Cohesity、Google Cloudとのパートナーシップを発表、 組織が生成AIとデータの力を引き出すことを支援

データ管理とデータセキュリティのリーダーであるCohesity (日本法人: Cohesity Japan株式会社、東京都千代田区、以下「Cohesity」) は、 3日間にわたって開催されるCohesity Catalystオンラインイベントにおいて、Google Cloudとのパートナーシップ拡大し、組織が生成AIとデータの力を引き出すことを支援することを本日発表しました。また、Cohesityは、データセキュリティとデータ管理にAIの力をもたらす「Cohesity Turing」 (コヒシティ チューリング) を発表し、ユニークで包括的かつ急速に進化するAIテクノロジーセットを提供します。Google Cloudとのパートナーシップの拡大は、Cohesity Turingとともに、企業がオンプレミス、マルチクラウド、エッジ環境にわたる単一のセキュアなワークフローを通じて、データ資産全体を活用することを可能にします。

CohesityとGoogle Cloudは、長年にわたって、アプリケーションのバックアップとリカバリのためのシンプルかつ堅牢なエンタープライズグレードのソリューションを双方のお客様に提供してきました。Cohesityは、先日の発表に引き続き、AIに対応したデータセキュリティとデータ管理プラットフォームであるCohesity Data Cloudを拡張し、企業がML (機械学習) とAIモデルの導入を加速させるのに役立つよう設計されたGoogle Cloudのフルマネージド型MLプラットフォームであるVertex AIなどの主要クラウドサービスと密接に連携し、より深い統合を継続して行っています。

Cohesityのデータセキュリティおよびデータ管理機能と Vertex AIを組み合わせることで、双方のお客様は、Cohesityのプラットフォーム上ですでにセキュリティと管理を行っている同じデータについて、新たなインサイトを得ることができるようになります。この統合により、お客様は、エクサバイト級のデータを素早く検索してデータのバターンに関するインサイトを得たり (例えば、脅威を検出するためにデータの異常値を見つけるなど)、非常に具体的な質問に対する答えを見つけたり、コンテキスト検索を使用してデータを迅速に復旧したりすることができます。

Google CloudのCEO、Thomas Kurian氏は次のように述べています。

「Vertex AIは、MLモデルの構築、デプロイ、管理、スケーリングに最適なプラットフォームの1つです。Cohesityが私たちの成長するオープンエコシステムに加わることで、さらに多くのお客様がAIによってデータから価値を得ることができるようになることをうれしく思います。Cohesityの優れたデータセキュリティとデータ管理機能に、Google Cloudの強力な生成AIと分析機能を組み合わせることで、お客様はバックアップやアーカイブデータから優れたインサイトを得ることができるようになります」

CohesityのCEO兼社長、Sanjay Poonenは次のように述べています。

「生成AIを変革的に適用するには、企業は最先端かつ主要なAI/MLモデルを活用して、データから迅速にインサイトを得ることが容易にできるようになる必要があります。私たちは、データセキュリティとデータ管理の業界において次世代の生成AIソリューションを構築し、このカテゴリーの生成AIを牽引していけることを嬉しく思います。また、AIは安全かつ責任を持って扱わなければならないというGoogleの考えに賛同しています。Cohesityは、独自のプラットフォームにより、搭載のインデックス機能による驚異的な検索を提供するだけでなく、お客様があらゆる場面でデータのコントロールとプライバシーを維持できるよう、堅牢なセキュリティプロトコルを提供しています」

Cohesity Turingによって、かつてない効率性とインサイトの創出を可能に

Cohesityは、急速に進化するAIとデータに関するお客様のニーズに対応するため、マルチクラウドデータプラットフォームとソリューションに統合されたAI/ML機能とテクノロジーの集合体であるCohesity Turingを提供します。新たなAIニーズの出現に伴い、Cohesityは、お客様が責任を持って安全にAIを利用できるようにしながら、Cohesity Turingが提供し実現するテクノロジーのポートフォリオを進化させ続けます。

Cohesity Turingを通じて、組織は最新のAI機能を活用し、より効率的な業務を推進し、セキュリティリスクに対するより高いインサイトを集め、データからより多くの価値を引き出すことができます。これは今後も可能です。Cohesity Turingが搭載するAI/ML機能の一例として、以下のものが挙げられます：

• ランサムウェアの異常を検知: 高度なモデリングと高度なデータエントロピー検出を使用して、取り込まれたデータの異常を「見る」ことで、保護中のデータに隠れた脅威の早期警告を与えることができます。
• 脅威インテリジェンス: 数百万件のサンプルで訓練された機械学習モデルと組み合わせて使用される高度にキュレーションされ管理された脅威フィードを提供し、脅威を正確に検出し、組織を自動的に最新状態に保ちます。
• データ分類: 組織が最も機密性の高いデータを特定し、そのデータがどこにあるかを確認できるようにします。
• キャパシティ予測とプランニング: What-Ifシミュレーターや、過去のキャパシティ利用率に基づくキャパシティ利用率の予測など、機械主導の推奨により、お客様が現在および将来のビジネスSLAを満たすことができるようにします。

さらに、近い将来、お客様はCohesity Turingを利用して、検索拡張生成 (RAG: Retrieval Augmented Generation) AIモデルのワークフローにより、データからさらに多くのインサイトを得ることができるようになります。Cohesityは、RAGテクノロジーが、顧客がデータからより深いインサイトや発見を得たり、ペタバイト級のデータからコンテンツを素早く探し出したりするのに役立つと信じています。Cohesityはこの分野で特許を申請しています。

初めからAIに合わせて作られたテクノロジーを進化

Cohesity Data Cloudは、マルチクラウド向けの独自の分散ファイルシステム上に構築されており、大規模な拡張に対応し、お客様がオンプレミス、クラウド、エッジ環境にわたってデータの管理とセキュリティを容易に行えることを目的に設計されています。お客様は、この最新のプラットフォームをAIに活用することで、大規模言語モデル (LLM) や自然言語処理 (NLP) の恩恵を受けると同時に、データのコントロールを維持することができます。このプラットフォームを利用することで、お客様は以下のことが可能になります：

• 日常的な言葉で、簡単かつ迅速なデータの検索を可能に: Cohesityのバックアップデータはインデックス化されており、LLMでのデータの活用を可能にする特定のメタデータが含まれています。LLMは、Cohesityの豊富なコンテキストを活用し、さらに、情報に基づいた、人間が読める、実行可能な回答を提供することができます。
• 厳格なセキュリティプロトコルを維持し、責任を持ってAIを管理: Cohesityに搭載の包括的なロールベースのアクセス制御により、お客様が指定した権限に基づき、適切な人だけがデータにアクセスすることができます。また、これらのAIモデルがアクセスできるデータは、お客様が制御することができます。

Enterprise Strategy Group (ESG) のプラクティスディレクター、Christophe Bertrand氏は次のように述べています。

「Cohesityのデータセキュリティとデータ管理ソリューションは、以前からAIとMLの機能を取り入れきました。今回のCohesity Turingの提供により、Cohesityは、責任あるAIとガバナンスで顧客データをシームレスに統合する独自のアプローチを取り、最終的にはそれが、企業がデータの統合とAIの活用に信頼を築くのことを支援します。そして、AIをめぐる誇張が多い中、Cohesityは、AIの力を多くのユースケースにもたらす現実的なアプローチを提供します」

詳細はこちらをご覧ください：

• 5月24日～25日に開催されるデータセキュリティとデータ管理のバーチャルサミットCohesity Catalyst にご参加いただくことで、AI、セキュリティ、クラウドについて詳しく聞くことができます。
• CohesityとAIでデータの力を解き放つ方法については、こちらをご覧ください。
• Cohesityがマルチクラウドの世界でAIをどのようにサポートしているかを示す最近の発表については、こちらをご覧ください。
• Cohesityが大規模言語モデル (LLM: Large Language Model) において検索拡張生成 (RAG: Retrieval Augmented Generation) のパワーをどのように引き出しているかについては、こちらのプログをご覧ください。
• CohesityのCEO兼社長であるSanjay Poonenの、顧客やパートナーがなぜCohesityを選ぶかについてのビジョンはこちらのビデオをご覧ください。