Confluentの調査から見る日本のAIエージェント本番運用率と、情報システム部門におけるデータ基盤の見直しの必要性

解説

近年、自律型AIエージェントといったAI技術が急速に進化していますが、実際にこれをビジネスの現場で運用し、価値を生み出せている企業はまだ限定的です。

最新の調査結果からは、日本におけるこうした「本格的な本番利用」への到達度が世界平均と比較して低い状況が浮き彫りになりました。単なるAIモデル導入だけではなく、その性能を最大限に引き出すための背景となるデータ基盤が重要だと指摘されています。

そのため、自社の情報システム部門においては、AIに必要なデータを「いかにリアルタイムかつ高品質で」確保し続けるかという視点でのデータアーキテクチャの見直しが求められるタイミングになっています。

ポイント

• 日本の自律型AIの本番運用率は17%と低く、調査対象国の中で最低水準にあることが判明した。
• 日本企業は「スキル不足」や「データの品質・適時性」を最大の課題としつつ、データストリーミングへの関心が最も高いと示された。
• AIの本格的なビジネス価値実現には、データをリアルタイムで処理し連携させる強固なデータインフラが不可欠である。

情シスへの影響

1. データ品質・適時性の確保: AIシステムに必要な背景情報や判断材料となるデータの「鮮度」と「整合性」を保つための仕組みの検討が必要です。単一のデータベースに依存せず、複数のシステムから必要なデータを収集し、リアルタイムで処理するアーキテクチャの設計（ストリーミング利用など）が求められます。

2. データインフラストラクチャの見直し: データが複数の場所に分散したりバッチ処理に頼ったりしている現状は、AI運用上のボトルネックとなります。これらの問題を解消するため、データパイプライン全体を再構築し、リアルタイムでのデータ連携・処理能力の強化（特にメッセージキューやストリーム処理など）が必要です。

3. スキルと知識の補完: 情シス部門として、最新のデータ技術トレンド（例：データストリーミング技術、NoSQL、高度なETL/ELTパイプラインなど）に関する知識習得およびチーム内の教育計画を立てる必要があります。具体的な実装レベルでの関与が求められる領域です。

影響範囲

企業全体のデータシステム・情報インフラ（特に分散データ、バッチ処理に依存している既存のレガシーな基盤）。影響を受ける管理領域は、データパイプライン設計、リアルタイムデータ連携のためのメッセージキューイング技術、およびデータ品質保証のためのデータカタログ/メタデータ管理など。具体的な製品やバージョンへの直接的な変更ではないが、「アーキテクチャ設計全体」に関わる。

重要度

★★★★☆

対象者

• セキュリティ担当者
• ネットワーク管理者
• M365管理者
• Entra管理者

優先度

計画的に対応

優先度の理由

自律型AIの普及が本格化する段階にあるため、将来的なビジネス要求を満たすためのデータ基盤の再設計・強化を視野に入れる必要があります。しかし、これは既存システムの大規模な停止を伴う「今すぐ」の緊急パッチは不要であり、全社的なIT戦略の一部として「計画的」に課題を特定し着手することが適切です。

確認手順

• 現在利用しているデータが複数のシステム（部門別、地理別など）にどのように分散し、連携されているかを棚卸しする。
• AIや新しいビジネスプロセスに必要なデータの鮮度・品質の要件を洗い出し、バッチ処理では間に合わないボトルネックとなるデータを特定する。
• リアルタイムで大量のデータが流れる経路（ストリーム）を想定したプロトタイプ的なデータパイプラインの設計検討を行う。
• 現在のデータ連携基盤（メッセージキューやETLツールなど）が、求められるデータ量とリアルタイム性に対応できるか技術検証を実施する。