Netapp insight AIまとめ：AIトランスフォーメーションを支える、3つの現実解

こんにちは！
ネットワールドSEの永井です！

NetApp Insight 2025（Las Vegas）の全体の流れやメッセージについては、
Day1・Day2 の記事でまとめていますので、ぜひこちらもご覧ください！

Day1：NetApp Insight 2025 Day1をSE目線でご紹介！ - ネットワールドらぼ
Day2：NetApp Insight 2025 Day2をSE目線でご紹介！ - ネットワールドらぼ

さて、今回は NetApp insightのAI特集です！
とはいえ、「AIすげぇ！」で終わる話ではなく、むしろ印象に残ったのは、その逆で。
AIを成立させるための現実的な道具立てが、ちゃんと揃ってきている、、、
そんな空気感でした。
AIというと、どうしてもモデルやプロンプト、生成結果といった表側に目が行きがちですが、企業で実際に効いてくるのは、もう少し地味なところだったりします。
例えば、

AIを動かし続けるための土台
日々の運用にどう組み込むか
企業内に眠るデータをどうやって知識に変えるか

今回はこの3つの視点を３つの柱として整理してご紹介できたらなと思います！

AFX：AI基盤としてのNetApp

まずは、今回新たに紹介された NetApp AFX です。難しいことを抜きに言うと、AIのような重い処理を前提に、ストレージの設計そのものを最初から寄せてきた、そんな印象を受けました。
AIワークロードは、

突然帯域が欲しくなったり
GPU側の都合で構成を変えたくなったり

とにかく「硬直した構成」が合いません。そこでAFXは、コンピュートと容量を別々に増やしやすい（Independent Scale / disaggregated）方向に振っています。
しかもONTAPの流れを汲んでいるので、世界観がガラッと変わる感じではなく、いつものONTAPの延長線で、AI側にちゃんと寄せていく。この距離感が、とてもNetAppらしいなと感じました。

MCP連携：運用とAIをつなぐNetApp

MCPは一言で言うと、AIからストレージ操作を呼び出せるようにするための「つなぎ口」。今回のInsightを通して見えてきたのは、NetAppのMCP連携は「AIがデータを賢く理解する」話というより、AIから運用操作に手を伸ばせるようにする
この側面がかなり強い、という点でした。
具体的には、

MCP経由でボリュームの作成・確認・削除ができる
Pythonベースの Data Ops Toolkit を、AIがツールとして呼び出す
既存の運用手順を、そのまま AIから実行できる形にする

といった内容が中心です。ここで大事なのは、運用の考え方そのものを変える、という話ではないこと。人がCLIやスクリプトでやってきた作業を、「入口だけAIに開放するような感覚に近く、AIが勝手に判断して暴走する世界観ではありません。あくまで、人が決めた手順を、AIが代わりに叩けるそのくらいの距離感です。

なお、このMCP連携については、実際にボリューム操作などを試した検証記事も書いていますので、「MCPって結局なにができるの？」という雰囲気を掴みたい方は、ぜひこちらもご覧ください。

↓ MCP検証記事はこちらから！

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Copilot Connector：企業データの「知識」を解放する（Project Neo）

企業のAI活用で、結局ぶつかる壁。だいたいこれじゃないでしょうか。
「データは山ほどあるのに、AIが使える形になってない」
特に、ファイルサーバや共有フォルダに眠る非構造化データは、宝の山なのに、しっかり鍵がかかっている状態になりがちです。Copilot Connector（Project Neo）は、
その鍵を無理やり壊すのではなく、鍵を壊さずに、図書館に目録と検索を用意する
そんなイメージが近いと感じました。