企業がAI活用を本格化させる中、単なるストレージ容量の拡大にとどまらない「AI-Readyなデータ基盤」への刷新と、ベンダー・パートナーとの共創モデルへの移行がビジネス成果創出の鍵となっています。米ネットアップ（NetApp）が発表した2027年度の事業戦略は、AI需要の急増とデータセキュリティ意識の高まりを背景に、従来の機器再販型から顧客の課題解決を伴走支援する構造的転換を示しています。
ネットアップの日本市場戦略と背景にある市場構造
ネットアップ日本法人における2026年度の売上高は、グローバル全体の成長率（5％）を大きく上回る40％近い成長を記録しました。この背景には、AIビジネスの普及に伴うデータ容量の絶対的増加に加え、BCP（事業継続計画）やサイバー攻撃への対応としてデータ保全需要が大幅に高まったことが挙げられます。
同社は2027年度（2026年5月～2027年4月）に向け、以下の3つの戦略軸を提示しています。
- 産業・地域特性と技術の融合： 地域の電力供給や人材リソースの制約、製造業等の産業特有の課題（予兆保全や品質改善など）を考慮したデータ基盤提案を行う。
- 設計原則に基づく伴走型アプローチ： 体系化された設計原則「NetApp Intelligent Data Infrastructure Design Principles」を活用し、課題定義からラボ実証（PoC）、本番環境での成果創出まで一貫して支援する。
- パートナーシップの質的転換： 単なる製品の再販モデルから、初期の課題特定や提案を共同で行う共創モデルへとシフトする。
なぜ「AI-Readyなデータ基盤」が実務において重要なのか
多くの企業において、AIプロジェクトが実稼働に至らない原因は、コンピュート（GPUなど）の不足だけでなく、分散したデータの収集・整理・安全な提供を行う「データパイプラインのボトルネック」にあります。AI時代におけるデータインフラは、単にデータを格納する静的な保管庫ではなく、学習・推論に必要なデータへ低遅延かつ高度なセキュリティを保ちながらアクセスできる動的な基盤でなければなりません。
実務への実装・活用に向けた課題と解決策
データ基盤の再構築にあたり、企業が直面する課題とそれに対する解決アプローチ、実務への影響は以下の通り整理できます。
| 導入・運用の課題 | AI-Ready基盤による解決アプローチ | 実務・ガバナンスへの影響 |
|---|---|---|
| データのサイロ化とアクセス遅延 | 統一的な設計原則に基づくデータパイプラインの共通化 | データ準備期間の短縮とAI開発サイクルの高速化 |
| サイバー脅威や災害によるデータ損失リスク | セキュリティ対策とバックアップ機能が統合されたデータ保全技術の導入 | BCP（事業継続性）の向上とコンプライアンス強化 |
| PoCから本番環境への移行ハードル | 検証用ラボ環境の活用と構想段階からの伴走支援アプローチ | 導入失敗リスクの低減と早期の成果創出 |
売上数値から「成果指標」への評価体系のシフト
ネットアップの斉藤千春代表執行役員社長が「顧客の成果創出がどれだけできたかをきっちり測りたい」と示唆しているように、技術インフラの評価指標は従来の単なる容量や販売額から、実際のビジネスプロセスにおける効果創出度へと移行しつつあります。IT部門やDX推進担当者も、インフラ投資の評価指標（KPI）を「システムの稼働率」から「AI活用や業務改善の成果への貢献度」へと切り替えていく視点が求められます。
よくある質問
Q1. 「AI-Readyなデータ基盤」とは具体的に何を指しますか？
AIモデルの学習や推論に必要なデータを、適切な権限管理と高いセキュリティを保持したまま、高速かつシームレスに供給できる状態に最適化されたデータ管理環境を指します。
Q2. ベンダーとの「共創モデル」は従来の導入プロセスとどう違いますか？
従来のモデルでは自社で仕様を策定して機器を発注・購入する形式が一般的でしたが、共創モデルではビジネス課題の設定段階からベンダーやパートナーが参加し、ラボでの実証を経て成果が出るまで共同で最適化を進める点が異なります。
Q3. 地域特性（電力や人材）はデータ基盤選定にどう関係しますか？
データセンターの設置やクラウド利用に関する電力効率、現場での保守運用に必要な専門人材の確保状況は地域ごとに異なります。これらを考慮してインフラ構成を選択することが、運用コストと持続可能性の最適化につながります。