【セミナー告知あり】Nutanix .NEXT 2026 Day2 の速報をお届け｜技術ブログ

2026.04.09

※本投稿で紹介される内容は、発表当時のものであり将来のアップデート内容をお約束するものではありません。

こんにちは、SB C&Sの市島&友松です。この記事では、アメリカのシカゴで開催されているNutanix社の年次イベント「.NEXT」で発表された内容について、Nutanix製品のプリセールスを担当する当社エンジニアの視点で要約した内容を、速報ブログ形式でお伝えします。

はじめに

昨日のDay 1 Opening Keynoteでは、Nutanix社長兼 CEOであるRajiv Ramaswami氏が登壇し、以下の3つのテーマに基づいて、エージェントAI導入の成功に向けたプラットフォーム戦略が示されました。

Innovate Faster with Agentic AI（エージェントAIでイノベーションの加速）
Modernize Now with Containers（コンテナ環境のモダナイズ）
Run Anything Anywhere（あらゆる場所での稼働を実現）

Day 1 Opening Keynoteの詳細については、以下のリンクをご覧ください。
Nutanix .NEXT 2026 Day1 の速報をお届け

本日のDay 2 Innovation Keynoteでは、Day1の発表内容を振り返りつつ、Nutanix社がエージェントAIを成功に導くためのソリューションを支える詳しい製品紹介やデモが実施されました。

Day 2もDay 1のテーマを踏襲する流れで、以下の3つにまとめられています。

Run Better（より優れた稼働の実現）
Modernize Now（環境のモダナイズ）
Innovate Faster（イノベーションの加速）

Day2の記事も、テーマに沿って実際に発表された内容を紹介していきます。

Run Better（より優れた稼働の実現）

Run Betterは、Day 1で見られたエコシステムの拡大だけでなく、外部ストレージ構成における移行機能やサイバーセキュリティの新機能などがデモを交えて紹介され、総合的により優れた実行環境を実現することがテーマのように感じられました。

サーバ&ストレージ構成の拡充

外部ストレージ構成としてすでにリリース済みであるDell PowerFlexやEverpure FlashArrayに加えて、Day1の発表でもあった通り、新たにDell PowerStoreやNetApp、Lenovo ThinkSystemが今後追加されることが改めて紹介されました。

また、ストレージの観点だけでなく、サーバーの観点でもエコシステムの拡大を図っているようです。Nutanix社は、現在Nutanix基盤として利用していない既存のラックマウントサーバーやブレードサーバーなどについても、HCL（ハードウェア互換性リスト）の拡張を進めており、既存のサーバ資産を活用することにも取り組んでいるようです。これにより、既存のサーバーをNutanix環境で再利用したいユーザーにとって、選択肢の幅が広がることになります。

外部ストレージにおけるゼロデータコピーマイグレーションの登場

外部ストレージをマウントしているvSphere環境から、同じ外部ストレージを利用するAHV環境へ仮想マシンを移行する際に、データの複製やレプリケーションを発生させずに移行できるゼロデータコピーマイグレーション機能が紹介されました。

実機のデモでは、Nutanix Moveに追加された「Zero Copy Migration」を使用してFlashArrayを選択し、仮想マシンをESXiからAHVに移行する様子が実演されました。この移行機能では、ストレージレベルのAPIを使用しているとのことです。通常のMove処理では、ソース環境のストレージ容量に応じてスナップショットの転送に時間がかかりますが、この機能により外部ストレージ構成でのAHVへの移行時間を大幅に短縮することができます。

外部ストレージにおける検証済みスタック構成の拡大（Validated Solutions）

外部ストレージ構成における事前検証済みのスタック構成として、Cisco社のFlashStack with Nutanixが昨年の.NEXTで発表されていましたが、今後はCisco+NetAppのFlexPodアーキテクチャやDell Private Cloud、またLenovo ThinkSystemにおいても事前検証済みのスタック構成としてNutanix対応を計画しているとのことでした。ここでも、Nutanix社が各ベンダーとの連携を強化してエコシステムの拡大を図っている方針が見られます。

進化したCyber Recovery機能

サイバー攻撃を受けた際に重要なことの一つは、復旧の複雑さにどう対処するかであり、業界のベストプラクティスとしては、隔離されたクリーン環境（Clean Room）を活用し、コピーしたデータを本番環境へ戻す前にテストすることが挙げられる、といった説明が前置きとして語られました。

昨年の.NEXTでは、Data LensやFlowを組み合わせたソリューションがデモを交えて紹介されていましたが、今回はNutanixらしさのある自動化とシンプルさを実現しながら、サイバー攻撃に対処する新たなソリューションが紹介されました。以下では、デモの内容をもとに順を追って解説します。

オンデマンドに起動できるClean Roomとして、NC2 on AWSをハイバネート状態で待機させ、ランサムウェア感染時にはMST（Multicloud Snapshot Technology）でS3に保管したスナップショットからNC2上に仮想マシンをリストアし、再感染を防止しつつフォレンジックやリカバリテストを実行できる環境が整備されているようです。

そのための新機能として、Nutanix Disaster Recoveryに「Cyber Recovery Plan」という新たなメニューが追加されていることがデモから確認できます。

Cyber Recovery Planでは、Clean Roomで必要となるActive Directoryや、復旧中にスキャンを実行するためのフォレンジックツールのIPアドレスを指定する項目があり、また攻撃を検知したらプランを実行して自動隔離するといった設定ができるようです。また、Flowと組み合わせてVPCやセキュリティポリシーを自動適用し感染拡大を防止することも可能とのことでした。

また、サイバー攻撃の検出方法も強化されており、独自のAOS Entropy Detection機能が搭載されたようです。これにより、仮想マシンディスクやリカバリポイントのエントロピー（ストレージの変更率を追跡し、一定のしきい値を超えているかどうか）を確認し「サイバー攻撃の可能性がある」ことを検知できるようになるとのことです。

また、迅速なリカバリー（Rapid Restore）に向けた自動アシスト機能も実装されており、サイバー攻撃の検出後に、ランブックを用いて対象の隔離やClean Roomのセットアップ、安全なリカバリポイントの選択と復旧などを自動化することができるようになるようです。

さらに、Nutanix社はこの分野でもパートナーエコシステムを紹介していました。具体的な実装の詳細はまだ不明ですが、バックアップ製品やEDR/XDR製品がAPIを使用してClean Roomの構築を自動化するといった用途が読み取れます。

Modernize Now（環境のモダナイズ）

Modernize Nowは、VM・Kubernetes・ベアメタルをまたいで、VMとコンテナ環境の分断を生まないモダナイゼーションをテーマとしていました。Nutanix社は、Nutanix CentralとNKPを軸に、コンテナ基盤の構築・保護・運用を一元化し、さらにNKP MetalとCloud Native AOSでエッジやハイパフォーマンス環境まで一貫したエクスペリエンスを提供する方針を示しています。また、データベース領域でもNDBの拡張とMongoDB対応を進め、アプリ基盤からデータ層まで一貫したモダナイゼーションを目指すといった内容が見て取れます。

デュアル・ネイティブモードの実現

VMはPrism Central、コンテナはNKPで扱いながらも、価値を生み出すのは運用レイヤーにおけるDay 0 / Day 2のオペレーション統合であると主張していました。ユーザー管理、権限管理、デプロイ、構築、運用、ガバナンス、データ保護、ネットワークといった要素をできるだけ統一感のある流れで扱えるようにする方針のようです。

前半のデモでは、まずIT管理者側がNutanix Central上で新しい拠点向けのクラスターとプロジェクトを作成し、VMとコンテナを収容する"ランディングゾーン"を用意する方法が示されました。

さらに、ここでの統一性として、Flow Virtual NetworkingのVPCを使用して、VMとコンテナを同じネットワーク空間に置けることや、Flow Network SecurityによってKubernetesのPodにも同じセキュリティポリシーを適用できることが紹介されました。つまり、ネットワークとセキュリティが、VMとKubernetesの境界で分断されない設計になっています。

そのうえで、IT管理者はこのランディングゾーンに対して、設定済みのVPCとセキュリティポリシーを利用して、VMを即座に起動していました。ここで見えてくるのは、インフラ管理者が土台を整え、その上で開発者やプラットフォームエンジニアが自由に環境を構築するといった役割分担です。

後半のデモでは、先ほどIT管理者が用意したプロジェクトとリソースを利用して、プラットフォームエンジニアが、Prism Central Marketplaceから開発者向けのNKPクラスターを立ち上げる流れが示されました。OSイメージやリソースを定義し、同じVPCにクラスターを配置して、さらに先ほど定義されたネットワークポリシーをKubernetes側に引き継ぐ構成です。Nutanixは、これにより20分以内にエンタープライズ対応のNKPクラスターを立ち上げられると説明しています。

プラットフォームエンジニアはKubernetesを扱いながらも、インフラ側で作られたランディングゾーンやポリシーをそのまま利用できるといった共有部分を実現しながら、クラスタ構築のスピードと、企業として必要な統制の両立を図っているようです。

NKP Metal

Modernize Nowの後半で大きく取り上げられたのがNKP Metalです。Nutanixはこれまでもオンプレミス、パブリッククラウド、VM上のコンテナなど複数の実行形態を提供してきましたが、今回はそこにベアメタルが加わりました。ポイントは、「ベアメタルでKubernetesを動かす」ということではなく、ベアメタルのコンピュート／ストレージと従来のVMベース基盤を、一貫したライフサイクル管理で扱えるようにした点です。

デモでは、Foundation / Foundation Central でベアメタルノードを選択し、そこに新しい NKP OS Image を適用して、NKP Metalクラスターを作る流れが紹介されました。Ubuntu Pro OSを使うこともでき、独自OSを持ち込むこともできます。

さらに、ベアメタル上のKubernetesに対して Cloud Native AOS on NKP Bare Metal を組み合わせることで、コンピュートだけでなくデータも一緒にデプロイできるように設計されています。セッション中では、これを "Cloud Native Hyperconverged Infrastructure" と表現してもよいのではないか、という発言もありました。

実際には、管理プレーン用ノードやGPUノードをタグ付けし、Cloud Native AOS に割り当てるノード数やレプリケーションファクターを選べるようになっています。これは、ベアメタル上でもNutanixらしいデータサービス一体型の運用を実現する方向性を示していると感じました。また、既存の自動化機能や既存のデータサービスなど、そのままのオペレーションモデルをベアメタルにも広げている点に今回の新しさがあります。

Modernize Now の締めでは、NDBの話題にも触れられました。

Nutanix社は、NDBの自動化や制御、データ管理、キャパシティ管理を、コンテナ化データベースにも同様に広げる方針を紹介していました。ベースとなるのはCloud Native AOSであり、Nutanix上でもクラウドでもベアメタルでも、一貫したエクスペリエンスを提供する方針のようです。さらにMongoDBでの大規模で複雑なシャーディング環境への対応が紹介されました。

MongoDB側の説明では、NDBとの統合により、Ops Managerを補完する形で自動化を強化し、本番データのクローン、バックアップ、さらに大規模シャーディング環境の復旧時間短縮まで視野に入れていることが語られました。

Innovate Faster（イノベーションの加速）

最後のInnovate Fasterは、Nutanixが「AIをどう企業の実運用へ持ち込もうとしているのか」というメッセージを強く表現したセクションでした。ここで軸になっていたのが「Nutanix Agentic AI」というコンセプトです。
Nutanixのプラットフォームに「新しいAI関連機能を追加しました」といった話ではなく、AIエージェントの普及によって企業に必要となる要素に着目し、GPUやAIモデルそのものよりも、コスト、ガバナンス、データ、実行基盤をまとめて扱う運用モデルを実現するというNutanixの方向性が示されていました。

ここからは、Nutanix Agentic AIを構成する具体的な発表や機能アップデートをご紹介します。

AI基盤を支える仮想化

このセクションでは、AIインフラの利用者が一部のAI専門家から、より多くの開発者や業務部門へ広がっていることが強調されていました。高価なGPUを"特別な装置"ではなく、共有し、制御し、効率よく活用すべき企業資産として捉える流れが強まっています。そこで示されたのが、AI運用に最適化されたAHV基盤やマルチテナント管理を組み合わせた運用モデルです。

本パートでまず発表されたのは、CPU、NUMAノード、GPU、DPU（NIC）の物理配置を意識したリソース配置の最適化です。こうした物理トポロジーを踏まえた最適化は、仮想化プラットフォームベンダーとしてNutanixが従来から得意としてきた領域であり、AI基盤でもその強みを活かそうとしている点が印象的でした。

あわせて印象的だったのが、今回の.NEXT 2026で発表されたSP CentralをAIユースケースへ拡張して見せていた点です。SP Centralは、Nutanixインフラストラクチャ上でマルチテナントを実現します。

デモでは、管理者がGPUクラスタ上のリソースをテナントごとに割り当て、専用URLでログインできるようにし、プロジェクト、ネットワーク、クォータを分離したうえでセルフサービスを提供する流れが紹介されていました。以下は、管理者によって切り出されたテナント管理画面で、GPUやGPUメモリもリソースとして切り出されていることがわかります。

これらの機能は、GPUを単なる高価な専用ハードウェアではなく、共有しながら活用する企業資源として扱うことを可能にします。管理者は統制を保ちつつ、ユーザーは必要な環境を必要なタイミングでオンデマンドに利用できるようになり、NutanixがAIインフラ基盤を一部の専門家向けの専有環境ではなく、組織全体で利用できる基盤として広げようとしていることが伝わってきました。

※割り当てられたGPUリソース上にNKPクラスタをセルフサービスで展開

AI Catalog

NKP上で利用できるAI Catalogでは、JupyterHubやFlowise、各種MLOpsツール、ベクターデータベース、さらにはNVIDIA系のソリューションまで含めて、開発者がCLIに依存せず導入できる仕組みが示されていました。

企業のAI導入では、環境準備で初動の時間がかかりすぎてしまい、AI活用アイデアの実現タイミングを逃してしまうことが少なくありません。AI Catalogは、そうしたDay 0フェーズにおける導入時の課題を解消し、現場の検証スピードを高める役割を担っているように見えました。

AI Gateway

今回のInnovation Keynoteの中でも、個人的に特に注目したポイントのひとつがAI Gatewayです。
位置づけとしては、各種LLMやMCPの接続先に対して、どこへ、どの条件で、どの権限でアクセスさせるかをまとめて制御する、制御プレーン兼プロキシのような存在として紹介されていました。

本セッションのデモでは、社内コンテンツをもとに投稿文を生成するAIエージェントが紹介されました。ただ、このデモの本質は、AIエージェントによる投稿文生成機能そのものではなく、その裏側でどのモデルを使い、どれだけトークンを消費し、どのような権限で外部ツールに接続しているのかを、企業側が把握・制御できているかを問う点にありました。

印象的だったのが、トークン消費によるコストの問題です。
エージェント型AIは、サブエージェントの呼び出しやツール連携の中で、利用者が意識しないままトークン消費が膨らみやすく、全社展開時には無視できないコスト要因になると語られました。デモでは、1人のエージェント利用でもその日だけで600万トークンを消費しているケースが紹介され、エージェント型AIの利用が広がると、トークンコストが急速に積み上がる可能性があることが示されました。

※当社試算では、1日600万トークン利用時、1人あたり約4,800円/日、従業員1,000人規模では月額約1.4億円となります（本記事投稿時点のOpenAI GPT-5.4 API単価、1ドル＝160円換算）

※4月中のトークン利用量が、4/7ですでに1億5400万トークンになっている

そこでAI Gatewayは、利用量を可視化するだけでなく、接続先となるモデルをまとめて管理し、用途や条件に応じて使い分けるための制御点として機能します。高性能だが高コストな外部LLMを常時使うのではなく、必要に応じて別の推論先へフェイルオーバーしたり、より低コストなモデルへ振り分けたりすることで、可用性とコスト効率を両立させるイメージです。

さらにMCP連携では、利用可能な操作を限定するガードレールも紹介されており、単にAIをつなぐだけでなく、権限を絞った安全な利用まで考慮した機能を提供します。モデル接続、負荷分散、コスト制御、権限制御をまとめて扱うことで、AIを企業で継続運用できる状態を実現します。

AI Data Hub

次に紹介されたのが、AI Data Hubです。

デモでまず示されていた課題は、企業データをそのままRAGに流し込んでも、必ずしも実用的な回答にならないという点です。デモのケースでは、IT部門の問い合わせデータに対して単純なRAGアプリで問い合わせをすると、個人情報がそのまま出てしまい、情報のまとまりもなく、業務でそのまま使うには厳しい出力になっていました。このことから、企業内のデータは、そのままの状態ではAIにとってもユーザーにとっても扱いにくいという課題があることが示されました。

これに対してNutanixが新しい機能として発表したのがAI Data Hubです。
AI Data Hubは、構造化・非構造化・半構造化データを横断的に取り込み、必要な変換やクレンジング、PII（Personally Identifiable Information：個人識別情報）のマスキングを施したうえでAIに渡すための中間レイヤーとして解説されました。

デモでは、AI Data Hubを通すことで、同じ質問に対しても個人情報が適切に伏せられ、内容がグルーピングされ、より構造化された回答へ変わっていました。さらに、一般ユーザーには概要レベル、マネージャーには根本原因分析（Root Cause Analysis）を含む詳細レベルを返すというように、アクセス権に応じて参照可能な情報を出し分ける点も印象的でした。

加えて、AI Data HubにはAIデータパイプラインを組み立てる仕組みも用意されており、複数のデータソースの結合や変換処理を用途に応じて定義できる機能が示されていました。コードを書く代わりに、自然言語ベースで変換を指示できることも紹介されており、単なるデータ保存基盤ではなく、AI活用に向けてデータを整備する新たなレイヤーとして位置付けられていたように感じました。

昨今はVMwareからの移行文脈の中でAHVの機能に注目が集まりがちなNutanixですが、もともとストレージ機能にも強みを持つベンダーであることを踏まえると、そのNutanixが企業のAI活用に向けてデータそのものや前処理の領域まで踏み込み始めた点は、今回の発表の中でも個人的に特に興味深いアップデートのひとつでした。

AI市場においても複雑さを束ねて最適化

昨今のAI市場では、どうしてもGPUの性能や最新モデルの話に注目が集まりがちです。ただし、企業利用の観点で重要なのは、それらをどう管理し、どう安全に活用し、どうコストを制御しながら利用者へ届けるかという点だと感じます。

その意味で、今回の.NEXTで発表されたNutanix Agentic AIは、単なるAIインフラの提供にとどまらず、GPU、モデル接続、データ活用、アクセス制御といった、企業内でAIを実運用していくうえで必要となる要素を横断的に管理・最適化するための機能を提供していく方針が示された点が非常に印象的でした。

個別のコンポーネントを並べるのではなく、それらをできるだけ統一的な管理のもとに置き、管理者にとっては統制しやすく、利用者にとっては使いやすい形へと寄せていく。こうした「複雑さを束ねて最適化する」アプローチこそが、Nutanixという仮想化プラットフォームベンダーのAI市場へのアプローチなのだと感じました。

まとめ

今回の.NEXT 2026 Day 2 Innovation Keynoteでは、Nutanixが目指している方向性が、Run Better / Modernize Now / Innovate Faster の3つのテーマを通してかなり明確に示されていたように感じました。

既存環境を活かしながら運用を改善すること、VMとKubernetesを分断しない形でモダナイゼーションを進めること、そしてAgentic AIを本番環境で扱うための基盤を整えること。個々の発表はそれぞれ別の話に見えますが、全体を通して見ると、企業ITを無理なく次のステージへ進めるためのひとつの流れとしてつながっていたのが印象的でした。

さらに、Day2夕方に行われたCommunity Keynoteでは、次回の.NEXT 2027に関する発表がありました。来年の開催地は、なんとアメリカ・ラスベガスです。海外ベンダーのカンファレンスが多く実施されるラスベガスですが、Nutanixは約10年ぶりのラスベガス開催となるようです。なお、開催期間は2027年3月30日から4月1日までの予定です。

.NEXT 2026内のすべてのKeynoteセッションが終了し、報告ブログもこれにて終了となります。来年もまた、アメリカ・ラスベガスの地で、弊社の参加メンバーと皆さまにお会いできることを一同楽しみにしております。引き続き、Nutanix製品およびSB C&Sをよろしくお願いいたします。