医療分野のクラウドストレージ予算はなぜ逼迫しているのか：2026年版 Wasabi Global Cloud Storage Index

医療は、捨てられないデータの上に成り立っています。患者記録、医用画像、診療アーカイブは、臨床上および規制上の要件を満たすために、何年も、ときには何十年も保持されます。

クラウドストレージは、規模の経済、コンプライアンス水準のデータ保持、そしてオンプレミス機器のコストと設置面積からの解放によって、データの保存と取り出しを容易にするはずでした。

その多くは実現しました。しかし同時に、医療機関の予算では吸収しにくいものも持ち込みました。それは「予測不可能性」です。

Vanson Bourneの独立系アナリストは、「2026年版 Wasabi Global Cloud Storage Index」の調査として、世界中のIT意思決定者1,700名を対象にアンケートを実施しました。その中には、北米、EMEA、APAC地域の医療業界関係者171名も含まれています。

その回答からは、医療分野のクラウドストレージコストを押し上げている要因が見えてきます。そして、IT部門と財務部門のリーダーが、クラウドストレージ契約を更新する前に理解しておくべき4つの課題が浮かび上がります。

ストレージ請求額は、実際には何に使われているのか

平均して、医療機関のクラウドストレージ請求額の49%は、実際のストレージ容量ではなく、各種料金に充てられています。保存するデータ量（バイト数）にかかるコストと同等の金額が、データへのアクセスにかかる料金として請求されることがよくあります。下り・上りの転送料、リクエスト単位のAPI料金、データの取り出し、リージョン間レプリケーション、オブジェクトのタグ付け、さらには不要になったデータを削除するためのリクエストにまで料金がかかります。

4年連続で、こうした料金が実際のストレージコストに占める比率は48〜49%前後で推移しており、改善の兆しはありません。

医療分野は、他の多くの業界よりも料金の影響を受けやすい分野です。DICOM形式（Digital Imaging and Communications in Medicine）の医用画像検査、電子健康記録（EHR）や電子カルテ（EMR）のシステム、診療動画のアーカイブは、コールドストレージの中で静かに眠っているわけではありません。放射線科医が過去画像を呼び出すとき、EHRがベッドサイドでカルテを表示するとき、コンプライアンス部門がHIPAA監査を実施するとき、データサイエンスチームがモデルにデータを供給するときなど、これらのデータは絶えずアクセスされ、検索され、移動されています。そのすべてが課金対象のイベントであり、1日に何千回も発生します。

医療機関が、現代医療の求めるかたちでデータを活用すればするほど、実際に保管しているデータ量とは無関係な料金を、より多く支払うことになるのです。

調査の回答者は、それを直接肌で感じています。調査に参加したあるCIO／CTOの言葉を借りれば、より根深い問題は「変動的で、しばしば不透明なクラウドの価格モデル」にあり、それが運用コストの予測を難しくし、制御をさらに難しくしています。

医療機関はなぜクラウドストレージ予算を超過するのか

昨年、医療機関の62%がクラウドストレージ予算を超過しました。これだけでも計画上の問題と言えますが、これを構造的な問題にしているのがその原因です。予算を超過した組織の93%が、容量ではなく、想定を上回る料金を理由として挙げています。

回答者が具体的な原因を挙げたところ、上位2つとしてデータ操作の料金（42%）とAPI呼び出しの料金（37%）が浮上しました。いずれもストレージ容量ではなく、活動量に応じて増えていきます。まさにそれが、予測が極めて困難な理由です。病院は、来年どれだけのテラバイトを保存するかを、ある程度の確度で予測できます。しかし、画像診断、EHRへのアクセス、バックアップ、災害復旧訓練にわたって、システムがそのデータを何回読み書きし、複製し、取り出すのかを予測するのは、インフルエンザ流行期のある火曜日に何人の患者が来院するかを当てるのに近い作業です。

ハイパースケーラーの料金体系は、その当て推量をそのまま予算項目に変えてしまいます。日常的な操作によって発生する数十種類の料金が1枚の請求書に載るとき、正確な予測は構造的に不可能になります。

予算との整合に関するデータも、それを裏づけています。62%の組織が予算を超過し、予算内または予算どおりに収まったのは少数派でした。

予測できないストレージコストに、市場はどう反応しているのか

昨年、医療分野の回答者の73%が、オブジェクトストレージに複数のパブリッククラウドプロバイダーを利用していました。マルチクラウドはもはや冒険的な選択ではなく、望ましい道筋になっています。

マルチクラウドの採用を後押ししているのは、アプリケーションの可用性要件（54%）、性能面の選択肢の広さ（53%）、そして総所有コストの改善（44%）です。データを複数のプロバイダーに分散させることで、単一ベンダーの価格、性能、稼働率への依存を減らせます。AIに限っていえば、医療機関の65%が、ワークフローを支えるためにハイブリッドストレージ（オンプレミスとクラウドの併用）を採用しています。

医療分野では、ハイブリッドは経済性だけでなくガバナンス上の理由からも選ばれています。保護対象保健情報（PHI）にはデータ主権とHIPAA上の義務が伴い、規制対象の患者データをパブリッククラウドへ自由に移すことが常に認められるわけではありません。ハイブリッドであれば、コンプライアンス上必要な場合には機密データをオンプレミスに保持しつつ、AIパイプラインの計算負荷の高い部分についてはクラウドの弾力性を活用できます。

ただし、すべてがスムーズに進むわけではありません。米国のある医療機関のCIOが指摘したように、複数のクラウドを運用するということは、環境間で性能が低下しないよう、「ネットワーク面の調整に相当な労力を費やす必要がある」のです。マルチクラウドは単一ベンダーへの依存リスクを下げますが、その効果を確実に実現するためには、慎重な実装が求められます。

AI投資がまだ成果を生んでいないのはなぜか

医療分野におけるAIへの取り組みは、いまやほぼすべての組織に及んでいます。回答者の99%がAIインフラの予算を実際に確保しており、64%が今後12か月でその予算が増えると見込んでいます。

その意欲に疑いの余地はありません。問われているのはリターンのほうです。AIプロジェクトが現時点でプラスのリターンを生んでいると答えた医療機関は、わずか34%です。さらに41%が、1年以内にその段階に到達すると見込んでいます。これは確かな前進ですが、同時に、大多数がいまだ成果の実証を待たずに投資していること、つまり価値が後からついてくるという期待のもとに、いま支出していることを意味します。

資金の行き先を見ると、多くのことが説明できます。医療機関はAI予算の67%をインフラ（データ、ストレージ、コンピュート）に振り向けており、ソフトウェアやアプリケーションに充てるのは33%です。そのインフラがどれだけ効率よく稼働するかが、投資が報われるかどうかを左右します。

料金の問題とROIの問題は、2つの異なる予算項目に現れた同じ問題です。予想外のストレージ料金に消えた1ドルは、臨床AIに届くことのなかった1ドルなのです。

ダークデータは、医療機関に何を犠牲にさせているのか

ダークデータとは、組織が収集しているものの、実際には一度も使われない情報のことです。保存され、保持され、そのまま忘れ去られるログ、通話録音、チャットやメールのアーカイブ、診療動画などが該当します。長年、それは監査上の脚注のような存在でした。AIは、それを負債であると同時に好機へと変えました。

医療分野におけるその規模は驚くべきものです。組織の半数以上が、保存容量の25〜74%がダークデータであると推定しています。

これは誤差の範囲ではありません。放射線科の未処理案件の山にあたるデジタル版の課題であり、数十年分の画像データ、研究データ、患者記録が山積みになっている状態です。誰もそれらを効率的に確認・分類・アクセスできないため、どのモデルもそこから学習することができません。

この問題を解決しようという意向はほぼ一致しています。医療分野の回答者の95%がダークデータへの対応を戦略的な優先課題と位置づけ、47%は特に「最優先課題」として挙げています。しかしその意思は、他のすべての課題と同じ壁にぶつかります。相互運用できないレガシーシステム、業務のサイロに閉じ込められたデータ、そして意思があっても行動を阻む移行コストです。

臨床AIの実力は、実際にアクセスできるデータの質を超えることはありません。そして現状、医療分野の最も価値あるデータの多くは、闇の中に眠ったままです。

医療機関のIT・財務リーダーにとって、これは何を意味するのか

医療機関のIT・財務リーダーに、ハイパースケーラーの課金方法を変えることはできません。しかし、それに対する備えを変えることはできます。特に重要なのは次の4つの打ち手です。

• ストレージの行だけでなく、請求書全体を精査する。クラウドストレージ契約を更新する前に、容量と並べて、すべての料金カテゴリー（下り転送、API、取り出し、レプリケーション）を洗い出しましょう。2025年に予算を超過した組織のうち93%は、その原因が十分に把握できていなかった料金にあったことが判明しています。

• マルチクラウドを、コスト戦略としてだけでなくHIPAA戦略として捉える。ワークロードを複数のプロバイダーに分散させれば、料金負担と特定ベンダーへの依存を同時に軽減できます。これは予算面だけでなく、PHIや規制対象となる患者データの取り扱いにおいても同様に重要です。

• 見えないデータの上にAIを築かない。ダークデータのガバナンス（メタデータ管理、データカタログ化、ストレージの可視化）は、臨床AIが成果を得るための前提条件であり、導入後の後片付け作業ではありません。

• 現実的なAIのROI達成時期を設定し、いますぐ測定を始める。測定の枠組みを早期に整えた医療機関ほど、技術が成熟し、予算が厳しく精査される段階になっても、有利な立場に立てるでしょう。

医療機関のIT・財務リーダーは、いま何をすべきか

2026年版 Wasabi Global Cloud Storage Index は、医療分野がAIに十分な予算を割き、複数のクラウドにリスクを分散させ、そしてついにダークデータを開拓すべき資産として扱い始めている姿を映し出しています。

一方で、解決されていないのが根本的なコスト構造の問題です。すでに医療機関の予算を圧迫していた各種料金は、いまやAI導入に伴うコスト圧力と重なり合って膨らみ続けており、データを活用しようとするだけで、予算が想定外に上限を超えてしまう事態が生じています。

医療機関が、ストレージを事業運営上の固定費として捉えることをやめ、緻密な計画を立てるようになれば、予算は安定させられます。コストの予測可能性と透明性（英語）こそが、今まさに必要とされる処方箋なのです。料金から取り戻した1ドルは、そのまま診療へ、研究へ、あるいはその両方を良くするためのAIに充てられる資金なのですから。