AI時代のデータ革命：レガシーデータインフラを見直すEonの挑戦

今日のデジタル経済において、データは企業の最も貴重な資産の一つであると広く認識されています。しかし、生成AIと自律型エージェントの台頭は、この「データの価値」という概念を新たな次元へと引き上げ、同時に既存のデータインフラストラクチャとセキュリティモデルに前例のない課題を突きつけています。もはや、データ管理は単なるバックアップや分析の領域に留まらず、企業の競争力、イノベーション、そして存続を左右する戦略的基盤となっています。

この変革の最前線に立つ企業の一つがEonです。Eonは、AI時代のために設計された新しいクラウドデータ基盤を提供し、企業がその膨大なレガシーデータをAI活用可能な資産へと変革できるよう支援しています。本記事では、Eonの共同創業者であるOfir Ehrlich氏とGonen Stein氏へのインタビューを通じて、AIがデータインフラにもたらす劇的な変化、Eonが提供する具体的なソリューション、そして企業がこの新たな時代を乗り越えるための戦略について深く掘り下げていきます。

AI時代のデータインフラ：これまでの課題と新たな要求

企業が長年にわたり蓄積してきたデータは、その量が膨大であるだけでなく、構造化データと非構造化データが混在し、複数のシステムやクラウド環境に散在しています。従来のデータ管理は、特定のビジネスアプリケーションや分析目的のためにサイロ化された形で進化してきました。データウェアハウス、データレイク、ETL（Extract, Transform, Load）パイプライン、BI（Business Intelligence）ダッシュボードといったツール群は、人間が定義した問いに答えるために最適化されてきたのです。

しかし、AI時代の到来は、この従来のデータパラダイムを一変させました。 Ofir氏とGonen氏が指摘するように、以下の点で大きな変化が起きています。

データの価値の爆発的な向上: AIモデルの学習には膨大で高品質なデータが不可欠です。企業が持つ独自データは、もはや単なる過去の記録ではなく、競争優位性を生み出すための「金」あるいは「石油」となりました。
非人間エージェントの出現: 自律的に動作するAIエージェントは、人間と同じ、あるいはそれ以上の権限を持って企業環境にアクセスし、データを生成、変更、消費します。これにより、データセキュリティとガバナンスの複雑性が飛躍的に増大しています。
データとのインタラクションの変化: AIエージェントは、固定されたクエリではなく、より動的で探索的な方法でデータとインタラクトします。これは、従来の静的なデータパイプラインやダッシュボードでは対応しきれないアプローチです。
「誰もがビルダーになれる」時代: ChatGPTのようなツールの普及により、非技術者でもAIエージェントを構築し、企業データを利用できるようになりました。これはイノベーションを加速させる一方で、セキュリティやコンプライアンスに関する新たなリスクを生み出しています。

Eonは、このような劇的な変化に対応するため、既存のデータ環境に内在する課題、すなわち「データのロック」状態を解決することを目指しています。多くの企業は膨大なデータを持っているにもかかわらず、それが散在し、アクセスが困難で、理解されにくいため、AIモデルのトレーニングや活用に供することができないのです。

Eonが提示する新たなデータ基盤のビジョン

Eonが提供するのは、AI時代のために再設計された「新しいデータ基盤」です。これは単なるバックアップサービスやデータレイクソリューションに留まらず、企業が持つ全てのデータをAI活用可能な形で統合・管理・保護するための包括的なプラットフォームを提供します。

Eonのソリューションは、主に以下の核となる機能で構成されています。

データマッピングと分類: 複数のハイパースケーラーを含む企業全体の環境に散らばるデータを自動的にマッピングし、その種類（構造化、非構造化）、感度（機密データ、PIIなど）、コンテキストを識別・分類します。これにより、企業は「何がどこにあるか」を正確に把握できます。
高効率なデータインジェスト: さまざまなソースから多様な形式のデータを、この新しいデータ基盤へ容易に取り込みます。従来のETLのような複雑な手動パイプライン構築が不要となり、データ取り込みの障壁を大幅に低減します。
コスト効率の良いデータ維持と保護: データは効率的に保存され、災害復旧やデータ保護のためのコストが削減されます。Eonの創業者たちがAWSで経験したランサムウェアの教訓が生かされており、単なるバックアップではなく、復旧可能性と堅牢な保護メカニズムに重点が置かれています。
AI/LLMのためのデータ活用: 取り込まれたデータは、簡単にアクセス、クエリ、検索可能となり、企業独自のAIモデルやLLMのトレーニング、ファインチューニングに直接利用できます。Eonは、このデータ上にセマンティックレイヤーを構築することで、データの意味的理解を深め、より高度なAI活用を可能にします。
ガバナンスとアクセス制御: データの分類情報に基づき、誰がどのデータにアクセスできるか、どのような目的で利用できるかを細かく制御します。これにより、機密情報がAIモデルによって意図せず利用されるリスクを低減し、コンプライアンスを確保します。PIIマスキングなどの機能も提供され、データの安全な利用を促進します。

Ofir氏とGonen氏は、Eonの出発点がバックアップと災害復旧のサービスであったことを認めつつも、その過程で「顧客が持つ膨大な過去データは、単なる保護の対象ではなく、AI時代における最も強力な資産となる」という洞察に至ったと語ります。Eonは、この「ロックされた」データを解放し、企業がそれを最大限に活用できるよう支援するのです。

データは新たな石油：AI時代のビジネス価値

「データは新たな石油」という言葉は以前から存在しましたが、AIの進化によってその真の意味が顕在化しています。かつては棚で埃をかぶっていたり、テープに保存されてアクセス不能だったりしたデータが、突然、驚くべき価値を持つようになりました。

その象徴的な事例として、Spirit Airlinesの破産管財人からのデータ買収が挙げられます。Googleは、Spirit Airlinesの航空機や物理的資産ではなく、その「データ」に1,000万ドルを支払って買収しました。興味深いことに、そのデータセットの入札にはGoogleだけでなく、MerkorのようなAI分野の企業も参加していたと噂されています。これは、AI時代において、データが航空機よりも価値を持つ可能性があることを明確に示唆する出来事です。

Spirit Airlinesのデータが持つ価値とは

では、なぜGoogleや他のAI企業はSpirit Airlinesのデータにこれほどの価値を見出したのでしょうか。Ofir氏とGonen氏は、その背景にあるいくつかの理由を挙げています。

リアルワールドデータの希少性: AIモデルのトレーニング、特にファインチューニングや強化学習には、合成データではなく、実際のビジネスオペレーションから生まれた高品質なデータが不可欠です。Spirit Airlinesのような航空会社のデータは、顧客の行動、フライトスケジュール、運用ログ、従業員のやり取り、サプライチェーン、さらには予期せぬトラブル対応に関する情報など、多岐にわたる「リアルワールド」の複雑な要素を含んでいます。
汎用性の高いエンタープライズデータ: 航空会社のデータは、単に「航空産業」に特化した情報だけでなく、「大規模エンタープライズ」としての運営に関する貴重なインサイトを提供します。例えば、従業員のコミュニケーション、部門間の連携、顧客サポートの履歴、危機管理プロトコルなどは、多くの大企業に共通する課題であり、これらのデータは、汎用的なエンタープライズAIエージェントのトレーニングに利用できます。Harvardが最近リリースした法務データセットのように、実世界の業務プロセスを反映したデータセットは非常に希少です。
Googleの既存ビジネスとのシナジー: Googleはすでに旅行業界で強力なプレゼンスを持っています。Spirit Airlinesのデータは、フライト検索、ホテル予約、顧客サービスといった既存の旅行関連サービスをさらに強化し、パーソナライズされた体験を提供するためのモデル学習に活用できるでしょう。
「堀（Moat）」としてのデータ: LLMやAIツール自体は急速にコモディティ化が進んでいます。誰もが同じようなモデルやツールにアクセスできるようになった今、企業を差別化し、競争優位性を確立する唯一の真の「堀」は、その企業独自のデータです。Spirit Airlinesの事例は、データがM&Aの重要な対象となり、企業の将来を左右する戦略的資産であることを示しています。

このように、企業のデータはもはや単なる過去の記録ではなく、未来のビジネスを形成し、新たな価値を生み出すための不可欠な要素となっているのです。企業は、自分たちが長年培ってきたデータが「金鉱」であることを認識し、それをAI時代に即した形で「採掘」し、「精錬」する必要がある、とEonは訴えかけています。

AIエージェントがもたらす新たなセキュリティ脅威とEonのアプローチ

AIエージェントの出現は、データ管理だけでなく、エンタープライズセキュリティの風景も根本から変えつつあります。これまで、企業を脅かす主なリスクは「人間」からの脅威、例えばランサムウェア攻撃や悪意のある内部犯行でした。Eonの共同創業者は、AWS時代に大規模なランサムウェア攻撃を受けた顧客の事例を挙げ、リソースのマッピングと分類の不徹底が甚大な被害につながった経験を語っています。

しかし現在、Ofir氏とGonen氏が「ステロイドを打ったような」と表現する、より高速で複雑な脅威が台頭しています。それは、正規のアクセス権と正当なパーミッションを持つ「非人間アージェント」によるものです。

非人間エージェントによる脅威の特性

正規のアクセス: AIエージェントは、業務効率化のためにシステムやデータベースへの正当なアクセス権限を与えられていることが多々あります。これが問題の根源です。悪意のある人間が不正に侵入するケースとは異なり、エージェントは許可されたチャネルを通じて、意図せず、あるいは制御不能な形でデータを操作・漏洩させる可能性があります。
極端な速度: 人間が行う操作と比較して、AIエージェントは圧倒的な速度で大量のデータを処理・変更できます。例えば、「テーブルが突然削除される」といった事態が、人間の検知や介入が間に合わない速さで発生する可能性があります。
意図しない結果: エージェントが他のエージェントを呼び出す連鎖反応や、複雑な相互作用の結果として、予期せぬデータ破壊、情報漏洩、コンプライアンス違反が発生するリスクがあります。非技術者が構築したエージェントが、機密データ（CEOの給与情報など）を誤ってAIモデルのトレーニングに流用してしまうといったシナリオも考えられます。

CISO（最高情報セキュリティ責任者）は、もはや「外部からの攻撃」だけでなく、「内部で稼働を許可したエージェント」からの脅威にも対処しなければならないという、非常にトリッキーな状況に直面しています。

Eonのセキュリティアプローチ

Eonは、このような新たな脅威に対応するため、従来のセキュリティ対策をAI時代に最適化しています。幸いなことに、非人間アージェントによる脅威の検知と保護の「方法論」自体は、人間による脅威のそれと多くの点で類似しているとOfir氏は指摘します。

Eonのアプローチは以下の要素を含みます。

異常検知とパターン認識: データの書き込みパターン、エントロピーの変化、アクセスログなどをリアルタイムで監視し、不規則な動きや異常な操作を検知します。これは、従来のランサムウェア検知で培われた技術を非人間エージェントの行動パターンに応用したものです。
きめ細やかなアクセス制御と監査: データ分類に基づいて、AIモデルやエージェントがアクセスできるデータの範囲を厳密に定義し、不要な情報へのアクセスを制限します。全てのデータ操作は監査ログとして記録され、透明性を確保します。
迅速かつ粒度の高いリカバリ: 脅威が検知された場合、影響を受けたデータを迅速に、かつ必要な粒度で復旧する能力が不可欠です。Eonは、このリカバリプロセスを高速化し、ビジネスへの影響を最小限に抑えます。

Gonen氏は、「Assume Breach」（侵害されていることを前提とする）の考え方が重要であると強調します。AIエージェントが普及する世界では、悪意があるか否かにかかわらず、データ侵害が起こりうることを前提とし、その発生に備えて検知・対応・復旧の態勢を整える必要があるのです。Eonは、この新たな脅威の波に対して、企業がデータガバナンスとセキュリティのコントロールを維持できるよう支援する重要な役割を担っています。

エンタープライズデータスタックの変革：エージェントとデータとの共存

従来のエンタープライズデータスタックは、人間が特定の分析目的のために設計したものでした。データウェアハウスに集められたデータは、ETLパイプラインを通じて整形され、BIツールでダッシュボードやレポートとして可視化され、人間の意思決定を支援してきました。しかし、AIエージェントが企業のオペレーションに深く統合されるにつれて、この構造は根本的な見直しを迫られています。

エージェント駆動型世界でのデータインタラクション

AIエージェントは、人間とは異なる方法でデータとインタラクトします。

動的で自律的なクエリ: エージェントは、固定された質問に答えるだけでなく、目標達成のために自律的にデータを探索し、新たな質問を生成し、推論を行います。これにより、SAPやSaaSアプリ、過去のアーカイブデータなど、より広範で多様なデータソースへのアクセスが必要になります。
行動とフィードバックループ: エージェントは、データに基づいて行動を起こし、その結果から学習します。これにより、データは単なる「情報」ではなく、「行動の引き金」となり、継続的なフィードバックループの一部となります。
データ生成とノイズ: エージェントはデータを消費するだけでなく、大量のデータを生成します。この生成されたデータは、さらなるエージェントの学習に利用されますが、同時に「ノイズ」も多く含まれる可能性があります。このノイズの中から価値あるシグナルを抽出し、クリーンアップする能力が重要になります。

Gonen氏は、従来のダッシュボードが「なくなる」という見方に異を唱え、むしろ「増える」可能性があると指摘します。なぜなら、エージェントが書いたコードが動き、エージェントが他のエージェントを呼び出すような複雑な連鎖反応が起きる世界では、人間がその活動全体を把握するための「可視化ツール」が不可欠になるからです。非人間アクターの責任の連鎖を追跡することは、もはや人間の能力を超えつつあり、新しい形のダッシュボードや監視ツールが求められるでしょう。

「誰もがビルダーになれる」時代のガバナンス課題

AIツールの普及は、「誰もがビルダーになれる」という、ビジネスにおける大きな変化をもたらしました。ソーシャルメディアマネージャー、財務担当者、法務部門の人間でさえ、ノーコード/ローコードツールやChatGPTのようなLLMを活用して、独自のAIエージェントやアプリケーションを構築できるようになりました。

この変化は、イノベーションを加速させる一方で、深刻なガバナンスとセキュリティの課題を生み出しています。

認識不足: 非技術者は、自身が構築したエージェントが利用する企業データについて、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシー（PIIなど）に関する深い認識を持っていないことが多いです。
ルールに縛られないアクター: 組織のルールや境界（オンプレミスかクラウドか）に縛られず、機密データを扱う非公式なエージェントが組織内に増殖する可能性があります。彼らが構築したエージェントが、外部のクラウドサービスや他のエージェントと連携することで、データの所在や流れが複雑化し、コントロールが失われるリスクがあります。
潜在的なデータ漏洩と誤用: 組織の財産である機密データが、意図せず外部に露出したり、不正確に利用されたりする可能性が高まります。

CIOやVP of ITは、一方ではボードやCEOから「AI活用を加速せよ」というプレッシャーを受け、他方ではこれらのセキュリティリスクに対する恐怖と戦っています。Eonは、このような組織内の複雑な状況において、データチームが組織全体のデータを、セキュリティやコンプライアンスを損なうことなく、かつ生産性を落とさずに活用できるようなソリューションを提供することを目指しています。これは、データチームとビジネスユニット間のインセンティブの不一致を解決し、協調を促す上でも不可欠な要素です。

データ洪水とコスト効率の追求

AIエージェントは膨大なデータを消費するだけでなく、大量のデータを生成します。これにより、企業が扱うデータ量は爆発的に増加し、新たな課題を生み出しています。

データ量の爆発的増加とノイズ

データの「洪水」: AIエージェント、IoTデバイス、センサー、Webトラフィックなど、あらゆる場所からデータが生成され、その量はかつてない速度で増大しています。Eonの共同創業者は、このデータ増加のトレンドを「とんでもない」と表現しています。
ノイズの増加: 生成されるデータの中には、価値ある情報と同時に大量の「ノイズ」が含まれます。このノイズを適切に処理し、クリーンアップし、価値あるシグナルを抽出する能力が、AIモデルのパフォーマンスを決定する上で極めて重要になります。
コンテキストの欠如: 従来のデータ処理では、特定の目的のために限定されたデータセットが扱われていました。しかし、AI時代には、組織全体に散らばる多様なデータを統合し、それらの間に存在する「コンテキスト（文脈）」を理解することが不可欠です。例えば、「ハンバーガー好きの顧客リスト」と「ピザ好きの顧客リスト」が別々の部署に存在する場合、両者を統合することで「ハンバーガーもピザも好きな顧客」という新たな洞察が生まれる可能性があります。

従来のデータツール（例えばFivetranやdbtのような優れたツール群）は、特定の目的やパイプラインのために最適化されていました。しかし、AI時代の要件、すなわち複数の場所から大量の多様なデータを取り込み、ノイズをクリーンアップし、コンテキストを理解した上でAI活用可能な状態にする、というニーズには対応しきれていません。Databricksのような企業でさえ、この変化に対応するために常に自身を再発明している状況です。

コスト効率の最適化

データ量の増加は、ストレージコスト、計算リソースコスト、そして特にLLM時代においては「トークン」のコストを急増させます。AIを活用して価値を生み出すためには、これらのコストを効率的に管理することが不可欠です。

賢いデータ収集と保存: 企業は、単にデータを集めるだけでなく、価値の高いデータを効率的な方法で収集・保存する必要があります。Eonの新しいデータ基盤は、これをコスト効率良く実現することを目指しています。
トークン消費の最適化: LLMを利用する際、不必要なデータまでモデルに投入すると、トークンコストが膨大になります。Eonのように、データが分類され、必要な情報のみにアクセスできる仕組みは、トークン消費の最適化にも貢献します。企業は「支払う金額に見合う価値」を最大限に引き出すために、より賢明なデータ活用戦略を求められています。

Eonは、企業がデータの「洪水」に溺れることなく、その中から真の価値を引き出し、同時にコストを最適化できるよう、設計段階からこれらの課題を考慮したソリューションを提供しています。

AI革命とクラウド移行の比較：速度と深さの違い

Eonの共同創業者であるOfir氏とGonen氏の経験は、今回のAI革命を理解する上で貴重な視点を提供します。彼らはEonを設立する前、CloudEndureという会社をAWSに売却し、大規模なオンプレミスからクラウドへの移行を支援してきました。この経験は、現在のAI移行と比較する上で重要な教訓を含んでいます。

クラウド移行：抽象的で長期的な変革

クラウドへの移行は、過去10年以上にわたる「世代的なシフト」であり、企業インフラの根本的な変革を伴いました。しかし、このプロセスは以下のような特性を持っていました。

抽象性: クラウドは「誰かのコンピュータ」という本質を持つものの、その概念は一般の人々には理解しにくいものでした。技術的な専門知識がなければ、そのメリットを完全に把握することは困難でした。
長期的な取り組み: 数千、数十万のサーバーを移行し、アプリケーションをモダナイズするには、膨大な時間、労力、そして専門知識が必要でした。これは、数年がかりのプロジェクトとなることが一般的でした。
技術者主導: 主にIT部門や開発者が主導し、ビジネス側がそのメリットを享受するまでに時間がかかりました。

AI革命：具体的で極めて高速な変革

これに対し、現在のAI革命は、クラウド移行とは比較にならないほどの「速度」と「強制力」を持って進行しています。

具体的なインパクト: ChatGPTの登場は、AIの能力を一般の人々にも「目に見える形」で示しました。誰もがAIが何ができるかを理解し、その可能性に驚愕しました。この「わかった瞬間」が、AI導入への強力な原動力となっています。
Cレベルからのプレッシャー: CEO、ボードメンバー、株主といった経営層は、「AIを使わなければビジネスは時代遅れになる」という強い危機感から、AI導入を積極的に推進しています。これは、AI活用が「クールだから」だけでなく、「生き残るため」という切実な理由に基づいています。
コントロール喪失への懸念: AI導入の圧倒的な速度は、企業がコントロールを失い、データ漏洩やIP流出のリスクに直面する懸念を生んでいます。この恐怖が、AI導入のブレーキとなることもあります。
新しいソフトウェア消費モデル: AIは、従来のソフトウェア導入モデルをも変えています。
- Product-Led Growth (PLG): Cognitionのような企業が示すように、ユーザーがすぐに製品の価値を体験できるPLGモデルが、特にAIインフラやエージェント構築ツールにおいて急速に普及しています。
- Forward-Deployed Engineers (FD): Palantirが先駆けたFDモデル（顧客サイトに常駐してシステムを構築・導入するエンジニア）が、レガシー企業にAIを迅速に導入する手段として再評価されています。彼らは、長年のプロセスを短縮し、AIを活用した変革を即座にもたらします。
- M&AによるAIトランスフォーメーション: Long Lakeのような企業は、自社でAIを開発するのではなく、既存の企業を買収し、そのビジネスモデル全体をAI駆動型へと変革することで、高効率な事業運営と高利益率を実現しようとしています。これは、AIが企業価値を根本から変えうる「アービトラージ」の機会を生み出していることを示しています。

Ofir氏とGonen氏は、多くの企業がまだAI導入の「旅の始まり」にいると認識していますが、この変革の波は避けられないと強調します。既存のプロセスが陳腐化し、AIへの対応がビジネスの存続に関わるため、企業は「怖い」と感じながらも、この変革の荒波に飛び込まざるを得ない状況にあります。

この「ワイルドな乗り物」は、最終的には世界をより良い場所にするだろう、という彼らの見解は、AIがもたらす課題と機会の両方を深く理解しているからこそ語れる洞察です。Eonは、この変革の過程で企業が直面するデータ関連の課題を解決し、AIを安全かつ効率的に活用するための基盤を提供することで、このより良い未来の実現に貢献しようとしているのです。

結論：AI時代のデータ戦略とEonの役割

AIの台頭は、企業がデータを捉え、管理し、活用する方法に根本的な変革を迫っています。もはやデータは、過去の記録や特定の分析のためのツールに留まらず、企業の競争優位性、セキュリティ、そして未来の成長を左右する最も重要な戦略的資産となりました。

Eonが提供する新しいデータ基盤は、このAI時代において企業が直面する主要な課題に対する包括的な解決策を提示しています。

データロックの解消: 散在し、アクセス不能で、理解されにくい「ロックされた」データを解放し、AI活用可能な資産へと変革します。
非人間エージェントの脅威への対応: 正規のアクセス権を持つAIエージェントによる新たなセキュリティリスクに対し、異常検知、きめ細やかなアクセス制御、迅速なリカバリ機能で対抗します。
データ活用の最適化とコスト効率: 爆発的に増加するデータの中から価値ある情報を抽出し、AIモデルのトレーニングに効率的に利用しながら、ストレージやトークンコストを最適化します。
イノベーションとガバナンスの両立: 「誰もがビルダーになれる」時代において、イノベーションを阻害することなく、データガバナンスとセキュリティを確保するためのフレームワークを提供します。

クラウド移行が長期的なインフラ変革であったのに対し、AI革命は圧倒的な速度と、ビジネスの根幹を揺るがす深さで進行しています。企業は、この変革の波を乗りこなし、AIを自社の「堀」として活用するために、データ戦略を根本から見直す必要があります。

Eonのソリューションは、企業がその膨大なレガシーデータを、AI時代の新たな価値創造の源泉へと変えるための強力な推進力となるでしょう。データドリブンな意思決定から、AIドリブンな自律的行動へと進化する中で、Eonのような専門的かつ包括的なデータ基盤は、企業の未来を形作る上で不可欠な要素となるに違いありません。この刺激的な変革の時代において、データは単なる情報ではなく、企業の生命線そのものとなるのです。