MicrosoftのCEOが語る「これから必要な技術」【第3回】
MicrosoftがデータベースからAIまで「Azure」に集める“真の狙い”は何なのか?
Gartnerの予測によれば、2025年までに世界のデータの10%がGenerative AI(生成AI)モデルによって生成されるようになる。このような未来では、データをどのように扱う必要があるのか。
MicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏は、2022年11月中旬にシンガポールで開催した、開発者やスタートアップ企業向けのイベントに登壇し、アジア太平洋地域におけるクラウドコンピューティングの展望について講演した。
同氏はまず、データ基盤(データの保管、分析などに必要な技術やシステム群)とAI(人工知能)技術に言及。「2025年までに世界のデータの10%が、画像や文章、プログラムといったコンテンツを生み出す生成AI (ジェネレーティブAIとも)モデルによって生成されるようになる」という調査会社Gartnerの予測を紹介した。
Microsoftが思い描く「最高のデータ基盤」とは
併せて読みたいお薦め記事
連載:MicrosoftのCEOが語る「これから必要な技術」
Microsoftの最新動向
生成AIモデルがさまざまなデータを生み出す変化の延長線で、堅固なデータ基盤を必要とする新しいアプリケーションが生まれるとナデラ氏は指摘する。「データに関するさまざまなシステムをつなぎ合わせるのではなく、データファブリック(異なる場所に点在するデータを一元的に扱うアーキテクチャ)を検討すべきだ」(同氏)
ナデラ氏はデータファブリックの構築を検討する際の一例として、Microsoftのマネージド型データベースサービス「Azure Cosmos DB」を挙げる。これはNoSQLとリレーショナルデータベース(RDB)を扱える。同氏は「Azure Cosmos DBとマネージド型データベースサービス『Azure SQL Database』を組み合わせれば、最高のオンラインデータベースが誕生する」と強調する。同氏はそれに加えて「クラウドDWH(データウェアハウス)の『Azure Synapse Analytics』にリアルタイム接続したり、統合データガバナンスサービス『Azure Purview』で一元管理したりすることも可能だ」と説明する。
ナデラ氏はシステムをクラウドサービスに移行させることについて、このように強調する。「物理サーバをラックに積み重ねる必要はなくなる。Azureのデータ基盤を利用すれば、無限のデータ資産を持てるようになる」
データ基盤を整えたら、大規模なAIモデル構築を開始し、作成したAIモデル群をアプリケーションやサービスと連携させることができるようになる。MicrosoftはAI技術ベンダーOpenAI製のAIモデルを使用できるAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)サービス「Azure OpenAI Services」を提供しており、「AIモデルを一から構築する必要はない」とナデラ氏は強調する。
第4回はMicrosoftのセキュリティ対策に関する方針について紹介する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド:効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは? -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合/分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
「テザリング依存」に潜む落とし穴 “遅いVPN”を解消するネット構築術
-
5
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
6
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
-
7
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
8
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
-
9
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
10
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー