カリフォルニア州サンノゼ発, April 15, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- あらゆるデータ環境にAIを提供する唯一の企業であるクラウデラ (Cloudera) は本日、企業がAIを大規模にサポートする準備がどの程度整っているかを検証した最新のグローバル調査「データ準備指標：AIを成功させるための基盤を理解する (The Data Readiness Index: Understanding the Foundations for Successful AI)」を発表した。世界中のITリーダー1,300社近くを対象とした本レポートによると、AIの導入は拡大しているものの、ほとんどの組織では依然として成功に必要なデータ基盤が欠如していることが明らかになった。調査結果は驚くべき矛盾を浮き彫りにしている。96%の組織がAIを中核的なビジネスプロセスに統合していると報告し、85%が明確なデータ戦略を有していると回答している一方で、5社中4社近く (約80%) が、環境を横断したデータへのアクセスが限られているために、AIおよびデータイニシアチブが依然として制約を受けていると認めている。
このギャップは、重要なデータ課題が未解決であるにもかかわらず、組織がAIを大規模に導入する準備が整っていると考える「AI対応の錯覚」が浮上していることを示している。
「企業はAIの導入に苦労しているのではなく、実験段階の先の運用に苦労しているのです」と、クラウデラの最高技術責任者であるセルジオ・ガゴ (Sergio Gago) は述べている。「AIの効果は、それを支えるデータに左右されます。すべてのデータにシームレスにアクセスできなければ、AIがもたらす精度、信頼性、ビジネス価値が制限されることになります。データなしにAIは成り立ちません。」
AIの導入率は高いが、投資対効果 (ROI) の達成は依然として困難
AIは今や企業全体に組み込まれているが、一貫した投資対効果 (ROI) を達成することは依然として困難である。AIイニシアチブが期待通りの成果を上げられない理由について尋ねたところ、回答者は次のような主要な課題を挙げた。すなわち、データ品質 (22%)、コスト超過 (16%)、既存のワークフローへの統合の不徹底 (15%) である。これらの障壁は、AIへの投資を測定可能なビジネス成果へと転換することの複雑さが解消されていないことを浮き彫りにしている。
インフラの制約が問題をさらに深刻化させている。回答者の4分の3近く (73%) が、パフォーマンスの制約が運用上の取り組みの妨げになっていると報告しており、断片化された環境でAIを拡大することの難しさを反映している。
データのギャップ：アクセス、ガバナンス、可視性
これらの課題の核心にあるのは、データへの完全なアクセスと管理の欠如である。
回答者の84%が、自社のデータの正確性、完全性、および整合性に自信を持っていた。しかしながら、この楽観的な見方により、慢性的なサイロ、一貫性のないデータ品質、アクセス可能性の制限といった、より深刻な問題が覆い隠されているケースが珍しくない。単独では信頼できるように見えるデータも、チーム間、システム間、またはAIアプリケーション間で使用されると機能しなくなり、組織全体のガバナンスと一貫性におけるギャップが露呈することがよくある。
データが完全に管理されていると答えた回答者は5人に1人未満 (18%) にとどまり、認識している自信と現実との間にギャップがあることが明らかになった。71%がデータの大部分は管理されていると回答している一方で、真にデータに裏付けられたイニシアチブには、組織全体で一貫した「正しい情報源」が不可欠であるとしている。
データを統合し、明確な基準を徹底するための包括的なガバナンスがなければ、組織は機会を逃し、不適切な意思決定を行い、データの可能性に見合わない成果物を得るリスクを負うことになる。
業界別のデータ準備状況の比較
業界によってデータ準備状況の様相は大きく異なる。例えば、通信業界の回答者の54%は、「データの場所を完全に把握している」に「非常に当てはまる」と回答している。これに対し、金融サービス業界では30%、公共部門では31%の回答者が同様の回答を寄せるにとどまった。アクセスに関しては、通信業界の回答者の51%が「いつでもすべてのデータにアクセスできる」と回答したのに対し、同様の回答をしたのは、金融サービス業界では24%、公共部門では16%にとどまった。
こうした優れたデータ準備状況にもかかわらず、その強みは運用の成功に十分に変換されてない。通信業界の回答者の5人に3人 (60%) が、インフラのパフォーマンスが運用上の取り組みを常に妨げていると回答しており、これは調査対象の全業界の中で最も高い割合となっている。
こうした課題はAIイニシアチブにも及んでいる。AIの投資対効果 (ROI) を阻む障壁は業界によって異なる。回答者が最も頻繁に指摘したのはデータ品質であったが、エネルギー・公益事業ではコスト超過が最も顕著であった (25%)。それに対し、医療、製造、金融サービス業界の回答者からは、ワークフローへの統合の不徹底が指摘された (20%)。
データ準備状況がエンタープライズAIの次の段階を決定づける
エンタープライズAIが実験段階から実行段階へと移行する中、データ準備状況が、リーダー企業と後れを取る企業を分ける決定的な要因として浮上している。
データの場所を問わず、すべてのデータに完全にアクセスし、管理できる組織は、信頼性が高く、スケーラブルなAIを実現する上で、はるかに有利な立場にある。注目すべきは、本レポートの回答者全員が、真のデータ準備状況を支援するために、組織が既存の枠組みを適応させる意向が少なくともある程度はあると示した点である。
企業が「AI対応の錯覚」という限界に直面する中、進むべき道は明らかである。AIの真価を引き出すには、単なる意欲だけでは不十分であり、真の意味でのデータ準備が求められる。このギャップを埋めた組織こそが、持続的なインパクトを生み出し、インテリジェントビジネスの次なる時代をリードする上で絶好の地位を占めることになる。
エンタープライズAIの導入における障壁や、データ準備状況のギャップへの対処法の詳細は、こちらからレポート全文を参照されたい。
調査方法
クラウデラが委託し、リサーチスケープ (Researchscape) が実施した本調査は、AMER (南北アメリカ)、EMEA (欧州・中東・アフリカ)、APAC (アジア太平洋) の各地域に拠点を置き、従業員数1,000名以上を抱える企業に勤務する1,270名のITリーダーの意見を調査したものである。調査は、2026年1月22日から2026年3月3日まで実施された。本調査の結果は、調査対象国の総GDPを反映するよう加重されている。
クラウデラについて
クラウデラは、大規模企業が自社のデータが存在するあらゆる場所にAIを適用する際に信頼している、唯一のデータとAIのハイブリッドプラットフォーム企業である。他のプロバイダーとは異なり、クラウデラは、実証済みのオープンソース基盤を活用しながら、パブリッククラウド、オンプレミスデータセンター、エッジを集約する一貫したクラウド体験を提供している。ビッグデータの先駆者として、クラウデラは企業がAIを適用し、あらゆる形式のデータを100%管理できるよう支援し、セキュリティ、ガバナンス、そしてリアルタイムおよび予測的インサイトを向上させる。世界中のあらゆる業界の最大手企業がクラウデラを信頼し、意思決定を変革して、最終的には利益の向上、脅威からの保護、さらには生命の救済を実現している。
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