもはや時折のバッチで生成されるものではありません。センサー、機械、移動資産、デジタルアプリケーションから、継続的に、かつ大規模に到着します。そのデータを分析のためにクラウドやデータセンターに集中化することは一度は効率的に見えましたが、今日のデータストリームの量、速度、重要性が、従来のバックホールファーストアプローチの深刻な限界を露呈させています。 長年にわたり、このようなデータストリームを日常的に扱い、リアルタイムインサイトに活用したい組織は、データが生成されるエッジに分析を移してきました。ますます、デー

リアルタイム分析とAI市場のニュースと動向を追い続けるのは大変な作業です。幸い、私たちが毎週スタッフが収集した項目をまとめてお届けします。メールボックスで受け取りたい方は、こちらから登録！ エネルギー省が、Genesis Mission（ジェネシス・ミッション）と呼ばれる新しいイニシアチブを主導します。人工知能（AI）の力でアメリカの科学とイノベーションを変革することが目標です。この取り組みは、現在のAIと先進コンピューティングの発展を活用し、10年以内にアメリカの科学とエンジニアリングの生産性とインパクトを倍増させることを目指しています。 このプログラムは、約40,000人のDOE科学者、エ