クラウドオブジェクトストレージがAIチームの注目を集める5つの理由

昨今のAIチームは、クラウドオブジェクトストレージで増え続けるデータを保存および管理し、AIモデルのトレーニング、微調整、運用に役立てています。この理由は非常に明快で、機械学習パイプライン、検索拡張生成（RAG）、推論を含むAIワークロードの多くが非構造化データを好み、オブジェクトストレージはこういった煩雑な情報やメタデータの保存に最適であるためです。

現在、画像・動画・メール・文書・センサーログなどの非構造化データが、企業データの80%以上を占めています。しかし残念ながら、こうしたデータの多くはサイロ化しているか、AI向けではないシステムに保存されている場合がほとんどです。

そのため、貴重なデータを一元管理することができるクラウドオブジェクトストレージがAIチームの関心を集めています。クラウドオブジェクトストレージは高い拡張性とコスト効率を備え、非構造化データを簡単にAIへ適応させることができます。本ブログでは、クラウドオブジェクトストレージがAIワークロードに適している理由についてご説明します。

1. AI導入のコストとリスクを削減

AIイニシアチブの立ち上げには、コンピューティング、ストレージ、人材への多大な投資が必要です。従来のオンプレミスインフラでは、特にストレージに関して初期段階で多額の設備投資が求められる傾向があります。これは、初めてAIを導入するチームにとって現実的とは言えません。

一方、クラウドオブジェクトストレージの場合は設備投資（CapEx）の代わりに従量課金制を採用しており、ニーズに応じてストレージコストを調整できます。これにより、新しい高価なインフラに全財産を投じずとも、パイロット運用、新しいモデルのテスト、戦略の調整が容易に行えます。

AIの実験段階でクラウドオブジェクトストレージを使用することで、ハードウェア構築のコスト負担がない状態で迅速に作業を開始できます。

2. 予算内での拡張を実現

AIワークロードは大量のデータを消費し、非常に動的になる傾向があります。そのため、プロジェクトが進化し、新たな変数が導入されるにつれて、ビジョンモデル、大規模言語モデル(LLM)、微調整のサイズが肥大化することがよくあります。これによって、データ量だけでなく求められる容量も予測できないほど急増する可能性があります。

クラウドはこのような成長にも対応し、柔軟に拡張します。例えば、来週に容量を2倍にする必要がある場合でも、クラウドオブジェクトストレージを使えば業務を中断せずに対応することが可能です（オブジェクトストレージを使用してデータの急増を管理する方法はこちら）。

ただし、AIワークロードはAPIを集中的に消費する可能性があるため、クラウドオブジェクトストレージプロバイダーを選択する際には注意が必要です。再トレーニング、推論、パイプライン自動化が同じデータセットから繰り返し行われると、APIリクエストなどの手数料が急速に増加する恐れがあります。お手頃かつ予測可能なコストで大規模なAIデータを保管するには、使用量に基づいたシンプルな価格設定のプロバイダーを探す必要があります。

3. いかなる場所でも最高のコンピューティングリソースを活用

最新のAIワークロードはモジュール化されています。多くの場合、チームはクラウドでコンピューティングを実行したのち、別のクラウドでオーケストレーション処理を行い、内部および外部ソースからデータを取得します。そのため、コンピューティングとストレージを単一の環境に閉じ込める手法はもはや現実的ではありません。

そこで、ストレージをコンピューティングから分離すれば、各ワークロードに最適なツールとクラウドを柔軟に使用できるようになります。S3互換のオブジェクトストレージは、パブリッククラウド、ハイブリッド展開、特殊なGPU環境ともスムーズに連携します。これにより、制限のない状態で、特定のニーズや市場に応じてコンピューティング環境とストレージ環境を組み合わせることが可能になります。

クラウドオブジェクトストレージは、AIアーキテクチャに含まれるGPUファーストのクラウド、オンプレミスのデータセンター、コンテナ化されたアプリ、連携済みのデータパイプラインを柔軟に結び付けます。

4. データサイロを解消し、AIパイプラインにデータを供給

AIモデルには、単なるデータだけでなく、コンテキストが豊富な大量の非構造化データも必要です。しかし多くの組織では、こういったデータはAIワークフローに接続されていないレガシーシステム、部門サーバー、コールドアーカイブなどに閉じ込められています。

オブジェクトストレージは、こうしたサイロを解消するのに役立ちます。オブジェクトストレージで大規模な非構造化データの取り込みを行うことで、AIパイプラインの各フェーズ（トレーニング、微調整、推論など）にわたって画像、動画、ログ、ドキュメントなどの資産にアクセスできるようになります。

また、フラットなメタデータ主導アーキテクチャにより、特定のデータサブセットを迅速かつ効率的にタグ付け、クエリ、取得できるため、場所やタイミングを問わずAIモデルに必要な情報を容易かつ正確に提供することが可能です。

AI向けに企業データを統合する際は、クラウドオブジェクトストレージを利用することでデータを使いやすくアクセスしやすい環境が実現します。

5. AI資産を保護し、レジリエンスを確保

独自のモデルを構築する場合でも、機密性の高い顧客データを使用して微調整する場合でも、コンプライアンスや将来の再トレーニングのために出力をアーカイブする場合でも、取り扱うコンテンツの保護は必須です。

クラウドオブジェクトストレージは、データの耐久性、不変性、地理的な冗長性を強力にサポートします。また、オブジェクトロック、バージョン管理、ネイティブ暗号化（保存時および転送中）などの機能によって、データの改ざんや不正アクセスを防ぎます。さらに、GDPR、HIPAA、FERPAなどの業界標準および規制へも準拠します。

こういった状態を保つことは、AIチームにとって単なるセキュリティ以上のものを意味します。AIモデルを再構築、再トレーニング、または再検証する必要がある場合、クラウド内に信頼性が高くイミュータブルなデータソースがあるかどうかは非常に重要です。

スケーラブルで持続可能なAIの基盤

ストレージ戦略は、AIイニシアチブの速度、コスト、成功に大きな影響を与えます。大規模言語モデル（LLM）の試験運用や、企業全体における検索拡張生成（RAG）ベースのアプリケーション拡張などを行う際は、それに対応しうるインフラが必要です。

クラウドオブジェクトストレージは、昨今のAIに合わせて構築されています。また、大規模な非構造化データを処理し、あらゆるコンピューティング環境と簡単に統合でき、多額の先行投資も必要ありません。さらに、取り込みから推論、アーカイブに至るまで、データパイプラインの進化に合わせて適応できる柔軟性も備わっています。

多くのプラットフォームがオブジェクトストレージを提供していますが、すべてがAI向けに最適化されているわけではありません。ハイパースケーラーを利用した場合、複雑な価格設定で下り転送料やAPIリクエスト料金がかかり、コストが予測不可能になる傾向があります。これにより、実験が停滞し、総所有コストが押し上がる可能性があります。

一方、Wasabiは高性能かつS3互換のクラウドオブジェクトストレージによってこれらの障壁を排除します。また、Wasabiでは従量課金制を採用しており、容量に対して定額料金が設定されているため、下り転送料やAPIリクエスト料などの手数料は一切かかりません。Wasabiのセキュリティに対する多層防御アプローチでは、不変性と、業界初の機能であるマルチユーザー認証が手数料なしでご利用いただけます。これにより、たとえ管理者であっても、複数の承認なしにストレージバケットやアカウント全体を削除することができなくなり、重要なAIデータの保護がさらに強化されます。

こういった条件を加味して、より多くのチームがデータ集約型のAIイニシアチブをサポートする際にWasabiを選択しています。