Cloudera、製造業のAI大規模展開に関する調査結果を発表
Cloudera 株式会社は、最新の調査レポート「データレディネス・インデックス 2026」から、製造業に関する調査結果を発表した。本調査では、データへのアクセスやガバナンス、インフラのパフォーマンスにおける課題が、製造業におけるAIの大規模展開を阻む障壁となっている実態が明らかになった。
調査によると、製造業の回答者の82%が自社のデータがどこに存在するかを把握できていると回答した。製造業は今回調査した他の多くの業界を上回る結果を示しているものの、ガバナンスには課題が残っており、「すべて、またはほぼすべてのデータが完全にガバナンスされている」と回答した割合は58%にとどまった。多くの企業において、複雑化する環境全体で信頼できるデータを統合し、ガバナンスを適用した上で業務に活用することに依然として課題があることが示されている。
業務ワークフローへのAI統合がROIの課題に
調査では、製造業の20%が、AIおよびアナリティクスへの取り組みで期待したROIを実現できない最大の理由として「AIおよびアナリティクスを業務ワークフローに十分に統合できていないこと」を挙げている。工場、サプライチェーン、企業アプリケーション、エッジ環境などにデータやプロセスが分散する中、AIから得られたインサイトを実際の業務アクションにつなげることが容易ではない状況がビジネス成果にも影響している。
Clouderaのグローバル・インダストリーAIソリューション（産業・製造業）担当ディレクター（Director, Global Industry AI Solutions – Industrial and Manufacturing）であるモーガン・ボウリング（Morgan Bowling）は、データレディネスへの投資を進め、企業全体でデータの品質、ガバナンス、可用性を確保した信頼できるデータ基盤を整えることが、将来的なAIの大規模展開に向けた基盤になると述べている。
また、同社社長執行役員の山賀裕二は、日本の製造業に蓄積された膨大なデータや現場の暗黙知を形式知化し、競争力や持続可能なモノ作り体制を維持する上でAIが重要であるとした上で、信頼できるデータ基盤を整備しAIを実際の業務に結びつけていく重要性を指摘している。
調査概要
- 実施主体: Clouderaの委託によりResearchscapeが実施
- 調査対象: 従業員1,000人以上の企業に所属する北米・中南米、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋の各地域のITリーダー1,270人
- 調査期間: 2026年1月22日から3月3日まで
- 調整方法: 各国のGDP構成比を反映するよう加重調整
本記事はCloudera 株式会社の発表をもとに作成。
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