最高データ／アナリティクス責任者（CDAO）の意思決定を加速する、ガートナーのインサイト

 - データ／アナリティクス投資を進めるには、投資が売上向上、効率化、意思決定の高度化といった具体的な成果にどう結びつくのかを、分かりやすく示すことが必要です。さらに、その効果を早期に実感できるユースケースを提示するとともに、活用を阻む組織文化や現場の行動面の障壁にも目を向けるべきです。

関連リサーチ（ID）：

How to Engage Stakeholders to Define Data, Analytics and AI Use Cases（G00845389）

内容要約：

データ／アナリティクス／AIの取り組みで成果が出にくいのは、ユースケースが「どの技術を使うか」という発想で設計されがちだからです。重要なのは、まず関係者とともに「どの意思決定を改善したいのか」「どんな成果を出したいのか」「そのために何を変えるべきか」を明確にすることです。そうして初めて、データ活用が実際のビジネス成果に結びつくテーマになります。

 - 生成AIと従来のデータ活用・分析は、切り離して考えるのではなく、共通のデータ基盤の上で連携させることが重要です。生成AIは、ガバナンスやトレーサビリティ、統制が確保しやすい領域から優先的に試しながら、同時にクラウドERPやレポート自動化、データ統合・品質改善といった基盤整備を進める必要があります。加えて、データを品質保証や提供条件が明確な“データ製品”として扱うことで、生成AIにも従来分析にも信頼できるデータを安定的に供給でき、両者の活用をスケールしやすくなります。

関連リサーチ（ID）：

How Generative AI Can Enhance Data Science and AI Workflows（G00835706）

内容要約：

生成AIは、従来のデータ活用・分析を置き換えるものではなく、分析業務の生産性を高める手段として活用すべきです。コード作成やドキュメント作成、合成データ生成、特徴量設計、モデル展開などを生成AIで効率化することで、プロジェクトの期間短縮とコスト削減を進めながら、データサイエンティストをより付加価値の高い業務に集中させることができます。

A Journey Guide to Deliver AI Success Through AI-Ready Data（G00836469）

内容要約：

AIの取り組み（生成AIアプリケーションを含む）をAI-Readyなデータで支えるには、データ管理における段階的な変革と、データアーキテクチャ、プラットフォーム、スキル、プロセスのアップグレードが必要です。D&Aリーダーはこのガイドを活用して、AI-Readyなデータによるユースケースを実現できます。

 - データ／アナリティクス推進で関係部門と連携を深めるには、技術起点ではなく、課題・意思決定起点で対話することが重要です。取り組みを単なる技術導入や開発タスクとして説明すると、ビジネス上の意味や期待される変化が伝わりにくく、関係者の動機づけも弱まります。どの意思決定を良くしたいのか、そのためにどの行動や業務運営を変えるのかまで含めて示すことで、関係部門の協力を得やすくなります。

関連リサーチ（ID）：

How to Engage Stakeholders to Define Data, Analytics and AI Use Cases（G00845389）

内容要約：

データ／アナリティクス／AIの取り組みで成果が出にくいのは、ユースケースが「どの技術を使うか」という発想で設計されがちだからです。重要なのは、まず関係者とともに「どの意思決定を改善したいのか」「どんな成果を出したいのか」「そのために何を変えるべきか」を明確にすることです。そうして初めて、データ活用が実際のビジネス成果に結びつくテーマになります。

 - データ活用の価値は、分析結果ではなく、事業成果と財務インパクトで示すべきです。分析から業務アクション、KPI改善、収益効果までを一貫して可視化することが重要です。ROIやNPVなどの財務指標で示し、各効果に事業責任者を明確に置くことで、経営の継続的な支持につながります。

関連リサーチ（ID）：

6 Steps to Securing Support for Your Data and Analytics Strategy（G00840497）

内容要約：

これまでのD&A投資の説明は、技術中心になりすぎることが多く、その結果、経営層にとっての事業上の意味が十分に伝わらないケースがありました。だからこそ、D&Aリーダーは、価値を段階的に示す整理されたアプローチを用いて、データが事業資産としてどのように役立つのかを明確に説明する必要があります。そうすることで、データへの信頼を高め、経営層の支持を得やすくなります。

 - データ活用の組織体制では、IT部門とビジネス部門の責任・権限を明確にすることが不可欠です。RASCI／RACIを用いて、意思決定ごとに誰が責任を持ち、誰が最終責任を負うかを整理すべきです。そのうえで、必要なビジネス・業務・技術スキルに応じて適切に人材を配置し、高優先領域から段階的に整備することが重要です。

関連リサーチ（ID）：

A Journey Guide to Successful Data and Analytics Governance（G00821118）

内容要約：

データ／アナリティクス／AIの取り組みで成果が出にくいのは、ユースケースが「どの技術を使うか」という発想で設計されがちだからです。重要なのは、まず関係者とともに「どの意思決定を改善したいのか」「どんな成果を出したいのか」「そのために何を変えるべきか」を明確にすることです。そうして初めて、データ活用が実際のビジネス成果に結びつくテーマになります。

 - D&Aガバナンスの高度化には、まず現状の成熟度を客観的に診断し、そのレベルに応じた優先施策を選ぶことが重要です。
初期は基礎整備に集中し、将来的には変化に適応できるガバナンスへ発展させるべきです。あわせて、データ資産を事業KPIと結びつけて価値を示し、事業部門の継続的な支援を得ることが成功の鍵となります。

関連リサーチ（ID）：

How to Improve Your Data and Analytics Governance Maturity（G00820211）

内容要約：

D&Aガバナンスが難しいのは、企業ごとの事業特性や組織課題を考慮せず、一律の進め方をしてしまうことが多いからです。その結果、投資が無駄になったり、データ活用の機会を十分に生かせなかったりします。だからこそ、自社の成熟度を正しく把握し、その状況に応じた“次に取るべき最善策”を選ぶことが重要です。

 - AI向けのデータ基盤整備は、全体最適から始めるのではなく、優先AIユースケースに紐づけて進めることが重要です。まずは関連システム、責任者、連携ポイントを棚卸しし、データの完全性・整合性・アクセス性を評価します。そのうえで、事業インパクトの高いユースケースから優先的に改善を進めるべきです。

関連リサーチ（ID）：

AI Leaders: Maturity Guide for AI Data（G00836380）

内容要約：

AI向けのデータ基盤整備は、全体最適から始めるのではなく、優先AIユースケースに紐づけて進めることが重要です。まずは関連システム、責任者、連携ポイントを棚卸しし、データの完全性・整合性・アクセス性を評価します。そのうえで、事業インパクトの高いユースケースから優先的に改善を進めるべきです。

 - 非構造化データ活用では、既存基盤を全面刷新するのではなく、段階的に拡張する進め方が有効です。ベクトルストア、ナレッジグラフ、IDP、メタデータ管理などを追加し、文書・画像・音声を業務で使いやすく整備します。不足する機能は専門ツールや外部パートナーを活用して補完することが現実的です。

関連リサーチ（ID）：

Structure Content (Unstructured Data) for AI and Knowledge Management Initiatives（G00793937）

内容要約：

非構造化データに蓄積された知識をAIやナレッジマネジメントに生かそうとしても、業務アプリケーションごとにデータが閉じた形で管理されていると、活用の拡大が進みません。重要なのは、アプリケーションデータを本来の利用目的の中だけに留めず、横断的に発見・検索・取得・活用できる状態に整えることです。これにより、非構造化データに含まれる知識を、より広く業務価値につなげやすくなります。

 - データファブリックは、既存システムを活かしながら段階的にデータ連携を強化できる、実践的な基盤です。一方、データメッシュは技術よりも組織運営モデルに近く、導入には部門責任や成熟度の見極めが欠かせません。現実的には、まずデータファブリックで土台を整え、データメッシュの考え方を選択的に取り入れる進め方が有効です。

関連リサーチ（ID）：

What CIOs Need to Know About Data Fabric（G00825572）

内容要約：

データファブリックは、複雑化するデータ連携やデータ処理を、より高度かつ効率的に実現するためのデータ管理アーキテクチャです。分散したデータ環境を横断的につなぎ、統合や運用の負荷を下げることで、AIやデジタル変革に必要なデータ活用を支える基盤となります。CIOには、この仕組みの特徴と、自社のAI・DX施策にどのような効果をもたらすかを理解することが求められます。

 - 今後2〜3年の重点投資領域は、AI／生成AIを本番運用できる状態にするための基盤整備です。優先すべきは、モデルやエージェントそのものより、評価・監視・チューニング・安全管理を支えるAIエンジニアリング基盤です。あわせて、RAGを支えるデータ整備と、AI TRiSMによるリスク統制を一体で進めることが重要です。PoCの数ではなく、安定運用と再現可能なROIを生む体制づくりが投資判断の軸になります。

関連リサーチ（ID）：

Leadership Vision for 2026: Chief Data and Analytics Officer（G00844020）

内容要約：

AIの成否が企業競争力を左右する中、CDAOやD&Aリーダーは、AI戦略の実現における中核的な推進役となる必要があります。重要なのは、AI-Readyな基盤をデータとアナリティクスの観点から整備する優先事項を明確にし、その必要性を経営層に伝えて投資を確保し、成果を事業価値として証明することです。この資料は、そのためにCDAOが何を優先し、どのように経営と対話すべきかを示す指針です。