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【そのAIの答えの根拠を、御社は説明できますか】「データ整備済み」79.1%に対し、「問題なく使える」はわずか3.7%。最新動向を読み解く総括レポートを無料公開

PR TIMES

株式会社パタンナー
データ基盤の主戦場は「集める」から「意味づける」へ。SnowflakeのBusiness Ontologyなど、AIに“答えの根拠”を持たせる国内外5大トピックを徹底解説

データカタログ「タヅナ」を提供する株式会社パタンナーのデータチームは、生成AI・AIエージェントとデータ基盤の最新動向を読み解く総括レポート『そのAIの答えの根拠を、御社は説明できますか データ整備79.1%・顧客軸の横断10.0%が示す、意味の空白(Vol. 2026.11)』を無料公開いたしました。
本レポートでは、データ基盤の主要プレイヤー(Snowflake、Google Cloud、Confluent、NTTデータ等)が相次いで「データに意味を与える層」の機能を発表した最新市況を踏まえ、国内外の5つの重要トピックをデータカタログの視点から紐解き、日本企業が直ちに着手すべき「データの意味と責任の整理」について解説します。

▼レポート全量を読む(PDFダウンロード)
https://tazna.io/contents-weeklyreport-261109

■ 公開の背景:「整備済み79.1%」と「問題なし3.7%」の巨大な落差

「データは整備したはずなのに、AIの出力する数字が信用できない」
「部署ごとにデータの定義が違い、AIがどのデータを参照したのか誰も説明できない」

株式会社Merの最新調査によると、従業員100名以上の企業で業務データの整備が進んでいると答えたAI担当者は79.1%にのぼりました。
しかし、「業務データに問題は特にない」と答えた人はわずか3.7%にとどまり、ほぼ全データを顧客軸で横断できる企業は10.0%に過ぎません。

この巨大なギャップの原因は、データ整備が「一過性のイベント」として扱われ、データが何を意味するのか(定義)や、誰がその定義の責任者なのかが放置されている「意味の空白」にあります。

同時期にSnowflakeが発表した「Business Ontology」や、NTTデータがオントロジー(意味のつながり)を軸にした経営管理AIを提供開始したように、AIエージェントが実務で機能するための絶対条件は、より大きなモデルでも速いクエリエンジンでもなく、「データに意味と責任者を与える層(カタログ)」の存在です。

AIの回答に対し「なぜその数字になったのか」を説明できない組織は、AIを本番業務で使うことはできません

▼レポート全量を読む(PDFダウンロード)
https://tazna.io/contents-weeklyreport-261109

■ 本レポートのハイライト




<今週の5トピックと読み解き>
- 1.【国内】整備済みの実感79.1%に対し、問題なしは3.7%。所在不明が36.8%
データ整備が「保ち続ける仕組み」になっていないことが落差の原因。棚卸しより先に「探せる状態」と「定義の承認者」を決めることが急務。
- 2.【国内】NTTデータ、オントロジーで根拠を示す経営管理AI
データを一箇所に集めるのではなく、散らばったまま「オントロジー(意味のつながり)」で結ぶアプローチ。正答率だけでなく「根拠を示せるか」が実務適用の要件に。
- 3.【国外】Snowflake、Horizon CatalogにBusiness Ontologyを追加
用語定義に「承認者」を紐付け。単なる辞書ではなく、定義を変えるたびに誰が責任を取るかを明確化し、AIの回答に説明可能性を持たせる設計。
- 4.【国外】Confluent、Streamhouseの5本柱にQueryを追加し業務コンテキストを配信
MCP(Model Context Protocol)経由でAIエージェントにリアルタイムの業務状況を配信。速さだけでなく、リネージ(系統)を同じ柱に据え「いつ時点のデータか」を担保。
- 5.【国外】Google Cloud、Knowledge Catalogで精度約4倍。他社カタログと連携
自社カタログに囲い込まず、SnowflakeやDatabricks等の他社カタログと相互接続。意味の層(コンテキスト整備)があるだけで精度が約4倍に向上(社内評価)。

<こんな方におすすめ>
- DX・AI推進リーダー:AI(Copilot等)を導入したが、社内データの定義がバラバラで「もっともらしい嘘(ハルシネーション)」に悩まされている方
- CDO・CIO・情報システム部門長:データ基盤(DWH・データレイク)への集約は進んだが、現場がデータを活用できていない「整備済みと実態のギャップ」を埋めたい方
- 経営管理・事業責任者:AIが導き出した売上予測や業績分析に対し、「どのデータに基づいたのか」という根拠を明確にし、意思決定のスピードを上げたい方

▼レポート全量を読む(PDFダウンロード)
https://tazna.io/contents-weeklyreport-261109

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"データ活用"お役立ち資料3点セット【データ活用者・DX担当者必見】
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■ 世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」

データカタログは情報システム部が社内のデータを管理するために、データ分析のプロがデータを探すために開発されたソフトウェアでした。
そんなデータカタログを「どんな企業でも・どんな職種でも・すばやく・簡単に使える」ソフトウェアに再発明しました。


POINT1.:設計書を自動でつくるBIツールで誰かが頑張って開発してくれたダッシュボード。
表示されている指標の意味は答えられますか?
表示されている数値が間違っている気がしたときに、あなたがすぐに調べる手段はありますか?

タヅナなら、すべて一目瞭然です。





POINT2.:データの背景を理解するタヅナはデータだけではなく、その先にいるヒトを探せます。
誰が・どんなデータ資産(データ・ダッシュボード・用語と定義)に詳しいのか?データに関して誰とどんなコミュニケーションを取ってるのか?を個人単位で把握できます。

タヅナなら、人材配置の最適化に活用できます。





POINT3.:基盤を作る前に活用する私たちは、データを整備する縁の下の力持ちが、大きな労力をかけてデータ基盤をつくる苦労を知っています。そんなデータ基盤が全社員に利用されないなんてもったいない。
だから、整備してほしいデータを具体的に把握できるようにデータカタログを再発明しました。

タヅナなら、開発と現場がひとつになります。



■ 自社データを活用してAI/DX時代の"企画力"を鍛える「データアーキテクト研修」


データアーキテクト研修

本プログラムは、従来の「プログラミング習得」を中心としたDX研修とは異なり、ビジネスの現場で求められる「データに基づいた企画・設計力」の習得に特化しています。

座学に加え、実際の自社データを用いた「企画開発合宿」を組み合わせることで、研修終了時には実務で使えるプロダクト企画書が完成する、完全実践型のカリキュラムです。
まずはご相談から

■ 専門組織に頼らず“現場主導”でデータを武器にする「データマネジメント実践研修」


データマネジメント実践研修

本プログラムは、単にDMBOK(データマネジメント知識体系)の概念を学ぶだけの座学研修とは異なり、「現場で明日から使える運用ルール」を研修中に構築することをゴールとしています。

専門組織の不足によりデータ活用が停滞している企業において、現場部門が自ら品質管理やガバナンスを担い、DXやAI活用を加速させるための「自走する組織」を作る実践型カリキュラムです。
まずはご相談から

■ DX推進に欠かせない"データカタログ"を日本初解説!パタンナー代表深野の著書『会社のデータを"誰もが使えるデータ"に変える データカタログという魔法』


会社のデータを"誰もが使えるデータ"に変える データカタログという魔法

本書は、各部署でバラバラに管理されているデータを全社共通の資産として活用するための実践的手法を、ストーリー形式でわかりやすく解説した一冊です。

営業出身の主人公がDX推進室に異動し、データカタログを武器に社内変革に挑む成長物語を通じて、専門知識がなくても取り組めるデータ活用の本質を学ぶことができます。
第1章 データカタログとの運命の出会い
第2章 今さら聞けない、データ活用の基礎知識と専門用語
第3章 データカタログで「こんなこともできるの!?」と思わず声が出た
第4章 データカタログを使って、部署の壁を越えた「見える化」に挑んだ
第5章 分析のプロ(鬼)にデータカタログ(金棒)を使ってもらった
第6章 データカタログがビジネス部門とIT部門を一つにした
第7章 データカタログで、経営陣に「DXの成果」を数字で見せた
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■ 会社概要

会社名:株式会社パタンナー
代表者:深野 嗣
所在地:東京都品川区北品川5丁目5−15
事業内容:
 - データカタログ「タヅナ」の企画・開発・運営データ戦略コンサルティング
 - データ人材育成・組織開発

コーポレートサイト:https://pttrner.co.jp/
データカタログ「タヅナ」:https://tazna.io/

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