概要
DXの土台になるのは、システムを載せるクラウドと、散らばったデータを一か所に集めて使える状態にするデータ基盤です。この領域では、世界規模でクラウドを提供する大手、データの保管と分析に特化した基盤の企業、国内でクラウドを提供する事業者を扱います。大手クラウドが土台を握る一方、データ基盤の企業は複数のクラウドの上で動くことを強みにしており、競合しながら互いの上に載る関係になっています。生成AIの活用で「使えるデータがあるか」が問われ、データ基盤への投資の優先度が上がっています。
含むもの
- パブリッククラウド（IaaS・PaaS）
- データウェアハウス・データ分析の基盤
- 企業向けデータベースのクラウド提供
- 国内事業者のクラウド・ハイブリッドクラウド
含まないもの
- AIの学習・推論に特化した計算資源（AI テーマの AI半導体・計算資源、クラウド・データセンターで扱う）
- クラウド上の業務アプリケーション（02〜04 で扱う）
- クラウドのセキュリティ製品（サイバーセキュリティ テーマで扱う）
構造と主要企業
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01
パブリッククラウド
サーバー・ストレージ・データベースなどを、使った分だけの料金で世界規模で提供する。DXのシステムの多くがこの上で動く。
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02
データ基盤（データウェアハウス・分析）
社内外のデータを集めて整え、分析やAIに使える状態にする基盤。複数のクラウドの上で提供する。
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03
国内・ハイブリッドのクラウド
国内のデータセンターでのクラウドや、自社運用のシステムとクラウドを組み合わせる環境を提供する。
コミュニケーションの課題と視点
この領域の競争の構造から、コミュニケーションで想定される課題と、考えるための視点を整理したものです。いずれも Relens の分析・仮説です。
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01情報システム部門・CIO
どのクラウドも「何でもできる」に見える
背景
大手クラウドは数百のサービスを並べ、機能の一覧では差がつきにくくなっている。
想定される課題
機能の多さを訴えるほど比較の決め手がなくなり、価格や既存の取引関係で選ばれやすい。自社の業務に合う理由が伝わらない。
視点
業界・業務ごとの導入の型と、移行後の運用の負担を具体的に示す。「何ができるか」より「自社と同じ条件の企業がどう使っているか」を伝える。
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02データ活用を担う事業部門・経営企画
データ基盤の価値が、IT部門の外で伝わらない
背景
データ基盤はシステムの裏側にあり、成果は分析やAIの施策として表に出る。
想定される課題
投資の判断をする事業部門や経営層には、基盤そのものの価値が見えにくく、「IT部門のインフラ費用」として扱われやすい。
視点
基盤の性能ではなく、データがそろったことで実現した意思決定や施策の事例で語る。事業部門の言葉で成果を示す資料をつくる。
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03大手クラウド事業者・データ基盤の企業
提携相手が、同時に競合でもある
背景
データ基盤の企業は大手クラウドのインフラの上で事業を行い、大手クラウドも自前のデータ分析サービスを持つ。
想定される課題
提携の発表が「依存」と受け取られたり、競合の発表が提携の不安として伝わったりし、顧客にも投資家にも関係がわかりにくい。
視点
どの層で協力し、どの層で競うのかを、構造の図で明確にする。複数のクラウドを選べることを、顧客の選択肢を守る価値として位置づける。
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04公共・金融・医療などの規制業界と社会
データの置き場所が、信頼の問題になる
背景
経済安全保障や個人情報保護の観点から、データを国内に置くこと（データ主権）への関心が高まっている。
想定される課題
海外の大手は国内での管理体制を、国内の事業者は規模や機能の差を、それぞれ問われる。説明が不十分だと、選定の候補から外れる。
視点
データの保管場所、運用の体制、準拠する基準を、比べられる形で継続的に開示する。国内の事業者は「規模」ではなく「管理と責任の所在」を軸に語る。
競合・提携・出資の関係
この領域の用語
- IaaS・PaaS
- IaaSはサーバーなどの設備を、PaaSはアプリを動かす環境を、ネット経由で借りて使うサービス。
- データウェアハウス
- 社内のさまざまなシステムのデータを集め、分析しやすい形で保管する仕組み。
- マルチクラウド
- 複数のクラウド事業者のサービスを組み合わせて使うこと。特定の事業者への依存を下げる狙いがある。
- ハイブリッドクラウド
- 自社で運用するシステムとクラウドを組み合わせて使う形。
- データ主権
- データがどの国の法律のもとで、誰の管理下に置かれるかを重視する考え方。