生成AIが「データ層」へ進出する時代
近年、生成AIの技術革新は目覚ましく、その活用範囲はテキスト生成に留まらず、企業のデータ基盤に直接アクセスし、操作する「データ層」へと広がりを見せています。これにより、データ分析は専門チームに依頼して数日待つ業務から、誰もが自然言語でAIに質問するだけで即座に答えを得られる業務へと変化しつつあります。
ChatGPT Workの新機能「Data agent」やSalesforceの「Customer 360」上で稼働する職務型AIは、この動きを象徴するものです。また、楽天の調査によると、Z世代の54.3%が商品の購入検討時に生成AIを利用しており、情報探索の主要な接点がAIへと移行している現状が明らかになっています。
しかし、このような「質問するだけ」の利便性が実際の成果に結びつくかどうかは、裏側でデータがどれだけ整理されているかに大きく依存します。データの定義が曖昧であったり、最新のデータがどれか不明瞭な「散らかったデータ」の上では、AIは誤った情報を自信を持って生成してしまう可能性があります。そのため、2026年におけるAI活用の成功は、AIモデル自体の性能だけでなく、「自社データをどれだけ探しやすく、意味づけされた状態にできるか」にかかっていると言えるでしょう。
最新レポート『AI × Data Weekly Insight』の公開
株式会社パタンナーのデータチームは、このような生成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『「質問するだけ」でデータが動く時代、あなたの足元は整っていますか 生成AIが「データ層」に降りた一週間（Vol. 2026.09）』を無料公開しました。
このレポートでは、国内外で発表された5つの最重要トピックを、データカタログ「タヅナ」を提供するデータチームの視点から深く分析し、企業がAI活用で成果を出すために必要なデータ整備の方向性を整理しています。
レポートは以下のリンクからダウンロードできます。
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レポートの主な分析ポイント
本レポートでは、以下の5つのトピックが詳細に分析されています。
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ChatGPT Workに「Data agent」登場、質問するだけで社内データ分析
SnowflakeやBigQueryなどの社内データベースに接続し、自然言語で分析やダッシュボード作成が可能になります。この機能の成立には、「メタデータや指標定義の整理」が不可欠であると指摘されています。 -
Salesforce、7つの職務型AIエージェントをCustomer 360上で提供
役割別のAIエージェントが顧客データ基盤上で稼働することで、その真価はエージェントの数ではなく、基盤となるデータと権限設計の確かさによって決まると解説されています。 -
GENIACがフィジカルAI・データエコシステム構築へ拡大、KDDI等採択
ロボット基盤モデルや店舗現場の行動データ（エゴセントリックデータ）収集を支援する動きが示され、画面内・現場を問わず「データの整備・共有」が国家戦略の主題となっていることが強調されています。 -
産総研、大規模研究データ基盤にSnowflakeを採用
オンプレミスでのデータ保持とクラウドでの解析を組み合わせたハイブリッド戦略が構築されており、成果を出す組織ほど「データをどこに置き、どう探せるようにするか」という基盤可視化への投資が重要であると分析されています。 -
楽天、Z世代の生成AI利用調査、購入検討で54.3%がAIを利用
Z世代の38.0%が日常的に生成AIを利用し、購買検討の入り口がAIへと変化している現状が示されています。これにより、自社データ（商品・価格など）の整備状況が、ブランドの見つけやすさを左右する時代が到来していると述べられています。
これらの分析は、CDO・CIO・情報システム部門長、DX・AI推進リーダー、経営企画・マーケティング責任者など、幅広いビジネスリーダーにとって有益な情報となるでしょう。
データ品質の重要性
生成AIがデータ層に降りた今、企業にとって最も重要な課題の一つは、データの品質とガバナンスの確保です。AIがどれほど賢くても、その判断の基となるデータが不正確であれば、誤った結論を導き出してしまいます。データの定義を明確にし、アクセス権限を適切に管理することで、AIの力を最大限に引き出し、ビジネス成果に繋げることが可能になります。
データ活用を支援する「タヅナ」
株式会社パタンナーは、「世界で一番はじめやすいデータカタログ」として「タヅナ」を提供しています。これは、データ管理やデータ検索を、あらゆる職種の人が迅速かつ簡単に利用できるように再発明されたソフトウェアです。
POINT①：設計書を自動でつくる
BIツールで作成されたダッシュボードの指標の意味や、数値が間違っていると感じた際にすぐに調べられる手段を提供します。
POINT②：データの背景を理解する
データ資産（データ、ダッシュボード、用語と定義）に詳しい人材や、データに関するコミュニケーション履歴を個人単位で把握できるため、人材配置の最適化にも活用できます。
POINT③：基盤を作る前に活用する
データ基盤の構築にかかる労力を軽減し、整備すべきデータを具体的に把握することで、開発部門と現場部門の連携を強化します。
データカタログ「タヅナ」に関する詳細はこちらをご覧ください。
データカタログ「タヅナ」
データ人材育成プログラムの紹介
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」
従来のプログラミング習得中心のDX研修とは異なり、ビジネス現場で求められる「データに基づいた企画・設計力」の習得に特化した実践型カリキュラムです。実際の自社データを用いた企画開発合宿を通じて、実務で使えるプロダクト企画書が完成します。
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」
DMBOK（データマネジメント知識体系）の概念学習に留まらず、研修中に「現場で明日から使える運用ルール」を構築することを目標としています。専門組織が不足している企業でも、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」を構築する実践型カリキュラムです。
データカタログに関する書籍の紹介
株式会社パタンナー代表の深野嗣氏による著書『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』は、DX推進に不可欠なデータカタログについて、日本で初めて解説した一冊です。
ストーリー形式で分かりやすく、専門知識がなくてもデータ活用の本質を学ぶことができます。
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