デル・テクノロジーズ、AIエージェント向けに企業データを信頼できるコンテキストへと変換

「Dell AI Factory」のデータ基盤である「Dell AI Data Platform」が、新たなデータオーケストレーション機能とストレージ機能により拡張

当資料は、2026年10月6日に米国で発表されたプレスリリースの抄訳版です。

米国リリース原文：https://www.delltechnologies.com/en-us/dt/corporate/newsroom/announcements/detailpage.press-releases~usa~2026~10~dell-technologies-turns-enterprise-data-into-trusted-context-for-ai-agents.htm

• Unified Semantic LayerとEnterprise Knowledge Graphにより、あらゆるアプリケーションとエージェントが、企業データに対する同一の信頼できるビューを利用可能

• 「Dell AI Data Platform」はデータ処理の高速化により、質問からインサイト取得までの待ち時間を短縮。CPU単体の場合と比べて、平均で約4倍高速にデータを処理

• 「Dell AI Data Platform」のストレージの強化により、セキュリティーとベンチマークのパフォーマンスを向上

• 新たなAI対応データサービスにより、企業は導入から本番運用へと迅速かつ確実に移行可能

2026年10月6日、テキサス州ラウンドロック発：

デル・テクノロジーズ（NYSE: DELL）は、「Dell AI Data Platform」を拡張し、AIシステムがより優れた回答を提供し、運用コストを抑え、より迅速に本番環境へ移行できるようにします。これにより、アプリケーションやエージェントは、企業自身のデータから得られる信頼性が高く、最新のコンテキストを活用できるようになります。

なぜ重要なのか：

多くの場合、企業規模でAIを実現する際のボトルネックはモデルではなく、データです。企業にとって有用な情報は、ファイル、データベース、クラウドサービス、分散した拠点のシステムなど、さまざまな場所に存在しています。その大半は、AIエージェントが読み取ることを想定する以前に作成されたものです。そのため、機械が読み取ることを前提にラベル付けや接続、整理が行われていません。その結果、AIエージェントは、本来すでに存在しているはずの答えを再構築するためにトークンを消費しています。すべてのクエリにおいて処理ステップが増え、計算量が増え、コストが上がり、結果の取得は遅くなり、信頼性も低下します。

データに意味とコンテキストを与える：

「Dell AI Data Platform」は、データの保存場所からエージェントによる活用場所まで、エンドツーエンドで構築されています。ストレージは、ボトルネックなしで重要なデータを高速計算基盤へ移動し、オーケストレーションはそれらを接続・準備し、分析および検索機能は変換とインデックス化を行います。NVIDIA Nemotron Retrieverモデルは、文書の解析、埋め込み、再ランキングを可能にします。NVIDIA cuVSは、ベクトルインデックス作成と検索を高速化します。すべてのレイヤーが単一のプラットフォーム上で動作するため、そこで生成されるすべての成果物は、顧客がすでに保有する、ガバナンスの効いたデータへとさかのぼることができます。エージェントは同じ文書、履歴、判断に繰り返しアクセスしますが、多くのシステムはそのたびに理解をゼロから再構築しています。つまり、あらゆるリクエストに対して毎回、次の2つの問いに答え直しているのです。「この用語は何を意味するのか」、「それは他のすべてのものとどう関係しているのか」。デル・テクノロジーズは、この両方に同時に答えるため、「Dell AI Data Platform」に3つの新機能を追加します。

• Unified Semantic Layerは、構造化データと非構造化データに対して、ルール、定義、検索可能な用語集を通じて一貫したビジネス上の意味を与えます。これにより、ある用語がどこで使われても同じ意味を持つようになります。たとえば、あるシステムでは顧客を「client」、別のシステムでは「account」と呼んでいても、AIはそれらが同じものだと理解できます。さらに、ユーザーは既存のオントロジーや分類体系（タクソノミー）を取り込むことができ、業界標準または企業固有のタクソノミー資産を再利用できます。また、デル・テクノロジーズは、企業データからナレッジグラフを構築するオープンソースライブラリ NVIDIA Auto-Ontologyを有効化し、Unified Semantic Layerを拡張します。

• Enterprise Knowledge Graphは、構造化データと非構造化データがどのように関連しているかをマッピングし、アプリケーションやエージェントが適切なコンテキストを見つけられるようにします。メタデータ、データリネージ、クエリ履歴を利用して、利用状況の変化に応じてグラフを継続的に調整します。エージェントが質問すると、プラットフォームは、そのエージェントに閲覧権限のある関連情報をすべて取り込みます。適切なテーブル、データプロダクト、マルチモーダルデータ、ベクトルインデックスを、それらがどこに存在していても横断的に取得します。たとえば、生産ラインの問題を追跡している製造業者は、1つの異常なセンサー値から、その機械、修理履歴、仕入先バッチ、そして影響を受ける注文まで追跡できます。

• Knowledge Agentsは、こうしたコンテキストを実際に活用するための機能です。各エージェントは、Enterprise Knowledge Graphの中で定義された特定の領域に基づき、単一テーマに関する信頼できるアドバイザーとして機能します。顧客は、従うべきガイダンス、参照できるデータ、満たすべき品質基準、そして許容できるコストを設定できます。NVIDIA Nemotron Retrieverモデルは、Knowledge Agentsに推論能力と視覚理解能力を提供します。

Unified Semantic Layer、Knowledge Graph、Knowledge Agentsは、顧客にとって最も価値が高く機密性の高い情報を扱うため、顧客のデータセンター内のプラットフォーム上に保持されます。プラットフォームは、そのデータからコンテキストを構築し、ビジネスの変化に応じて常に最新の状態に保ち、それをあらゆるアプリケーションとエージェントで共有します。しかも、顧客を特定のモデル、データ基盤、ストレージプロバイダーに囲い込むことはありません。

データパスに組み込まれた高速化とセキュリティー：

ビジネスコンテキストが信頼できるものとなるのは、データが正確で最新かつ、ソースからアプリケーションまで一貫してガバナンスされている場合に限られます。顧客は、データ環境の各部分を高速化するために、別の独自レイヤーを新たに採用する必要があってはなりません。デル・テクノロジーズは、NVIDIAとの協業により、データパス全体にわたって高速化機能をデータエンジンそのものに組み込んでいます。

データは変換・分析される必要があり、その後、GPUを十分に稼働させ続けられる速度で高速計算基盤へ届けられなければなりません。同時に、その過程で保護されている必要もあります。デル・テクノロジーズのデータおよびストレージ分野での主な進展は次のとおりです。

• Apache Arrowを活用したcuDF高速データ処理

  新たなテストによると、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU上でNVIDIA cuDFにより駆動される「Dell Data Processing Engine」は、さまざまなワークロードにおいて、CPU単独と比較して平均で約4倍高速にデータ処理を行い、バッチ処理ワークロードでは最大20倍の高速化を実現しました*1。Apache Arrowは、デル・テクノロジーズのストレージと処理基盤の間で効率的にデータを移動させるため、ジョブはデータをその場でクエリできます。これにより、データ準備時間を削減し、生の企業データから信頼できるコンテキストに至るまでの時間を短縮できます。

• マルチテナンシーとセキュリティーの拡張

  「Dell PowerScale」は現在、単一クラスターで最大500テナントをサポートし、NFS上のmTLSによるファイルトラフィックの暗号化・認証、および各テナント管理のためのより細かなロールベースアクセス制御に対応します。共有AIプラットフォームを運用するAIサービスプロバイダーや企業は、各テナントのデータを分離・保護しながら、1つのクラスターからより多くのチームや顧客にサービスを提供できます。

• ベンチマークワークロード性能

  新しい「Dell Storage Performance Tool」は、AIインフラの適切なサイジング、ベンダーソリューションの比較、学習・推論・チェックポイント作成にわたるS3互換オブジェクトストレージの性能試験を通じて、GPUに十分なデータ供給が行えるかどうかを顧客が検証できます。

本番運用への移行を支える専門知見：

デル・テクノロジーズは、「Dell AI Data Platform」の導入サービスを、データエンジンおよびストレージエンジン全体にわたって拡充しています。これにより、企業は導入段階から本番成果の創出までを迅速かつ確実に進めることができます。「Dell Services」は、本番運用に対応できる基盤を確立し、プラットフォームの分析、処理、検索、オーケストレーション機能を有効化するとともに、AIワークロードの要求に応じて最適な状態に維持します。

コメント：

デル・テクノロジーズ インフラストラクチャ・ソリューションズ・グループ（ISG） プレジデントのアーサー ルイス（Arthur Lewis）は次のようにコメントしています。「コンテキストのないデータは、単なるノイズにすぎません。ほとんどの企業は長年をかけて、自社データにアクセスできるようにしてきました。しかし、それはデータを活用可能にしたことと同義ではありません。顧客レコードを見つけられても、それが何を意味するのか、他のあらゆる情報とどうつながるのか、そして信頼できるのかを理解できないエージェントは、知的とは言えません。ただ速いだけです。この課題を解決する企業は、単にAIの導入を加速したり、より多くのエージェントを動かしたりするだけではありません。すでに保有しているデータから、より大きな価値を引き出せるようになるのです」。

NVIDIA ストレージ技術担当 バイスプレジデント ジェイソン・ハーディー氏は次のようにコメントしています。「AIエージェントの有効性は、アクセスし、理解し、信頼できるデータがどれだけあるかにかかっています。NVIDIAのアクセラレーテッド コンピューティングとAIソフトウェアは、ガバナンスされたデータをAIが活用できるコンテキストへと変換することを支援します。NVIDIA cuDFによる高速化を「Dell Data Processing Engine」に直接組み込むことで、デル・テクノロジーズは保存されたデータから、エージェントが実社会のイノベーションを推進するために活用できる、GPUで高速化されたAI対応データへの変換プロセスを短縮しています」。

提供時期：

• Unified Semantic Layer、Enterprise Knowledge Graph、Knowledge Agentsは、2027年前半に提供開始予定

• NVIDIA高速化スタックを活用した「Dell Data Processing Engine」の強化機能は、2026年12月に提供開始予定。Apache Arrowを活用したさらなる高速化は、2027年前半を予定

• 「Dell PowerScale」のセキュリティーおよびマルチテナンシー強化機能は、2026年11月に提供開始予定

• 「Dell Storage Performance Tool」は、現在提供中

• AI対応データサービスは、現在提供中

*1. 2026年9月に実施したデル・テクノロジーズ社内テストに基づく。本テストでは、Apache Sparkによる多様なデータ処理ワークロードについて、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUを搭載した「Dell PowerEdge R770」上で、GPUアクセラレーション構成とCPUのみの構成を比較。その結果、GPUアクセラレーション構成は、CPUのみの構成と比較して、平均で3.9倍、最大で20.4倍（バッチ処理／データマイニングのワークロードにおいて）の高速化を実現。これらの数値は、エンジンやインフラに対する性能チューニングを一切行わないデフォルト構成で得られた結果で、実際の結果は利用環境やワークロードによって異なる場合がある。

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■デル・テクノロジーズについて

デル・テクノロジーズは、企業や人々がデジタルの未来を築き、仕事や生活、エンターテイメントのあり方を変革することを支援します。AI時代に向けて、業界で最も包括的かつ革新的なテクノロジーとサービスのポートフォリオをお客様に提供しています。

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