TD SYNNEXのセッションでは、Denny OBrien氏がAIが急速に普及する中で企業はデータの断片化、マルチクラウドとオンプレミス混在、リアルタイム性の不足、ポイントソリューションの乱立といった課題に直面しており、統合的なエコシステムが求められると述べられた。
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― エーピーコミュニケーションズ GDAI部 Lakehouse
AI時代のデータ運用に関する指摘
エンタープライズITのAI時代課題
OBrienは、多くの組織が複数のクラウドとオンプレミス環境でデータを運用しており、その結果データが断片化することがあると指摘した。リアルタイムデータを活用できないAIは陳腐化しやすい。その一例として、自身が飲食店検索をした際に実際には閉店していた経験を挙げ、データが古いことによる問題点を強調した。
エコシステムによる解決策
データ連携エコシステム構築
https://www.ibm.com/jp-ja/products/confluent
OBrienは、Confluentを中心としたストリーミングレイヤーが「データを生産者から消費者へ運ぶレール」として機能すると説明した。ConfluentとDatabricksの連携は、データの収集、処理、再利用を組織的に行うための実践例だと述べている。ConfluentはKafkaベースのストリーミングを提供し、ストリーム処理技術やテーブルフォーマットを用いて分析に適した形にデータを変換できる点が強調された。
このエコシステムでは、Confluentがリアルタイムデータを集約・処理し、DatabricksのプラットフォームやIBMのWatsonXが分析と生成AI処理を担う。IBMはガバナンスとセキュリティ、ハイブリッドクラウド統合を支援する役割を示された。
役割分担とTD SYNNEXの価値
ハイブリッドクラウドとAI統合
TD SYNNEXはディストリビューターを超え、ソリューションを統合して提供するアプローチをとっていると説明された。OBrienは、IBMがオープンソース重視の戦略を採っている点や、Confluentに対する買収意図を示した発言を紹介した。さらに、WatsonXを基盤にしたRevTechスタックがパートナー企業のターゲット顧客や製品特定を支援すると述べ、WatsonX Orchestrateを活用した社内のHRチャットボット導入で、従来1時間程度かかっていた作業が短縮された事例を紹介した。
要点と今後
要点は明確だ。リアルタイムデータをAI価値に変換するには、ストリーミングレイヤー、分析・生成AIプラットフォーム、ガバナンスとセキュリティ、そして実装を支援するエコシステムが連携する必要がある。Confluentがデータの「レール」を担い、DatabricksとIBMが分析と統制を提供し、TD SYNNEXがパートナー導入を加速する。この組み合わせでハイブリッド環境に分散したデータの断片化を低減し、より実用的なリアルタイムAIアプリケーションへと繋げられる可能性がある。
