本コラムでは、出展者として来場者との対話から見えてきた企業の課題と、NTTデータ ニューソンが提案する「AI Ready Data」についてご紹介します。
AI World 2026 夏 東京とは
AI World 2026 夏 東京は、企業におけるAI活用、業務改革、DX推進、業務効率化を目的とした専門展示会です。
生成AIやAIチャットボット、データ分析、AIガバナンスなど、企業のAI活用を支援する幅広いソリューションが紹介されました。経営企画、総務・人事、経理・法務、マーケティング・営業、情報システム・DX推進など、さまざまな部門の担当者が来場し、自社の課題解決に向けたヒントを探る場となりました。
出展ブース
NTTデータ先端技術ブースをお借りしてNTTデータ ニューソンも出展しました。
NTTデータ先端技術は、テクノロジーコンサルティングを起点として、お客様のビジネス課題を理解し、デジタルビジネス、基盤ソリューション、サイバーセキュリティ、マネージドサービスの4つの事業領域を通じてビジネス変革を支援しています。AIはこれらすべての領域に関わる重要な技術であり、NTTデータ先端技術社のブースでは、AI技術を活用したビジネス変革を推進するさまざまな取り組みやソリューションとして、企業のAI活用を包括的に支援する全10テーマを展示していました。
具体的には、「INTELLILINK Private AIスタートパック」や完全閉域・自律型オンプレミスAI基盤「eG-Agent」などの生成AI基盤をはじめ、AIエージェントを活用した業務自動化・自律化を支援する「つなぎAI」、AI駆動開発、生成AIを活用した集客・接客・ファン化の統合、AIガバナンス、AIマネジメントシステム認証取得支援、人材育成など、AI活用の推進に必要となる幅広い取り組みについてデモを交えながらの紹介となりました。
そして関連セミナー「何から始める？生成AIの組織への浸透をめざして」では、AIエージェント活用が本格化する時代において、企業がビジネス変革を実現するためには、「AI活用環境の整備」「AIガバナンスの整備」「AI人材の育成」の3つが重要であることが紹介されました。これらを個別に進めるのではなく、組織全体で標準化・体系化しながら継続的に推進することの重要性についても解説しておりました。
その中でNTTデータ ニューソンは、「データ分析基盤整備：AI Ready Data」を担当し、AI活用を支えるデータ基盤整備の重要性についてご紹介しました。
来場者との対話から見えた課題
当日は、NTTデータ ニューソンが考える「AI Ready化に向けたデータ整備の7ステップ」（図1）をご紹介し、展示ブースにお越しいただいた方々との対話を通じて、来場者の方々がどの段階にあるかを伺いました。
多くのお客様が、図中のSTEP1または2（データの収集・統合や品質向上）の段階で課題を抱えていると回答されました。
実際に伺ったお話の一つとして、「ChatGPTの利用を社内奨励しており、個人単位での局所的な利用は進んでいる。しかし社内にデータは点在しているものの統合できておらず、組織レベルでは生成AI活用が進んでいない」というものもありました。
個人単位では生成AIを日常的な相談相手として利用する一方で、「社内にデータはあるが活用できない」「データが散在していて統合できていない」「データの意味付けが進んでいない」といった課題を抱えている方が多くいらっしゃいました。
このことは、当ブースの冒頭でご紹介した「95％の企業が、生成AIへの投資が業績に与える影響を十分に実感できていない」という2025年のレポート（出典：MIT NANDA 「The GenAI Divide: STATE OF AI IN BUSINESS 2025」）とも重なります。
一方で、該当レポートではSTEP4 （メタデータ付与） の段階の課題に起因するものとされていますが、それよりも前段階であるSTEP1～2に課題を抱える企業が多いという実情を知ることができました。
多くの日本企業では、長年にわたり、部門ごとに個別最適でシステムを導入したことで、業務システムのサイロ化が進んでいます。そして業務を動かすことを最優先したために、データの統合やメタデータの整備といったデータ活用に向けた取り組みが後回しになっていたものと考えられます。
今回の展示会を通じて、多くの企業がデータ活用の重要性を認識しながらも、その前提となるデータ整備の段階で課題を抱えていることが改めて分かりました。また、その課題はデータの収集・統合からメタデータ管理、ガバナンス整備まで多岐にわたり、「AI Ready化に向けたデータ整備の7ステップ」の各段階で求められる取り組みも異なります。生成AIの活用が広がる今、AIの価値を十分に引き出すためには、まずデータを活用可能な状態に整備することが重要であることを、来場者との対話を通じて改めて実感しました。
なぜ今「AI Ready Data」が必要なのか
従来のデータ活用では、BIやレポーティングを目的として、人が理解しやすい形にデータを整理することが主流でした。人がデータを確認し、必要な情報を選択しながら分析を行うため、多少データが分散していても運用で補うことができました。
一方、生成AIやAIエージェントでは、AI自身が大量の情報を検索・参照しながら回答や判断を行います。そのため、データの品質や構造、意味の統一がこれまで以上に重要になります。データが重複している、意味付けが異なる、最新情報が分からないといった状態では、AIは適切な回答を導き出せません。
だからこそ今求められているのが、「AIが活用できる状態にデータを整備する」というAI Ready Dataの考え方です。
AI Ready Dataとは、データの品質・構造・意味付け・ガバナンスまで含めて整備し、AIと人の双方が活用できる状態を実現するための取り組みです。
NTTデータ ニューソン展示「データ分析基盤整備：AI Ready Data」のご紹介
当社の展示では、AI活用を成功へ導くための考え方として「AI Ready Data」をご紹介しました。
単にデータを集めるだけでなく、データの品質向上、統合、意味付け、ガバナンス整備を通じて、AIが活用しやすいデータ環境を実現することの重要性をお伝えしました 。
また、「全社のデータを一度に整備しようとするのではなく、まずはAIで解決したい業務課題を定め、その業務に必要なデータから整備していく」という進め方についてもご説明しました。AI活用を成功させるためには、完璧な環境を目指すのではなく、小さく始めながら成果を積み上げていくことが重要です。
さらに、AI Ready化に向けたステップや実際の活用事例もご紹介し、多くのお客様に関心を持っていただきました。
Databricksを活用した生成AIデモ
展示では、AI Ready Dataを実現するプラットフォームの一例として、Databricks を活用した生成AIデモも実施しました。
DatabricksのAI機能の一つである「Genie（自然言語で質問するだけでデータ分析を実行できる生成AI機能）」を利用し、利用者が自然言語で質問するだけで、関連するデータを検索し、営業ダッシュボードを表示、売上減少要因を分析する様子をご覧いただきました。
専門的なSQLやデータ分析スキルがなくても、業務担当者自身が必要な情報へ迅速にアクセスできる体験は、多くの来場者の関心を集めました。特に、ダッシュボードが参照するテーブル構造やAIが生成したSQLの内容、検索結果に関連するデータが存在しない場合のAIの挙動などについて、ご質問をいただきました。
また、このデモを通じて、AIの価値を最大限に引き出すためには、「生成AIそのもの」だけでなく、そのデータ基盤が重要であることも併せてお伝えしました。
デモではご紹介できませんでしたが、DatabricksのUnity Catalogや、今後リリースが見込まれるGenie Ontologyは、AI Ready Dataを実践するうえで有用な機能です。
AI活用成功の鍵
今回の展示会を通じて、多くの企業がAI活用に大きな期待を寄せる一方で、データの分散、品質のばらつき、データ活用人材の不足など、さまざまな課題を抱えていることを実感しました。
AI活用を成功させるためには、AI Readyなデータ基盤の整備に加え、データガバナンス、ビジネス部門とIT部門の連携、AI人材の育成が重要です。また、最初から大規模な取り組みを目指すのではなく、小さく始めて効果を確認しながら、継続的に改善していく姿勢も欠かせません。AI導入そのものを目的とせず、業務課題の解決や意思決定の高度化につなげることが重要です。
NTTデータ ニューソンは、AI Ready Dataの実現を通じてお客様のAI活用を支援し、データとAIによる業務変革の実現に貢献してまいります。
※当日の展示資料、またはDatabricksを活用した生成AIにご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。
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