AI データコネクティビティの現状レポート― 2026年の展望
エンタープライズAI の最大の課題を解決する:データインフラストラクチャ
200名以上のデータ・AI リーダーへの調査とMicrosoft、AWS のAI パイオニアからのインサイトに基づき、データ統合の成熟度がAI の成功をどのように促進するかを初めて検証したレポートです。AI を実装する企業とAI 機能を組み込むソフトウェアプロバイダー双方の視点を組み合わせることで、AI 導入がスケールするか停滞するかを決定するデータコネクティビティの課題を明らかにします。
業界を問わず、AI チームは同じ真実を発見しています。データコネクティビティを整備しなければ、AI をスケールさせることはできません。
このレポートで学べること
- AI 導入のためのデータ統合アーキテクチャに満足しているのは、わずか 6% の企業だけである理由。
- 71% のAI チームがモデルのトレーニングではなく、AI 実装時間の大半を「データの繋ぎ屋」として費やしている理由。
- リアルタイムコネクティビティとセマンティックインテリジェンスがAI 活用を成熟させる新たな基盤になりつつある理由。
- AI ネイティブISV と、製品にAI コパイロットやエージェントを組み込むのに苦労している企業との違い。
- 先進的な組織が 生成AI やエージェント型AI システムのためのコネクティビティレイヤーをどのように構築しているか。
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“データは、AI エージェントが企業にとって実際に役立つための生命線です。したがって、データに関して適切な接続、適切な忠実性、適切なセキュリティ、適切なコンプライアンスを確保することが極めて重要です。”
— Philip Stephens、シニアスタッフソフトウェアエンジニア、Google
6%
データコネクティビティに満足しているのはわずか6% の企業のみ。
83%
83% の企業がデータの統合とコンテキスト化のためのセマンティックデータアクセスレイヤーを構築済み、または構築を計画しています。
データインフラストラクチャを整備して AI のビジネスインパクトを促進するための実践ガイド
- AI 導入を遅らせる最大のデータ準備のギャップを特定し、企業とソフトウェアプロバイダーの両方について検証された成熟度モデルと照らし合わせてAI 成熟度のベンチマークに。
- 最も成熟度が高くハイパフォーマンスな組織がすでに構築した機能に基づいて、AI の成功を定義するデータインフラストラクチャ機能を理解できます。
- リアルタイムコネクティビティからセマンティックインテリジェンスまで、先見の明のあるAI リーダーが2026年にどんな機能に投資しているかを確認し、実際にインパクトを生み出している分野に優先順位を合わせることができます。