非構造化データ管理とは？ ツール、データベース、分析

人工知能（AI）は企業の業務運営のあり方を変革しており、非構造化データこそが、この変革を推進する原動力となっています。業界調査によると、企業データの最大 90% は非構造化データであり、ほとんどの組織では、管理のための効果的な戦略が欠如しています。ペタバイト規模のデータ量への対応に苦戦し、AI 導入が急がれるなか、データの混沌とデータからの価値創出との間のギャップはますます拡大しています。

非構造化データ管理とは、Excel スプレッドシートなどのデータベースのテーブルに容易に格納できない、形式が予め定義されていないデータの収集、保存、保守、監視、処理を意味します。本ガイドでは、AI ワークロードに対応するインフラを整備すると同時に、非構造化データを効果的に管理するためのツール、データベース、戦略について解説します。

非構造化データとは？

今日のデータの多くは非構造化データであり、一般的なリレーショナル・データベース（Excel スプレッドシートの整然とした行と列を想像してください）のような、従来のデータモデルやスキーマには準拠していないことを意味します。

非構造化データは、人間の活動や機械によって生成されるものであり、Word 文書のテキスト、電子メールのコンテンツ、画像や動画ファイル、ソーシャルメディアのコンテンツ、PowerPoint のプレゼン資料、衛星画像、携帯電話のデータログ、録音された会話などが含まれます。AI 革命により、機械学習モデルのためのトレーニング・データセット、埋め込み表現とベクトル表現、AI エージェントからの会話データなどの新しいカテゴリが追加されました。

非構造化データと構造化データの比較

構造化データは、整然としたスプレッドシートに整理することが可能で、従来、非構造化データよりも管理がはるかに容易でした。構造化データには、顧客ファイル、在庫リスト、会計データ、出張予約などの情報が含まれます。

非構造化データは、その形式と使用方法において、構造化データとは異なります。非構造化データは定量的というよりは定性的であり、単純な関係性に基づく数値や値というよりも、アイデア、思考、感情を表す傾向があります。

構造化データに比べて管理が難しい面もある一方で、非構造化データには、貴重なインサイトが多く秘められています。非構造化データを分析することで、小売店の商圏において顧客を呼び込むのに最適な時間帯を特定したり、リアルタイムの運転データと気象データを組み合わせて分析し、都市部の交通渋滞がどのように、いつ、なぜ発生するのかを解明したりできると想像してみてください。

あるいは、ソーシャルメディアのコンテンツを分析し、最近発売された製品に対して顧客がどのように反応しているか、あるいは製品のリコールによってブランドの評判がどのように変動しているかを把握できるとしたらどうでしょうか。これこそが、非構造化データの潜在力です。

非構造化データとビッグデータ分析

非構造化データは、今日、組織が分析を望む最も一般的なデータの種類です。上記の例にあるように、強力な計算能力と AI・機械学習機能を備えたデータ分析システムを用いて非構造化データを分析することで、人間ではこれほど迅速に、あるいはそもそも発見することさえできなかったであろう驚くべきインサイトを得ることができます。

データ分析アプリケーションは、過去 1 年間の売上高、気象データ、ソーシャルメディア上の活動、最近のニュース・イベントなど、相互に関連性のない複数のデータ・ストリームを分析し、これまで考えもしなかったパターンや相関関係を見出すことができます。このようなパターンに関するインサイトを取得ことで、消費者体験をより効果的にカスタマイズしたり、より質が高く効率的なサービスを提供したり、新たな収益源を創出したり、顧客や市場の動向、変化し続けるニーズに迅速に対応したりするなど、さまざまなメリットが得られます。

現代の分析は、従来のビジネス・インテリジェンスの枠を超えています。自然言語処理は、顧客サポートのチケットから顧客の感情を抽出します。コンピュータ・ビジョンは、サプライチェーンを最適化するために衛星画像を分析します。時系列分析は、IoT センサー・データから機器の障害を予測します。AI 革命により、非構造化データ管理は戦略上の必須課題となりました。しかし、ビジネスリーダーの約 85% が非構造化データには貴重なインサイトが含まれていると回答している一方で、それに基づいて行動するための包括的な戦略を実施しているのは、わずか約 25％ にとどまっています。

非構造化データの分析・管理ツールとデータベース

非構造化データは、構造化データに比べて保存、管理、分析、処理がより複雑な一方で、その管理や隠れた価値の抽出を支援するツールやアプリケーションは数多く存在します。ここでは、非構造化データの複雑さを軽減するのに役立つデータ分析・管理ツール、およびデータベースについて、詳しく見ていきます。

一般的な非構造化データ分析ツール

非構造化データに最適なデータ分析ツールには、通常、AI や機械学習の機能が含まれます。また、多くの場合、NLP（自然言語処理）も搭載されています。NLP は、事前定義された形式を持たない非構造化情報を分析・解析する AI の一種です。これらのツールは、電子メール、ソーシャルメディア、顧客サポート記録などのコンテンツを分析し、データのコンテキストと重要性を理解できます。また、テキスト・マイニング、コンテンツのフォレンジック分析、著者分析、テキスト・スタイロメトリーなどの機能も備えています。

非構造化データのための最も一般的なデータ分析ツールには、次のようなものがあります。

一般的な非構造化データベース

非構造化データは、通常、構造化クエリ言語（SQL）を使用する従来のリレーショナル・データベースの構造には適合しません。したがって、ほとんどの組織は非構造化データに NoSQL データベースを使用しています。NoSQL は、「Not only SQL（SQL だけでない）」の略で、非リレーショナル・データベースを意味します。リレーショナル・データベースのようにデータを個別のテーブルに分割しないため、「表形式」ではありません。その代わりに、NoSQL データベースには、ドキュメント型、キーバリュー型、ワイドカラム型、グラフ型の4つの種類があります。

非構造化データを格納するための代表的な NoSQL データベースには、次のようなものがあります。

一般的な非構造化データ管理ツール

非構造化データを管理するための最適なツールを選ぶ際には、留意する点があります。以下のことを実現するツールが必要です。

• データを保存・整理し、アクセスと検索を可能にする：AWS や Microsoft Azure などのクラウド・プロバイダは、データベース、データ・ウェアハウス、データレイクなどの非構造化データに対してスケーラブルなストレージ・オプションを提供しています。組織によっては、守秘性の高い非構造化データをオンプレミスのストレージ・ソリューションに保存することを選択することがあります。
• 非構造化データのクレンジング：これは、データ構造の統一、データセットの標準化、データエラーの修正、構文エラーの解決、データ内の欠落箇所の特定と対処などを含む重要なステップです。OpenRefine、Trifacta Wrangler、WinPure、TIBCO Clarity、Melissa Clean Suite、Data Ladder など、さまざまなツールを選択できます。
• 非構造化データの可視化：上記のツールの多くは、データ分析の一環としてデータの可視化に役立ちます。その他のソリューションには、Microsoft Power BI、Looker、Domo、Klipfolio、Qlik Sense などがあります。

構造化データ管理と非構造化データ管理

構造化データと非構造化データの違いについては上述のとおりです。次に、管理の違いについて詳しく見ていきます。

構造化データ

構造化データは、あらかじめ定義されたテーブル、行、列に情報を整理したものです。スプレッドシートやリレーショナル・データベースなどがその例です。この固定的な構成は、明確な制約を課す一方で、特定のメリットももたらします。

主なメリット：

• クエリと分析が容易：標準的な SQL クエリを使用すれば、専門的なスキルがなくても迅速にインサイトを取得できます。
• 技術に詳しくないユーザーでも利用可能：ビジネス・アナリストは、使い慣れたツールを使用してデータを直接操作できます。
• 成熟したツール・エコシステム：数十年にわたる開発により、信頼性が高く、実戦で実証されたソリューションが生み出されています。

主な制限事項：

• 柔軟性に欠けるスキーマ：データ構造を変えるには、多大な労力と計画が必要です。
• 単一目的の設計：特定のユースケースに合わせて整理されたデータは、他の用途にはうまく適応しないことがほとんどです。
• ストレージの制約：データ・ウェアハウスには、事前の綿密な設計と継続的なメンテナンスが求められます。
• 高い修正コスト：既存のデータの再構築には、多大な時間とリソースが費やされます。

非構造化データ

非構造化データは、画像、動画、ドキュメント、センサーの読み取り値、ソーシャルメディアの投稿など、ネイティブな形式で存在します。この柔軟性は、構造化されたアプローチと比較して異なる利点と課題を生み出します。

主なメリット：

• 形式の柔軟性：データをあらかじめ定義された構造に無理に当てはめることなく、そのままの状態で保存できます。
• 多目的利用：同じデータセットを再構築することなく、さまざまな分析ニーズに対応できます。
• 迅速な収集：データの取り込みを遅らせるようなスキーマ設計や検証が不要です。
• 大規模なスケーラビリティ：データレイクは、従来のデータウェアハウスよりも指数関数的な成長に効率的に対応できます。

主な制限事項：

• 複雑な分析要件：インサイトを抽出するには、専門的なスキルとツールが必要です。
• データサイエンスの専門知識が必要 チームは、多様なデータ・タイプのクリーニング、前処理、解釈に関するトレーニングを必要とします。
• 関係マッピングの課題：データセット間の関連性を理解するには、慎重な分析が必要です。
• ツールの進化：非構造化データ・ツールは急速に進化していますが、構造化データ・ソリューションの成熟度に達していません。

適切なアプローチの選択

多くの組織は、構造化データと非構造化データのどちらか一方を選択するのではなく、両方を必要としています。特定のビジネス目標を達成するためにどのデータ型が必要かによって、どちらを選ぶかが決まります。

構造化データを使用すべきケース：

• トランザクション・システム（CRM、ERP、財務データベース）の運用
• 標準化されたレポートやダッシュボードの生成
• 一貫したデータ検証と整合性が必要な場合
• 明確に定義され、反復可能なプロセス

非構造化データを使用すべきケース：

• AI や機械学習モデルのトレーニング
• メディア・ファイル、ドキュメント、センサー・データの保存
• 探索的な分析と研究のサポート
• 急速に変化するデータ型や未定義のデータ型の処理

ハイブリッドなアプローチを採用する傾向は、ビジネスの現実を反映しています。構造化データは依然として中核業務の基盤となっています。しかし、新たなインサイト、イノベーション、差別化を促進するための要素として、非構造化データの重要性がますます高まっています。

非構造化データの管理が容易でない理由

非構造化データは、まさに「構造化されていない」という特性ゆえに、管理は容易ではありません。このことが、これまで述べてきた多くの問題の原因となっています。非構造化データの整理、分析、処理、保存、取得は、構造化データと比較して複雑になります。また、固定された形式や事前に定義された形式がなく、包含するデータ型も多岐にわたるため、構造化データに比べてデータのクエリや検索もより複雑です。

従来のストレージ・システムでは、スケールアウトのためにディスクやストレージ・ノードをシステムに追加する必要があるため、非構造化データではスケーラビリティも問題となります。このスケールアウト・モデルには限界があり、時間の経過とともにコストが高騰するおそれもあります。

AI ワークロードには、特有の課題があります。大規模な言語モデルをトレーニングするには、高スループットで数十億のドキュメントにアクセスする必要があります。AI エージェントは、複数のリポジトリ間でデータを発見してアクセスする必要があります。検索拡張生成（RAG）システムは、高速な検索とメタデータのインデックス作成に依存します。埋め込みデータを格納するベクトル・データベースは、従来のファイル・システムとは異なる最適化が必要です。

コールド・データを低コストのストレージに移動させるための自律的な階層化が行われない場合、予算は膨れ上がってしまいます。保存されているデータの約 60% は「コールド・データ」であり、低コストのティアに移動させることができると推測できます。ランサムウェアは、ドキュメント、画像、ファイル共有などの価値の高い非構造化コンテンツや、重要なデータベースを標的とすることが多く、保護が重要になります。

非構造化データには、効率的かつ費用対効果の高い、スケールアウトが可能なストレージが必要です。非構造化データのためのストレージ・ソリューションの多くは、オブジェクト・ストレージ・ソリューションです。これは、オブジェクト・ストレージが、データへのアクセスや検索を容易にするための詳細なメタデータと一意の ID を含んでいるためです。また、非構造化データ・ストレージは、さまざまなデータタイプに対応し、アーカイブされたデータへのアクセスを簡素化できるよう、柔軟性を備えている必要があります。

非構造化データの管理や使用は、構造化データよりも一般的に複雑です。しかし、そのための労力は十分に価値があります。非構造化データには、隠れたパターンやインサイトが豊富に含まれており、それらは、競争が激化する今日の市場において、組織が競争に勝ち、成功するための革新的な方法をもたらす可能性があります。

Everpure による非構造化データ管理の実現

モダンな非構造化データ管理には、ペタバイト規模まで拡張可能で、AI ワークロードが求める性能を実現し、企業が必要とするセキュリティを提供できるインフラが求められます。

FlashBlade による拡張性と性能

FlashBlade は、非構造化データ・ワークロード向けに最適化された、統合型高速ファイル／オブジェクト・ストレージを提供します。スケールアウト型アーキテクチャは、性能を低下させることなく、数十テラバイトから数ペタバイトまでシームレスに拡張可能です。FlashBlade は、NFS、SMB、S3 を含むマルチプロトコルに対応しており、従来のアプリケーションとクラウドネイティブなワークロードの両方から同じデータにアクセスできるため、データのサイロ化を解消します。

FlashBlade は、ニーズに応じて線形的に拡張可能で、完全に構成されたマルチシャーシ展開では最大 75 GB/秒 のスループットを実現し、数十億のファイルを処理する分析ワークロードに不可欠な 1 ミリ秒未満のレイテンシーを実現します。ネイティブな S3 API 互換性により、AI フレームワークやデータ分析プラットフォームとのシームレスな統合が可能になります。

AI 対応インフラ

AI イニシアチブの拡大に伴い、FlashBlade//EXA は、大規模言語モデルのトレーニングに必要な高スループットとメタデータ処理性能を実現します。ベクター・データベースのサポートはネイティブであり、RAG システムや AI エージェントに必要な低レイテンシーのアクセス・パターンを提供します。PyTorch、TensorFlow、Ray、NVIDIA AI Enterprise との統合により、データ・サイエンティストは、ストレージの構成ではなくモデルの開発に集中できます。

セキュリティとサイバー・レジリエンス

SafeMode スナップショットは、ランサムウェアによる暗号化や削除が不可能な不変のバックアップを提供し、サイバー攻撃からの迅速なリカバリを可能にします。自律型のデータ削減により、多くのリカバリ・ポイントを維持できます。保存時の暗号化には AES-256 アルゴリズムを使用し、転送時には用途に応じた暗号化プロトコルを使用します。

シンプルな管理

Pure1 は、統合インターフェイスを介して、全ての Everpure アレイに AI 駆動型の管理を提供します。予測分析により、数か月先までの容量需要を予測します。Evergreen//One サブスクリプション・モデルは、ストレージを消費ベースのサービスへと変革します。組み込みのデータ削減機能により、通常 3:1 以上の圧縮率を達成し、従来のアーキテクチャと比較して TCO を削減し、実質的に容量を 3 倍に拡大します。

まとめ

非構造化データ管理は、単なる IT インフラの問題から、ビジネス上の戦略的な課題へと進化しました。企業情報の 90％ を非構造化データが占め、AI がかつてないほどのデータアクセスを必要とするなか、組織には、これらの重要なワークロードに対応できる拡張性、性能、セキュリティを備えたモダンなインフラが求められています。

FlashBlade と FlashBlade//EXA は、大規模な拡張性、AI ワークロードの最適化、サイバー脅威対策、インテリジェントな自動化のための専用インフラを提供します。Everpure の高度なデータ保護機能と AI 対応機能を組み合わせることで、非構造化データを優位性に変えることができます。