セキュリティとAIオペレーションをリードするRubrikは、マクラーレン・レーシングと複数年にわたる技術提携契約を締結しました。これによりRubrikは、マクラーレンMastercardフォーミュラ1チームおよびアロー・マクラーレン・インディカーチームの公式パートナーとなります。
当提携により、エンジニアリングの卓越性、パフォーマンス、レジリエンスに焦点を当てる2つの業界リーダーが結集します。常にパフォーマンスへの重圧がのしかかるレースを世界中で展開するマクラーレン・レーシングにとって、データへの即時アクセス、可用性、および完全性を確保することは、成功する上で極めて重要です。
サイバーレジリエンスのリーダーであるRubrikは、世界中の企業や政府に成果をもたらしています。Rubrikの技術ポートフォリオはマクラーレン・レーシングのデータを保護し、重要な技術開発プロセスやオペレーションの強化に貢献します。両社は、復旧への自信に裏打ちされたレジリエンスこそが、チームを前進させ続ける原動力であるという信念を共有しています。
マクラーレン・レーシングのCEOであるザク・ブラウンは次のように述べています。
「当社は世界で最もデータドリブンなスポーツの世界で戦っています。データの完全性確保は競争上の優位性につながるため、企業と提携する上では、スピード、ハイパフォーマンス、信頼性において当社の基準に合致するかどうかを重視しています。Rubrikはこの信念を共有できる企業です。私たちは共に、レースプログラム全体のパフォーマンスを支える技術的なレジリエンスの強化に向けて注力してまいります」
RubrikのCEOであり会長兼共同設立者でもあるBipul Sinhaは次のように述べています。
「ミリ秒単位でチャンピオンが決まるスポーツ競技では、利用可能なデータを常に備えた最もレジリエンスのあるテクノロジーがチームに必要です。ビジネスパフォーマンスを向上させるシステムのセキュリティ確保は当社の強みであり、世界選手権の優勝チームであり、常にフルスロットルで挑み続けるマクラーレン・レーシングと提携できることを非常に光栄に思います」
詳細は、以下よりお問い合わせください。
Saskia Wirth、マクラーレン・レーシング コーポレートコミュニケーション担当ディレクター
saskia.wirth@mclaren.com / +44 (0) 7442 934 149
Fran Campbell、マクラーレン・レーシング コーポレートコミュニケーション・スペシャリスト
fran.campbell@mclaren.com / +44 (0) 7442 692 253
Xian Pelaez、マクラーレン・レーシング シニアコーポレートコミュニケーション・エグゼクティブ
xian.pelaez@mclaren.com / +44 (0) 7407 795 809
マクラーレン・レーシングについて
マクラーレン・レーシングは、1963年にレーシングドライバーのブルース・マクラーレンが設立しました。1966年、チームで初めてF1レースに参戦。以来、マクラーレンはF1世界選手権で23回優勝、F1グランプリでは200勝以上、インディアナポリス500では3回、そしてル・マン24時間レースでは初挑戦で優勝を果たしています。
マクラーレン・レーシングは4つのレースシリーズ戦に参戦しています。マクラーレンMastercardフォーミュラ1のチームドライバーであるランド・ノリスとオスカー・ピアストリはFIA F1世界選手権に、アロー・マクラーレンのチームドライバーであるパト・オワード、ノーラン・シーゲル、クリスチャン・ルンガーはNTTインディカー・シリーズに、そしてドライバー育成プログラムのメンバーであるエラ・ロイドとエラ・スティーブンスはF1アカデミーに参戦しています。また、eスポーツではマクラーレン・シャドウというチーム名でF1シムレーシング世界選手権にも参戦しています。
マクラーレンは当スポーツにおけるサステナビリティの推進企業であり、国連の「スポーツを通じた気候行動枠組み」にも署名しています。チームは2040年までにネットゼロを達成し、モータースポーツ業界における多様で包括的な文化の醸成に尽力しています。
Rubrikについて
セキュリティおよびAIオペレーション企業であるRubrik（NYSE: RBRK）は、データ保護、サイバーレジリエンス、企業向けAIの加速化という3本の柱を組み合わせた事業を展開しています。Rubrik Security Cloudは、クラウド全体でデータ、ID、ワークロードの保護、監視、復旧を行い、完全なサイバーレジリエンスを提供します。Rubrik Agent Cloudは、エージェントの行動を監視・監査し、リアルタイムにガードレールを適用し、ファインチューニングにより精度を向上させ、エージェントの誤作動を元に戻す機能を備えています。これらの機能を活用することで、信頼性の高いAIエージェントをスピーディーかつ大規模に展開できます。