データ、アナリティクス、そして知識主導の労働倫理が普及したことは、2000年代に入ってからのビジネスの特徴とも言えます。それはインターネットの台頭と時期を同じくしています。 企業や組織が生成・収集するデータに大きな価値を見出す傾向が強まっている。データは新しいエネルギーという言葉があるほどです。データとアプリケーションはビジネスの生命線となりつつあり、 IT 技術の急速な革新は、デジタル時代における企業の進化と繁栄を支えています。

今日のビジネスリーダーの大多数は、意思決定の舵取りと利益向上を促進するために、データ主導の洞察力が必要だと考えています。大半はデータに焦点を当てた組織改革を実施しているか、実施中であり、98.2% は 2023 年にデータ・イニシアティブが投資対効果をもたらすと予測しています。データ分析と人工知能（AI）が企業運営の中心的存在になりつつある中、データ分析が最高データ責任者の役割の一部になっていると断言する組織は 69.4％ に及んでいます。

しかし、データとアナリティクスが企業のあらゆるレベルの意思決定に浸透しているにもかかわらず、その利害関係を正確に理解している企業は少ないようです。 IT 担当者の 90% は、役員室のリーダーが他の目標の追求のためにデータ・セキュリティとベスト・プラクティスを犠牲にしていると考えています。

全体像を見れば、データとアナリティクスがビジネスのあり方を一変させたことは明白です。マッキンゼーが最近発表した『 2025 年のデータ駆動型企業』と題する研究では、ごく近い将来、「スマートなワークフローと人間と機械のシームレスな相互作用が、企業の貸借対照表と同じくらい標準的なものになり、ほとんどの従業員がデータを利用して業務のほぼすべての側面を最適化するようになるだろう」と論じています。

データが世界を変える。データ収集テクノロジーとビジネス・インテリジェンス・プラットフォームが急速に進歩し、企業は市場の変動要因をより的確に把握できるようになりました。このようなデータからの洞察は、リーダーが情報に基づいた意思決定を行い、ビジネスを成長させるのに大いに役立ちます。 2024 年以降、企業が注目するデータとアナリティクスの3つの重要なトレンドを紹介しましょう：

1. AI と機械学習に対する業界全体の対応状況

マーケティングオートメーションが市場に登場し、ブランディングやプロモーション活動の大部分を簡素化したのはつい昨日のことのようです。同様に、アナリティクスのタスクはほとんど自動化され、データサイエンティストは学習したことを自由に解釈し、適用して、企業により多くの価値を提供できるようになりました。

最近の Gartner の調査によると、 2025 年までに AI ベースのデータモデルが既存の伝統的モデルの 60％ を置き換えると言われています。さらに、インフラ設計にもこうした変化が反映され、企業の 50％ （ 2021 年の 10％ から増加）が、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境におけるインフラ自動化の機能を開発するようになります。

データクレンジング、週次レポートの作成、多変量解析テスト、予測分析の適用など、多くのデータタスクを AI に任せて自動化する企業が増えています。 すでに多くの企業が、複雑なデータ分析やデータの可視化のために Tableau のような AI を搭載したツールを使用しています。

TheoremOne の CEO である Brady Brim-DeForest 氏は、Forbes の記事の中で、「あらゆる業界の企業が、業務を強化し、生産性を向上させ、競争力を得るために AI を活用する方法を模索している」と説明しました。しかし、すべての企業が AI や機械学習（ML）を活用する準備ができているわけではない、と Brim-DeForest 氏は続けています。

多くの組織にとって AI/ML への対応はまだ初期段階ですが、今後数年間で、業界全体がシームレスに AI ツールを採用・導入できるようになる傾向が見られるでしょう。

Brim-DeForest 氏は、「生成 AI の台頭がビジネスの展望を変えつつある」と断言します。これは、データ分析ツールだけでなく、ChatGPT のような、個人や企業が幅広いタスクに活用できる一般的な AI ソフトウェアについても言えることです。「 AI の準備には様々な要素の組み合わせが必要で、それぞれが次の要素と同じくらい重要です」と Brim-DeForest 氏は続けます。

Brim-DeForest 氏は、企業のリーダーが AI の実用性を判断するために評価すべき具体的な要因として、以下のものを挙げています：

• データの完全性と正確性
• 適切なツールの導入
• 健全なクラウド・エコシステム
• AI 特有のリスクに対する責任とデータ保護
• AI スタックの構築戦略

月を追うごとに、 IT チームは AI ツールの活用に習熟し、サードパーティーのサービス・プロバイダーは、企業パートナーの AI/ML イニシアチブをサポートする能力を高めています。企業がより効率的なデータ分析ソリューションを必要とするとき、当然のこととして AI/ML に軸足を移す準備が整う日も近いでしょう。

2. エッジにおける AI コンピューティングへのシフト

エッジ・コンピューティングは、それ自体が新たなトレンドであり、計算プロセスをエンドユーザーや実際のデータソースにより近い場所に配置することを意味します。これには AI コンピューティングの配置も含まれます。

NVIDIA は、エッジ AI を「実世界のあらゆるデバイスへの AI アプリケーションの展開」と定義している。ネットワークのエッジは実質的にあらゆる場所を指すことができるが、エッジで AI コンピューティングを実行することの利点は、組織のオンプレミスのデータセンターや遠隔地のクラウドと比較して、エッジの場所がユーザーに近いことに由来します。

「エッジ・コンピューティングへの移行は、ビジネスにおけるデータの扱い方や意思決定の方法に大きな変化をもたらします」と、BrainChip 社の創設者兼 CTO である Peter van der Made 氏は語ります。「待ち時間の短縮、煩わしい待ち時間の排除、より高い電力効率、ローカルに生成されたデータとの直接対話、セキュリティの向上は、インターネットが利用できない、あるいは利用可能な地域が限られている場合の可用性だけでなく、[エッジ・コンピューティングの]要素となっています。

エッジにおける AI コンピューティングへのシフトがなぜ今起きているのかという疑問が残ります。NVIDIA によると、これは最近になって登場した AI 技術の進歩と革新によるものです：

• ニューラルネットワークの成熟
• コンピューティング・インフラストラクチャの進化
• IoT デバイスの普及

これはすべて、ビジネスにおけるデータ分析の重要性に帰結します。データはそれ自体、ビジネスの主体を転換させる力を持っています。データはユーザーのいるところに存在するのだから、それが可能であればビジネスがエッジにシフトするのは当然です。

「今後数年間で、携帯型やバッテリー駆動のポータブル端末やウェアラブル端末で高度な機能を実現するエッジ AI を搭載した新製品が数多く登場するでしょう」と Van der Made 氏は予測します。しかし、データ分析に関して、Van der Made 氏は、企業が克服しなければならない課題への懸念を表明しています。「学習データは入手可能か？」 「ニューラルネットワークの学習と検証に適したデータにするためには、どのようなデータエンジニアリング作業を行わなければならないか？」

適切な準備をすれば、企業のリーダーは、たとえトレンドが予想を超えて急上昇したとしても、データ分析にエッジ AI をフル活用する準備が整います。「市場における企業の競争力を強化し、売上増につながれば、その努力は十分に報われます」

3. よりデータソースに近い新しいアプリケーション開発

エッジ AI は、最新の ML を活用した計算ソリューションをデータソースに近づける一方で、アプリケーション開発プロセスのより多くの部分をソースに近い場所で行うことが求められています。これにより、観測可能なデータがユーザー・エクスペリエンス設計や品質保証プロセスなどの意思決定に反映される、ますますデータ駆動型のソフトウェア開発が可能になります。

Azion の CEO である Rafael Umann 氏は、次のように述べています。「スタートアップ企業のニーズにもよりますが、時代に適応するためのひとつの方法は、アプリケーション開発をエッジコンピューティングに移行することを検討することです。セキュリティ、顧客満足度、コスト、あるいは大きな変化を起こすために必要な柔軟性の実現に苦慮している企業にとって、エッジインフラストラクチャは変革的なインパクトをもたらすかもしれません」

Umann 氏は、アプリケーション開発を移行する際の重要な検討事項の 1 つとして、マルチベンダー戦略を採用することを提案しています。「プロバイダーが独自のサービスに大きく依存し、オープンスタンダードを サポートしなければ、アプリケーションを別のプラットフォームに移行するのは、コストと時間がかかります」

そこで、 AI とハイブリッド・クラウドの融合によって、データソースに近いところで開発を行うことができるようになり、顕著な効果が期待できるようになります。

JM Finn の CISO である Jon Cosson 氏は、最近のプレスリリースで、「 AI を活用して、より効率的かつ効果的にお客様を支援することは、当社にとって最優先事項ですが、規制対象の金融サービス機関として、当社のデータを厳密に管理する必要があります」と述べています。

人工知能の効率性とハイブリッド・クラウドの柔軟性により、企業はアプリケーション開発能力をオンプレミスのデータセンターからパブリック・クラウドに迅速かつシームレスに拡張することができます。そこから、関連データが存在する他のクラウドやエッジロケーションに機能を移行することも可能になります。

ハイブリッド・クラウド上でのアプリケーション開発では、従来の環境では容易には利用できなかった俊敏性、弾力性、コスト管理対策のメリットが得られます。さらに開発者は、 AI と自動化の最新イノベーションを活用したクラウドベースのセルフサービス・ポータルを通じて、重要なインフラやサービス・リソースにアクセスできるようになります。

Umann 氏はまた、マルチクラウドを利用してエッジに移動することで、レイテンシー、停電、規制遵守の懸念を解消できると提案しています。

「エッジは、企業が現在直面しているすべての課題を解決する万能薬ではありませんが、特定の一般的な問題を緩和する重要な戦略である可能性はあります」と Umann 氏は説明します。「エッジ・コンピューティングは、最新の顔認識やレジ不要の POS システムといったテクノロジーの前提条件であるため、今エッジを取り入れることにより、やがて新たなメリットがもたらされる可能性があります」

データ分析で時代の最先端を行く

今日の IT はテクノロジーの進化も目覚ましいですが、データ量の増加もさらに加速しています。世界には爆発的に増加するデータがあり、意思決定者はそのデータを最適化し、管理し、効果的に表現する手段さえあれば、それを最大限に活用することができます。

データの取得、保存、分析、解釈に多大な労力がかかる中、企業がクラス最高の分析を求めるのは、ビジネス分析が企業の重要な資産であることを理解しているからです。

これは、ほとんどのビジネスプロセスに言えることです。世界がデータ・ファーストのアプローチに急速に移行する中、データとアナリティクスに賢く投資することで、企業は時代の最先端を走り続け、競争相手や陳腐化の脅威を回避することができます。

データ分析が IT の持続可能性に果たす役割についての詳細はこちらをご覧ください。

これは 2022 年 9 月 21 日に掲載された記事の更新版です。

Michael Brenner 氏は基調講演者であり、作家であり、Marketing Insider Group の CEO です。Forbes, Entrepreneur Magazine, The Guardian などに数百本の記事を執筆し、マーケティング、リーダーシップ、テクノロジー、ビジネス戦略などをテーマに、毎年数十のリーダーシップカンファレンスで講演を行っています。

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