【そのAIの答えの根拠を、御社は説明できますか】「データ整備済み」79.1%に対し、「問題なく使える」はわずか3.7%。最新動向を読み解く総括レポートを無料公開

データ基盤の主戦場は「集める」から「意味づける」へ。SnowflakeのBusiness Ontologyなど、AIに“答えの根拠”を持たせる国内外5大トピックを徹底解説

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・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『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）』を無料公開いたしました。 

本レポートでは、データ基盤の主要プレイヤー（Snowflake、Google Cloud、Confluent、NTTデータ等）が相次いで「データに意味を与える層」の機能を発表した最新市況を踏まえ、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紐解き、日本企業が直ちに着手すべき「データの意味と責任の整理」について解説します。

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https://tazna.io/contents-weeklyreport-261109

■ 公開の背景：「整備済み79.1%」と「問題なし3.7%」の巨大な落差

「データは整備したはずなのに、AIの出力する数字が信用できない」

「部署ごとにデータの定義が違い、AIがどのデータを参照したのか誰も説明できない」 

株式会社Merの最新調査によると、従業員100名以上の企業で業務データの整備が進んでいると答えたAI担当者は79.1%にのぼりました。

しかし、「業務データに問題は特にない」と答えた人はわずか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%に過ぎません。

この巨大なギャップの原因は、データ整備が「一過性のイベント」として扱われ、データが何を意味するのか（定義）や、誰がその定義の責任者なのかが放置されている「意味の空白」にあります。 

同時期にSnowflakeが発表した「Business Ontology」や、NTTデータがオントロジー（意味のつながり）を軸にした経営管理AIを提供開始したように、AIエージェントが実務で機能するための絶対条件は、より大きなモデルでも速いクエリエンジンでもなく、「データに意味と責任者を与える層（カタログ）」の存在です。 

AIの回答に対し「なぜその数字になったのか」を説明できない組織は、AIを本番業務で使うことはできません

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■ 本レポートのハイライト

＜今週の5トピックと読み解き＞

• ①【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%

  データ整備が「保ち続ける仕組み」になっていないことが落差の原因。棚卸しより先に「探せる状態」と「定義の承認者」を決めることが急務。 

• ②【国内】NTTデータ、オントロジーで根拠を示す経営管理AI

  データを一箇所に集めるのではなく、散らばったまま「オントロジー（意味のつながり）」で結ぶアプローチ。正答率だけでなく「根拠を示せるか」が実務適用の要件に。 

• ③【国外】Snowflake、Horizon CatalogにBusiness Ontologyを追加

  用語定義に「承認者」を紐付け。単なる辞書ではなく、定義を変えるたびに誰が責任を取るかを明確化し、AIの回答に説明可能性を持たせる設計。 

• ④【国外】Confluent、Streamhouseの5本柱にQueryを追加し業務コンテキストを配信

  MCP（Model Context Protocol）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。速さだけでなく、リネージ（系統）を同じ柱に据え「いつ時点のデータか」を担保。 

• ⑤【国外】Google Cloud、Knowledge Catalogで精度約4倍。他社カタログと連携

  自社カタログに囲い込まず、SnowflakeやDatabricks等の他社カタログと相互接続。意味の層（コンテキスト整備）があるだけで精度が約4倍に向上（社内評価）。 

＜こんな方におすすめ＞

• DX・AI推進リーダー：
  AI（Copilot等）を導入したが、社内データの定義がバラバラで「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」に悩まされている方 

• CDO・CIO・情報システム部門長：
  データ基盤（DWH・データレイク）への集約は進んだが、現場がデータを活用できていない「整備済みと実態のギャップ」を埋めたい方 

• 経営管理・事業責任者：
  AIが導き出した売上予測や業績分析に対し、「どのデータに基づいたのか」という根拠を明確にし、意思決定のスピードを上げたい方

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■ パタンナーの提供する人気のコンテンツ

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■ 世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」

データカタログは情報システム部が社内のデータを管理するために、データ分析のプロがデータを探すために開発されたソフトウェアでした。

そんなデータカタログを「どんな企業でも・どんな職種でも・すばやく・簡単に使える」ソフトウェアに再発明しました。

POINT①：設計書を自動でつくる

BIツールで誰かが頑張って開発してくれたダッシュボード。

表示されている指標の意味は答えられますか？

表示されている数値が間違っている気がしたときに、あなたがすぐに調べる手段はありますか？

タヅナなら、すべて一目瞭然です。

POINT②：データの背景を理解する

タヅナはデータだけではなく、その先にいるヒトを探せます。

誰が・どんなデータ資産（データ・ダッシュボード・用語と定義）に詳しいのか？データに関して誰とどんなコミュニケーションを取ってるのか？を個人単位で把握できます。

タヅナなら、人材配置の最適化に活用できます。

POINT③：基盤を作る前に活用する

私たちは、データを整備する縁の下の力持ちが、大きな労力をかけてデータ基盤をつくる苦労を知っています。そんなデータ基盤が全社員に利用されないなんてもったいない。

だから、整備してほしいデータを具体的に把握できるようにデータカタログを再発明しました。

タヅナなら、開発と現場がひとつになります。

■ 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」

データアーキテクト研修

本プログラムは、従来の「プログラミング習得」を中心としたDX研修とは異なり、ビジネスの現場で求められる「データに基づいた企画・設計力」の習得に特化しています。

座学に加え、実際の自社データを用いた「企画開発合宿」を組み合わせることで、研修終了時には実務で使えるプロダクト企画書が完成する、完全実践型のカリキュラムです。

まずはご相談から

■ 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」

データマネジメント実践研修

本プログラムは、単にDMBOK（データマネジメント知識体系）の概念を学ぶだけの座学研修とは異なり、「現場で明日から使える運用ルール」を研修中に構築することをゴールとしています。

専門組織の不足によりデータ活用が停滞している企業において、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」を作る実践型カリキュラムです。

まずはご相談から

■ DX推進に欠かせない"データカタログ"を日本初解説！パタンナー代表深野の著書『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』

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

本書は、各部署でバラバラに管理されているデータを全社共通の資産として活用するための実践的手法を、ストーリー形式でわかりやすく解説した一冊です。

営業出身の主人公がDX推進室に異動し、データカタログを武器に社内変革に挑む成長物語を通じて、専門知識がなくても取り組めるデータ活用の本質を学ぶことができます。

第1章　データカタログとの運命の出会い

第2章　今さら聞けない、データ活用の基礎知識と専門用語

第3章　データカタログで「こんなこともできるの!?」と思わず声が出た

第4章　データカタログを使って、部署の壁を越えた「見える化」に挑んだ

第5章　分析のプロ（鬼）にデータカタログ（金棒）を使ってもらった

第6章　データカタログがビジネス部門とIT部門を一つにした

第7章　データカタログで、経営陣に「DXの成果」を数字で見せた

第8章　データカタログという魔法 〜それでも、データカタログを使わないあなたへ〜

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■ 会社概要

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/

データカタログ「タヅナ」：https://tazna.io/