2026年、データおよび AI のリーダーを導く最重要戦略的優先事項
Databricksの経営幹部が、2026年に企業が採用するデータおよびAI戦略を予測
Summary
- 2026年は、企業がテクノロジーから価値を生み出すことに特に注力するため、AI エージェントとアプリケーションにとって極めて重要な年になります。
- より多くの企業が AI システムを本番運用に移行するにつれて、特定のタスクにおけるパフォーマンスを判断するには、カスタム評価と統合ガバナンスが鍵となります。
- AI は、人々がイノベーションを起こす可能性を解き放つために、日常的なタスクをますます自動化するようになります。
2026年は、企業における AI の導入にとって極めて重要な年になりつつあります。
熱意は依然として高く、MIT Technology Review 知見の最近のレポート「高性能なデータ・AI 組織の構築」によると、組織の 65% がすでに GenAI を導入しています。現在、組織は AI の力を活用して自社のビジネスに具体的な成果をもたらすことに特に注力しています。
さまざまな業界の顧客やビジネスリーダーと話すと、高品質な AI エージェントやアプリケーションの原動力となる、統合され、ガバナンスの効いたデータ資産の構築が依然として優先事項となっています。企業が、独自の環境内で推論できる特化型のエージェントやアプリの利用を拡大しようとする中で、カスタマイズされた評価が極めて重要になっています。
では、次は何が来るのでしょうか。以下に、2026年のデータと AI の取り組みを方向付けると予測されるトレンドを紹介します。
モデルの選択は必須です
最先端のLLM間の覇権争いは、企業に恩恵をもたらしています。
AIラボは、基盤モデルの性能向上を目指して互いに競い合っています。そのため、企業は最新かつ最高のモデルを逃すことを恐れて、単一のプロバイダーに縛られることを望んでいません。その代わり、企業は特定のタスクのパフォーマンスとコストに基づいてLLMを選択できることを望んでいます。
「イノベーションがこれほど流動的な状況では、ITの柔軟性と、基盤となるモデルを切り替える能力が、大きな競争上の優位性となります。オープンなテクノロジーは、AIがもたらす絶え間ない変革の新時代で企業が成功するために必要なコントロールを与えてくれます。」- Dael Williamson、Field CTO
統合されたAIガバナンスは、エンタープライズAIエージェントにとって不可欠です
かつては単なるアクセス制御と見なされていたガバナンスは、エージ ェント型AIシステムにおいて重要なレイヤーです。
ガバナンスは現在、セマンティクスとリネージを網羅し、AI のワークロード、ダッシュボードなどにまで拡張されています。要するに、ガバナンスとは、組織が自社の AI エージェントを管理する方法のことです。コンテキストレイヤーとして、AI エージェントを適切なデータに誘導し、システムが不適切な動作をしないように制御する役割を果たします。
「AI戦略を成功させるには、3つの問いに答える必要があります。ビジネスで使用するデータを特定できるか？」どのLLMが呼び出されているかを把握できていますか？そして、エージェントAIチェーン全体で何が起こったかを説明できますか？強力で統一されたガバナンスが、これらの各課題に対処するための鍵となります。」- ロビン・スタラ、フィールドCDO
ガートナー®: Databricks、クラウドデータベースのリーダー
AI 開発は、すべてのデータが存在する場所へと集約されてい きます。
多くの組織では、AI 開発が数十種類ものツールやドメインに分散しがちです。これは全体的なパフォーマンスに影響を与え、価値創出までの道のりを遅らせ、組織が AI ワークロードを追跡し、統制することをより困難にします。
その代わり、企業がオープンで相互運用可能なフォーマットですべてのデータを接続するAIエージェントやアプリケーションを構築すれば、運用の複雑さの多くが解消されるだけでなく、AI導入のペースも加速します。構造化データと非構造化データの両方にまたがる、統合されたマルチモーダルデータが成功の鍵です。そして、統合ガバナンスやエンドツーエンドのリネージといったコア要件が基盤に組み込まれているため、企業はより安心して組織全体にアクセスを拡大できます。
「最も優秀で、最も適応力のある企業は、急速に変化するグローバルMarketplaceにおいて、データを活用して自らを導いています。AI アーキテクチャを簡素化し、コアとなるマルチモーダルなビジネスデータがすでに存在する場所で新しいエージェントやアプリケーションを構築することは、より多くのユーザーがこの重要でビジネスに不可欠なインテリジェンスに、より迅速にたどり着くのに役立ちます。」」- デール・ウィリアムソン
人間の専門知識と組み合わせた「地味な AI」への注力
AI の超知能を探求し続ける者がいる一方で、企業は最も反復的で日常的なタスクに AI を適用することに注力するでしょう。そして、企業は自社のドメインエキスパートが持つ数十年にわたる業界経験の活用を最大化するため、高度に専門化された AI エージェントで彼らを支援する ことを目指すようになるでしょう。結局のところ、AI の力とは、人々がイノベーションを起こすための可能性を解き放つことなのです。
「AI の導入においては、人間中心のアプローチが鍵となります。組織は、ベテランも新人も同様に、彼らが高価値のタスクに集中し続けられるようにする専門的なツールで支援することにより、組織知を最大限に活用できます。」」- ロビン・スタラ
リーダーたちがどのように自信を持って AI イニシアチブを加速させているかについて、より多くの知見を得るには、新しい MIT Technology Review のレポート「ハイパフォーマンスなデータ/AI 組織の構築」をお読みください。
