IDCエンタープライズストレージ市場が急伸、ただし支出増の陰にコスト圧力

IDCによると、IDCエンタープライズストレージ市場は2026年第2四半期に前年同期比33.6%成長した。この加速は、単純な需要急増のようにも聞こえる。しかし顧客は、1ドル当たりで得られる容量を減らしながら、より多くを支払っている。

世界の外部エンタープライズストレージ売上高は、IDCのトラッカーで過去2番目に高い四半期水準に達した。成長率は前四半期の28.7%から加速し、2025年通年ではわずか3.9%だった。

この増加には、人工知能に対する実需、先送りされていたインフラ更新、非構造化データの拡大が反映されている。一方で、部品インフレと前倒し購入も売上高を押し上げており、見出しの成長率は一見したほど単純ではない。

Dell Technologiesは圧倒的な首位を維持し、Huawei、NetApp、Everpure、Hewlett Packard Enterpriseが残る上位ポジションを争った。この順位は、AIインフラへの投資が市場を広げる一方で、主要サプライヤーすべてへの圧力も高めていることを示している。

これは単に、ストレージがサーバー成長に追随しただけの四半期ではない。ストレージは、高価なコンピューティング能力を実用的なAIアプリケーションへ転換できる速度を左右する制約となっている。

IDCエンタープライズストレージ市場の成長が加速

最新トラッカーは幅広いストレージ市場の拡大を示すが、最も力強い数値はオールフラッシュとハイエンドシステムに集中している。

IDCのストレージトラッカーは、第2四半期の売上高が前年比33.6%増加したと測定した。これは2四半期連続で拡大ペースが加速したことを意味する。

市場は2025年通年の3.9%増から、2026年初頭には28.7%増へと拡大した。その後、直近四半期にはさらに4.9ポイント加速した。

この推移は、例外的に強い単一の結果より重要である。企業がサーバー、GPU、支援的なネットワークインフラを優先してきた後、ストレージ予算が追いつき始めていることを示している。

外部エンタープライズストレージシステムとは、サーバーの外部に導入するためにストレージベンダーが販売する専用アレイである。データベース、ファイル、アプリケーション、AIパイプライン向けのオールフラッシュ、ハイブリッド、ディスクベースのプラットフォームが含まれる。

オールフラッシュアレイは四半期市場売上高の52.1%を生み出した。このカテゴリーの売上高は42.9%増加し、市場全体の成長率を大きく上回った。

ハイブリッドフラッシュシステムは、フラッシュメディアとハードドライブを組み合わせる。このカテゴリーは25.5%成長し、市場の37.5%を占めた。

ディスクのみのアレイも22.6%拡大したが、総売上高に占める割合はわずか10.4%だった。その成長は、アーカイブ、データレイク、レイテンシー感度の低いワークロードにおいて、低コスト容量が依然として重要であることを示唆する。

最も強い加速はハイエンドセグメントで見られた。これらの大型システムの売上高は、1四半期前の60.7%増に続き、90.6%増加した。

ミッドレンジシステムは売上高の64.8%を占め、市場最大の購買カテゴリーであり続けた。その28.2%成長は、拡大が最大級のAIデータセンターを超えて広がったことを示している。

エントリーシステムは逆方向に動いた。売上高は14.6%減少し、小規模導入と大規模なエンタープライズ展開の間に明確な隔たりが生まれた。

この分断は、エンタープライズストレージのすべての領域が同じように活況であるという見方を弱める。大型システムが市場を牽引する一方で、最下位カテゴリーは縮小している。

地域別の結果は異例なほど幅広かった。IDCが追跡するすべての地域で前年比成長が報告されたが、拡大率にはかなりの差があった。

カナダは77.2%成長し、日本と中国を除くアジア太平洋地域は73.1%成長した。中東欧は54.1%拡大した。

米国は26.8%成長後も35.3%のシェアを維持し、最大の地域市場だった。西欧は42.8%増加し、中国は20.7%成長した。

日本は地域別で最も低い12.9%成長を記録した。それでもプラス成長を維持しており、反発が主要な地理的市場全体に及んでいるというIDCの結論を裏付けている。

最新の市場カバレッジは、重要な改定も明らかにしている。IDCは以前、第1四半期の成長率をより低く報告していたが、その後28.7%へ更新した。

改定は市場の方向性を無効にするものではない。ただし、特に公開トラッカーデータが変更され得る場合、四半期ごとの比較には注意が必要であることを示している。

確かな結論は、エンタープライズストレージ支出が技術、ベンダー、地域を横断して急速に加速したという点だ。より難しい問いは、そのどれほどが容量需要ではなくコスト上昇によるものかである。

AIがボトルネックをコンピュートからデータへ移した

企業はまずアクセラレーテッドコンピューティングに多額を投じ、ストレージが次の制約資源になりつつある。

AIトレーニングは初期のインフラ投資を支配した。組織がまず十分なコンピューティング能力を必要としていたためである。GPU、アクセラレーテッドサーバー、高速ネットワークは、本来ならストレージ更新に充てられたかもしれない予算を吸収した。

この順序により、多くの通常のストレージ更新は遅延した。企業は資本を最も明白なAIの制約に振り向ける一方で、アレイをより長く稼働させ続けた。

組織が実験から推論および本番導入へ移行するにつれ、均衡は変化した。推論とは、訓練済みモデルを新しい入力に対して実行し、回答や予測を生み出すプロセスである。

本番推論に必要なのはプロセッサ性能だけではない。高価なコンピューティング資源を稼働させ続けるには、アプリケーションが文書、記録、メディア、埋め込み、その他のエンタープライズデータを十分に迅速に取得しなければならない。

IDCアナリストのNatalya Yezhkovaは、この変化を端的に要約した。「そのバランスは変化している」。彼女は、ボトルネックはコンピューティング能力だけでなく、組織が自社データをどのように活用するかに、ますます関わるようになっていると論じた。

この移行は、オールフラッシュアレイの強さを説明する。フラッシュストレージはディスクベースシステムよりも低レイテンシーかつ高スループットを提供し、要求の厳しいデータパイプラインに有用である。

AIワークロードは、通常とは異なるストレージパターンも生み出す。モデル訓練ではチェックポイントが作成され、検索システムは大規模な文書コレクションとベクトルデータを繰り返し読み込む。

マルチモーダルシステムは、従来のテキストや構造化レコードに画像、音声、動画を加える。これらの形式は容量要件を高めると同時に、予測可能なアクセス性能の価値を高める。

ストレージ層は、AIワークフローの複数段階も支えなければならない。データは収集を通じて入り、準備を経て、訓練に供給され、評価と推論の間も利用可能な状態に保たれる。

これらの段階が常に同じシステムを使うとは限らない。企業はしばしば、異なる環境にまたがってオブジェクトストア、ファイルシステム、データベース、バックアッププラットフォーム、高性能アレイを維持している。

こうした分断は運用コストを押し上げる。また、価値あるデータが、それを必要とするアプリケーションやモデルから隔離される可能性もある。

社内のエンジニアリング文書は、組織がそれを見つけ、ガバナンスを適用し、取得できるようになって初めてAIアシスタントにとって有用になる。同様の問題は、顧客記録、製品調査、サポート履歴、会議アーカイブにも影響する。

これにより、データ整理はストレージチームの細部ではなく、事業上の課題となる。検索可能なナレッジベースは、インフラの上に構築されるアプリケーション層を例示している。

顧客がこれらのパイプラインを拡大する際、ストレージベンダーは恩恵を受ける。ただし、購入されたすべてのアレイが、成功したAI導入を直接支えていることをこの需要が証明するわけではない。

一部の購入は通常のデータベース、仮想マシン、ファイルサービスに対応するものだ。ほかは、以前の支出サイクルで組織が先送りしていた老朽化機器を置き換えるものである。

IDCは両方の力を指摘している。AIは新たな需要を生み出し、繰り延べられていた更新支出は、より古いバックログを同じ四半期に放出する。

したがって市場には、重なり合う二つのサイクルが反映されている。一つはデータ集約型AIへの技術的移行であり、もう一つは従来型インフラの期限を過ぎた更新である。

これらのサイクルはハイエンドで相互に強化し合う。大口顧客は、更新と新たなフラッシュ容量、ネットワークの刷新、AIワークロード向けデータサービスを組み合わせられる。

サーバー支出は重要な比較対象となる。IDCは同じ四半期に、アクセラレーテッドシステムと平均販売価格の上昇に支えられ、サーバー売上高が過去最高を記録したと報告した。

この成長はストレージチームへの圧力を高める。コンピューティング能力が増えればより多くのデータを処理できるが、それは周辺インフラがデータを一貫して供給できる場合に限られる。

アイドル状態のGPUは、システムバランスの悪さを示す高価な兆候である。ストレージスループット、ネットワーク輻輳、メタデータ処理、データ準備はいずれも利用率を制限し得る。

これが、IDCエンタープライズストレージ市場が先行したコンピュートブームにようやく追いついている理由である。購買サイクルは、処理能力からデータ可用性へと下流に移っている。

同じ論理は、なぜ需要がより大規模なシステムに向かうのかも説明する。本番AIサービスには、多くの場合、エントリー製品では提供できない規模、可用性、ガバナンス、予測可能な性能が求められる。

ストレージがコンピュートに取って代わり、支配的なインフラ費用になったわけではない。コンピュートを購入した組織が無視できない次の制約となったのである。

Dellが首位、残る上位5社の競争は激化

Dellの規模に挑むのは依然として難しいが、最速の成長を遂げたのは市場首位ではなく小規模な競合企業だった。

Dell Technologiesは、同四半期の世界外部エンタープライズストレージ市場で23.8%のシェアを握った。売上高は42.5%増加し、市場全体の33.6%成長を上回った。

この組み合わせにより、Dellはすでに大きかった首位をさらに強化できた。IDCはその業績を、幅広いポートフォリオと、AIインフラ販売にストレージを組み込む戦略に結び付けている。

この優位性は単一の製品カテゴリーを超える。Dellは、より大規模なインフラ契約の中で、サーバー、ネットワーキング、データ保護、ファイルストレージ、ブロックストレージ、導入サービスを組み合わせられる。

AIシステムを構築する顧客は、多くの場合、統合の境界が少ないことを好む。コンピュートとストレージの両方を提供できるベンダーは、調達とサポートをより簡素化できる。

Huaweiは11.3%のシェアで2位だった。売上高は29.4%増加し、絶対値では力強かったものの、市場全体の成長率を下回った。

NetAppは9.6%で3位を維持した。オールフラッシュ事業と統合データ管理への継続的な注力に支えられ、35.7%拡大した。

Everpureは8.1%のシェアで4位だった。上位5社の中で最高となる50%の成長率を記録した。

Everpureは以前Pure Storageとして知られていた企業である。その業績は、拡大する市場において、サブスクリプション型の消費モデルとAI向けフラッシュシステムが存在感を高め得ることを示している。

Hewlett Packard Enterpriseは6.8%のシェアで上位5社を締めくくった。31.9%の成長率は、市場全体の成長率をわずかに下回った。

ベンダー順位は、二つの異なる競争を示している。Dellは首位を守っている一方、その後ろでは4社がはるかに狭い範囲で競っている。

HuaweiのNetAppに対するリードはわずか1.7ポイントだった。NetAppはEverpureを1.5ポイント上回り、EverpureはHPEを1.3ポイント上回った。

その差は、力強い製品サイクルや大規模な地域シフトによって変化する可能性がある。Blocks & Filesは、HuaweiとNetAppが過去に2位と3位を入れ替えたことがあると指摘している。

NetAppとEverpureも時間の経過とともに順位を入れ替えてきた。HPEのAlletraにおける最近の勢いは、次回のトラッカー期間に向けた新たな変数となる。

市場はサプライヤーに明確な戦略的選択を迫っている。統合インフラの幅広さで競争するか、ストレージ性能とデータサービスに特化するかだ。

Dellはその幅広さの恩恵を受けている。既存の顧客関係を通じて従来のエンタープライズワークロードに対応しつつ、サーバー導入にストレージを組み合わせられる。

NetAppは、オンプレミスとクラウドの環境にまたがるデータサービスで競争している。その立場は、データを一貫して管理する重要性がアレイ性能と同等であると購入者を納得させられるかどうかにも一部左右される。

Everpureは、フラッシュアーキテクチャ、従量課金モデル、運用の簡素化を重視している。より速い成長は、一部の購入者がその絞り込まれた提案を受け入れていることを示唆する。

Huaweiは、幅広いインフラポートフォリオに加え、中国およびその他の海外市場で特に強みを持つ。地理的条件は、米国の競合他社とは異なる形で同社の競争上の立場を形作っている。

HPEはストレージをサーバー、ネットワーキング、プライベートクラウド事業と結び付けている。このポートフォリオはDellと同様のクロスセル機会を生むが、そのストレージシェアは依然としてはるかに小さい。

すべての地域に当てはまる単一の競争上の説明はない。調達ルール、既存導入基盤、チャネル関係、データ主権、サポート要件がベンダー選定に影響する。

市場の残りの部分は、なお売上高の40.5%を占めていた。したがって、IBM、Hitachi Vantara、Lenovo、Fujitsu、そして多数の専門企業は、全体として依然重要な存在である。

この断片化により、トラッカーを5社による競争として扱うことの有用性は限られる。専門特化したプラットフォームは、特定のデータベース、メインフレーム、クラウド、メディア、またはハイパフォーマンスコンピューティングのワークロードで勝つことができる。

それでも、主要ベンダーは価格設定とアーキテクチャに関する重要な期待値を定めている。その投資は、フラッシュの採用、サブスクリプション購入、サイバー耐性、AI統合に影響を及ぼす。

Dellの首位は、エンドツーエンドのAIインフラスタックをパッケージ化する最も明確な機会を同社にもたらしている。このアプローチは、顧客が単一サプライヤーを評価するのか、専門化されたコンポーネントを好むのかを試すことにもなる。

Everpureの結果は対照例を示している。専業ストレージベンダーは、規模がはるかに小さいにもかかわらず、統合型の首位企業より速く成長した。

したがって中心的な競争は、幅広さと専門性の対決である。Dellはインフラの到達範囲で主導し、特化型の競合企業はデータアクセス、効率性、運用モデルによる差別化を図っている。

売上高の成長は容量の成長と同義ではない

最大の不確実性は、33.6%の増加のうち、インフレや前倒し購入ではなく、実際の導入拡大がどの程度を占めるかという点にある。

IDCによれば、NAND、DRAM、ディスク、その他のコンポーネントは高価になった。これらの値上がりは、オールフラッシュ、ハイブリッド、ディスク専用の各システムに影響した。

NANDは、ソリッドステートドライブで使われる不揮発性メモリである。DRAMは、サーバーやストレージコントローラー全体で使用される高速な作業用メモリを提供する。

供給制約により、メーカーはより利益率の高いメモリ製品を優先するようになっている。この配分はエンタープライズ向けソリッドステートドライブの供給を逼迫させ、完成システムのコストを押し上げる可能性がある。

IDCは、購入者がより多く支出しても、取得できるストレージ容量は少なくなる可能性があるとした。この違いにより、売上高の成長を導入済み容量の直接的な指標として扱うことはできない。

同じ更新構成により多くを支払う企業でも、市場売上高には寄与する。ただし、利用可能なストレージ、性能、アプリケーション能力が増えるとは限らない。

前倒し購入も結果をさらに複雑にする。一部の組織は、次のコンポーネント価格上昇が予想される前に構成を確保するため、早期に発注したと報じられている。

この行動は将来の需要を現在の四半期へ引き寄せる。現在は例外的な成長を生む一方、後には比較上弱い結果を残す可能性がある。

また、インフラ責任者にとって難しい判断も生む。待てばコスト上昇や納入遅延のリスクがあり、早く購入すればワークロードが完全に具体化する前に資本を投入することになる。

IDCは、意味のあるコンポーネント価格の緩和は依然として先のことになると見込んでいる。また、根底にある需要と並んで、上昇したコストが価格主導の成長を支えるとも予想している。

この予測は短期的な売上見通しを強める一方で、成長の質という問題を提起する。インフレに起因する成長は、追加導入に起因する成長とは異なる意味を持つ。

ハイエンドカテゴリーはこの曖昧さを示している。90.6%の増加は大規模AIプロジェクトや先送りされていた更新と整合するが、より大きな構成はコンポーネント価格変動の影響も増幅する。

エントリーカテゴリーは別の警告を示す。14.6%の減少は、小規模な購入者が拡大の恩恵を等しく受けていないことを示唆する。

こうした購入者は更新を先送りしたり、ワークロードをクラウドサービスへ移したり、IDCの外部アレイカテゴリー外の代替手段を選んだりする可能性がある。コンポーネントコストの上昇は、それぞれの対応を強めうる。

このトラッカーはベンダー売上高を測定しており、顧客成果を測定しているわけではない。購入したAIストレージシステムがモデル精度を改善するのか、開発を短縮するのか、運用コストを削減するのかを判断することはできない。

同様に、顧客が取得した容量をどれほど効率的に使っているかも示さない。過剰なプロビジョニングは性能を守れる一方で、大量のリソースを遊休状態にする可能性がある。

クラウドストレージも別の境界を生む。外部エンタープライズストレージカテゴリーは、データサービス、サーバー内蔵ストレージ、ハイパースケールインフラに支出されたすべての金額を捉えるものではない。

企業は外部アレイを購入せずにデータフットプリントを拡大できる。また、特定のアプリケーションをパブリッククラウドサービスへ移行しながらアレイを購入することもできる。

こうしたカテゴリーの境界はIDCのデータを弱めるものではない。データが裏付けられる結論の範囲を定義するものだ。

このトラッカーは、外部ストレージのベンダー売上高が急速に上昇したことを示している。ただし、出荷容量の同程度の増加や、生産的なAI導入の拡大を独立して証明するものではない。

公開された過去データの比較にも注意が必要である。Blocks & Filesは、IDCが公開している四半期数値における欠落や改訂を指摘した。

改訂された第1四半期の成長率は、加速の見かけ上の速度を変えた。トラッカー契約者に提供されるより完全なデータセットは、公開リリースよりも高い一貫性をもたらす可能性がある。

ベンダー名の変更は、より小さな表示上の問題を生む。過去のPure Storageの結果と現在のEverpureの数値を比較する読者は、両方の名称が同じ企業を指すことを認識する必要がある。

為替変動も地域別およびベンダー別の比較に影響しうる。IDCは世界全体の結果を米ドルで報告しており、現地での購入変化とは独立して報告上の成長を変動させる可能性がある。

こうした留保は、市場の方向性を覆すものではない。すべての技術が成長し、9地域すべてで拡大が見られ、主要4ベンダーは30%前後またはそれを上回る成長を報告した。

ただし、解釈は変わる。この四半期は、需要増加、遅れていた更新、供給制約、価格上昇が組み合わさった結果である。

したがって、エンタープライズの購入者は見出しの成長率を支出ベンチマークとして用いるべきではない。必要事項は、ワークロード、レイテンシー、耐障害性、成長、データ配置に依存する。

また、容量計画と調達タイミングを分けて考えるべきである。早期購入は供給リスクを減らせるが、要件が安定する前に組織を特定のアーキテクチャへ固定する可能性がある。

AIプロジェクトでは、このリスクが特に重要になる。データ形式、モデル設計、検索戦略、導入場所は変化を続けている。

トレーニング向けに設計されたシステムが、その後の推論パターンに適合するとは限らない。集中型データレイクが、クラウド、オフィス、エッジ拠点にまたがって動作するアプリケーションの要件を満たすとは限らない。

支出ブームは現実のものだが、その持続性はコンポーネント価格以上の要因に左右される。顧客がストレージ購入を有用なデータインフラへ転換し続けることが必要である。

オールフラッシュの成長がエンタープライズストレージの構成を変える

性能要件とコンポーネント経済性がフラッシュベースのエンタープライズプラットフォームをますます有利にしているため、オールフラッシュアレイは売上高シェアで過半数を超えた。

オールフラッシュアレイが記録した52.1%のシェアは、単なる製品の置き換え以上の意味を持つ。これは、企業がストレージスタックのどこに価値を見出しているかを示している。

従来型のハードドライブは依然として経済的な容量を提供する。アーカイブ、バックアップ、大規模なメディアコレクション、アプリケーションからアクセス頻度の低いデータに適している。

フラッシュは異なる役割を担う。低レイテンシーにより、データベース、仮想化アプリケーション、分析、長いアクセス遅延を許容できないデータパイプラインを支える。

AIは、この違いの重要性を高める。トレーニングおよび推論システムは、長時間の停止を生じさせることなく、高価なプロセッサーへ繰り返しデータを供給しなければならない。

たとえば、検索拡張生成システムは、モデルが回答を生成する前に外部情報を検索する。その応答性は、インデックス化されたエンタープライズデータを高速に検索できるかどうかに一部依存する。

同じ原則は、レコメンデーションシステム、不正検知、科学分析、コンピュータビジョンにも当てはまる。ストレージが遅いと、ジョブ完了時間が延びたり、対話的な性能が低下したりする可能性がある。

ただし購入者は、すべてのバイトをフラッシュに置くべきだと想定すべきではない。ストレージアーキテクチャでは依然として、メディアをアクセスパターンとビジネス価値に適合させる必要がある。

頻繁に照会されるベクトルインデックスは、低レイテンシーストレージを正当化できる。コンプライアンス目的でのみ使われる古い生データファイルは、経済的なディスクやアーカイブメディアの方が適している場合がある。

ハイブリッドシステムは、こうした役割を組み合わせるため、引き続き重要である。その37.5%の市場シェアは、多くの顧客が高速層と低速層にまたがる単一プラットフォームを依然として好んでいることを示す。

ディスク専用システムも、シェアが小さいにもかかわらず成長した。AIは巨大なデータコレクションを生み出し、即時アクセスが必要なのが一部だけであっても、容量需要を拡大させる可能性がある。

したがって市場は、単純なフラッシュ専用の未来へ向かっているわけではない。フラッシュがより性能重視の支出を取り込む、階層型アーキテクチャへ移行している。

このモデルではデータ管理が極めて重要になる。組織には、何をアクティブに維持するか、何をより安価なストレージへ移すか、何を削除できるかを決定するポリシーが必要である。

この規律がなければ、企業は重複、陳腐化、あるいはアクセス頻度の低い情報で高価なアレイを埋めてしまう可能性がある。その結果としての支出は、データ可用性を改善せずに容量だけを増やす。

非構造化データはこの課題をさらに難しくする。文書、画像、録音、ログ、コードには、従来のデータベースに適用される整然としたライフサイクルルールが欠けていることが多い。

ナレッジワーカーは、日常的な活動を通じてこの成長に寄与している。あらゆるプロジェクトで、プレゼンテーション、会議録音、下書き、調査ファイル、繰り返しのエクスポートが生成されうる。

AIアプリケーションは、ソフトウェアがそれらを検索・統合できるようにするため、こうした資料の価値を高める。同時に、情報を適切に分類、保護、保持する必要性も高める。

これは、インフラの意思決定と個人・チームの情報活用を結び付ける。効果的なナレッジマネジメントは、ストレージチームがハードウェアで問題を解決する前に、重複を減らすことができる。

セキュリティは、新しいプラットフォームを採用するもう一つの理由である。企業は、増え続けるデータストアをランサムウェア、誤削除、悪意ある内部者、侵害された認証情報から保護しなければならない。

最新のアレイは通常、スナップショット、レプリケーション、イミュータビリティ、異常検知、リカバリ統合によって競争する。IDCの売上高数値は、これらの機能を基本的な容量と分けて示してはいない。

AIは価値と露出の両方を増やしうる。アクセス可能なデータの範囲が広がればアプリケーションを改善できる一方、誤った権限設定がもたらす影響も拡大する。

したがって、ガバナンスは当初からストレージ計画に組み込むべきです。チームは、誰がソースデータ、派生インデックス、モデルチェックポイント、生成された出力にアクセスできるのかを把握しておく必要があります。

データの所在地も重要です。契約上および規制上の義務により、一部のデータは国内、業界向け環境、または管理されたネットワーク内に保持しなければなりません。

こうした制約は、企業が自社保有インフラへの投資を継続することを後押しします。また、プライベートシステムとクラウドサービスをまたぐハイブリッド設計も促します。

サブスクリプション型のストレージモデルは、もう一つの妥協案を提供します。設備を企業環境内に置いたまま、柔軟な利用形態を実現できます。

IDCによると、こうしたモデルはAI導入で引き続き支持を広げています。今回の上昇局面では資本購入の伸びがなお速く、所有する形態にも引き続き魅力があることを示しています。

ベンダーは、こうしたアーキテクチャの選択肢を差別化に活用するでしょう。Dellは統合インフラを強調できる一方、NetAppは拠点をまたぐデータサービスを訴求できます。

Everpureはフラッシュの効率性と従量消費に注力できます。HuaweiとHPEは、ストレージをより広範なデータセンターポートフォリオと結び付けられます。

顧客は、ベンダーの分類ではなくワークロードの挙動に照らして、こうした主張を検証すべきです。性能、耐障害性、管理負荷、移行コストは、ベンチマークのピーク値よりも重要になることが少なくありません。

オールフラッシュの拡大は、性能に敏感なデータへの移行を裏付けています。しかしそれは、階層化、ライフサイクル管理、規律ある情報ガバナンスの必要性をなくすものではありません。

3つのシグナルがブームの持続性を試す

次の四半期には、初期の購入後も需要が続くことを示す必要があります。同時に、ベンダー間競争と部品コストが市場の本当の強さを明らかにします。

最初のシグナルは、第2四半期の購入急増後におけるストレージの前期比成長です。IDCによると、一部の顧客はさらなる価格上昇を予想し、購入を前倒ししました。

価格が再び急激に加速しなくても売上が堅調に推移すれば、持続的な容量需要を裏付ける材料になります。大幅な減速は、購入者が後続四半期の需要を前借りしたことを示唆するでしょう。

比較には、オールフラッシュの成長とハイエンド市場を含めるべきです。これらのカテゴリーは、本番環境のAIインフラが追加的なストレージ購入を生み出していることを最も明確に示します。

エントリーシステムの動向にも注目が必要です。縮小が続けば、このブームが大企業とデータ集約型の導入に集中していることを示すでしょう。

2つ目のシグナルは、売上、出荷容量、システム価格の関係です。売上だけでは、顧客が実際にどれほどの追加インフラを導入したかは分かりません。

入手可能な台数や容量の指標は、インフレと導入増を切り分ける助けになります。価格上昇が鈍化する一方で数量が健全なら、需要拡大の見方は強まります。

容量拡大が弱いまま売上成長が続く場合は、コスト主導の市場を示唆します。その結果、ベンダーが好調な販売を報告する一方で、顧客の予算には圧力がかかる可能性があります。

メモリの供給状況が、この比較を左右します。NANDとDRAMの制約が続けば、ストレージサプライヤーはシステム価格を引き上げ続けるか、製品を慎重に配分する可能性があります。

3つ目のシグナルは、ベンダー順位内の動きです。Dellの23.8%のシェアは、すべての競合にとって重要な基準となります。

市場平均を上回る四半期が再び続けば、ストレージを幅広いAIインフラ販売に組み合わせるDellの戦略が裏付けられます。シェア低下は、専門サプライヤーに余地を生み出すでしょう。

Everpureの50%の成長率は特に重要です。この実績を繰り返せれば、特化したフラッシュアーキテクチャとサブスクリプション型消費が、統合ポートフォリオに対抗できることを示唆します。

NetAppは、オールフラッシュの拡大をシェア拡大につなげながら、3位を守らなければなりません。市場成長率を下回ったHuaweiとHPEも、同様の圧力に直面しています。

製品リリースはこれらの順位に影響しますが、商業面での実行力も同じくらい重要です。供給、チャネルの広がり、導入能力、顧客サポートが、発表されたプラットフォームのうちどれが売上につながるかを決める可能性があります。

次回のトラッカーでは、2位から5位までの差が引き続き縮まっているかも明らかにすべきです。このグループでは、小さなシェアの変動がベンダー順位を入れ替える可能性があります。

企業の購入担当者にとって、当面の課題は勝つサプライヤーを予測することではありません。どのワークロードに高速ストレージが正当化され、どの購入が単に価格上昇への不安に反応したものかを見極めることです。

まず、実際のアプリケーションの挙動から始めてください。プラットフォームを選定する前に、レイテンシー、スループット、データ増加、復旧要件、コンピュート停止のコストを測定します。

次に、各ベンダーが移行、階層化、セキュリティ、ハイブリッド運用、将来の拡張をどのように扱うかを検討してください。有利な導入判断は、現在の部品サイクルが終わった後も機能し続けるべきです。

IDCのエンタープライズストレージ市場は、間違いなくより速い成長段階に入りました。この局面が持続的なAIインフラサイクルになるかどうかは、売上高の裏側で何が起きるかにかかっています。

容量導入、部品価格、ベンダーシェアの動きを、この順で注視してください。それらを合わせることで、ストレージが企業によるデータインフラ需要の拡大で伸びているのか、あるいは既存インフラのコスト上昇によるものにすぎないのかが分かります。