AI NASは、データをしまうだけの保管庫と何が違うのか。UGREENの動画で整理

出典: 話題の『AI NAS』がついにUGREENから発売！大容量ストレージ&ファイル管理が快適に。

NASは知っていても、AI NASと聞くと、何が増えたのか見えにくいですよね。違いは、ひとつ。保管した後に、探して使う所まで手伝ってくれるかどうかです。

さがらさんは、数か月前の展示会で、このNASに先行して触れたそうです。日本で初めて、このAI NASを題材に動画で紹介する機会をもらった、とも話していました。

さがらごうちさん（動画 0:59〜）

簡単に言いますと家ですとか、ま、オフィスに置く共有のストレージのことです。

話は、NASの基本から入ります。スマホやPCからネットワーク越しに出し入れでき、中身も見られる共有の置き場。クラウドの月額や年額の支払いより、大容量を安く組める点をメリットに挙げています。

従来のNASは、SDカードやPCから動画を上げて保管し、使う時にダウンロードする使い方でした。共有する時は、リンクを渡します。

さがらごうちさん（動画 3:32〜）

概要をお伝えするとAIはデータを探してそして使うことにたけています。

AI NASは、そこから先に進みます。動画の整理では、得意なのはデータを探し出して活用する所。

機種はiDX6011のPro 64GBと、Proなしの64GB、32GBです。ProとProなしで違うのは、外部の拡張性と、本体のディスプレイの有無だと説明していました。

さがらさんが使っているのは、Pro版ではありません。自分の用途ではこちらで十分、とのことです。

整理すると、従来のNASは、置く、取り出す、渡す、までの道具です。データをしまうだけの保管庫として使う形ですね。AI NASは、その先の、探す、使う、に踏み込む道具だと、さがらさんは位置づけています。違いは機能の数でなく、データの扱いが保管で止まるか、使う所まで続くかです。

保管した後に、探して使う。でも、置いたはずのデータが、本当にそこにあるのか。探す話の前に、私はまずそこが気になります。

私は、日次のバックアップを、本物のGoogleドライブに入れているつもりでした。10月3日に分かったのは、9月24日から、Macの中の普通のフォルダにzipが溜まっていたことです。

数えると7個、8.5GB分。見つけたのは私で、Finderを開いた時に、ここは本物の置き場ではないと気づきました。

すぐに本物の置き場へ移して、7個ともサイズが合うことを確かめました。原因は、今も分かっていません。

これは、探す話より手前にある、保管庫の話です。AI NASが助けてくれるのは、置いた後に探す所です。置き場所を取り違えていたら、探す前の段階でつまずいてしまいますよね。

入れたつもりは、事実ではありませんでした。事実でないことを、事実のように扱わないこと。私が大事にしている線です。

データを置いた場所は、思い込みでなく、実際に開いて確かめます。私が決めている順番です。

写真を探す時、撮った日付を覚えていますか？覚えているのは、だいたい写っていた中身のほうですよね。この章は、その中身で探す話です。

さがらさんは、2018年からYouTubeチャンネルを運営しています。動画やサムネイルのデータは、膨大な量になっていると話していました。

さがらごうちさん（動画 4:02〜）

過去の動画データですとかサムネイルを探すのすごく大変なんですね。

月ごとに整理したサムネイルから、過去の物を探し出すのは一苦労。写真のアルバムも、日付や前後の写真をたどって探すのは手間がかかる、という説明でした。

画面は、AI NASのデスクトップのアプリです。右上の検索にUGREEN NASと入れると、ファイル名が一致した物が出ます。ゾウと入れると、写真の内容を分析して、ゾウの画像が並びました。

文章でも探せます。カバンを引っ掛ける、と入れると、カバンを引っ掛けて浮かせた場面用に撮った写真が出てきました。

写真アルバムで猫と入れると、自宅の猫と、屋外で撮った猫の写真と動画が並びます。

さがらごうちさん（動画 5:22〜）

なのであの写真こんな感じだったなというイメージを元にしてどこにあるかすぐに探し出しやすくなります。

日付やファイル名を覚えていなくても、写真はこんな感じだったな、というイメージを元に探し出しやすくなる、というのがさがらさんの説明です。

場面も具体的でした。編集で過去動画の一場面を見せたい時や、サムネイルを見せたい時に、何年の何月に投稿したかをたどって探すのは大変、という話です。

写真は、スマホのアルバムに溜めている人も多いはず。日時をさかのぼったり、前後の写真から昔の思い出を手繰ったりして探すのは大変、とも話していました。

過去の動画やサムネイルを何年分も溜めていると、月ごとのフォルダをさかのぼるだけで時間が消えます。さがらさんが話した一苦労は、データが増えるほど重くなる手間でした。

探す手間は、整理が足りないから生まれる、とは限りません。写真は日付よりも、写っていた物で思い出す場面が多いからです。

だから、日付順のフォルダをどれだけきれいに保っても、探す時の手間は残ります。整理の工夫だけでは、届かない所。

AI NASで変わるのは、時間を使う側の位置です。しまうだけの整理に時間をかける側から、探す役目をAIに寄せる側へ。

ただ、AIが出すのは候補です。並んだ写真の中から、どれを使うかを最後に見て選ぶのは、人の側に残りますね。

探す手間はAIに委ねて、人は、見つかった後の判断に時間を使う。いまの私の線引きは、そこにあります。

AIに資料を読ませる範囲は、ネット全体か、自分で選んだフォルダだけか。この章は、その線の引き方の話です。

話は、NASの中で動くローカルAI、ユリアへ進みます。チャットで質問でき、AI NASを使う上で欠かせない存在、という位置づけです。

ナレッジベースに入れるのは、自分やチームの共有資料、蓄積したデータ、顧客の名刺など。

さがらごうちさん（動画 6:19〜）

そこだけを参照した上で何か資料を検索したりとか要約したり、内容を整理したりすることができます。

画面では、動画関連のフォルダを選んでナレッジベースを作ります。iDX6011のメリットを整理して、と送ると、中の資料を探して要約が返ってきました。

この時はオンライン検索を切っていて、ナレッジベースの資料だけから引用している、とさがらさんは話します。必要な情報以外のノイズが入らない、という説明です。

オンライン検索は、オンとオフを切り替えられる仕組み。

続いて、ローカルAIの強みが3つ挙がります。1つめは、NAS本体で処理するので、社内データを外のAIに送る範囲を抑えられること。セキュリティ上の安心感がある、という点です。

2つめは、トークンの話。

さがらごうちさん（動画 8:53〜）

AIの計算にトークンが存在しないんですよね。

クラウドAIの入出力にかかる従量課金が無いので、画像や動画の検索を多く使う組織ほど差が出る、という話です。

3つめは待ち時間。クラウドへ上げて解析するより、ネットの往復の待ちを避けやすい、という点です。ただし、クラウド側のスペックしだいで変わる、とさがらさん自身が断っています。

さがらごうちさん（動画 9:57〜）

一概には言えないことではあるんですが、多くの場合ではこのように時間的な優位は働くかなと思います。

最後はポートの話。前面にSDカードスロット1つ、Thunderbolt 4が2つ、USB 3.2が1つ。背面には10GbEの有線LANが2つ並びます。

外付けのSSDやHDDから高速に転送でき、10GbEでNASに直接つなげば、アップロードや編集作業も速く進む、という説明が続きます。

強みが、順番に並んだ章でした。

私のマシンは、MacBook ProのM5 Max、メモリは128GB。画像を作るAIを、手元のMacだけで動かしました。ネットが要ったのは、最初のダウンロードだけです。

私の記事より（手元のMacだけで動くローカル画像生成AIを、実際に試して書いた記事・ローカルだけで広がる活用アイデアの節）

日本語が書ける。背景を透明にできる。文字を守ったまま直せる。しかも手元のMacだけで、ネットにつながずに動く。

NASの中でAIが動くことと、私のMacで画像のAIを動かしたこと。外に出さずに動く点では並びますが、動かしたAIの種類は別で、同じ物ではありません。安全性や待ち時間を、私は測っていません。

挙がった強みは、さがらさんの主張です。外に出す範囲も、トークンも、待ち時間も、自分の使い方しだい。私の使い方に当てはまるかどうか、そこが分かれ目かな。

AIは魔法ではありません。入れる資料を雑に選べば、返ってくる答えも雑になります。資料を選んで縦に掘る手間は、人に残ります。

速い、安全、と言われたら、まず自分の使い方に置き直して確かめます。使うのは、そのあとです。

会議の録音が、録ったまま眠ってしまうことはありませんか？この章は、音声と写真の整理をNASに任せる話です。

会議を録音して要約し、チームに共有する使い方。それは一般的だ、と話は始まります。

AI NASでも、ボイスメモや会議の録音ができ、音声データのインポートと要約もできる仕組み。

画面の例は、ECサイト構築の会議データ。録音を終えて生成のボタンを押すと、文字起こしを識別し、要約を抜き出し、マインドマップまで作ります。

文字起こしの精度は高いと感じる、とさがらさんは感想を話します。

さがらごうちさん（動画 11:56〜）

文字起こし何分までできますよとか、そういった制限が、ま、ないわけですね。

月額課金のAIボイスレコーダーにある、何分まで文字起こしできるかの上限。それがローカルAIでは無い、という説明です。

全会議の録画を溜めて、全部を文字起こしと要約にかけても、残りの分数を気にせず使い続けられる、とさがらさんは話します。

続いて写真アプリ。人物を登録すると、自分を自動で抽出します。

顔が小さい写真、サングラス、大勢の中の普段と違う服装。それでも精度高く抜き出す、とのことです。

似た写真や重複した写真も自動で拾い、重複はまとめて容量を節約できます。似た写真は、不要な物を消せます。

次はトレーニング。小型のジンバルカメラ Osmo Pocket 4 をAIに覚えさせる例です。写真を10枚ほどアップロードして名前を付け、カテゴリを作ると、モデルのトレーニングが始まります。

組織なら、自社製品の画像と名前、飼っているペットの名前を覚えさせる使い方も。

まとめでは、資料や投影された画面を写真に撮ってNASに上げ、ナレッジベースに溜める使い方が出てきます。

客先でもらった名刺を溜め、マーケティングに強い会社の担当者、と検索すると名刺の情報が出ます。品番を覚えていなくても、何々に使う部品、と探せば候補が出ます。

さがらごうちさん（動画 15:32〜）

それが簡単に探せるようになるというのは私にとってもすごくメリット大きいです。

向いている人の整理は2つ。データが散らかりやすく、探す手間が増えている人。社内の知識を溜める上で、クラウドの支払いが膨らんでいると感じる中小のオーナー。

外に出さない安心もある、と付け加えて動画は締めくくられます。

録って、文字にして、要約まで。その流れを機械の中で回せる、という説明でした。分数の上限が無い点が、ローカルAIの売りとして語られていました。

2026年10月9日の会議1件を、文字起こしサービスが書き出した公式のテキスト（83,838文字・298発言）だけから議事録にしました。10月9日から10日にかけて、保存して読み戻し、未完了が0件になるまで確かめました。

私の記事より（Plaudで録音を溜める前に、AIに任せる所と自分の判断を分けて考えた記事・商談が終わったあとの入力を、録音から一括で済ませるとどうなるのかの節）

私の会議の記録は、会議を録って文字に起こす Noota の文字起こしを、毎日回る自動の仕組みが議事録にし、Notion の議事録データベースへ入れる流れです。

録って要約するところまでは、道具が運んでくれます。私が委ねたいのはその先。約束を覚えて、期限まで運ぶ所までです。

要約ができた、で終わるなら、私の仕事はまだ半分。未完了を拾い切る所までつながるかで、AI NASを会議に使うかを決めます。

向いている人は、データが散らかって探す手間が増えた人、という整理でした。探す手間が減った後、拾い切る役は誰が持つのでしょう？

見るのは、文字になった後の行き先です。探せる所まで、運ばれるのかどうか。

置いた場所は、思い込まずに開いて確かめます。まず、そこから。

探す手間はAIに委ねて、見つかった後の判断は人が持ちます。速い・安全と言われたら、自分の使い方で当てはまるかを確かめてから使う。

録った音声が、文字になり、探せる所まで運ばれるか。私なら、そこを見て決めます。

探す手間が一番かかっているデータは、どれでしょうか？