ビジネスメタデータ整備は「大きな戦略、小さな実行」で　“AIレディ”な環境実現に向けた具体的ポイント

AI活用の効果を実感できている企業はわずか10％　原因は「ビジネスメタデータ」の不足

　生成AIをはじめとした技術革新が急速に進む中、全社規模でのデータ活用基盤の整備が、IT部門にとって必須となっている。しかし、PwC Japanグループ（以下、PwC）の調査「生成AIに関する実態調査2025春5カ国比較」によると、生成AIの活用や推進に取り組む日本企業が76％に上る一方で、期待以上の活用効果を実感できているのはわずか10％に過ぎない。阿部恵史氏は、海外企業と比較し日本のAI活用が伸び悩む要因として、データの意味を定義・共有するための「ビジネスメタデータ」の不足を挙げた。

　多くの企業が直面している、「データの意味が分からない」という状況は危機的だ。たとえば製造業において、生産拠点から「91.5」という数値データが出たとする。この数字だけでは、それがシャフト径を示すのか、スピンドル温度を示すのかは判別できない。

　これまでは、データを記録する者と受領する者が、日々の業務を通じて“暗黙知”として意味を共有していた。しかし今後は、労働人口の減少などにともない、熟練者の経験や知識に基づく暗黙知の継承が困難になってくる。新しく配属された社員やAI、システムには、数値が持つ意味やそれが正常値か異常値かどうかを判断できない。これは先に例に挙げた製造業に限らず、どの業界でも共通の課題だ。

　冒頭に述べたように、日本企業では多くのAIプロジェクトが失敗に終わったり、期待通りの成果が出ていなかったりしている。その原因の多くは、データの「意味」が定義・共有されていないこと、すなわちメタデータ整備の不足にある。AIプロジェクトの失敗要因としては、データ品質の問題、必要なデータの不足、そしてデータの意味や定義の不明確さが挙げられており、これらはすべてメタデータ、特にビジネスメタデータの整備により改善が可能となる。

　実際、PwCの調査では、活用効果が期待未満の企業の30％がデータ品質を失敗の最大の原因に挙げている。阿部氏は、AIは高度な計算はできるが、データの背景や文脈を自律的には理解できないため、「データがもつ意味の不明確さ」がAIプロジェクト失敗の最大要因となると解説した。

　このような背景を踏まえると、データマネジメントの理想形はシステム開発者向けの「テクニカルメタデータ」、運用担当者向けの「オペレーショナルメタデータ」、そしてビジネス部門向けの「ビジネスメタデータ」を統合して、実データ管理と同期させながらガバナンスを効かせる形になるだろう。テクニカルメタデータやオペレーショナルメタデータはシステム運用には不可欠だが、データをビジネスで真に使いこなすには、ビジネスメタデータによるサポートが必須となる。

　「しかし現実には、多くの企業でビジネスメタデータの収集、管理、活用を行うスキームが確立されておらず、メタデータが実データ管理サイクルに同期されていない状況がある」と阿部氏は述べる。結果として、生成AIやAIエージェントを導入しても、その効果が抑制されてしまうのだ。

　データは、しばしば石油資源に例えられる。原油が精製され、ナフサを経て、初めて生活に役立つ石油製品になる。実データもそれ自体は資源、すなわち原材料や原石の状態だ。データにメタデータを付加して精製、つまりは情報化することで、初めて誰もが使える資産へと変換される。多くの企業がデータ活用に苦慮しているのは、資源である実データをそのまま使おうとしているからだと指摘する。