theCUBEのPure Accelerate取材で見逃したかもしれない3つの洞察

企業が人工知能への取り組みを進める中で、真の制約はモデルの洗練度ではなく、データであることが明らかになっています。AIの成果は、組織がデータを受動的なリポジトリではなく能動的なシステムとしてアクセスし、動員し、運用できるかどうかにかかっています。この変化は、Pure Accelerate 2026の重要なテーマでした。

theCUBE Researchの主席アナリスト、Christophe Bertrand氏は基調講演で次のように述べています。「これはもはやストレージの問題ではありません。データの問題です。新しいデータのダイナミクスがあり、データを中心に据える——彼らはそれをデータ優先と呼んでいます。私は非常に良い用語だと思います。データがすべての中心にあるのです。」

イベント中、Bertrand氏は共同ホストのAlison Kosik氏とともに、Everpure Inc.の幹部、パートナー、顧客と、AIの野心をビジネス成果に変えるために必要なガバナンス、エコシステム、インフラ能力について議論しました。

以下は、見逃したかもしれない3つの洞察です。

洞察1：ガバナンスとデータ戦略が成功するAI成果の前提条件になりつつある。 AI成果を追求する組織は、テクノロジーが主な障壁になることはめったにないことに気づいています。EverpureのチーフマーケティングオフィサーLynn Lucas氏とIDC Corp.のリサーチバイスプレジデントPhil Goodwin氏は、ガバナンスを後付けではなく基本的な管理層として扱う企業は、AI導入が拡大するにつれてデータアクセス、セキュリティ、コンプライアンスを管理する上で有利であると説明しました。Goodwin氏は次のように述べています。「ハードウェア中心ではなくデータ中心のモデルへのこの転換は、タイミングが非常に良いです。私たちの調査では、AI成功の真の障壁はガバナンスから始まることが示されています。実際、それがAIプロジェクトが失敗する一番の理由です。2番目はデータアクセス——サイロとデータを取り込めないことです。」

これらの課題に対処するには、新しいインフラだけでは不十分です。EverpureのプロダクトマーケティングバイスプレジデントStephanie Richardson氏は、同社のEnterprise Data Cloud Success Blueprintは、組織がデータ成熟度を評価するためのフレームワークであると指摘しました。このアプローチは、テクノロジー、プロセス、ビジネス目標を整合させるデータ中心の運用モデルへの広範なシフトを反映しています。

洞察2：組織はAI投資とビジネス価値のギャップを埋めるためにパートナーエコシステムに頼りつつある。 AIへの取り組みが複雑化するにつれ、単一のベンダーですべての要件に対応できるベンダーはないことが明らかになっています。Everpureの研究開発およびカスタマーエンジニアリング担当バイスプレジデントShawn Rosemarin氏とNvidia Corp.のストレージテクノロジーバイスプレジデントJason Hardy氏は、この現実がテクノロジーエコシステム全体での協力を促進し、顧客が生のエンタープライズデータをAI対応データに変換し、測定可能なAI成果を達成するのを支援していると述べました。Hardy氏は「GPUを購入しました。今度はそれを他のITインフラで強化して前進させる必要があります。投資だけでは不十分で、それを取り巻くエコシステムが必要です」と語りました。

パートナーはまた、AI投資が本番展開に至るのを妨げる運用上の課題に対処するのを支援しています。World Wide Technology Inc.のテクニカルソリューションアーキテクトJustin Field氏とEverpureのアメリカ販売パートナーバイスプレジデントHope Galley氏は、顧客との対話がインフラ仕様からビジネス成果へと移行するにつれ、組織は大規模なAIへのコミットメントの前にデータ準備、ガバナンス、検証により重点を置くようになったと強調しました。Field氏は「多くの議論はデータ準備とデータがクリーンかどうかに移りました。何を買っても、データがキュレーションされ、文脈化され、準備されていなければ良い価値は得られません」と述べました。

洞察3：AIはインフラの再考を強いる——データと仮想化からエネルギーとサイバーレジリエンスまで。 AIエージェントがリアルタイム情報にますます依存するにつれ、組織は孤立したアプリケーションと重複データを中心に設計されたインフラを再考しています。EverpureのプロダクトマネジメントバイスプレジデントChadd Kenney氏によると、自律型インフラは、ますます複雑化する環境を管理する運用負荷を軽減しながら、エンタープライズデータへの可視性を高める方法として登場しています。同氏は「サイロを打破し、コンテキストを取得して各アプリケーション間で共有し、すべてのデータを統合した記録システムを構築できれば、AIエージェントは遅延コピーではなくリアルタイムデータ上で実行できるようになります」と述べました。

組織がAI成果を追求するにつれ、レガシーな仮想化プラットフォームを再評価し、Kubernetesベースの仮想化を概念実証から本番環境に移行させています。Portworx Inc.（Everpureの子会社）のゼネラルマネージャーGreg Muscarella氏とCSXのITシニアプロダクトマネージャーEric Grabill氏は、CSX Corp.のような顧客導入が、単一プラットフォームがエンタープライズ規模で仮想マシンとコンテナ化ワークロードの両方をサポートできるかどうかを検証するのに役立っていると指摘しました。Muscarella氏は「CSXのような重要なインフラがこれを採用し、ティアゼロアプリケーションで実行し、列車を定時運行していることは、私たちがそうした疑問を超えたことを証明しています。仮想マシンを単なる別のコンテナ化ワークロードに変えることができれば、その道筋がつきます。コンテナアプリケーションを実行できる単一のプラットフォームがあり、仮想マシンも一緒に連れて行くことができます」と述べました。

エネルギー利用可能性は、AIをサポートするためのインフラを拡大する企業にとって戦略的な考慮事項になりつつあります。Crusoe Energy Systems LLCのプロダクトマネジメントシニアディレクターOmar Lari氏は、Crusoeのエネルギー優先アプローチは、組織がGPU集約型ワークロードを拡大するにつれて、AIインフラには発電、信頼性、運用効率に関する新しい考え方が必要であるという認識の高まりを反映していると述べました。同氏は「Crusoeの使命はエネルギーとインテリジェンスの豊富さを加速することです。エネルギーがAIの次のブレークスルーを推進するでしょう。AIは最終的にエネルギーの次のブレークスルーを実現するのに役立つでしょう」と語りました。

同時に、サイバーレジリエンスは境界防御と不変バックアップからデータ層の積極的な保護へと移行しています。EverpureのプロダクトマネジメントディレクターBrandon Willitts氏とCommvault Systems Inc.のパートナーテクニカルソリューションおよびデザイン担当アソシエイトバイスプレジデントLeerun Laizerovich氏は、脅威アクターがますますデータを直接標的にするにつれ、組織は攻撃をより迅速に検出、防御、回復できるインフラを求めていると説明しました。Willitts氏は「かつては境界防御に大きく投資していました。データ層にアクセスできませんでしたが、脅威アクターが環境内を横方向に移動し、データを狙っているのを目にしました。ストレージを受動的な傍観者から積極的な防御者に変え、ネットワークからストレージ層までエンドツーエンドで接続する必要があります」と述べました。

これらの知見は、theCUBEによるPure Accelerate 2026の包括的な取材から得られたものであり、AI時代におけるデータの中心的な役割の高まりを示しています。