IT部門のリーダーたちは自社のデータ戦略に自信を持っているが、79%がデータアクセスの欠如によってプロジェクトが妨げられていると回答した。AI投資効果への道は、基盤から構築されなければならない理由を解説する。
企業はより深いAI統合と、AI投資に対するより大きなリターンを求めている。実際、2025年のCloudera（クラウデラ）調査では、回答者の96%がAIを中核的なビジネスプロセスに統合していることが明らかになった。そして、こうした統合が深まるにつれ、企業はAI投資からより大きなリターンを得ることを期待している。
この動きは、企業のデータインフラストラクチャと運用に多くの変化をもたらした。1200人以上のIT部門リーダーを対象とした新たなグローバル調査では、調査対象者の85%が、自社のデータ戦略は明確に定義され、より広範なビジネス目標と結びついていると考えており、全体的なデータインフラストラクチャ管理に自信を持っていることが示された。
しかし、それでもなお、調査は多くのIT部門リーダーが深刻なデータ課題に直面していることを示している。例えば、調査回答者の79%が、環境全体で必要なデータの100%にアクセスできないため、データに基づく取り組みが妨げられていると回答した。このギャップは、1つの重要な要素、すなわち「データレディネス」に起因する。データレディネスとは、すべての環境にわたってデータを完全にガバナンス、アクセス、統合し、信頼する能力のことである。
Clouderaの最高技術責任者（CTO）であるセルジオ・ガゴ・ウエルタ氏は、データの完全な制御を得ることがなぜ極めて重要なのかを次のように説明した。「基盤レベルでは、すべての組織が、AI施策の完全な効果を確認する前に、データがどこに存在していようとも、自社データの100%を可視化し、アクセスできる必要がある」
リーダーシップの連携は強固だが、アクセスと統合のギャップは依然として存在
今日、企業のリーダーたちは、データインフラストラクチャと準備態勢へのアプローチについて、足並みを揃え、楽観的である。AI向けの企業全体のデータレディネスに対して最終的に責任を負うのは誰かを見ると、回答者の過半数（63%）が、最高情報責任者（CIO）および／または最高技術責任者（CTO）が舵取りをすべきだという点で一致していた。その点において、調査対象者の89%が、自社の経営幹部はAIを拡大するために必要なデータインフラストラクチャを理解し、優先していると回答した。
しかし、この楽観主義はリーダーシップだけの現象ではない。回答者はまた、自社組織がデータレディネスを確保するために既存のガバナンスフレームワークを適応させる意欲が少なくともある程度はあると全員一致で回答し、半数以上（54%）が自社組織は極めて意欲的であると回答した。
つまり、責任は明確であり、適応する柔軟性と意欲も存在する。これは有望な兆候だが、これまでの現実世界の成果とは一致していない。では、そのギャップはどこにあるのか。
まず、回答者の3分の1強（34%）が、よく知られたサイロ化されたデータの問題により、データを効果的に共有、管理、使用できなかったと回答した。回答者はまた、複雑なアクセス要件とプロセス（47%）、およびデータがどこに存在するかの可視性の制限（44%）を、AIを効果的に拡大することを妨げる要因として挙げた。
「組織の連携は、データレディネスのパズルの重要なピースである」とガゴ・ウエルタ氏は述べた。「しかし、戦略が最初からエンタープライズデータファブリックを通じてデータ制御とガバナンスを優先しない場合、盲点が現れ、AI実験中に見られた古くからの問題のいくつかが浮上する。そして、それがAIのエージェント的な規模の経済を解き放つための重要な要素である」
ガバナンスをゴールラインまで到達させる
組織の姿勢と持続的なデータインフラストラクチャ課題との間のギャップを理解するには、ガバナンスに根ざす必要がある。表面的には、多くの組織（71%）が、自社データのほとんどが完全にガバナンスされていると述べている。しかし、5分の1未満（18%）が、自社データのすべてが完全にガバナンスされていると回答した。
では、なぜこれが重要なのか。組織のデータは多様であり、回答者のほぼ4分の1（23%）が、自社データのほとんどが非構造化データであると回答した。非構造化データは分類、カタログ化、一貫したアクセスポリシーの適用がより困難であり、堅牢なデータガバナンスがさらに重要になる。
「データレディネスは、1つの形式や場所に限定されない」とガゴ・ウエルタ氏は述べた。「データガバナンスのギャップを埋めることが非常に重要である理由は、その非構造化データを使用可能にし、コンプライアンス基準に沿って維持することである。そのステップがなければ、データ品質とそれが支える取り組みは必然的に損なわれる。これには、オープンスタンダードと、クラウドやデータセンターなど、あらゆるデータ資産からアクセスする能力が含まれる」
ほとんどの回答者は、データカタログや系統ツールなどの要素をガバナンスと発見の実践に取り入れている。調査対象のIT部門リーダーの圧倒的多数である91%が、自動化された系統を含むビジネスカタログと技術カタログの両方を活用していると回答した。しかし、そのうち47%が、データカタログと基本的な系統を特定のチームまたはユースケースにのみ使用していると回答した。これは、ガバナンスのためのツールは存在するが、企業全体での標準化は依然として一貫していないことを示している。
さまざまな業界がデータレディネスにどのように対処しているか
ガバナンス、データインフラストラクチャ、準備態勢の課題は、セクター間で均一ではない。一部の業界は特定の分野で優れているが、他の業界は遅れている。
一部の業界は、自社組織のデータがどこに存在するかについて、より深いレベルの可視性を示した。通信セクターの回答者の半数以上（54%）が、自社データの100%がどこに存在するかについて完全な可視性を持っていると回答した。次に近いセクターは、公共セクター組織（31%）と金融サービス企業（30%）であった。
業界に焦点を当てたレンズは、データガバナンス実践における注目すべき変化も浮き彫りにした。公共セクターの調査対象IT部門リーダーは、驚くべきことに、自社データのすべて、またはほぼすべてが完全にガバナンスされていると回答した割合が最も高かった（72%）。次に近いセクターには、ヘルスケア（66%）、エネルギー・公益事業（65%）、ソフトウェア・テクノロジー（63%）が含まれた。素晴らしいスタートではあるが、自社データの「すべて」が完全にガバナンスされていると回答した回答者を見ると、これらの数字はすべて急激に低下する。最も高い割合は、通信（33%）とソフトウェア・テクノロジー（26%）の回答者からのものであり、他の業界で20%を超えるものはなかった。
これはすべて何を意味するのか。ガゴ・ウエルタ氏は次のように説明する。「データレディネスは業界固有のものではない。金融サービスのような高度に規制された分野で事業を展開している場合でも、ソフトウェア・テクノロジーのようなスピードと効率を重視するセクターで事業を展開している場合でも、すべての環境にわたって完全な可視性、一貫したガバナンス、シームレスなデータアクセスを提供するインフラストラクチャが必要である。その基盤がなければ、AIの野心は常に結果を上回ることになる」
AIとデータ分析の拡大は準備態勢に依存する
AIに対する企業のアプローチは、変化の時期を迎えている。最大の投資効果への道は、モデルの洗練度だけで舗装されるのではなく、基盤から構築された成功によって舗装される。この道のりを乗り越え、準備態勢のギャップを埋める組織は、実装を超えて、一貫して、安全に、大規模にAIを運用できる立場に立つことになる。
2026年には、AIのリーダーと後発組の分かれ目は、最高のアルゴリズムではなく、最もアクセスしやすいデータによって決定される。
Clouderaが、世界有数の企業が真のデータレディネスを確立するのをどのように支援しているかをご覧いただきたい。
