eBookエージェント型 AI の「真の」実現に向かって
データ完全性のギャップを埋めて、企業データをエージェント型 AI に対応させる
エージェント型 AI には
より高い水準のデータ完全性が必要
AI の進化は、また新たなステージを迎えています。今や AI の活用方法は実験や生産性向上の段階にとどまりません。多くの企業が、中核となる業務プロセスにおいて自律的に推論・意思決定・実行を担うエージェント型 AI の導入へと舵を切っています。この劇的な変化に伴い、企業データが果たすべき役割は根本から変わり、データを統括する責任者には新たな手腕が問われるようになっています。
現代において、AI は確かに価値を生み出しています。生産性の向上、新たな知見の獲得、意思決定の迅速化など、組織としての成功事例は着実に増えています。しかし、AI システムのコストや複雑さを考慮すると、多くの企業では、期待したほどの投資対効果を上げられていないのが実情です。McKinsey 社の調査によると、AI システムの 95% は十分な投資対効果を生み出せていません。これは AI そのものが機能していないからではなく、AI を大規模かつ安定的に組み込めていないからです。AI システムが事業の実行プロセスにより深く組み込まれていく今の時代において、もはや小さな改善の積み重ねでは不十分になってきています。
*出典: マサチューセッツ工科大学「The GenAI Divide: The State of AI Business in 2025 (生成 AI 格差: 2025 年における AI ビジネスの現状)」
エージェント型 AI のデータ完全性のギャップを埋める
AI を中核業務へ深く組み込もうとすればするほど、多くの企業が悪戦苦闘してきた「データ完全性」という課題が無視できない致命的なリスクとして浮き彫りになります。ハイブリッド環境や新旧システムが混在する環境で生じるデータの分断、品質のばらつき、古いままの情報、コンテキスト情報の欠落といった課題に、企業は何十年も悩まされ続けてきました。これらの要因は、データ分析プラットフォームやデータウェアハウス、さらには機械学習モデルに至るまで、あらゆる意思決定システムの信頼性を揺るがす足かせとなっていたのです。
今、何が変わったのか。それは課題そのものではなく、それが企業にもたらす「ダメージの大きさ」です。システム自らが状況を解釈し、優先順位を判断し、自律的に業務を執行するエージェント型 AI の環境下において、データ完全性の不備は、単に意思決定を遅らせたり人の介入が必要になったりするだけの問題ではありません。データの不備が貧弱な成果に直結します。そしてデータ完全性に不備があるほど、エージェント型 AI がそのデータ環境で発揮できる実力と、理想の実力との差が広がっていくことになります。これが、データ完全性のギャップです。
このギャップを埋めるために必要なのは、データ完全性の定義を新しくすることではありません。データ完全性の水準を引き上げることです。常に正確で、整合性があり、コンテキスト情報が豊かであることが、データ完全性の本質です 。これらの条件が揃っていなければ、そのデータに基づく意思決定を信頼することはできません。AI システムが自律的に動き出すまさにその瞬間に、この極めて高い完全性の基準をクリアしているデータこそが、エージェント型 AI 対応データです。このようなデータが必要なのは、単に「後から分析やレコメンデーションに使うためにデータを管理する」という従来の要件から、「リアルタイムかつ大規模に実行される AI の意思決定を支えるために、データ完全性を常時維持する」という要件への転換が起きているからです。
こうした環境において、データ完全性の担保は、もはや補助的な取り組みではありません。業務上の必須要件です。もしデータがサイロ化されていて、不完全で、古く、一貫性がなく、コンプライアンス上の懸念を抱えていれば、自律システムによって得られる知見が不完全なものになるだけでなく、そこから得られる結果が信頼できないものになってしまいます。AI エージェントが確信を持って推論し、意思決定し、行動するためには、エージェント型 AI 対応データという揺るぎない土台が不可欠なのです。
この eBook では、エージェント型 AI の導入を進めるデータ責任者に向けて、戦略的フレームワークを提示します。その中で、データ完全性のギャップを埋め、エージェント型 AI 対応データを確立するために欠かせない 6 つの要件を定義します。そして、自律システムが、社内統制、許容リスク、規制要件から逸脱することなく、測定可能な成果を生み出せる状態を目指します。
エージェント型 AI に高水準のデータ完全性が必要な理由
これまで多くの企業がデータのモダナイゼーションに投資を行い、その取り組みは今も続いています。新たなプラットフォームやアーキテクチャの導入、運用の見直しによって、データへのアクセス環境は改善され、重要な領域でのデータ品質が向上し、ガバナンスやモニタリングの強化が実現してきました。こうした取り組みは、分析、機械学習、生成 AI の活用における確かな進化を支えており、今後の変革を進める上で欠かせない要素となっています。
特に生成 AI は、個人の生産性向上が見込めることから、急速な普及を遂げました。これらのシステムは情報の要約やコンテンツの生成、分析のサポートなどができますが、あくまで目的は人の意思決定を支援することです。結果が期待に満たない場合は、行動に移る前に人が介入し、出力結果を検証し、判断を下すことができます。
エージェント型 AI による動作モデルは根本的に異なります。エージェント型 AI は、連動する複数のワークフロー全体で、自律的に推論し、優先順位を付け、行動するように設計されているのです。AI が「人の補助」という枠を飛び越えて「企業の代理人」として自ら行動するようになる以上、データの不正確さ、一貫性のなさ、コンテキスト情報の乏しさといった問題は、もはや許容できないものとなります。データ完全性の位置づけも、補助的な取り組みから業務上の必須要件へと変わりつつあります。
最新のデータ完全性ソリューションを使えば、高い水準の正確性、整合性、コンテキスト情報の付与を実現できます。しかし実際には、その適用範囲が限定的なケースが少なくありません。実際、完全性を目指す取り組みは、価値の高い領域に集中したり、特定のチェックポイントだけで実施されたり、手作業や専門スキルに大きく依存したりしがちです。AI の出力結果を人がレビューする時代であればこのアプローチでも十分でしたが、自律的な実行を前提とする時代には対応できません。
また、求められる水準が高くなるにつれ、コストが大きな制約となってきます。手作業や希少な専門スキルに頼ってデータ完全性を維持するのは費用がかさみ、維持するのも困難です。データ量が増え、AI システムに信頼できるデータを常に供給し続けなければならない中で、この課題はより深刻化しています。企業はこれまで、高コスト覚悟で完全性の対象範囲を広げるか、コストを抑えるためにごく一部のユースケースに限定するかという、二者択一を迫られてきました。当然ながら、どちらの選択肢もエージェント型 AI が必要とするスケール感には対応できません。
エージェント型 AI の登場により、データ完全性の水準が引き上げられます。これからは、継続的で拡張性が高く、コスト面でも現実的なものが求められるようになるのです。人手による監視や場当たり的な運用に依存した従来型アプローチの限界が浮き彫りになっていきます。企業は今、AI システムが独立して稼働する新しい時代に向けて、データ完全性をどのように優先し、維持していくべきか、その根本的な見直しが求められているのです。この新基準を満たすために、ゼロからやり直す必要はありません。ただし、データ完全性を日々の業務にどう組み込むかという考え方の転換は欠かすことができません。
エージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップ
多くの企業は、エージェント型 AI への移行を進める中で、今持っているデータと自律システムに必要なデータとの間にギャップがあることに気づきます。このギャップは、何かの失敗や機能不足から生じるものではありません。それはむしろ、データの正確性、コンテキスト情報、信頼性、拡張性を制約し続けてきた根深い問題が表面化したものです。そうした問題は長年にわたり企業データにとって障害となってきましたが、AI システムが独立して行動することを前提とすると、その悪影響の度合いが格段に大きくなります。
エージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップは、次の問題が組み合わされて生じます。こうした問題はしばしば共存し、互いのリスクを増幅させるため、企業が自律的な意思決定に必要な水準のデータ信頼性を担保することは容易ではありません。
閉じ込められている
重要なデータは、ハイブリッド環境や新旧システムが混在する IT 環境に分散しています。この分散自体は、パフォーマンスやコスト、用途を踏まえて意図的に設計されたものであることが多い一方、データがどこに、どのような構造で存在し、どうすれば安全にアクセスできるのかという明確な共通認識が社内に存在しないケースが少なくありません。環境をまたいだデータの発見、理解、接続がスムーズに行えなければ、即時かつ確実なアクセスを必要とする AI システムにとって、データは事実上、閉じ込められているも同然です。
不完全である
多くのデータセットには、正確な意思決定に必要な属性やコンテキスト情報が欠けています。社内データを見るだけでは部分的な視点しか得られず、位置情報、リスク、需要、顧客行動、現実世界の状況といった重要な情報が抜け落ちてしまいます。信頼できるサードパーティーデータによってデータを拡充しなければ、AI システムは死角を抱えたまま運用されることになり、効果的に推論する力が制約されます。特に、社内システムでは捉えきれない外部要因まで考慮する必要のある意思決定では、その弊害が顕著に現れます。
古くなっている
データがリアルタイムではなく、一定期間ごとにしか更新されなければ、AI システムは過去の情報に基づいて判断せざるを得なくなります。状況が刻々と変わる環境においては、わずかな遅れが現状にそぐわない意思決定につながりかねません。AI システムがより自律的な役割を担うようになると、古いデータへの依存によって判断の信頼性が一気に失われてしまいます。
一貫性がない
データ品質の問題は、企業環境全体で依然として広く見られます。データが不正確であったり、不完全であったり、標準化されていなかったり、重複していたり、使用目的にそぐわなかったりすることがあります。こうした品質上の問題の現れ方はシステムやワークフローによって異なるため、データが社内を循環する中で、一貫して信頼できる状態を保つのが難しくなります。エージェント型 AI では、データ品質の低さが曖昧さや誤りを招きます。しかも、自律システムは、その曖昧さや誤りを解釈やエスカレーションによって修正することができません。
コンプライアンスを満たしていない
AI システムの自律性が高まると、ガバナンスの一貫性の欠如は深刻なリスクとなります。多くの企業では、環境、ユースケース、データライフサイクルの各段階を通じて、データが統一的に統制されていません。明確なポリシー、追跡可能性、検証が実運用レベルで機能していなければ、AI による意思決定がどのように下されたかを説明したり、内部統制や外部規制との整合を証明したりするのが難しくなります。データが適切に統制されていなければ、自律システムは信頼と説明責任に欠かせないガードレールなしで動くことになります。
コストがかさむ
これまで、データ完全性を維持するには、手作業と専門スキルが必要でした。限られたユースケースであればこのアプローチが成り立ちますが、規模が大きくなると、コストが高くなり、維持するのが困難です。AI システムが必要としているのは、特定の時点での検証ではなく、継続的な信頼性です。また、人が介入しなければならないとなると、AI の本格的な導入が大きく妨げられます。 ここに挙げた問題は、それぞれ単独であっても AI による成果の質が低下する原因となります。そしてそれらが積み重なると、企業は AI の実験段階から自律的な実行段階へと進めなくなってしまいます。エージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップを埋めるには、6 つの問題すべてに取り組む必要があります。しかも、それぞれを独立した問題として捉えるのではなく、自社のデータがエージェント型 AI を導入する準備ができているかどうかを測る、相互に関連した課題として捉えることが必要です。
エージェント型 AI 対応データは
戦略上の必須事項
エージェント型 AI の登場により、企業がデータに対して持つべき期待の水準が引き上げられます。AI システムの役割が知見の生成から自律的な意思決定と行動へと変わるにつれ、データ完全性の担保はもはや補助的な取り組みではなく、信頼性・業績・リスクに責任を持つデータ責任者にとって、戦略上の必須事項となります。
こうした環境で企業データが満たすべき水準を定義したものが、エージェント型 AI 対応データです。それは、データが分析される時点でなく、それに基づく意思決定が実際に実行されるまさにその瞬間に、正確性・整合性・コンテキスト情報を一貫して備えているデータです。このデータはまた、信頼できる品質水準まで拡充されて、その水準が維持され、ライフサイクル全体を通じて統制されており、自律システムが確信を持って行動するために必要な形式とタイミングで供給されます。
この必須事項への取り組みのスタート地点は、企業によってさまざまでしょう。ただ、どの企業もデータ完全性を高める取り組みを進めており、その多くはすでに、いくつかの必要な施策に着手しているはずです。これらの取り組みは、どれも価値があり、欠かせないものです。そうした取り組みは無駄になりません。むしろ、エージェント型 AI の導入のためにさらに高くなった必要水準に達するには、それらの取り組みを連携させる必要があります。今問われているのは、データ完全性を確保する取り組みを行っているかどうかではなく、それが自律的な意思決定に必要な水準に達しているかどうかなのです。
エージェント型 AI の環境では、意思決定と行動が発生するすべての場所でデータ完全性が保たれていなければなりません。データが閉じ込められていて、不完全で、古くなっていて、一貫性がなく、コンプライアンスを満たしておらず、管理コストがかさんでいる状態のままであれば、その問題はそのまま自律システムに引き継がれてしまいます。かつてはデータ完全性が確保されていなくても、分析に時間がかかったり人の介入が必要になったりするだけで済んでいましたが、今やリアルタイムで結果を左右するようになっています。
エージェント型 AI 対応データは、データ完全性の取り組みをこの新たな現実に整合させるための共通基準となります。また、このデータにより、企業内でのデータの場所や用途にかかわらず、準備状況を見極め、取るべき行動に優先順位を付けるための明確な視点が得られます。次のセクションでは、この基準を定義する 6 つの必須要件を概説し、エージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップを埋めるための明確な道筋についてご説明します。
エージェント型 AI 対応データに求められる要件
エージェント型 AI 対応データは、自律的な意思決定が行われるすべての場所で、基盤となる要件すべてが常に満たされるようになったときに実現します。これらの要件の一部は、データ完全性の施策ですでに取り組まれている可能性があります。しかし、エージェント型 AI の登場によって期待の水準が引き上げられており、自律性を大規模に実現するために、すべての要件を同時に満たさなければならなくなっています。
ここからは、データ責任者がエージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップを埋め、エージェント型 AI 対応データを確立するために押さえるべき 6 つの要件を見ていきます。
データを統一する
エージェント型 AI には、全社規模でデータを俯瞰できる統一された視点が必要です。ただし、これはすべてのデータを物理的に 1 つのプラットフォームに集約するという意味ではありません。IT 環境全体に存在するデータを共通のデータカタログでつなぎ、検索・分類・理解が可能な状態にした上で、意思決定と実行を支えるために必要な範囲でデータを統合するということです。この水準の可視性と接続性がなければ、データは分断されたままとなり、自律システムが確信を持ってデータを活用するのが困難になります。
データエンリッチメントで優位性を獲得する
社内データだけで、自律的な意思決定に十分なコンテキスト情報を提供できることはまずありません。エージェント型 AI 対応データを、位置情報や需要といった要素に関する信頼性の高いサードパーティーデータやコンテキスト情報によって拡充すれば、データの深刻な欠落を埋め、現実世界の状況を反映できるようになります。データの拡充によって死角が減り、意思決定の精度が高まります。また、AI システムが業務システムに記録された内容を超えた推論を行えるようになります。
「今」を基点に動かす
自律システムに必要なのは、現状を反映したデータです。エージェント型 AI 対応データは継続的に更新され、状態を把握できる形に維持される必要があります。これにより、数時間前、数日前の事実ではなく、まさに今起きていることに基づいて意思決定が下されます。古い情報に基づいて実行した AI の結果は、業務実態や外部環境の現実からまたたく間に乖離していってしまいます。
目的に合わせてデータを整える
意思決定の種類が違えば、求められるデータ品質の基準も変わります。エージェント型 AI 対応データは意図された用途に適合し、最も重要な場面で信頼性のある実行に求められる特性 (完全性、妥当性、整合性など) を備えている必要があります。自律的な AI 環境では、問題を人の判断でふるい分けることができないので、データ品質の問題がそのまま処理結果に悪影響を与えてしまいます。
ガバナンスのレベルを引き上げる
自律性の高い AI システムでは、ガバナンスにより、データの使い方に関する明確なガードレールを示す必要があります。エージェント型 AI 対応データは、実運用レベルで統制されていなければなりません。そうすることで、「良いデータ」がどこにあるのかを確信を持って把握でき、AI の意思決定を追跡可能かつ検証可能で、社内ポリシーや進化を続ける規制要件 (新たに登場しつつある AI 特有の規制を含む) に沿ったものにできます。ガバナンスがなければ、AI が自律的に導き出した判断に対して、企業が信頼を寄せ続けることはできません。
より低コストな構造にする
エージェント型 AI の導入により、求められるデータ完全性の水準が高まると同時に、経済的な課題も厳しい現実として立ちはだかります。手作業や専門スキルに頼るアプローチは、コストがかさみ、拡張するのも困難です。エージェント型 AI 対応データを実現するには、より低コストな構造が欠かせません。AI を活用してデータ完全性関連のタスクを自動化し、希少な専門スキルへの依存を減らすとともに、ハイブリッド環境全体でデータを一元管理できる相互運用性に優れた機能群を導入することによって、これを実現できます。
「AI はあらゆる場所に浸透していますが、真の ROI を生み出せるかどうかは、その背後にあるデータにかかっています。エージェント型 AI 対応データこそ、企業が実験段階を抜け出し、信頼性、ガバナンス、確信を伴って実行段階へと踏み出すための道筋なのです」
Precisely former CEO
Josh Rogers
Precisely が支援する、エージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップの解消
データ戦略を主導する経営幹部が Precisely を選ぶのは、データのコンテキスト情報と活用範囲を最大化しつつ、コストと手間を最小化できるからです。こうした成果は、エージェント型 AI 向けにデータ完全性を業務に組み込む上で不可欠です。Precisely は、エンタープライズグレードのソフトウェア、データ、データ戦略コンサルティングを組み合わせることで、複雑なハイブリッド環境においても、企業がデータの正確性、整合性、コンテキスト情報を維持できるようにお手伝いします。
このアプローチの中心にあるのが Precisely Data Integrity Suite です。データ インテグレーション、データ クオリティ、データ ガバナンス、データ エンリッチメント、空間分析といった各機能が、共通の Data Integrity Foundation 上で相互運用可能なサービスとして機能します。この共通基盤上で利用できる各機能によって、サービス同士がつなぎ合わされ、自動化が可能になり、エージェント型 AI の成長に合わせてデータ完全性を拡張できます。データアーキテクチャに対して画一的なアプローチを強制されることはありません。
コンテキスト情報を最大化する
エージェント型 AI が真価を発揮するためには、信頼でき、その意味や背景が正しく理解されているデータが必要です。Precisely は、SAP や IBM、メインフレームシステムをはじめとするハイブリッド環境やレガシー環境の垣根を越えて、データの接続と統合を支援します。これにより、必要に応じてデータを最新のプラットフォームで活用できるようになります。
共通のデータカタログにより、データの場所と用途を可視化できます。さらに、信頼できるサードパーティーデータや位置情報データによってデータを拡充することで、現実世界の重要なコンテキスト情報が加わります。これにより、継続的に保たれたデータ品質と相まって、エージェント型 AI が死角なく正確に推論するために必要な、完全で信頼できる入力データを手に入れることができます。
利用範囲を最大化する
意思決定が行われるあらゆる場所において、高品質で統制されたデータが利用できなければ、エージェント型 AI は真価を発揮できません。Data Integrity Suite の実行モデルでは、データ完全性のロジックを一度定義すれば、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドなど、環境の種類を問わず、データがあるその場所で処理を実行できます。これに豊富な API を組み合わせることで、必要なデータを、必要なコンテキスト情報とともに、最適なタイミングで提供できるようになります。
データ ガバナンスが組み込まれているので、エコシステム、モデル、ワークフローを横断する大規模な環境でも、AI システムが責任ある自律稼働を行えるという確信を持つことができます。
手間を最小化する
求められるデータ完全性の水準が高まる中で、企業はそれを維持するためのコストにも向き合わなければなりません。Precisely Data Integrity Suite を活用すれば、誰にとっても扱いやすい操作性と組み込み型の自動化機能によって、手作業や専門スキルへの依存を軽減できます。AI を活用した機能と AI エージェントによってレコメンデーションやベストプラクティスのガイドが提示されるので、チームのパフォーマンスが向上します。
アーキテクチャとコストの効率性は、手作業を削減できるかどうかだけでなく、大規模なデータ完全性を維持できるかどうかにも関わってきます。Data Integrity Suite で利用できるデータの品質管理、ガバナンス、統合、エンリッチメントの各サービスは、相互運用できるように設計されています。モジュール化された各サービスが共通基盤で実行されるので、複数の施策をまたいだ再利用が可能になり、作業の重複が減り、価値創出までの時間が短縮され、システムを複雑にすることなく拡張できます。今のニーズに合った分野から取り組みを始め、エージェント型 AI の導入範囲が広がるのに合わせて自社のペースで拡大していくことができます。
確信を持って歩みを進める
企業がエージェント型 AI におけるデータ完全性のギャップを埋めることができたとき、AI は現場の業務で本物の価値を生み出す強力な武器へと生まれ変わります。意思決定はより正確になり、業務プロセスはより効率的になります。状況がどのように変化しても、確信を持って柔軟に対応できるようになります。こうした成果は、実証実験だけで得られるものではありません。統合され、統制され、文脈情報を付与された、信頼できる品質基準で維持されるデータがあって初めて実現するものです。
AI に巨額の投資を行っているにもかかわらず、その努力を成果に結び付けられずにいる企業は少なくありません。でもそれは、熱意やイノベーションが不足しているからではありません。足りていないのは、自律的な意思決定を大規模に行うために必要なレベルのデータ完全性なのです。このギャップを埋めることは、業績、回復力、リスク管理に責任を持つリーダーにとって、まさに最優先の課題となっています。
変革を進めるにあたって、すべての課題を一度に解決する必要はありません。まずは最も重要なデータに焦点を絞り、そのデータを単なるサポート役を超えて自律的に行動する AI システムに必要な高い水準に引き上げましょう。そのように一歩ずつ前進することによって組織は勢いづいていき、より高度な自律化に向けてステップアップしていけるのです。
Precisely は、こうした変革への道のりを歩む世界中の何千もの企業を、パートナーとして支えています。Precisely は、データ完全性と多世代にわたる IT 環境についての深い専門知識を持っており、この知見を活かして企業がエージェント型 AI に求められるデータ完全性の基準を満たせるようにサポートします。AI を可能性の段階で終わらせず、持続的な事業成果へと結実させます。
エージェント型 AI 対応データへの第一歩を一緒に踏み出しましょう
エージェント型 AI 対応データのギャップを埋めるお手伝いは Precisely にお任せください。ぜひお気軽にお問い合わせください。