エンタープライズAIの次なる波を推進するインフラストラクチャと戦略

AI は急速に進歩しましたが、初期の成功を意義のある優位性へと転換できている企業はごくわずかです。ほとんどの企業が、生成AIによって生産性が向上し、ワークフローが加速することを証明していますが、その影響をビジネス全体に拡大するために必要な基盤を構築できている企業はごくわずかです。テクノロジー部門のシニアリーダーは、決定的な局面を迎えています。差別化要因はもはや進歩そのものではなく、データ、ガバナンス、アーキテクチャが、AI の勢いを全社的なパフォーマンスへと転換できるほど成熟しているかどうかです。

企業のリーダーたちはこの変化にどう取り組んでいるのでしょうか。当社は MIT Technology Review Insights と提携し、エンタープライズ AI 戦略における最大のトレンドと変化を明らかにしました。800人のデータおよびテクノロジー担当の上級幹部からの知見を読む。高いパフォーマンスを発揮するデータおよびAI組織を構築するために必要なことについて。

データとガバナンスが高品質な AI を実現する

2025年のMITテクノロジーレビューの調査では、インフラを構築しているいくつかの組織が取り上げられています。このアプローチを通じてAIで成功を収めた組織の1つがFox Corporationです。同社は、ライブ解説や報道コンテンツを使用してスポーツに関する質問に答えることができるマルチモーダルチャットボット、Sports AIの構築に着手しました。しかし、チームは従来の検索基盤では求められるレベルの精度をサポートできないことに気づきました。このハードルがきっかけとなり、チームはコンテンツを文脈的に解釈し、適切なモデルにルーティングできるセマンティック検索アーキテクチャを使用してバックエンドを再構築しました。データコンテキスト、リネージ、モデルオーケストレーションへのこの投資は、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスに測定可能な改善をもたらしました。

このストーリーは、競争上の差別化がモデル単体からではなく、AI の基盤となるデータとガバナンスのレイヤーからますますもたらされるようになっていることを改めて示しています。

Databricksでは、当社が協業している多くのグローバル企業でこのパターンが見られます。真の進歩を遂げている組織は、統合データガバナンス、セマンティックコンテキスト、そしてモデルとエージェントが信頼できるデータに基づいて動作できるようにするシンプル化されたアーキテクチャに投資している組織です。

差別化要因: 統合されたデータ、データ分析、AI

MITの調査から、1つの明確な傾向が浮かび上がっています。データ、アナリティクス、AIを統合された基盤上で一元化する企業は、スピードと信頼性を獲得し、確信を持ってスケーリングする能力を手にします。一方、分断されたままの組織では、一貫性のない制御、不明瞭なリネージ、分断されたガバナンスパターンといった摩擦が依然として生じます。

これらの課題はいずれも、乗り越えられないものではありません。実際、多くの組織はすでに成功への要素を手にしています。これらの組織は、有能なアナリティクスチーム、最新のクラウド環境、そして成熟しつつあるデータプラットフォームを備えています。今、変化しているのは経営層の意思です。リーダーたちは、企業全体のAIパフォーマンスへのゲートウェイとして、結束力、明確さ、部門横断的な連携を優先しています。

当社の顧客の間でも、同様の傾向が一貫して見られます。チームがデータ、アナリティクス、AIを単一の統合基盤に集約すると、摩擦が解消され、スケーリングに必要な信頼性を獲得できます。

エージェント型AIへの移行に備える

この基盤を第一に考える考え方は、組織がエージェントAIを模索するにつれて、さらに重要になります。生成AIがコンテンツや知見の生成に焦点を当てるのに対し、エージェントAIは目標、コンテキスト、そして情報に基づいた行動をとる能力に依存します。そのため、ガバナンス、リネージ、リスク管理は、任意ではなく不可欠なものとなります。

この移行を開始した企業は、エージェント機能を規律を強化する触媒として捉えています。例えば Workday は、エージェントに適切なデータを提供し、エージェントのアクションの背後にある権限を検証し、あらゆるレイヤーでガバナンスパターンの一貫性を確保することに重点を置いています。彼らのアプローチは、データ戦略と AI 戦略が足並みをそろえて初めて、責任ある自律性が達成できることを裏付けています。

3Mは別の視点を提供しています。同社のデータおよびAIチームは、エージェント機能を拡張する前に、より深いメタデータとビジネスコンテキストを構築することに集中しています。データの背後にあるセマンティックレイヤーを強化することで、すべてのモデルとエージェントが信頼性の高い意思決定を行うために必要な明確さを確保できるようにしています。彼らにとって、コンテキストは技術的な詳細ではなく、戦略的資産なのです。

データ基盤を強みに変える

最も速く動いている組織は、完璧な条件が整うのを待っていません。CIO、CTO、CDOとの協業からわかったことですが、最も速く動く組織とは、アーキテクチャを簡素化し、ガバナンスを一元化し、データコンテキストを技術的な機能ではなく戦略的資産として扱う組織です。彼らの進歩は、責任あるスケーリングが制約ではないことを示しています。それこそが、AIが本番運用で確実に性能を発揮することを可能にし、リーダーをその他大勢から差別化する鍵となるのです。

経営幹部が今後10年間のAIイノベーションに向けた計画を立てる中、もはやAIが自社のビジネスを変革するかどうかは、真の問いではありません。自社のデータ、ガバナンス、アーキテクチャの基盤が、自律性、アクション、そして長期的なパフォーマンスをサポートする準備ができているかどうかです。

さらに詳しく

高いパフォーマンスを発揮するデータおよびAI組織を競合他社と差別化するプラクティスに関する詳細な知見については、MIT Technology Reviewの全文をダウンロードしてください。

オンデマンドウェビナー「データとAIの未来を拓く」で、3M、Workday、Reckitt、Databricksのリーダーたちが、いかにデータガバナンスとAIを連携させて真の成果を生み出しているかをご覧ください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事