AI活用が本格化すると、注目はモデル精度や推論品質に集まりやすくなりますが、実務で先に限界が見えやすいのは、むしろその土台にあるデータストレージです。

システム運用やセキュリティ、内部統制の話になると、「誰が、いつ、何をしたのかを追えるようにしたい」という要件が高い頻度で出てきます。

ECの運用では、数字を「後から見る」だけでは間に合わない場面がかなり多くあります。

AI活用が一部の実験環境から本番運用へ移るにつれて、単体モデルを一台のサーバーで動かすだけでは足りない場面が急速に増えています。

商品管理や在庫管理、EC運営、物流の話をしていると、「SKU」という言葉がかなり頻繁に出てきます。

企業の中で扱うデータは、年々増えるだけでなく、種類もかなり多様になっています。