Boomi、Elementary Dataを買収し、AI時代に求められるデータの信頼性とガバナンスをさらに強化

〜Boomi Enterprise Platformにデータオブザーバビリティと信頼性に関する機能を拡充し、企業のAI活用を支えるデータ品質とガバナンスを強化〜

※本リリースは、Boomi, LP.が2026年10月19日（米国時間）に発表したプレスリリースの日本語訳です。

AI時代のデータアクティベーションカンパニー（データを価値に変える）であるBoomi, LP.（所在地：米国ペンシルバニア州、会長 兼 CEO：Steve Lucas、以下、Boomi）およびBoomi株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役社長CEO 河野 英太郎）は、データのデータオブザーバビリティ（データの状態や処理状況を監視し、問題を早期に発見できる仕組みと品質管理のソリューションを提供するElementary Data（以下、Elementary）を買収したことを本日発表しました。Lunar.devに続く今回の買収は、Boomiによる最新の買収案件です。

Elementaryの買収により、Boomi Enterprise Platformに、データのオブザーバビリティ、データ品質管理、ガバナンス、データ検出の機能が加わります。AIエージェントが判断や行動を担う時代に、その前提となるデータの信頼性を確保し、企業がAIを本番運用へ移行できるよう支援します。

◼️ 主なポイント

- Boomiが買収した企業について： Elementaryは、オブザーバビリティ、データ品質管理、ガバナンス、データ検出を統合した機能で提供します。2022年に設立された同社は、オープンソースプロジェクトとして始まり、現在は1,500以上のデータチームに採用され、月間ダウンロード数は110万回以上、コミュニティのメンバー数は約4,000人に達しています。2024年には、オープンソースの基盤にエンタープライズグレードの機能を追加した「Elementary Cloud」を提供開始しました。

- 今回の買収の重要性： AIの信頼性は、その基盤となるデータの信頼性に左右されます。企業が意思決定やアクションをAIエージェントに委ねる中、信頼性の低いデータは、気がつかないうちに事業に深刻な影響を及ぼしかねません。Elementaryは、データチームが問題を検出し、優先順位を判断して、ダッシュボード、モデル、デバイス、AIエージェントに影響が及ぶ前に解決できるよう支援することで、このリスクの根本原因に対処します。企業のAIの本番運用を妨げるデータの信頼性に関するギャップを解消します。

- ElementaryによるBoomi Enterprise Platformの機能強化： Elementaryは、エージェントによるデータパイプライン、データ、コンテキストの監視、カラムレベルのデータリネージ、データカタログ、健全性スコア、データのコンテキストをAIツールやエージェントに提供するMCPサーバー、さらに、アプリケーション、デバイス、データ全体にわたるデータテスト、インシデント対応、ガバナンス、パフォーマンス最適化を自動化するAIエージェントを提供し、Boomiのアクティブデータ基盤「Active Data Foundation」に統合します。「Active Data Foundation」は、データを静止状態で保管するのではなく、動きの中で移動・定着・ガバナンスを継続的に行い、そのデータを必要とするアプリケーション、デバイス、AIエージェントにコンテキストとともに提供します。保存データに焦点を当てた従来のデータプラットフォームとは異なり、「Active Data Foundation」はデータを動的に活用し、信頼性が高くコンテキストに即したデータが、必要な場所ならどこでも利用できるようにします。

◼️ AI時代に、データの信頼性が新たな課題に

長年、データの信頼性はバックオフィスにおける基本的な管理業務とみなされてきました。ダッシュボードに不具合が生じないよう、データチームが裏方で対応する業務でした。

しかしAIの登場により、その時代は終わりました。企業が実際の意思決定や行動をAIエージェントに任せるようになると、基盤となるデータの信頼性が、システム全体の単一障害点になります。古いデータ、誤ったデータ、またはガバナンスが適用されていないデータに基づいてエージェントが行動すると、それは単に誤ったグラフを作成するだけでなく、誰も気づかないうちに大規模に誤った行動を実行してしまいます。Elementaryは、この問題を根本から解決し、企業がAI向けのデータ活用に使用するプラットフォームにネイティブに組み込みます。

企業がAIとエージェント型ワークフローを拡大する中、データはあらゆる場所に存在し、データウェアハウスに保存されているだけでなく、稼働中のデータパイプラインを通じて動的に流れています。この継続的なデータの流れの信頼性を確保できるかどうかが、本番環境で信頼されるAIと、リスクをもたらすAIを分ける要因となっています。この信頼性のギャップは、既に数値にも表れています。Boomiが委託した、Forrester Consultingの調査（2026年7月実施）では、AIエージェントの導入を進める経営層の86%が、自社はAIエージェントの試験運用段階を超えたと回答した一方、エージェント型システムが実行するアクションを信頼していると回答したのは34%にとどまりました。また、準備が整う前にエージェントを導入した組織は、平均210万米ドルの追加コストが発生したと報告しています。エレメンタリーは、データチームが問題を検出し、優先順位を判断して、ダッシュボード、モデル、デバイス、AIエージェントに影響が及ぶ前に解決できるよう支援することで、このギャップの根本原因であるデータそのものに対処します。

◼️ AI時代に向けた、信頼できるデータ

Elementaryは2022年にオープンソースプロジェクトとして始まりました。その後、コードファーストの設計により、データの可観測性を現代のデータワークフローに自然に組み込めるようにし、Elementary Cloudでは、チームが規模を拡大するために必要なエンタープライズグレードの機能を追加しました。今回の買収により、Boomiのお客さまは以下の機能を利用できるようになります。

• パイプラインの自動監視： データの鮮度、データ量、品質に関する異常をエージェントが自律的に検出し、下流のデータ資産に影響が及ぶ前に知らせます。

• カラムレベルのデータリネージ： データ取り込み、変換、セマンティックレイヤー、ビジネスインテリジェンス（BI）、AI全体にわたるデータの流れを列単位で可視化します。

• ガバナンスと検出： 共有カタログ、所有者情報、タグ、健全性スコアにより、データを一元的に管理します。

• MCPサーバー： データのコンテキストと健全性を、AIツールやエージェントに標準的な方法で提供します。

• AIエージェント： テストの作成、インシデント対応、ガバナンス、パフォーマンス最適化を自動化します。

◼️ Boomi 会長兼CEO Steve Lucas のコメント

AIの信頼性は、それを支えるデータの信頼性に左右されます。Elementaryは1,500以上のデータチームに採用され、約4,000人のコミュニティを擁し、月間ダウンロード数は100万回を超えています。Elementaryが加わることで、当社のお客さまのAIやエージェントを稼働させるデータの信頼性と、説明可能性を確保し、企業での利用に対応できるようにするため可観測性、、品質、ガバナンスの機能を提供します。

◼️ Elementary Data CEO兼共同創業者 Maayan Salom のコメント

私たちはElementaryを、データチームにもソフトウェアエンジニアリングチームと同じ信頼性を確保するツールが必要だというシンプルな信念から立ち上げました。AIの登場によって、この信念は一層急務なものになりました。エージェントが機械ならではの速さでデータに基づいて動作するようになると、データへの信頼は「あれば望ましいもの」ではなく、企業全体を支える基盤になります。30,000社以上のお客さまと800社以上のパートナーを持つBoomiに加わることで、AI時代に信頼できるデータが当たり前となる環境を実現できます。私たちの取り組みはまだ始まったばかりです。

◼️ 将来の見通しに関する記述

本リリースには、Boomiの将来計画、投資、製品機能、統合、および買収による期待効果に関する将来の見通しに関する記述が含まれます。実際の結果は、リスク、不確実性、その他の要因により異なる場合があります。Boomiは、法律で義務付けられる場合を除き、これらの記述を更新する義務を負いません。

◼️ Boomi関連情報

本発表の詳細については、Boomiのブログをご覧ください。

※「Boomi Enterprise Platform」は、AIを実際の業務成果につなげるためのAIネイティブプラットフォームです。企業内に散在するアプリケーション、データソース、API、リアルタイムイベントをつないで信頼できるデータ基盤を整え、社内外のAIエージェントやMCP対応ツール、AIモデルを特定のベンダーに縛られることなく一元的にガバナンス下に置き、膨らみ続けるAIコストまで管理できます。ISO 27001／42001、SOC 1/2/3、FedRAMP、HIPAAをはじめとする最高水準のセキュリティ・コンプライアンス・監査認証に対応し、クラウド、オンプレミス、ファイアウォール内を含むハイブリッド環境のいずれにおいても、AIエージェントを安全に実行・統制できます。

◼️Boomiについて

AI時代のデータアクティベーションカンパニー（データを価値に変える）であるBoomiは、ビジネス全体のデータに命を吹き込み、エージェント主導型企業の実現を支えています。「Boomi Enterprise Platform」は、エージェント主導型の変革を推進するうえで不可欠なエージェント基盤を提供する、データを動かす基盤です。エージェントの設計とガバナンス、API管理およびMCP管理、データ連携と自動化、データ管理を単一のプラットフォームに統合することでBoomiは企業が安全かつスケーラブルな接続性のもとでAIの力を最大限に活用できる環境を提供します。30,000社を超えるお客さまに信頼され、800社以上のグローバルパートナーネットワークに支えられているBoomiは、「AIエージェントによる変革」を推進し、あらゆる規模の企業における俊敏性、効率性、そして大規模なイノベーションの実現を後押ししています。詳細はboomi.com/ja/をご覧ください。

◼️Boomi株式会社について

Boomi, LP.（本社：米国ペンシルバニア州、CEO：Steve Lucas）は、AIを活用し自律型業務への変革を推進する企業支援で世界をリードする企業です。Boomi株式会社は、Boomi, LP.とSunBridge Partners, Inc.（本社：米国オハイオ州、社長：ポール・グリム）からの出資に伴う戦略的投資により、日本での事業拡大を目指し、2024年11月8日に設立された合弁会社です。高度なAI機能を活用し、API管理、システム&データ連携、データ管理、AIエージェント管理等の機能を搭載した「Boomi Enterprise Platform」を提供し、企業の業務プロセス自動化と迅速な成果創出を支援しています。全世界で30,000社以上の顧客を有し、800社を超えるパートナーと共に、あらゆる企業のDX促進を実現できるようサポートしています。

社名：Boomi株式会社

所在地：東京都渋谷区恵比寿 1-18-18 東急不動産恵比寿ビル 4F

代表：代表取締役社長 CEO 河野 英太郎

URL：https://boomi.com/ja/

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※Boomi、Boomiロゴは、Boomi, LP.またはその関連会社の商標です。その他の記載されている会社名・製品名は、各社の商標または登録商標です。

よくある質問（FAQ）

Q：データの可観測性（データオブザーバビリティ）とは何ですか？

データの可観測性とは、データとそのデータを生成するパイプラインを継続的に監視することです。データの鮮度、量、スキーマの変更、データリネージ（データの流れや変遷）、品質などを追跡し、問題のあるデータがダッシュボード、モデル、デバイス、AIエージェントに届く前に、問題を検出して解決できるようにします。Elementaryは、データの可観測性、品質管理、ガバナンス、データ検出の機能を統合的に提供します。

Q：データの可観測性とデータ品質の違いは何ですか？

データ品質は、特定のデータセットが正確性、完全性、一貫性などの観点から、利用目的に適しているかどうかを評価するものです。一方、データの可観測性は、そのデータを生成するシステムやパイプラインが、データを正しく提供できているかをリアルタイムかつエンドツーエンドで監視するものです。両者は相互に補完する関係にあり、データ品質が基準を定めるのに対し、データの可観測性は問題の兆候を継続的に検出する早期警告の役割を果たします。Elementaryは、これらの機能にガバナンスとデータ検出を加え、単一のソリューションとして提供します。

Q：「AIに対応できるデータ（AI-ready data）」とは何ですか？

AIに対応できるデータとは、単に「クリーンなデータ」や「クラウド上に保存されたデータ」ではなく、AIモデルやAIエージェントが実際の業務で安全に活用できるよう、信頼性、アクセス性、適切なコンテキスト、ガバナンスが確保されたデータを指します。こうしたデータには、メタデータ、データリネージ、定義などのビジネスコンテキストが付与されており、データの鮮度や変化が継続的に監視されています。Elementaryは、データパイプラインの可観測性、テスト、ガバナンスを確保するとともに、必要に応じて人間が確認・介入できる仕組みを維持することで、企業がAIに対応できるデータを整備できるよう支援します。

Q：AIエージェントに信頼性の高いデータが必要なのはなぜですか？ また、信頼性が確保されていない場合、どのような問題が生じますか？

AIエージェントは、データに基づいてシステムやデバイスへの問い合わせ、ワークフローの実行、意思決定などを行います。信頼性の低いデータを使用すると、誤った処理やハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）が発生し、原因の特定が難しい重大なミスやコストの増大につながる可能性があります。BoomiがElementaryを買収したのは、まさにこの課題に対応するためです。AIの信頼性は、その基盤となるデータの信頼性に大きく左右されます。

Q：データの可観測性とデータガバナンスはどのように異なりますか？

データガバナンスは、データに関するポリシー、管理責任、アクセスルールを定めるものです。一方、データの可観測性は、データやパイプラインが実際に想定どおりに機能しているかを継続的に検証するものです。Elementaryは、データの可観測性、品質管理、ガバナンス、データ検出を統合することで、ポリシーの適用と継続的な監視が相互に補完し合う環境を実現します。

Q：データの可観測性では、どのような項目を監視しますか？

一般的には、データの鮮度（最新の状態に保たれているか）、データ量（想定した量のデータが届いているか）、スキーマ（データ構造に変更がないか）、データリネージ（データがどのように流れ、どこに影響を及ぼすか）、品質や分布（データの値が想定範囲内に収まっているか）などを監視します。Elementaryは、これらの項目を継続的に監視し、異常が下流のシステムやデータ資産に影響を及ぼす前に検出して通知します。

Q：カラムレベルのデータリネージとは何ですか？ また、なぜ重要なのですか？

カラムレベルのデータリネージとは、データの各項目（カラム）が、元のデータソースから変換処理を経て、BI（ビジネスインテリジェンス）やAIで利用されるまでの流れを追跡する仕組みです。各項目の元となるデータや、その項目が影響を及ぼす範囲を把握できます。これは、問題の原因調査、影響分析、ガバナンスの確保に加え、AIが利用するデータの信頼性を担保するうえで重要です。Elementaryは、データ基盤全体にわたって、このカラムレベルのデータリネージを提供します。

Q：AIエージェントは、企業データに対して、どのように安全かつ適切なコンテキストに基づいてアクセスできますか？

AIエージェントが企業データを安全に活用するには、適切に管理されたアクセス権限に加え、データの定義、データリネージ、管理責任者などのビジネスコンテキストが必要です。MCP（Model Context Protocol）サーバーは、こうしたデータのコンテキストや健全性に関する情報を、標準化された方法でAIツールやAIエージェントに提供します。Elementaryは、このようなガバナンスに基づくアクセス機能を提供し、Boomiのガバナンスが確保された接続機能を補完します。

Q：今回の買収はBoomiの戦略にどのように位置付けられますか？ また、RiveryやLunar.devとの関係は何ですか？

一連の買収により、BoomiはデータからAI活用までを支える統合基盤の構築を進めています。Riveryはデータ統合、Lunar.devはガバナンスが確保されたAI接続とゲートウェイ機能、そしてElementaryは信頼性の高いデータとその可観測性を担います。Boomiは、企業が信頼できるデータに基づいてAIを運用するために必要な機能を、段階的に拡充しています。

Q：今回の買収は、データの可観測性市場における統合の動きを示すものですか？ また、どのような意味がありますか？

今回の買収は、データの信頼性を確保する機能が、独立したIT領域の一つにとどまらず、AIを支える中核的なインフラへと進化していることを示す新たな事例です。企業がAIの本格運用を進める中、データの可観測性は、データ統合、ガバナンス、接続機能とともに、単一のプラットフォームに統合されつつあります。

Q：オープンソースプロジェクトとそのコミュニティは今後どうなりますか？

現時点では、オープンソースプロジェクトについて、リポジトリ、リリース、コミュニティによる利用方法を含め、直ちに変更する予定はありません。Boomiは今後も、責任ある運営主体として、プロジェクトとそのコミュニティへの支援を継続していく方針です。