ニューヨークで開催された VeeamON 2026 中に、Veeam Software は一連の関連発表を発表し、自社のデータ復元戦略を人工知能によって推進される最新の運用トレンドとさらに整合させました。同社は、Veeam DataAI Command Platform を正式に開始し、最新の DataAI Resilience Module とともに Veeam Data Platform v13.1 をスニーク プレビューし、データと AI の信頼成熟度モデルを展開しました。このモデルは、企業がガバナンス標準と実際の導入準備状況を評価するのに役立ちます。

これらの最新のアップグレードにより、Veeam は業界の顕著なギャップを埋めることができます。企業は AI テクノロジーを高速で導入するため、すべての AI 関連システムをサポートするコア データを保護、管理、復元するための十分な手段が不足していることがよくあります。

Veeam DataAI Command Platform は、まったく新しいコア アーキテクチャ モジュールとして機能し、データ バックアップ保護、サイバー セキュリティ、統合ガバナンスおよびコンプライアンス管理を統合し、自律型 AI エージェントの大規模導入シナリオに完全に適応します。 VeeamによるSecuriti AIの買収に基づいて開発されたこのプラットフォームは、データセキュリティ体制管理ツールとVeeamの成熟した既存のデータ復元ソリューションをシームレスに統合します。

その中核となるコンポーネントは、クラウド プラットフォーム、SaaS サービス、ローカル サーバー環境をカバーするデータ リソース、ユーザー ID、アクセス許可の間の接続ロジックを整理するインテリジェントな分析レイヤーである DataAI コマンド グラフです。従来の単純なリソース インベントリ ツールとは異なり、このグラフは洗練されたデータ分析をサポートし、機密データの内容、危険なアクセス ルート、および潜在的な危険の変化を正確に特定できます。また、実稼働データとバックアップ データの間の相関分析を確立し、よりインテリジェントなデータ リカバリと標準化されたガバナンス プロセスを促進します。

このプラットフォームは、複数のコア ビジネス モジュールをカバーします。 DataAI Security は、データ全体と AI のリスク ステータスに対する包括的な洞察を提供します。 DataAI ガバナンスは、単にエージェント側のルールに依存するのではなく、最下層のデータ アクセス制限を実装し、承認済みおよび未承認の AI ツールによってもたらされるリスクを効果的に軽減します。 DataAI Compliance は、すべてのデータ操作が主流の業界規制ルールに適合していることを保証し、標準的な監査資料を直接生成できます。 DataAI Privacy は、ユーザー ID と地域のコンプライアンス要件に従って、リアルタイムのポリシー制限を実行します。 DataAI Precision Resilience は、Veeam の既存の回復機能を最適化し、対象を絞った障害修正をサポートするため、企業はシステム全体のロールバックを行わずに部分的なデータ障害を解決できます。

Veeam は、この新しいプラットフォームが現代のエンタープライズ IT アーキテクチャの大きな変革に対応していると指摘しました。現在、AI エージェントは大量のデータに自由にアクセスして処理できるため、基本的なインフラストラクチャではなくコア データが重要なセキュリティ防御境界となっています。

一方、Veeamは、デジタルアップグレード、安全性の強化、より迅速なデータリカバリに焦点を当てた70以上の機能最適化を実現するVeeam Data Platform v13.1に関する事前情報をリリースしました。その主なハイライトは、OpenShift Virtualization およびその他の主流環境のサポートが組み込まれたクロスプラットフォームのワークロード移行機能にあり、企業が複雑なアーキテクチャを再構築することなくビジネス ワークロードを移行できるようにします。

同製品は、アイデンティティベースの復元機能も最適化しており、新たに追加されたActive Directoryフォレストリカバリ機能により、アイデンティティ侵入攻撃に対するリカバリ効率が大幅に向上する。そのセキュリティ機能は、アップグレードされた多次元マルウェア検出、ポスト量子暗号化アルゴリズムの適応、主流のセキュリティ システムとのより深いドッキングなど、さらに強化されています。

この新しいバージョンは、企業の運用コストを削減し、日常のメンテナンス ワークフローを簡素化することにも重点を置いています。新しく追加された NAS ファイル アーカイブ機能と長期データ ストレージ機能により、全体的なストレージ費用が効果的に削減されます。さらに、拡張された脅威スキャン範囲は AWS、Azure、ローカル NAS デバイス、Microsoft 365 ビジネス スイートをカバーしており、ハイブリッドおよびマルチクラウドのビジネス レイアウト全体でリスクの特定とデータ回復の進捗を加速します。

DataAI コマンド プラットフォームに基づいて発売された新しい DataAI レジリエンス モジュールは、標準化されたデータ レジリエンス管理のための統合オペレーション ハブを構築します。統合管理ダッシュボードを提供し、リアルタイムの保護ステータス、システムの実行状態、すべてのビジネス環境の全体的なビジネス展開の準備状況を表示します。

強力なグローバル リソース検索と自動インベントリ機能を備えており、運用管理者はすべてのワークロードの保護ステータスを迅速に確認し、単一ファイルの復元、フルサービスのサイト復旧から分離されたデータ環境の処理に至るまで、さまざまな復旧タスクを開始できます。このモジュールはまた、一貫した動作仕様を保証し、繰り返される構成の逸脱を減らし、日常のメンテナンス作業を簡素化します。

組み込まれたインテリジェント AI エージェントは、ログの並べ替え、作業指示の配布、ストレージ リソースのスケジューリングなどの日常的な反復作業を自動的に完了できます。これらの自動化機能により、手動操作のプレッシャーが効果的に軽減され、大規模な企業のビジネス シナリオにおける全体的な対応効率が向上します。

新しいプラットフォームや製品のイテレーションとは別に、VeeamはデータとAIの信頼成熟度モデルを正式にリリースしました。これは、企業が実際のAI管理能力と実用的なアプリケーションレベルを評価できるようにすることを目的としています。このモデルは、300 人の企業経営者および技術幹部を対象とした詳細な調査に基づいて策定されており、AI の急速な普及と不十分な実践的な導入能力との間の明らかな不均衡を明確に反映しています。

関連する調査結果によると、AI テクノロジーは企業の日常業務プロセスに広く適用されていますが、適合した管理メカニズムと追跡可能な監査システムはまだ不完全です。ほとんどの企業は AI ビジネス規模の拡大に前向きですが、その多くは AI 導入の合理性を検証するための有効な監査証明文書を提供できません。さらに、専門人材の不足、システム統合の難しさ、不明確な規制要件などが、大規模なAIビジネス推進を制限する大きな障害となっている。

この成熟度モデルは、実際のビジネス シナリオにおけるさまざまな管理ルールの実際の実行効果に焦点を当て、12 の中核的次元から包括的な評価を実施し、エンタープライズ AI 導入レベルを 5 つの段階的な段階に分割します。これは、企業の包括的な準備状況を 4 つのコア セクターに分類しています。データと AI システムに関する完全な洞察、安全性とアクセス ルールの厳格な実行、安定したデータのバックアップとリカバリの保証、AI モデルのトレーニングと反復のための適格な基本データ リソースです。

企業は、この評価システムを通じて定量化された評価結果、業界水平比較データ、対象を絞った最適化提案を取得できるため、予備試験申請から安定的かつ責任ある大規模AIビジネス展開を実現するための明確な導入ロードマップを形成することができます。

Veeam Data Platform v13.1 と DataAI Resilience Module は、2026 年の第 3 四半期初めに正式にリリースされる予定で、Veeam の完全なパートナー ネットワークを通じて世界中のユーザーに提供されます。 Veeam全体のレイアウトの重要な部分として、DataAIコマンドプラットフォームとデータとAIトラスト成熟度モデルは、データ保護、安全防御、AI標準化管理の統合構築を共同で推進し、完全な統合運用管理システムを形成します。