AI導入が加速する一方で、ビジネス成果に必要なデータ基盤の整備が追いついていない「AIレディネスの錯覚」の拡大が明らかに
あらゆる場所のデータにAIを提供する唯一の企業 Cloudera 株式会社（所在地：東京都中央区、社長執行役員 山賀裕二）は、企業におけるAIの大規模活用に向けた準備状況を分析した最新のグローバル調査レポート「データレディネス・インデックス：成功する AI 基盤を読み解く」を発表しました。世界のITリーダー約1,300人を対象に実施した本調査から、AI導入が進む一方で、多くの企業がその成功に必要なデータ基盤を十分に整備できていない実態が明らかになりました。特に注目すべきは、調査結果が示す顕著なパラドックスです。また、企業におけるプロセスや戦略と、データのアクセスや活用の実態に明らかな矛盾があることが浮き彫りになりました。96％の企業がAIを中核業務プロセスに統合し、85％が明確なデータ戦略を立てていると回答する一方で、約5社に4社（約80％）が、複数の環境をまたいだデータアクセスに支障をきたし、AIおよびデータ活用の取り組みが十分に進んでいないと認識しています。
このギャップは、「AIレディネスの錯覚」という新たな課題を浮き彫りにしています。すなわち、重要なデータ課題が未解決であるにもかかわらず、AI活用を拡大できる準備が整っていると認識してしまう状況です。
Clouderaの最高技術責任者（CTO）、セルジオ・ガゴは次のように述べています。「企業はAIの導入そのものに苦戦しているのではなく、実験段階を超えて業務として定着させることに課題を抱えています。AIの効果は、それを支えるデータの質に依存します。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がもたらす精度や信頼性、ビジネス価値は制限されてしまいます。データなくしてAIは成り立ちません」
AI導入は進む一方で、ROIの実現には依然として課題
AIは企業全体に広く浸透していますが、安定した投資対効果（ROI）の実現は依然として容易ではありません。AI施策が期待通りの成果を上げられない理由として、回答者は主にデータ品質（22％）、コスト超過（16％）、既存業務への統合不足（15％）を挙げています。これらは、AI投資を実際のビジネス成果へと結びつける難しさを示しています。
さらに、インフラの制約も課題を深刻化させています。回答者の約4分の3（73％）が、処理性能の制約により業務の推進が妨げられていると回答しており、分断された環境でAI活用を拡大させる難しさが浮き彫りとなっています。
データギャップ：アクセス、ガバナンス、可視性の課題
これらの課題の根本には、データへの包括的なアクセスと管理の不足があります。
84％の回答者が自社データの正確性・完全性・一貫性に自信があると回答していますが、こうした認識の裏には、データのサイロ化や品質のばらつき、アクセス制限といったより深い課題が潜んでいることが少なくありません。個別では信頼できるように見えるデータであっても、組織横断やシステム間、AIアプリケーション間で活用する際には機能しなくなるケースも多く、結果としてガバナンスや一貫性の欠落が明らかになります。
回答者のうち、自社のデータが完全にガバナンスされていると回答したのは5人に1人未満（18％）にとどまり、認識と実態のギャップが浮き彫りになっています。71％が「自社データの大半はガバナンスされている」と回答しているものの、真にデータに基づく意思決定には、組織全体で一貫した信頼できるデータ基盤が不可欠です。
データを統合し明確な基準を適用する包括的なガバナンスがなければ、企業は機会損失や誤った意思決定、期待した成果に届かないアウトプットといったリスクに直面することになります。
業界別に見るデータレディネスの違い
データレディネスの状況は業界によって大きく異なります。例えば、通信業界では54％が「データの所在を完全に把握している」と回答したのに対し、金融サービスでは30％、公共部門では31％にとどまりました。データアクセスについても、通信業界の51％が「すべてのデータにいつでもアクセスできる」と回答した一方で、金融サービスは24％、公共部門は16％にとどまっています。
しかし、こうした高いデータレディネスが必ずしも業務成果に結びついているわけではありません。通信業界の60％が、インフラのパフォーマンスが業務の推進を継続的に妨げていると回答しており、これは全業界の中で最も高い割合となっています。
これらの課題はAI活用にも影響を及ぼしています。AIのROIにおける障壁は業界ごとに異なり、全体ではデータ品質が主な課題とされる一方、エネルギー・公共事業ではコスト超過（25％）が最も大きな課題となっています。一方で、医療、製造、金融サービスでは、業務への統合不足（20％）が主な課題として挙げられています。
データレディネスがエンタープライズAIの次のフェーズを左右
エンタープライズAIが実証段階から実運用へと移行する中で、データレディネスは企業間の競争力を分ける決定的な要素となりつつあります。
あらゆる場所に存在するデータに対して完全なアクセスとガバナンスを実現できる企業は、信頼性が高く拡張可能なAIを実現しやすい環境にあります。本調査では、すべての回答者が、真のデータレディネスを実現するために既存の枠組みを見直す意向を少なくとも一定程度持っていることが明らかになりました。
多くの企業が「AIレディネスの錯覚」の限界に直面する中で、AIの価値を最大限に引き出すためには単なる意欲だけでなく、実効性のあるデータレディネスの確立が不可欠という方向性は明らかです。この企業内のギャップ解消が、持続的に成果を創出し、次世代のインテリジェントビジネスを牽引する要因となります。
Clouderaのリージョナル・バイスプレジデント 兼 社長執行役員の山賀裕二は次のように述べています。「本レポートの日本企業の調査結果からも、AI活用が進む一方で、データ基盤の整備に課題が残っていることが明らかになりました。89％が自社データに高い信頼を持つと回答している一方で、完全にガバナンスされていると答えたのは28％にとどまっています。また、45％がデータのサイロ化を課題として挙げており、分断されたデータ環境の解消が求められています。AIの価値を最大化するためには、組織全体で信頼できるデータ基盤の確立が不可欠です。Clouderaは、データの統合とガバナンスを通じて、日本企業の持続的なAI活用を支援してまいります」
エンタープライズAIにおける課題と、データレディネス‗課題を解決する方法については、こちらからレポート全文をご覧ください。
調査概要
本調査はClouderaの委託によりResearchscapeが実施し、従業員1,000人以上の企業に所属する北米・中南米、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋の各地域のITリーダー1,270人を対象としています。調査期間は2026年1月22日から3月3日までで、結果は各国のGDP構成比を反映するよう加重調整されています。
Cloudera について
Clouderaは、あらゆる場所に存在するデータにAIを提供する唯一のハイブリッドデータ＆AIプラットフォーム企業として、大手企業から高い信頼を得ています。実績あるオープンソース基盤を活用し、パブリッククラウド、データセンター、エッジを統合する一貫したクラウド体験を提供します。ビッグデータのパイオニアとして、Clouderaは企業があらゆる形態のデータを100%活用し、AIを適用するとともに制御できるよう支援します。これにより、統合されたセキュリティとガバナンス、そしてリアルタイムの予測的インサイトを提供します。世界中のあらゆる業界の大手組織が、意思決定の高度化、収益性の向上、脅威への対策、そして人命の保護のために、Clouderaを活用しています。
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