製造業のAI活用でガバナンスと業務統合が課題か──Cloudera調査

　Clouderaは2026年9月16日、調査レポート「データレディネス・インデックス2026」から製造業に関する調査結果を発表した。データへのアクセス、ガバナンス、インフラのパフォーマンスに課題が残り、製造業におけるAIの大規模展開を阻む障壁となっていることが明らかになったとしている。

　調査では、製造業の回答者の82％が自社のデータがどこに存在するかを把握できていると回答した。一方で、「すべて、またはほぼすべてのデータが完全にガバナンスされている」と回答した割合は58％にとどまった。同社は、製造業は今回調査した他の多くの業界を上回る結果を示しているものの、複雑化する環境全体で信頼できるデータを統合し、ガバナンスを適用した上で実際の業務で活用することに課題が残ると指摘する。

　こうした課題はビジネス成果にも影響しているという。製造業の20％が、AIおよびアナリティクスへの取り組みで期待したROIを実現できない最大の理由として、「AIおよびアナリティクスを業務ワークフローに十分に統合できていないこと」を挙げた。

　工場、サプライチェーン、企業アプリケーション、エッジ環境などにデータやプロセスが分散する中、AIから得られたインサイトを実際の業務アクションにつなげることは容易ではないとし、同社は分散した環境全体でAIを実用化し、信頼できるデータを迅速な意思決定と測定可能な成果につなげることが重要になると述べている。

　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人を対象とした。調査期間は2026年1月22日から3月3日まで。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るという。

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