CData調査で明らかに! AI対応のデータインフラ状況とは

CDataの調査結果が示すAIデータインフラの現状

データ連携ソリューションのリーダーであるCData Softwareは、最新のレポート「AIデータコネクティビティの現状レポート：2026年の展望」を発表しました。このレポートでは、AIとデータの統合に関する企業の実情が詳細に記されています。

特に注目すべきは、AIリーダーの中で自社のデータインフラストラクチャがAIに完全に対応できていると認識しているのがわずか6%に過ぎないということです。これはAIの進化を妨げる大きな障壁となっており、AIの導入や活用が進まない原因の一つとして挙げられています。

この調査からは、データインフラの成熟度がAIの成熟度に直結し、企業におけるデータコネクティビティやリアルタイムアクセスの重要性が強調されています。AIイニシアティブが進まないのは、データの一貫した管理やコントロールが不足しているためです。

主な調査結果

1. AIチームの負担

調査によると、77%のAIチームが本来のイノベーション活動ではなく、データ統合作業に多くの時間を浪費しています。これは、全体の25%以上の時間をデータの調整に費やしていることを示しています。

2. データ接続の複雑性

企業の46%が、単一のAIユースケースに対して6つ以上のデータソースからリアルタイムでアクセスする必要があると感じています。この複雑性がAI効果の妨げになっていると考えられます。

3. リアルタイムデータの重要性

全ての回答者がAIエージェントにはリアルタイムデータが欠かせないと認識しているにもかかわらず、20%はそのリアルタイムデータの統合が未だに実現できていません。このギャップが、AIの効果的な利用を実現できない原因になっています。

4. AIネイティブプロバイダーの成長

調査によると、AIネイティブなソフトウェアプロバイダーは、従来の企業に比べて外部統合の必要性が3倍も高いという結果が出ました。具体的には、46%のAIネイティブ企業が26以上の統合を必要としているのに対し、従来型の企業ではその比率はわずか15%でした。

5. インフラ成熟度の分岐

AI成熟度が高い企業はすでにセマンティックに一貫した中央集約型の統合レイヤーを構築している一方、低成熟度の企業の80%はまだその着手すらしていません。これは企業がAIを活用する能力に大きな違いを生じさせています。

投資のシフト

AI戦略における投資優先順位は、今やモデルの開発からデータインフラストラクチャの整備にシフトしています。AIモデル開発を重視する企業はわずか9%しかなく、83%の企業がデータアクセスに重点を置いています。

「AIの成功はモデルの優位性ではなくデータインフラの成熟度によって決まります」とCDataのCEO、Amit Sharmaは語っています。データインフラへの投資が遅れている企業は、競争で大きな不利を被る可能性が高いでしょう。

最後に

このレポートは、企業がAIを本格的に活用するためには、まずデータインフラの整備が必要であることを示しています。データに対する理解と取り組みがAIの成功を左右する時代が到来しています。データインフラから真の価値を得ている企業は、接続されたリアルタイムデータアクセスを早期に実現した企業であり、その結果、競争優位性を高めています。

詳細な調査結果については、CDataカンパニーの公式サイトよりレポートをダウンロードできます。こちら。

CData Softwareについて

CData Softwareは、クラウドデータの接続ソリューションとデータ連携ツールのリーディングベンダーで、300以上のSaaSやアプリケーションデータに対応しています。リアルタイム接続を実現するためのドライバーや技術を提供し、企業のデータ統合を強力にサポートしています。

CDataについての詳細は、こちらのリンクをご覧ください。

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