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やAIエージェントとデータ基盤の最新動向をまとめた総括レポート『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）』を無料公開しました。

本レポートでは、Snowflake、Google Cloud、Confluent、NTTデータなどの主要プレイヤーがデータに意味を与える層の機能を発表した市況を踏まえ、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解説しています。あわせて、日本企業が着手すべき「データの意味と責任の整理」についての知見を提供します。

企業のデータ整備と活用の間に生じる「意味の空白」

株式会社Merの最新調査によると、従業員100名以上の企業において業務データの整備が進んでいると回答したAI担当者は79.1%に達しました。しかしながら、「業務データに問題は特にない」と回答した担当者は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%という結果が出ています。

同社はこのギャップの背景として、データ整備が一過性のイベントとして扱われ、データの意味の定義や責任者の設定が放置される「意味の空白」が存在することを指摘しています。AIエージェントを実務に適用するうえでは、データに意味と責任者を与えるカタログ層の存在が不可欠であると分析しています。

本レポートで取り上げられている主なトピックは以下の通りです。

• 【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%。データの棚卸しに先行して探せる状態や定義の承認者を決める必要性を提示
• 【国内】NTTデータのオントロジーで根拠を示す経営管理AI。データを集約せずオントロジーで結ぶ手法と、実務適用における根拠提示の重要性を解説
• 【国外】SnowflakeがHorizon Catalogに追加した「Business Ontology」。用語定義に承認者を紐付け、AIの回答に説明可能性を持たせる仕組みを紹介
• 【国外】ConfluentがStreamhouseの柱にQueryを追加し、MCP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する動向
• 【国外】Google CloudのKnowledge Catalogが他社カタログと連携し、コンテキスト整備により社内評価で精度が約4倍に向上した事例

レポート内では、ハルシネーションに悩むDX・AI推進リーダーや、現場活用が進まない組織のシステム部門責任者、AI分析の根拠を明確にしたい経営管理責任者に向けた示唆を提示しています。

提供企業概要

株式会社パタンナーの概要は以下の通りです。

• 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/

本記事は株式会社パタンナーの発表をもとに作成しました。