ガートナー 一志氏に聞く、日本企業のデータ基盤整備の落とし穴　「データ活用」から「AI活用」へ進めない制約の存在とは？

2025年に起きた地殻変動、その後の動向が注目されるデータマネジメント市場

　「2025年にはデータマネジメントの世界で大きな業界再編が起きた」と一志氏は指摘する。最も大きなものが11月のSalesforceのInformatica統合である。そして10月には「Modern Data Stack（MDS）」を標榜してきたFivetranによるdbt Labs買収発表が報じられた。ETLのE（抽出）とL（ロード）の機能を提供してきたFivetranとT（変換）機能を提供してきたdbt Labsが、相互補完を目的とする統合に合意したことになる。両社は、Informaticaに代表されるGUIベースのETLとは異なる、データエンジニアとの親和性の高いコードベースのツールを提供してきた。統合後は、ガバナンスを含めたプラットフォーム構築を進めることになりそうだ。2023年のQlikのTalend買収も同じ文脈で、統合後は「Qlik Talend Platform」を中核にプラットフォーム戦略を進めている。オンプレミスからのクラウドシフトで、データマネジメント市場は大きく変化した。最終的にどう落ち着くかはまだわからない。「これからの企業のAI活用の進展を考えると、市場競争の激化が考えられる」と一志氏は解説した。

　もう一つ、一志氏がデータマネジメント市場で注目と考えるものに、「セマンティック」がある。セマンティックとは、人間が発する言葉の意味や解釈をデータと結びつける情報のことで、最上位レイヤーが自然言語だとすると、セマンティックはその下、さらに下にメタデータがある構図だという。このセマンティックをどう管理するか。今は標準規格がないため、各ベンダーが独自に進めることが可能だが、ユーザーにとってはセマンティックポータビリティが失われるリスクがある。さすがにこれではまずいと、標準化に向けてベンダーも動き出した。「セマンティックレイヤーが整うと、『データのコピペ』は必要なくなる。データのビジネス的な意味をデータの所在と合わせて整備することは、非常に手間がかかるが、実現すればAIが動きやすくなる」と一志氏はみている。

　そして、2026年で一番重要なキーワードは「AIによる仕事の変化対応」と、一志氏は訴えた。ガートナーは、「AIを使いこなせる拡張された人材になれ」と提言している。プログラマーはコードを書くことが仕事だったが、生成AIの登場でゼロからコードを書く必要はなくなった。プログラミングに限らず、同じことがあらゆる業務で起きる。AI-Readyが注目を集めたのは良いことだが、「AI活用」を奨励する前に、日本企業の経営者には、社員に正しく伝える力、そして社員には変化対応力を身につけることが問われている。