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データレジリエンスはAI時代における「免疫システム」である。
なぜなのか。
多くの実例が示す通り、堅牢なデータレジリエンス基盤がなければ、最先端の大規模AIモデルや意欲的なデジタルトランスフォーメーション戦略でさえ、サイバー攻撃、システム障害、単純な人為的ミスによって瞬時に崩壊しかねない。
現在、データが生産力であり中核的戦略資産となる新たな時代に突入している。企業はAIの優れた機能や事業価値に注目しがちだが、厳しい現実を見落としている。AIの性能が高まるほどデータへの依存度が高まり、データの価値が上昇するほど、攻撃、データ破損、情報漏洩、システム停止に伴う損失コストは増大する。
2015年、トロント大学のシェイマス・ロス教授は武汉大学にて『デジタルレジリエンスと再生可能データ経済』と題する講演を行い、「デジタルレジリエンス」の概念を体系的に紹介した。同教授はデータレジリエンスを「災害や攻撃発生時にデータの完全性、可用性、信頼性を維持する能力」と定義した。
この10年間、特に生成AIの爆発的な普及に伴い、データレジリエンスは単なる技術的な災害復旧機能から、デジタル経済・AI産業における最上位の経営課題へと変化し、企業や産業の存続と発展を左右する存在となった。
この変化は、高まるデータ価値、増加するリスク、複雑化するアーキテクチャ、強化されるコンプライアンス要求といった要素の対立が激化した必然的な結果である。
Info2soft上級副社長の趙麗蓉氏は、データレジリエンスが経営上の優先課題となる前、企業の従来型バックアップ・災害復旧戦略は概ね予算に敏感、ソリューションの画一化、基礎的な保護レベルへの偏重といった特徴を持っていたと指摘する。
企業規模によって実装手法は異なるものの、根底の考え方は大きく一致していた。「データ損失を防ぐ」ことを中心とした受動的な防御にとどまり、事業継続性というより深い要件に対応できていなかった。
災害復旧関連団体の研究者もこの傾向を指摘しており、特に中小企業に顕著である。多くの組織は「バックアップさえあれば保護されている」と考え、バックアップの検証を怠り、復旧速度や事業継続保証の重要性を軽視している。
高度な災害復旧基盤を先行的に導入する大企業でさえ、大半が従来の思考フレームワークにとどまっていた。事業継続性ばかりに注目し、災害復旧とデータ価値創出を融合する発想に至っていなかった。
その結果、企業のバックアップ・災害復旧システムは長らく「リスクに受動的に対応し、最低限の業務要件を満たす」ことを目的としており、能動的防御、高速復旧、継続的保証といったレジリエンスの考え方が欠けていた。
この業界全体の課題はAI時代にますます顕在化した。生成AIの普及によりデータが中核生産要素となると、従来型バックアップ・災害復旧基盤の弱点が拡大される。データレジリエンスはもはや選択肢ではなく、知的デジタル時代を生き抜くための必須機能となった。
企業のAI導入が加速するにつれ、データレジリエンスは重要な技術的防御策から、AI戦略の成否を左右する決定的な要素へと変わりつつある。
AIによってデータの役割、リスクレベル、技術アーキテクチャが変化したことで、企業に求められるレジリエンス水準は大幅に引き上げられている。
高品質なデータ供給はAIの生命線高品質なデータはAIモデルの学習・運用に不可欠である。データレジリエンスは、継続的・大規模・高精度・完全かつ信頼性の高いデータ供給を確保すると同時に、ノイズデータや無効データがAI処理ラインに流入し、モデルの幻覚、バイアス、障害を引き起こす事態を防がなければならない。
事業継続性とコンプライアンスの確保データレジリエンスの核心的な目標は、業務の無停止稼働と制御可能なリスク環境を実現することである。
一方で企業は、データ停止や過去データの喪失といった障害に適切に対応し、業務停止を回避する必要がある。もう一方で、AI活用環境において厳格化が進むコンプライアンス・監査要件に対応しつつ、データ漏洩・改ざんを防止しなければならない。
これによりデータレジリエンスは、受動的な「コスト部門」から、安定した事業運営と長期的成長を支える戦略的基盤へと変貌を遂げている。
静的なバックアップからインテリジェントデータ管理へ
趙麗蓉氏は、レジリエンス基盤の構築は従来の「静的バックアップ」から「インテリジェントデータ管理」へと進化しなければならないと指摘する。
最新のレジリエンスプラットフォームは、規模、粒度、俊敏性、リアルタイム対応、適応性、事業継続保証、投資効果の測定可能性といった面で、従来のセキュリティ保護の限界を克服する必要がある。
今後に求められるのは、事後的な対処ではなく能動的防御を実現する「感知-判断-実行」が一体となった統合型レジリエンスアーキテクチャである。
データ保護からデータ価値の活用へ
保護は最終目的ではない。価値の実現こそが目標である。
企業がデータを戦略資産と認識するようになるにつれ、レジリエンスシステムは単なる「データの保護」を超え、データの流通・活用・事業イノベーションを支える存在へと進化しなければならない。
AI時代においてレジリエンスプラットフォームは、大規模AIの導入を支え、データ価値を継続的に事業イノベーションへ還元するインテリジェント基盤となるべきである。
AI時代において、災害復旧は最低限の基盤であり、レジリエンスが上限を定める。
Gartnerは2027年までに70％の企業が従来のRTO/RPO指標に代えてデータレジリエンスを主要IT評価指標とすると予測している。この潮流の下、変革に対応できない従来型バックアップ・災害復旧ベンダーは徐々に市場から疎外される可能性がある。
従来の災害復旧からデータレジリエンスへの転換は、受動的防御から継続的保証・インテリジェントな自己修復へのパラダイムシフトである。
業界専門家は、レジリエンスは単なる災害復旧の拡張ではなく、アーキテクチャ、思想、製品、ビジネスモデルの全面的な再構築であると考えている。
真のデータレジリエンスプラットフォーム提供事業者となるため、バックアップ・災害復旧ベンダーは単体ツールの域を超え、統合的なデータガバナンス基盤を構築する必要がある。
Info2softは国内で早期にデータレジリエンス戦略を明確に定義・実装した災害復旧ベンダーの一つである。同社はデータレプリケーション技術をコアに、事業継続性、信頼できるデータ、インテリジェントな自己修復、継続的最適化を軸に企業向けレジリエンス基盤を構築している。
Info2softの技術チームは現場導入を通じ、レジリエンス基盤の構築が単なる災害復旧機能の統合にとどまらないことを確認した。これはデータ収集、伝送、保存、バックアップ、復旧といった複数の次元をカバーする総合的なエンジニアリングシステムである。
最新の企業ITアーキテクチャは高い適応性とレジリエンスを備える必要がある。効率的なバックアップと安全なストレージを実現するだけでなく、障害発生時の高速復旧を可能にし、業務停止時間とデータ損失を最小限に抑えなければならない。
IDCは2025年から2029年までのデータレジリエンスサービス市場の年間複合成長率が28.3％に達し、従来の災害復旧市場を大幅に上回ると予測している。
この動きに対応し、国内の災害復旧市場は単なるツール調達からプラットフォーム構築へとシフトしている。Info2softは3つの統合エンジンを搭載した統合データレジリエンスプラットフォームの構築を目指す。
本エンジンは継続データ保護機能と脅威検知モジュールを統合している。機械学習を活用し、IO頻度、ファイル拡張子の変化、ディスクキューの異常をリアルタイムで分析する。
ランサムウェアの動作を検知すると、システムは3秒以内に予測的隔離を起動し、感染ホストを自動的にロックし、暗号化が全面的に拡散する前にクリーンな復旧ポイントを作成する。
ホワイトリストと権限管理を併用することで、実機検証ではランサムウェア遮断率が100％に達する。
高可用性フレームワークを基盤とし、CPU・メモリ負荷に基づき30秒以内に最適な待機ノードを自動選択する。
実際の顧客環境では、基幹トランザクションシステムが28秒以内にVIPフェイルオーバーを完了し、RPOはゼロに近づき、RTOは30秒以下となり、事業の無停止稼働とデータ損失ゼロを実現した。
事前設定済みスクリプトとオーケストレーション機能により、大規模災害復旧管理が高度に自動化され、手作業による運用負担が大幅に削減される。
リアルタイムデータストリーミング基盤を基盤とし、物理サーバー、VMware、OpenStack、Kubernetes、クラウドネイティブアーキテクチャに対応する。
事前定義されたインテリジェントポリシーにより、プラットフォーム、拠点、クラウド、データベースを横断したリアルタイム同期を実現する。
意味論レベルの解析と組み合わせ、不要なフィールドを送信元でフィルタリングすることで帯域幅消費量を40％削減可能。企業のクラウドネイティブ移行やAI、ストリーム分析向けのデータ供給シナリオを支援する。
データレジリエンスプラットフォームはすでに複数の業界・業務シナリオで導入されている。
趙麗蓉氏は国内の有力大学の事例を紹介した。同大学はInfo2softのインテリジェントバックアップソリューションを導入し、AI学習データの保護基盤を構築した。
本ソリューションにより以下の効果を実現した。
これらの機能により、AI研究と教育業務の継続性が確保された。
バックアップは出発点、レジリエンスが到達点
データ保護と事業セキュリティの進化の流れから見ると、バックアップは単なる起点、復旧は過程、レジリエンスこそ最終的な成果である。
AI時代において企業は、システムを復旧できるだけでは不十分であることをますます認識している。現在は信頼性が高く検証可能、かつ自己修復可能なシステムが求められている。
Info2softはAI駆動型データレジリエンスプラットフォームを起点に、パートナーと連携し、AI企業や重要産業向けに汎用性の高い成熟したデータ管理ソリューションを提供している。
Info2softのような企業は、バックアップソフトウェアベンダーから事業継続サービスプロバイダー、最終的に企業全体のレジリエンス実現企業へと、戦略、クラウドネイティブ革新、AI対応、プラットフォーム化、ローカライズされたエコシステムといった多方面で変革を進めている。
AI時代における爆発的なデータ増加とランサムウェア攻撃の常態化により、データレジリエンスはデジタル資産保護と事業継続の礎となった。
企業は従来の受動的な災害復旧の考え方を脱却し、事業ライフサイクル全体にレジリエンスを浸透させなければならない。AIによる早期警報システム、改ざん不可ストレージ、高速自己修復機能を優先的に整備する必要がある。
同時に、従来型災害復旧ベンダーはクラウドネイティブかつAI搭載型の統合レジリエンスプラットフォームへの転換を加速しなければならない。
今後、データレジリエンスはAI業務フロー、ハイブリッドクラウドアーキテクチャ、ローカライズされたITエコシステムと深く融合し、知的デジタルトランスフォーメーションを支える基盤レベルの機能へと進化する。
簡潔に言えば、レジリエンスは単なる復旧を超え、よりスマートに前進するための力である。
出典：大手テクノロジーメディアの取材記事を改編
