レポート
NasuniのThe State of Enterprise File Data Annual Report 2026：エンタープライズAI導入はデータ準備を上回っている
Nasuniの新しくリリースされたThe State of Enterprise File Data Annual Report 2026は、エンタープライズ世界がAI導入に向けて激しく進んでいる一方で、既存のデータインフラストラクチャがAIシステムのスケール、複雑さ、運用上の要求に対応できていないことを示唆している。
この報告書は、アメリカ、イギリス、フランス、ドイツ、オーストリア、スイスの1,000のエンタープライズ購入決定責任者を対象とした調査に基づいており、次のエンタープライズAI競争は、モデルアクセスよりも、組織が非構造化された運用データをどのように管理するかによって決まる可能性があることを示唆している。
AI導入はエンタープライズの準備を上回っている
調査結果によると、AIは2026年のエンタープライズのトップIT投資優先事項となっている。59％の回答者がAIイニシアチブを最優先事項として挙げており、前年比で大幅な増加となっている。
同時に、エンタープライズは、AI導入を、より広範なデータ管理モダニゼーション努力から切り離すことはできないことを認識し始めている。クラウドデータ管理、データインテリジェンス、分析、および非構造化データ管理がすべて主要な投資優先事項として浮かび上がっている。77％の回答者が、データインテリジェンスおよび分析機能への投資を増やす予定であると述べているのに対し、60％が、次の18ヶ月間に非構造化データ管理への支出を増やす予定であると回答している。
報告書によると、多くの組織は、AIシステムがクリーンでアクセス可能で、適切に管理されたエンタープライズデータにどれほど依存しているかを軽視していた。回答者の約半数が、AIイニシアチブがすでにデータ品質またはガバナンスのギャップを明らかにしたと回答している。AI導入のレベルが高くなるにつれて、重大なデータ問題が発生する可能性も高くなっている。
Nasuniの調査によると、エンタープライズはまだ、大規模なエージェントAI導入が何を要求するかを理解する初期段階にある可能性がある。97％の組織がAIエージェントの導入またはテストを行っているものの、エンタープライズ全体でAIエージェントを導入した組織は18％のみである。
非構造化データがエンタープライズのボトルネックとなっている
報告書の中で最も明確なテーマの1つは、非構造化データの重要性の増大である。ドキュメント、電子メール、画像、録音、設計ファイル、エンジニアリングデータ、コラボレーションアセットが現在、組織のデータの90％以上を占めている。
しかし、エンタープライズ運用およびAIワークフローにおいてこのデータが果たす重要な役割にもかかわらず、94％の回答組織が非構造化データを効果的に管理するのに苦労している。セキュリティ上の懸念が最大の課題として挙がっており、その後に災害復旧の困難、コラボレーションの問題、断片化された環境、コンプライアンスの複雑さが続いている。
報告書は、断片化が中心的な運用上の問題であることを繰り返し強調している。組織は現在、平均して4つの別々のシステムをストレージ、バックアップ、災害復旧に使用しており、22％の組織が同時に6以上のベンダーを使用している。
調査結果によると、複数の切断されたシステムを使用する組織は、復旧時間が長く、運用上の圧力が高く、AIイニシアチブのスケーリングに苦労することが多い。
Nasuniは、現在、21％のエンタープライズのみが、ロケーション全体で一貫したパフォーマンスを提供できる、中央管理されたファイル環境を運用していると述べている。残りの組織は、断片化されたシステム、手動転送、メールベースの共有、または一貫性のない中央インフラストラクチャのさまざまな組み合わせに依存している。
その不一致は、生産性に直接的な影響を及ぼしている。企業の3分の1以上が、遅いまたは一貫性のないファイルアクセスが従業員の生産性を大幅に低下させていると回答している。
AIインフラストラクチャのコストがIT支出を再編成している
報告書は、AI拡大に伴うインフラストラクチャのコストが急激に増加している時期に発表された。42％の組織が、次の1年間にAIツールおよび生成AIプラットフォームの支出が大幅に増加する予定であると回答している。
Nasuniは、インフラストラクチャハードウェアの価格も、特にメモリおよびストレージコンポーネントが、急激に上昇していることを指摘している。報告書は、DRAMおよびSSDの価格が2026年末までに最大130％上昇するという予測を引用している。
これは、エンタープライズのIT予算内で緊張を生み出している。46％の回答者が、データの増加によりストレージインフラストラクチャの支出が増加していることを報告しており、43％が、ストレージインフラストラクチャとAIイニシアチブの間で直接の予算のトレードオフを行っていることを報告している。
調査結果は、多くのエンタープライズが、AI拡大は単なるソフトウェアの問題ではなく、ストレージパフォーマンス、ガバナンス、セキュリティ、バックアップ、災害復旧、クロスロケーションデータアクセスに関する重大な運用上の要求をもたらすことを認識し始めていることを示唆している。
サイバーセキュリティおよび復旧の弱点が依然として重大
サイバーセキュリティおよび運用上の回復力が、報告書の中で別の主要な懸念事項として浮かび上がっている。
71％の組織が、過去1年間にサイバーアタックを受けたことを報告しており、前年の調査では69％であった。ただし、サイバーアタックを容易に検出、軽減、復旧できた組織は26％のみである。
復旧時間は特に懸念事項であった。調査結果によると、70％の組織がサイバーアタックから完全に復旧するのに1週間以上かかり、平均復旧期間は約4週間であった。
報告書は、62％の組織が依然として従来のバックアップベースの復旧システムではなく、継続的に保護されたまたは不変のデータ環境に依存していることを発見した。Nasuniは、これらの従来のアプローチは、ダウンタイムや運用上の中断が著しく高くなるAI環境には適していない可能性があると主張している。
中央管理されたデータインフラストラクチャがより成熟している組織は、サイバーアタックから実質的に迅速に復旧することができた。中央または継続的に保護されたデータシステムを使用する企業は、運用を迅速に回復し、AI導入の成熟度も高い傾向にあった。
報告書は、建築、エンジニアリング、建設業界をサイバーアタックの被害に遭いやすい業界の1つとして挙げている。調査対象のAEC組織の82％が、前年間にサイバーアタックを受けたことを報告しており、製造業および自動車業界も攻撃率が高いことが懸念事項となっている。これは、知的財産および重要なインフラストラクチャを保有する運用業界がサイバー犯罪者にとって魅力的な標的となっていることを示唆している。
同時に、調査結果は、多くのエンタープライズが復旧能力を過大評価している可能性があることを示唆している。中央管理された、不変の、または継続的に保護されたデータシステムを備えている組織は38％のみであるのに対し、2/3の回答者は、重大なインシデント後に重要な非構造化データを復旧できることについて自信を表明している。
AIガバナンスが取締役会の問題となっている
報告書で特に注目すべき組織的変化の1つは、AIイニシアチブの意思決定権に関するものである。
初めて、CレベルがIT部門を超えてエンタープライズAI戦略の主要な意思決定者となっている。52％の組織が、AIの決定は、CEO、CTO、CDO、CAIOなどの幹部によって主に推進されていると回答しており、対照的に、IT部門によって主に推進されている組織は26％のみである。
Nasuniは、これは、組織が実験を超えて運用上の展開に向けて進むにつれて、AIの戦略的重要性が高まっていることを反映していると述べている。AIは、従業員構造、運用ワークフロー、製品戦略、長期的競争力に関連する、より広範なビジネス変革努力に結びついている。
ただし、報告書は、幹部レベルのAIの野心と、ITチームが直面している根本的なインフラストラクチャの現実との間で、成長する断片化を指摘している。70％の回答者が、ファイルデータインフラストラクチャがAIのスケーリングをサポートできることを信じている一方で、報告書は、断片化されたストレージ、ガバナンスのギャップ、一貫性のないアクセス、弱い復旧システムに関する恒久的な問題を繰り返し強調している。
その断片化は、エンタープライズが軽量の生成AIツールから、運用タスクをエンタープライズシステム全体で実行できるより自律的なAIエージェントに向けて移行するにつれて、より顕著になる可能性がある。
次のAIレースはデータインフラストラクチャについて
一般的なAIの議論はまだ、基盤モデル、ベンチマーク、チャットボットの機能について焦点を当てているが、Nasuniの調査結果は、エンタープライズテクノロジースタック内で起こっている、より静かに進行しているが、より重大な変化を示唆している。
報告書は、将来的にAIの成功は、モデルアクセスのみではなく、運用ファイルインフラストラクチャに依存する可能性があることを示唆している。断片化されたストレージシステム、一貫性のないコラボレーション環境、ガバナンスのギャップ、旧式の復旧戦略を持つ組織は、AIを信頼性の高いエンタープライズスケールで展開するのに苦労する可能性がある。
報告書は、エンタープライズが独自のデータについてどう考えるかという、より広範な変化も示唆している。運用ファイルデータ、包括して内部ドキュメント、コラボレーションレコード、画像、録音、ワークフローアーティファクトなどは、企業固有のコンテキストと機関の知識でAIシステムを動かすことができる、戦略的な資産として扱われるようになっている。
同時に、報告書は、信頼性の高い、中央管理された、ガバナンスされたデータ環境なしでAIをスケールアップすると、セキュリティリスク、運用上の非効率性、組織の複雑さが増大する可能性があることを警告している。
NasuniのThe State of Enterprise File Data Annual Report 2026は、最終的に、エンタープライズAI導入を、スタンドアロンのソフトウェア革命ではなく、組織がデータを保存、管理、保護、運用する方法を根本的に再考する必要がある、より深いインフラストラクチャの移行として捉えている。
