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レノボ・エンタープライズ・ソリューションズ合同会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：多田直哉、以下レノボ）は本日、アジア太平洋地域の550人以上（日本は100人以上）のCIOおよびITの意思決定者からインサイトを集めた「

Smarter Data Management Playbook 2024

」を発表しました。レノボの委託を受け、IDCが実施した調査結果をまとめた同レポートでは、2024年におけるAIによるデータ管理の重要な側面を掘り下げており、データセキュリティ、AIモデルの健全性、データアーキテクチャと管理、データ主導のエンタープライズIT戦略に関するインサイトを提供します。

IDCの調査結果から、日本企業はAIニーズに対するデータ戦略において、データをクラウドに移行し、クラウドベースのデータストアを戦略的なツールとして活用していることが明らかになっています。また他のアジア太平洋地域のアプローチと比較して日本は、クラウドベンダーへの依存度が高く（47%）、AIの要求を満たすためにクラウドベースのインフラストラクチャを特に重視していることを示しています。また「新たなハイブリッドクラウド環境の構築」（27%）も優先的なアプローチとなっています。

レノボ・インフラストラクチャー・ソリューションズ・グループ（ISG）アジア太平洋地域担当代表取締役社長であるスミア・バティアは、次のように述べています。

「今日のAIには、継続的なデータ管理のイノベーションが重要です。レノボでは、AIを成功させるために効果的なデータ管理が最優先だと考えます。アジア太平洋地域のCIOの26%がAIインフラストラクチャにクラウド事業者を利用しており、イノベーションが不可欠です。レノボのテクノロジーはこれに応え、効率を高め、データ主導の文化を育みます。レノボはエンド・ツー・エンドのインフラストラクチャポートフォリオにより、お客様がデータを実用的なインサイトに変換し、競争優位性を維持できるよう支援します。」

レノボ・エンタープライズ・ソリューションズ合同会社の多田直哉代表取締役社長は、次のように述べています。

「今回の『Smarter Data Management Playbook 2024』で強調されている通り、2024年は企業にとってデータ管理を進める上で重要な年になるでしょう。アジア太平洋地域の企業の50%が、自社への生成AIの導入を成功させる上で、データ管理とガバナンスがデジタルインフラストラクチャの最大の課題であると考えています。レノボは、データ管理を最大85%効率化し業務効率を向上するアジャイルなハイブリッドクラウドソリューションを提供し、競争が激化する市場で目に見えるビジネス価値を提供できるよう、献身的な取り組みを行っていきます。」

必要な場所、必要な方法でデータを利用

アジア太平洋地域の企業の29%が、自社のデータイニシアチブに関連する主要な課題として「データ管理の複雑さ」を挙げており、日本でも28%の組織が主要な課題であると回答しています。このことから、地域全体でプロセスを効率化し、効率化を推し進める堅牢なデータ管理ソリューションへの高いニーズが浮き彫りになっています。

その結果、日本のCIOの優先事項は、「クラウドへのデータの移行」、「分析用データストア」、「データセキュリティ」がトップ3となっています。一方アジア太平洋地域では、「データセキュリティ」が1位で、「AIプロジェクト用のデータの準備」と「データアーキテクチャ」が僅差でこれに続きます。

レノボISGワールドワイド・ストレージセールス担当バイスプレジデントのデイビッド・ムーニーは、次のように述べています。

「2024年に、アジア太平洋地域の企業の30%がデータセキュリティを優先する中、レノボISGは、迅速かつシンプルで安全なデータ管理ソリューションの提供に向けて取り組むことを、あらためてお約束します。ランサムウェアからの保護機能を組み込んだ当社のThinkSystem DG／DMストレージソリューションは、進化する脅威に対抗し、重要なビジネスデータを保護します。世界をリードするエンド・ツー・エンドのインフラストラクチャー・ソリューション・プロバイダーとして、お客様のデータの管理・保護を支援する革新的なソリューションを提供し、AIの導入とビジネストランスフォーメーションを実現します。」

AI/生成AI使用時のデータ品質に対する主な懸念事項

2024年に日本のCIOが生成AIを使用する際のデータ品質に関するトップ３の懸念事項は、「未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング」、「不正確な、または欠落しているコードドキュメント」、「タグのないデータ/出所不明なデータ」となっています。アジア太平洋地域のCIOの間でも同じような結果が出ており「未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング」、「タグのないデータ/出所不明なデータ」、「データ品質保証の欠如」の3項目が重要な懸念事項となっています。

同様に、日本企業のAI/生成AIの使用を制限する主な要因は以下の通りです。

1. 精度または潜在的悪影響に関する懸念

2. ビジネスニーズに沿った明確なユースケースの欠如

3. 効果的な費用管理およびユースケースのROI手法の欠如

アジア太平洋地域の1位の要因は「データや知的財産のコントロールが脅かされることへの懸念」であり、残り2項目は「ブランドリスクや規制上のリスクにさらされる懸念」と「正確性または潜在的悪影響に関する懸念」となっています。

前述のデイビッド・ムーニーは、次のようにも述べています。

「今日のデジタル経済において、データは新たな通貨であり、そこから得られる貴重なインサイトはビジネスの成長と競争優位性を高めるための原動力となります。IDCの調査結果によると、生成AI使用時のデータ品質に関する最重要課題は、未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニングです。こうした課題を解決するため、レノボが提供する『Smarter Data Management and Storage』ソリューションは、AIから分析、データ集約型の企業タスクまで幅広いワークロードに対応しており、お客様は堅牢かつ信頼できるデータ基盤をご活用いただけます。」

2024年、業界別重要トレンド（銀行・金融サービス・保険（BFSI）、通信業、製造業、ヘルスケア、小売業）

レノボ、「Smarter Data Management Playbook 2024」を発表、日本企業の47%がクラウド事業者を利用してAIイ...

業種	データ管理の複雑さを重要課題と認識	AI使用時のデータ品質に対する懸念事項トップ3	AIインフラストラクチャの要件に対応する際の優先的なアプローチ
BFSI	32%	・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング・データの品質保証の欠如・データの改竄	・ 11%：専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している・ 25%： AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している・ 36%：クラウド事業者を利用しAIインフラストラクチャのデマンドに対応している・ 17%：既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用している・11%：既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している
製造業	30%	・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング・データの改竄・データの品質保証の欠如	・ 20%：専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している・ 23%： AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している・ 34%：クラウド事業者を利用しAIインフラストラクチャのデマンドに対応している・ 14%：既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用している・9%：既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している
小売業	31%	・データの改竄・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング・不正確な、または欠落しているコードドキュメント	・ 11%：専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している・ 34%： AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している・ 36%：クラウド事業者を利用しAIインフラストラクチャのデマンドに対応している・ 13%：既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用している・７％：既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している
通信業	26%	・データのバイアス・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング・データの改竄	・ 8%：専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している・ 28%： AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している・ 38%：クラウド事業者を利用しAIインフラストラクチャのデマンドに対応している・ 12%：既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用している・ 13%：既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している
ヘルスケア	42%	・データの品質保証の欠如・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング・データの改竄	・ 15%：専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している・ 24%： AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している・ 30%：クラウド事業者を利用しAIインフラストラクチャのデマンドに対応している・ 14%：既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用している・17%：既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している

レノボのデータ管理ソリューションは、システム、プラットフォーム、ソフトウェアを対象としており、エッジからコアのデータセンター、クラウド環境でのデータ管理を最適化します。ブロック、ファイル、オブジェクトのデータを活用することで、レノボは実用的なインサイトを提供し、アプリケーションのパフォーマンスを強化します。また、多様なITインフラストラクチャ全体でシームレスなデータモビリティをサポートすることで、データとAIおよび機械学習の次世代アプリケーションを実現します。

調査について

IDCは2023年、アジア太平洋地域の企業の重要な優先事項と投資に焦点を当てた「CIO Playbook 2023」を発表しました。これに続く「Data Management Playbook 2023」では、データ主導のイノベーション、統合型のデータ管理、ガバナンスを取り上げました。2024年前半には、AIに特化した「CIO Playbook 2024」が発表されました。今回、こうしたインサイトに基づき、AIによるデータ管理をより深く掘り下げるものとして、レノボはIDCに「Data Management Playbook 2024」の作成を委託しました。この「Data Management Playbook 2024」は、主にアジア太平洋地域550人のCIOおよびIT/ビジネスの意思決定者(ITBDM)を対象に実施した調査に基づき、データセキュリティ、AIモデルの健全性、データアーキテクチャと管理、データ主導のエンタープライズIT戦略に関するインサイトを提供します。データ管理とAIイニシアチブの向上に役立つ詳細なインサイトと検討事項については、URLをお読みください。

https://pages.lenovo.com/rs/183-WCT-620/images/JP_IDC%20eBook_Smarter%20Data%20Management%20Playbook%202024%20-%20Building%20the%20Backbone%20of%20AI.pdf

Lenovo、ThinkSystemは、Lenovoの商標です。その他の製品名および会社名は、それぞれ各社の商標または登録商標です。

＜レノボ・ジャパンホームページ＞

トップページ：

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プレスリリース：

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＜レノボについて＞

レノボ（HKSE：992／ADR：LNVGY）は、売上高570億米ドルの世界的なテクノロジー企業であり、Fortune Global 500の217位にランクされています。180市場で毎日数百万人の顧客にサービスを提供しています。レノボは、すべての人にスマートなテクノロジーを提供するというビジョン「Smarter Technology for All」を掲げ、AI対応、AI-readyかつ最適化AIであるポケットからクラウドまでのポートフォリオ（PC、ワークステーション、スマートフォン、タブレット）、インフラ（サーバー、ストレージ、エッジ、HPC、ソフトウェア、ソフトウェア定義型インフラストラクチャ）、ソフトウェア、ソリューション、サービスの発展を促進する世界最大のPCメーカーとしての成功を収めてきました。世界を変えるイノベーションへの継続的な投資により、レノボはあらゆる場所のすべての人にとって、より公平で信頼できるよりスマートな未来を創出します。詳しくは、

https://www.lenovo.com/jp/ja/

でご覧いただけます。

補足資料

市場別インサイト

市場

データ管理における優先事項トップ3

AI使用時のデータ品質に対する懸念事項トップ3

AIインフラストラクチャの要件に対応する際の

優先的なアプローチ

ANZ

・データセキュリティ

・データの管理とガバナンス

・AIプロジェクト用のデータの準備

・不正確な、または欠落しているコードドキュメント

・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング

・ハルシネーションまたは無意味な／誤った情報の生成

・

3%：

専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している開発

・

40%：

AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している

・

44%：

クラウド事業者を利用してAIインフラストラクチャのデマンドに対応している

・10%：

既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用

・

4%：

既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している

ASEAN+

・データセキュリティ

・AIプロジェクト用のデータの準備

・データ活用のセルフサービス化

・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング

・データの品質保証の欠如

・不正確な、または欠落しているコードドキュメント

・

15%：

専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している開発

・

26%：

AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している

・

27%：

クラウド事業者を利用してAIインフラストラクチャのデマンドに対応している

・20%：

既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用

・

12%：

既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している

インド

・データセキュリティ

・AIプロジェクト用のデータの準備

・データの価値の明確化

・データの改竄

・データの品質保証の欠如

・ハルシネーションまたは無意味な／誤った情報の生成

・

20%：

専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している開発

・

16%：

AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している

・

22%：

クラウド事業者を利用してAIインフラストラクチャのデマンドに対応している

・

9%：

既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用

・33%：

既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している

日本

・データの価値の明確化

・データの管理とガバナンス

・データセキュリティ

・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング

・不正確な、または欠落しているコードドキュメント

・タグのないデータ／出所不明なデータ

・

8%：

専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している開発

・

27%：

AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している

・

47%：

クラウド事業者を利用してAIインフラストラクチャのデマンドに対応している

・

16%：

既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用

・2%：

既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している

韓国

・データの管理とガバナンス

・データ活用のセルフサービス化

・AIプロジェクト用のデータの準備

・未知または未検知の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング

・タグのないデータ／出所不明なデータ

・データの改竄

・

10%：

専用コンピューティング、ネットワーキング、ストレージを備えた新しいオンプレミス環境を構築している開発

・

22%：

AI用の新しいハイブリッドクラウド環境を構築している

・

38%：

クラウド事業者を利用してAIインフラストラクチャのデマンドに対応している

・26%：

既存のオンプレミステクノロジーをAIに転用

・

4%：

既存のハイブリッドアーキテクチャをAIに転用している

データセキュリティデータ管理

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